¿Qué es la seguridad de IA?

La inteligencia artificial (IA) ha crecido y madurado rápidamente en los últimos años. Aunque los conceptos de IA existen desde hace décadas, en los últimos años se han producido grandes avances en el desarrollo de la IA y la introducción de la IA generativa. Como resultado, empresas de todos los sectores han estado explorando la mejor forma de aprovechar la IA.

Este auge en el uso de la IA tiene repercusiones tanto positivas como negativas en la ciberseguridad. Por un lado, la IA introduce nuevos e importantes riesgos para la seguridad de los datos sensibles de empresas y clientes. Por otro, la ciberseguridad de la IA también proporciona capacidades que pueden mejorar la ciberseguridad de las empresas.

Informe de seguridad de IA

Comprender el papel de la IA en la ciberseguridad moderna

Los sistemas tradicionales de ciberseguridad se centraban en preservar el estado operativo de una red o un dispositivo.

Sin embargo, las amenazas modernas casi nunca buscan causar interrupciones, sino que apuntan a:

• Robar datos corporativos valiosos
• Implementar cepas complejas de malware detrás de las protecciones perimetrales

Para alinear las protecciones con estos objetivos, se requiere que el personal de seguridad supervise más datos.

El auge de SIEM y EDR

Este objetivo cambiante se puede seguir en las herramientas de seguridad que se popularizaron con el tiempo: el auge de las herramientas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) a principios de la década de 2010 supuso un impulso hacia la ingesta y el análisis de grandes cantidades de archivos de registro.

Desde entonces, la cantidad de datos ingeridos ha aumentado.

La detección y respuesta de terminal (EDR), por ejemplo, monitorea continuamente las actividades internas de cada laptop, teléfono y PC de la empresa, mientras que los firewalls hacen lo mismo para la actividad a nivel de red. Estos datos individuales se crean más rápido de lo que se puede investigar manualmente.

Sin embargo, igual deben convertirse en información procesable.

Aquí es donde la IA, como el aprendizaje automático, ha logrado avances significativos.

La adopción de la IA

Se trata de entrenar algoritmos en grandes conjuntos de datos, a partir de los cuales organiza los datos de la red o del malware en patrones reconocibles. Estos patrones se pueden aplicar a nuevos conjuntos de datos, lo que permite reconocer automáticamente anomalías, tales como:

• Intentos de inicio de sesión inusuales
• Patrones de acceso a datos

Con el tiempo, los modelos de aprendizaje automático se adaptan y mejoran su precisión mediante el aprendizaje continuo de nuevos datos.

Es solo una de las formas en que la IA permite a los equipos humanos de ciberseguridad trabajar más rápido, de forma más eficiente y evaluar espectros de inteligencia sobre amenazas más amplios de lo que pueden percibir los ojos.

Cómo los delincuentes utilizan la IA

En el Informe de seguridad de IA de Check Point, se revela cómo los ciberdelincuentes están siguiendo de cerca el aumento de la adopción generalizada de IA, particularmente con cada nueva versión de un modelo de lenguaje grande (LLM). En cuanto sale un nuevo modelo al mercado, los actores maliciosos de los foros clandestinos evalúan rápidamente sus capacidades y las posibles opciones de uso indebido.

Si bien esto no supone un gran problema operativo, está evolucionando cada vez más con la aparición de modelos de código abierto o directamente maliciosos como DeepSeek o WormGPT. Estos modelos ilícitos están deliberadamente despojados de protecciones éticas y se comercializan de manera abierta como herramientas de hackeo y vulneración.

Además, son accesibles a muy bajo costo, lo que hace que el ROI del ataque sea aun mayor.

Por lo tanto, la IA impulsa ambos:

• Tasas de éxito de los ataques de phishing
• Ciclo de vida del desarrollo de malware

Desde la creación de scripts de ransomware y kits de phishing hasta el diseño de programas para robar información y la generación de deepfakes, los ciberdelincuentes están utilizando la IA para optimizar todas las fases de sus operaciones.

