Los ciberdelincuentes se han vuelto cada vez más sofisticados en sus métodos para infiltrarse en sistemas y robar datos valiosos. Las cifras son alarmantes: De acuerdo con un informe de Cybersecurity Ventures, se estima que en este año 2023, el costo global anual de los delitos cibernéticos llegará a los $8 trillones de dólares, lo que representa un aumento de dos trillones con respecto a lo registrado en 2022.
Se proyecta que en los próximos 2 años, los costos de los delitos cibernéticos aumentarán un 15%, alcanzando la cifra de $10,5 trillones de dólares para el año 2025. Frente a esta amenaza creciente, ¿cuál es la mejor línea de defensa? La respuesta podría estar en uno de los inventos más extraordinarios de la humanidad: la inteligencia artificial.
El funcionamiento de la AI en la ciberseguridad
La IA ha demostrado ser una poderosa herramienta para reforzar la ciberseguridad. ¿Cómo funciona exactamente? Es como una persona que es experta en puzzles: observa los patrones, analiza las piezas y rápidamente saca conclusiones acertadas. De igual manera, los algoritmos de IA pueden detectar anomalías y amenazas analizando grandes volúmenes de datos y eventos que serían imposibles de procesar manualmente.
Reduce los tiempos de respuesta
Según el experto Alejandro Corletti, la IA reduce los tiempos de respuesta frente a ataques de semanas o meses a cuestión de segundos o minutos. Este tremendo impacto en los tiempos de respuesta permite una acción temprana para mitigar o bloquear las intrusiones. Asimismo, la AI nunca se cansa, por lo que puede monitorear comportamientos y transacciones sospechosas las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Aprende continuamente y mejora a cada paso
La IA también es, gracias al machine learning, como ese amigo que aprende rápidamente. Entre más datos analiza, más inteligente se vuelve detectando nuevas amenazas y patrones de ciberdelincuencia. De hecho, IBM calcula que su plataforma Watson puede procesar cada día el equivalente a más de 300 millones de libros para entender y combatir mejor el cibercrimen.
Como la AI potencia el talento humano en la ciberseguridad
La inteligencia artificial no viene a reemplazar al talento humano, sino a potenciarlo. Los expertos coinciden en que el futuro de la ciberseguridad reside en la combinación de «lo mejor de ambos mundos»: el razonamiento avanzado de las máquinas y la creatividad estratégica de los analistas humanos.
Juntos, IA y humanos podrán enfrentar amenazas como el ransomware, los ataques de denegación de servicio, el robo de identidad, el espionaje y más. La inteligencia artificial procesará enormes cantidades de datos y detectará lo sospechoso, para luego pasar el testigo a los expertos y que puedan tomar acciones concretas para proteger a las organizaciones.
Beneficios de que la AI y el talento humano se fusionen
- Los humanos aportan contexto y pueden interpretar mejor las detecciones de amenazas de la inteligencia artificial para entender el impacto real en la organización.
- Los expertos pueden entrenar y afinar los modelos, supervisando los resultados y etiquetando nuevos datos. Esto mejora continuamente la precisión de esta tecnología.
- Las personas pueden anticipar nuevos patrones y modos de ataque que la IA aún no ha aprendido a reconocer.
- El talento humano es mejor para responder estratégicamente a incidentes, combinando la detección temprana que ofrece esta inteligencia con acciones como la contención de daños, análisis forense, comunicaciones, etc.
Ejemplos de como la IA detecta amenazas y patrones de ciberdelitos
Hay varias maneras de como esta tecnología es capaz de detectar amenazas y patrones de ciberdelincuencia para poder reaccionar a tiempo y frenar estas situaciones:
- Análisis de comportamiento de usuarios: puede detectar actividades inusuales como inicios de sesión a horas extrañas, accesos desde ubicaciones diferentes a las habituales, descargas masivas de datos, etc. Esto permite identificar posibles ataques o cuentas comprometidas.
- Detección de malware: los algoritmos de IA pueden analizar archivos y patrones para identificar software malicioso nuevo que aún no ha sido catalogado por las firmas tradicionales de antivirus. Esto permite responder rápidamente a nuevas variantes de ransomware o troyanos.
- Monitoreo de la deep web: puede rastrear foros clandestinos y mercados negros digitales para descubrir si la información de la organización se está comercializando por cibercriminales.
- Análisis de vulnerabilidades: los modelos de AI pueden procesar grandes cantidades de datos para descubrir agujeros de seguridad tanto en software como en la infraestructura de red.
Algoritmos que utiliza la AI en la ciberseguridad
Hay varios, pero no todos los algoritmos de inteligencia artificial son iguales cuando se trata de detectar ciberdelitos, porque cada uno tiene sus propias cosas buenas y malas.
- Algoritmos de aprendizaje supervisado: Estos algoritmos aprenden de datos que ya están etiquetados, como si fueran datos buenos o malos. Por ejemplo, se pueden usar algoritmos que funcionan como detectives para diferenciar entre tráfico de Internet legítimo e ilegítimo, o para distinguir archivos amigables de aquellos infectados con virus. La ventaja es que pueden ser muy buenos en su trabajo si tenemos suficientes datos etiquetados y representativos. Pero, ojo, necesitamos humanos para etiquetar esos datos y pueden no ser tan buenos para detectar nuevos trucos que no hemos visto antes.
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado: Estos algoritmos son como los exploradores que exploran datos sin etiquetas, sin saber si son buenos o malos. Por ejemplo, pueden agrupar datos similares y señalar grupos que se portan un poco raro. La ventaja es que pueden encontrar patrones ocultos sin necesidad de que alguien les diga qué buscar. El problema es que a veces son más complicados de usar y pueden dar alertas falsas o pasar por alto cosas si no los configuramos bien.
- Algoritmos de aprendizaje semi-supervisado: Estos son como la combinación de dos superhéroes: aprendizaje supervisado y no supervisado. Usan datos etiquetados y sin etiquetar para ser aún más efectivos. Por ejemplo, pueden mejorar el aprendizaje supervisado con datos no etiquetados adicionales o crear datos falsos para el aprendizaje no supervisado. Son como los Avengers de la IA, aprovechando lo mejor de ambos mundos, pero a veces pueden ser difíciles de manejar y necesitar datos de alta calidad.
- Algoritmos basados en reglas: Estos algoritmos siguen reglas predefinidas para detectar malos comportamientos. Por ejemplo, pueden utilizar el conocimiento humano o reglas legales para identificar cosas sospechosas. Lo bueno es que son muy transparentes y podemos entender cómo llegaron a sus conclusiones. Pero cuidado, a veces pueden ser muy estrictos y no adaptarse bien a los cambios.
Sin duda, vivimos una nueva era digital con desafíos sin precedentes. Pero la buena noticia es que ahora contamos con una poderosa aliada llamada inteligencia artificial, que podría marcar la diferencia en la lucha contra los crecientes ciberataques. Con esta tecnología de nuestro lado, el futuro de la ciberseguridad luce mucho más prometedor.
