El mayor deseo de los ciberdelincuentes cuando lanzan un ciberataque es que este consiga su objetivo, es decir, el de infectar un sistema informático con malware, para poder acceder a la información que este almacena con el fin de pedir un rescate económico para su recuperación, y sacar así un beneficio.
Los expertos en ciberseguridad (hackers) suelen decir que los ciberdelincuentes “no duermen”, puesto que los ciberataques pueden darse en cualquier momento y hora del día, además de que están en constante búsqueda de mejoras, para asegurar que los ciberataques lanzados consiguen su objetivo. Una de estas mejoras, es la Inteligencia Artificial (IA).
Para los ciberdelincuentes, el uso de la tecnología IA para lanzar ciberataques se está volviendo muy popular, puesto que esta asegura una mayor eficacia y efectividad del ciberataque.
Terminología de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un término general para referirse a aplicaciones que realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervención humana, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es machine learning.
La IA y la ciberdelincuencia
Cuando hablamos del uso de la IA para lanzar ciberataques, nos referimos a la utilización de algoritmos y sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren de factor humano para llevarse a cabo.
No obstante, gracias al aprendizaje automático integrado dentro de la IA, esta tecnología, sin necesidad de inteligencia humana, es capaz de detectar vulnerabilidades y brechas de seguridad en los sistemas informáticos de manera más eficiente y a gran escala. Además de poder utilizarse para generar y distribuir malware y automatizar procesos de ataque.
La IA se está utilizando para lanzar diferentes tipos de ataques, pero sin duda, los ataques de phishing y suplantación de identidad son los más frecuentes. Los atacantes pueden utilizar la IA para generar correos electrónicos y mensajes de texto personalizados que parezcan legítimos, con el fin de engañar a los usuarios para que hagan clic en enlaces maliciosos o descarguen archivos infectados.
Soluciones de Ciberseguridad con Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial y el machine learning mejoran constantemente las capacidades de la ciberseguridad hasta el punto en que se podría argumentar que la próxima generación de defensa se basa en gran medida en la robótica.
La IA es una tecnología en constante evolución, y sus algoritmos permiten el aprendizaje automático, conocido como machine learning, que ayuda al sistema a aprender patrones, y adaptarse para simplificar la respuesta a los riesgos de incidentes.
Los profesionales de la ciberseguridad son inundados por muchas tareas, exceso de datos, falta de tiempo y poca disponibilidad de habilidades, por lo que la IA puede tener un gran impacto para los gerentes de TI permitiendo:
- Detectar amenazas con precisión
- Automatizar la respuesta
- Agilizar la investigación de ataques
En CompuSoluciones contamos con el XDR de Trellix con la cual los datos se incorporan, correlacionan y contextualizan con inteligencia artificial sobre amenazas. Los manuales integrados brindan una experiencia de análisis integrada con corrección automatizada.
Las principales ventajas de XDR son:
- Visibilidad consolidada y mejorada: los datos se incorporan desde soluciones de seguridad aisladas para que el análisis automatizado pueda revelar hallazgos de grandes volúmenes de datos que de otro modo dependerían de procesos manuales lentos. Las soluciones suelen incluir un único punto de visibilidad para unificar los hallazgos en una única consola.
- Investigaciones más rápidas, equipos de SecOps más productivos: debido a que XDR prioriza las amenazas y reduce los volúmenes de alertas con análisis y correlaciones, los equipos pueden centrarse en los eventos de amenazas más críticos y aprovechar la automatización para abordar eventos conocidos o repetidos.
- Menor costo total de propiedad: los proveedores de XDR con un amplio conjunto de capacidades nativas ofrecen ahorros de costos al estandarizar una pila de seguridad de un solo proveedor, que generalmente se integra de manera inmediata. Las organizaciones con un entorno grande y el mejor de su clase pueden desbloquear datos entre herramientas y proveedores con soluciones XDR que ofrecen integraciones abiertas.
XDR promete consolidar múltiples productos en un sistema unificado y cohesivo de detección y respuesta a incidentes de seguridad.
Te invitamos a conocer más sobre el XDR de Trellix y todas las soluciones que ofrecemos en CompuSoluciones. Para más información contáctanos.
Colaboración de Eric Allier
Mercadotecnia Ciberseguridad