Riesgos para la seguridad de la IA

Aunque la IA es muy prometedora y puede reportar beneficios en numerosos sectores, también puede introducir riesgos para la seguridad, como los siguientes:

• Violación de datos: Los modelos de IA requieren grandes volúmenes de datos para su entrenamiento. La recopilación y el uso de estos grandes conjuntos de datos presenta el riesgo potencial de que un atacante los viole.
• Ataques de adversarios: La integración de la IA en varios procesos introduce el riesgo de que los ciberatacantes tengan como objetivo la IA. Por ejemplo, los atacantes pueden intentar corromper los datos de entrenamiento o entrenar sistemas de IA adversarios para identificar errores en el modelo de la IA que permitan eludirla o explotarla.
• Sesgo y discriminación: Los modelos de IA se construyen a partir de datos de entrenamiento etiquetados. Si esos datos contienen sesgos -como contener predominantemente imágenes de determinados grupos demográficos-, entonces el modelo de IA aprenderá los mismos sesgos.
• Falta de transparencia: La IA puede identificar tendencias y detectar relaciones complejas. Sin embargo, sus modelos no son transparentes ni interpretables, lo que hace inviable la identificación de errores o sesgos en el modelo final.

¿Cómo puede la IA ayudar a prevenir ciberataques?

La proliferación de IA de alta potencia fortalece los controles de seguridad y los flujos de trabajo más estrictos y precisos. Dado que la IA se puede implementar en formatos muy diferentes según los datos con los que se haya entrenado, los siguientes casos de uso se agrupan en función de las herramientas de seguridad que implementan la IA.

IA en la seguridad de redes

La implementación de la IA en la seguridad de la red puede abarcar desde la identificación de conexiones externas sospechosas hasta la implementación de una segmentación de red más estricta.

Detección automatizada de identidades

El control de acceso basado en roles (RBAC) es una forma de implementar la seguridad de red según el principio del privilegio mínimo.

En lugar de asignar permisos generales a grupos estáticos de personas, lo cual requiere mucho tiempo y recursos, RBAC vincula roles específicos a los permisos que reflejan sus responsabilidades laborales. A continuación, los usuarios se asignan a estos roles y heredan automáticamente los permisos asociados.

Por ejemplo, si se vincula un nuevo empleado a la función de “administrador de base de datos”, tendría los siguientes permisos:

• Creación y eliminación de bases de datos
• Realizar copias de seguridad y restaurar datos

Estos permisos explícitos se verían completamente diferentes de aquellos en un rol de “contador”.

La IA está acelerando la adopción del RBAC gracias a su capacidad para descubrir identidades automáticamente. Las nuevas herramientas de seguridad de red pueden escanear inicios de sesión, acceso a archivos y uso de aplicaciones entre departamentos, para luego compilar un perfil de lo que los empleados reales acceden en el día a día.

Si detecta que un grupo específico accede regularmente al software de contabilidad, maneja los datos de nómina y ejecuta informes mensuales, puede recomendar un rol de “analista financiero” de forma automática. A los nuevos empleados con funciones laborales similares se les puede asignar automáticamente este rol, lo que agiliza la incorporación de RBAC.

Clasificación de amenazas en tiempo real

La seguridad de la red está dominada por el firewall con estado. Es un enfoque probado y comprobado que supervisa las conexiones entrantes y salientes entre los dispositivos empresariales y la Internet pública. Sigue siendo un bastión de seguridad desde que Check Point lo inventó en 1993.

Sin embargo, con la IA, los firewall pueden automatizar en mayor medida el flujo de trabajo de detección de amenazas: esto se puede aplicar tanto al tráfico entrante como a la evaluación de la legitimidad de los sitios externos.

Por ejemplo, los firewalls compatibles con IA están preentrenados con datos de red de tráfico etiquetados.

