La Inteligencia Artificial (IA) se incorpora a casi todos los aspectos de nuestras vidas y no hay miras de que desaparezca en el corto plazo.
Sus aplicaciones se entrelazan con una gama de sistemas para automatizar, analizar y mejorar los procesos actuales. Los profesionales de ciber seguridad la usan para mejorar sus sistemas y productos como: analizar registros, predecir amenazas, leer códigos fuente, identificar vulnerabilidades y hasta para sacar provecho de puntos débiles.
Los sistemas de IA realizan varias tareas, como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje y la resolución de problemas. Por ello se ha divido su impacto en áreas de: Aprendizaje Automático (Machine Learning o ML), Procesamiento de lenguaje natural (NLP), imita el habla humana; y Visión por computadora, utiliza cámaras como fuentes de información para realizar diversas tareas.
El reconocimiento de patrones permite que la detección de anomalías sea un caso de uso lógico. Mediante el uso de ML, se identifican desvíos en el comportamiento de un sistema, se registran posibles ataques y aquellos sistemas que no funcionan como deberían.
Caso de uso 1: Detección de anomalías
La detección de anomalías y patrones inusuales es un excelente ejemplo de la capacidad de reconocimiento de patrones del ML. Este método, basado en normas preestablecidas como tráfico de red o registros, usa análisis estadístico para monitorear el comportamiento del sistema y activar alertas ante actividades extrañas. La IA y el ML categorizan estos patrones, asignan prioridades y evitan la «fatiga de alertas», brindando información para tomar decisiones más fundamentadas.
Caso de uso 2: Inteligencia de ciberamenazas impulsada por IA
La IA y el ML refuerzan la seguridad de los sistemas anticipando eventos. La Inteligencia de Amenazas Cibernéticas (CTI) recopila información sobre ataques y eventos de ciberseguridad para preparar a los equipos ante posibles ataques, ayudando a comprender mejor las amenazas actuales o emergentes.
El uso de IA para prevenir vulnerabilidades
La IA y el ML son clave para prevenir vulnerabilidades en el software, aliviando tareas repetitivas, permitiendo que los equipos se enfoquen en proyectos e innovaciones. Aunque la revisión de código es crucial, puede optimizarse con pruebas estáticas de seguridad de aplicaciones (SAST). que históricamente generaban falsos positivos. La IA y el ML ayudan a mejorar la precisión del código fuente, infraestructura y configuración. Además, la IA se utiliza cada vez más para realizar pruebas dinámicas de seguridad de aplicaciones (DAST simulando ataque de aplicaciones en ejecución.