Dado que el modelo de IA se vuelve muy hábil para reconocer y etiquetar la actividad maliciosa de la red, el firewall puede vincular violaciones dispares de políticas con el panorama más amplio de un ataque real.

Cortafuegos de última generación

Los firewalls de última generación llevan esta capacidad más allá de las etiquetas de alerta y ofrecen capacidades de respuesta automatizada según el tipo de ataque que se sospeche. Esto podría incluir:

• Actualización automatizada de políticas internas de tráfico
• Aislamiento de comunicaciones a una subred infectada

Las capacidades de respuesta de último recurso, como mover el tráfico a servidores de conmutación por error dedicados, deben agregarse manualmente al firewall a través de cuadernos de estrategias, para garantizar la continuidad del negocio.

La IA de firewall no solo puede evaluar el tráfico interno; según el proveedor de firewall que tenga, algunos también ofrecen clasificación de URL. Esta utiliza inteligencia artificial basada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para clasificar las URL según su seguridad.

Los sitios peligrosos o inapropiados se pueden bloquear a nivel del firewall, lo que garantiza la máxima seguridad.

Prevención de ataques de día cero

Si bien la gran mayoría de los ataques se basan en vectores de ataque preestablecidos, existe un mercado negro muy lucrativo para las vulnerabilidades de día cero. Son muy valiosos precisamente porque estas vulnerabilidades aún no tienen parches.

(Y cuando se aplica contra los firewalls, puede suponer un problema importante de seguridad).
Un firewall mejorado con IA puede defenderse contra los ataques de día cero mediante el establecimiento de una línea de base de la actividad normal de la red. Por ejemplo, puede trazar un gráfico con los volúmenes de transferencia típicos de cada rol de usuario. Si el firewall detecta un aumento repentino en la transferencia de datos a un servidor externo a una hora inusual, marca la actividad como potencialmente maliciosa o la bloquea.

Esta misma técnica también puede proteger aplicaciones que de otro modo no estarían parcheadas.

IA en la seguridad de terminales

Los terminales seguros son ahora un componente integral para la seguridad empresarial. Básicamente, la detección y respuesta en los terminales (EDR) recopila datos telemétricos detallados de estos terminales, tales como:

• Ejecución del proceso
• Relaciones de procesos principales y secundarios
• Interacciones de archivos como creación, modificación y eliminación

Estos datos son ricos pero complejos, por lo que son ideales para el análisis de IA.

Análisis del comportamiento basado en terminales

La IA permite la detección predictiva de amenazas, ya que aprende cómo es el comportamiento normal y detecta anomalías sutiles que pueden indicar una actividad maliciosa.

Esto lo hace particularmente apto para detectar malware complejo o diseñado con precisión que utiliza técnicas de ofuscación como el vaciado de procesos, o incluso cuando un proceso malicioso tiene un nombre que parece legítimo. Dado que EDR supervisa qué proceso interactúa con qué archivo, su IA puede detectar cuándo un proceso en segundo plano accede a archivos confidenciales a los que normalmente no tendría acceso.

Esta desviación permite que se active una alarma mucho antes de que se implemente un ataque exitoso.

Analítica predictiva

Dado que las diferentes cepas de malware actúan de maneras distintas, una IA EDR es capaz de identificar patrones de tendencia dentro de un ataque en curso y predecir qué sistemas o usuarios podrían ser los próximos objetivos. Por ejemplo, si se sospecha que la apropiación de cuenta es la causa raíz de un ataque, puede examinar a qué bases de datos puede tener acceso la cuenta.

Si el EDR está integrado con el firewall, esto puede convertirse de forma automática en cambios correspondientes en la política del firewall.

¿Cómo se utiliza la IA en la ciberseguridad?

La IA destaca en el análisis de grandes volúmenes de datos y la extracción de tendencias o anomalías. Algunas de las posibles aplicaciones de la IA en la ciberseguridad son:

• Detección de amenazas y respuesta: La capacidad de la IA para identificar tendencias y anomalías es muy adecuada para detectar posibles amenazas a la ciberseguridad. Por ejemplo, la IA puede supervisar el tráfico de la red y buscar picos de tráfico o patrones de comunicación inusuales que podrían indicar un ataque DDoS o un movimiento lateral de malware.
• Análisis del comportamiento de los usuarios: La IA también puede utilizarse para realizar un modelado y una detección de anomalías en el comportamiento de los usuarios. Al identificar actividades inusuales en las cuentas de usuario, la IA puede ayudar a detectar cuentas comprometidas o el abuso de los privilegios de un usuario.
• Evaluación de la vulnerabilidad: La gestión de la vulner abilidad y la gestión de parches es un problema complejo y creciente a medida que las vulnerabilidades del software son más numerosas. La IA puede realizar automáticamente exploraciones de vulnerabilidad, clasificar los resultados y desarrollar recomendaciones de corrección para cerrar el intervalo de seguridad identificado.
• Automatización de la seguridad: Las herramientas de seguridad habilitadas por IA pueden automatizar tareas de seguridad comunes y repetitivas basándose en libros de jugadas. Esto permite una respuesta rápida a los ciberataques a escala después de que se haya identificado una intrusión.

IA en los flujos de trabajo del equipo de seguridad

Un equipo de seguridad es tan bueno como los flujos de trabajo que utilizan todos los días. Si bien la IA ya produjo cambios reales en el espacio de herramientas, se están generando otros cambios a nivel de interfaz.

Análisis de riesgos multifacético

La IA ayuda a los analistas de seguridad mediante la automatización de la integración y el análisis de datos sobre amenazas.

Dado que la IA puede ingerir grandes cantidades de diferentes datos no estructurados, desde registros y tráfico de red hasta actividad de usuarios, comportamiento de terminales y fuentes de inteligencia sobre amenazas, se les da una visión inmediata del alcance de una nueva amenaza.

En lugar de examinar manualmente conjuntos de datos dispares, la IA correlaciona eventos entre sistemas para identificar patrones, anomalías y posibles amenazas.

Por ejemplo, la IA puede generar una alerta de alto riesgo de posible ataque tras detectar las siguientes acciones:

• Si un usuario inicia sesión desde una ubicación inusual
• Accede a archivos sensibles fuera del horario habitual
• Iniciar conexiones salientes a dominios desconocidos

Esta evaluación de riesgos puede informar a los analistas sobre el caso y si debe priorizarse sobre otras demandas. Dado que los modelos de aprendizaje automático pueden evaluar la gravedad de cada evento en función de datos históricos, el contexto organizativo y los indicadores de amenazas, los analistas pueden comenzar sus investigaciones con una ventaja inicial.

En equipos grandes, esto incluso puede extenderse a los analistas o administradores asignados a un incidente; por ejemplo, los analistas especializados en dispositivos específicos de Linux o Microsoft pueden tener prioridad en ataques que vulneran su campo de especialización.

Asistente de herramientas de IA

Para aprovechar al máximo a su equipo de seguridad, las tareas rutinarias de seguridad deben gestionarse de la forma más eficiente posible. Para ello, algunos proveedores de herramientas de seguridad también proporcionan una IA basada en NLP que actúa como asistente.

Con las políticas, las reglas de acceso y la documentación de los productos de su organización, los analistas de seguridad pueden reducir el tiempo necesario para realizar las tareas de seguridad.

Ventajas de aprovechar las tecnologías de IA en la seguridad

La IA ofrece importantes beneficios potenciales para la ciberseguridad de las empresas, entre los que se incluyen:

• Detección mejorada de amenazas: La IA puede analizar grandes volúmenes de alertas de seguridad e identificar con precisión las verdaderas amenazas. Esto permite a los equipos de seguridad detectar y responder más rápidamente a posibles intrusiones.
• Rápida remediación de incidentes: Una vez identificado un incidente de seguridad, la IA puede llevar a cabo una reparación automatizada basada en playbooks. Esto agiliza y agiliza el proceso de respuesta a incidentes, lo que reduce la capacidad de los atacantes para causar daños a la organización.
• Visibilidad mejorada de la seguridad: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos y extraer información útil e inteligencia sobre amenazas. Esto puede proporcionar a las organizaciones una mayor visibilidad del estado actual de su infraestructura de TI y seguridad.
• Mayor eficiencia: La IA puede automatizar muchas tareas de TI repetitivas y de bajo nivel. Esto no solo reduce la carga del personal de TI, mejorando la eficiencia, sino que también garantiza que estas tareas se realicen de forma regular y correcta.
• Aprendizaje continuo: La IA puede aprender continuamente y actualizar sus modelos mientras está en activo. Esto le permite aprender a detectar y responder a las últimas campañas de amenazas cibernéticas.

Marcos de seguridad de la IA

Algunos marcos de seguridad de la IA desarrollados para gestionar los posibles riesgos de seguridad son:

• OWASP Top 10 para LLM: Al igual que otras listas de OWASP Top 10, esta lista identifica los riesgos de seguridad más importantes de los LLM y las mejores prácticas para administrarlos.
• Marco seguro de IA de Google (SAIF): Define un proceso de seis pasos para superar los retos comunes asociados a la implantación y el uso de sistemas de IA.

Recomendaciones y mejores prácticas de seguridad de la IA

Algunas de las mejores prácticas de seguridad para implantar la IA son las siguientes:

• Garantice la calidad de los datos de entrenamiento: La IA sólo es tan precisa y eficaz como sus datos de entrenamiento. Cuando se construyen sistemas y modelos de IA, es fundamental garantizar la corrección de los datos de entrenamiento etiquetados.
• Abordar las implicaciones éticas: El uso de la IA tiene implicaciones éticas debido al potencial de sesgo o mal uso de los datos personales para el entrenamiento. Asegúrese de que se implementen medidas de seguridad para garantizar que los datos de capacitación estén completos y que se haya otorgado el consentimiento necesario.
• Realice pruebas y actualizaciones periódicas: Los modelos de IA pueden contener errores o quedar desfasados con el tiempo. Las pruebas y actualizaciones periódicas son esenciales para garantizar la precisión y utilidad del modelo de IA.
• Implemente políticas de seguridad para la IA: Los actores de ciberamenazas pueden apuntar a los sistemas de IA en sus ataques. Implemente políticas y controles de seguridad para proteger los datos y modelos de entrenamiento de la IA frente a posibles explotaciones.

Explore la seguridad de IA con Check Point

Check Point está al tanto de los avances que se están realizando en materia de seguridad de IA.

Como líder del mercado, nuestro ThreatCloud AI recopila y analiza grandes cantidades de telemetría y millones de indicadores de compromiso (IoCs) a diario. Es la fuerza impulsora detrás de muchos despliegues de IA, incluida la propia plataforma de Check Point.

La IA puede representar un cambio de paradigma para las herramientas de ciberseguridad que manejan grandes volúmenes de datos.

Pero es fundamental mantener un control total sobre las formas en que se despliega la IA dentro de su organización. Además de que en el Informe de seguridad de IA de Check Point, se descubrió el uso creciente de herramientas de IA por parte de los atacantes para realizar ataques, las herramientas de IA mal implementadas también representan un riesgo de seguridad en sí mismas. La IA es sumamente importante, pero también lo es mantener la visibilidad y el control sobre cómo se implementan las diferentes herramientas de IA.

Aquí es donde GenAI Protect de Check Point desempeña un papel fundamental.

Al integrarse con su red actual, puede descubrir los servicios de IA que se utilizan actualmente en toda su organización. Protect reúne todos los casos de uso de IA en un plano de control central, ya sea:

• Usuarios finales que usan ChatGPT de manera regular
• Más herramientas IA generativa de nicho implementadas dentro de la canalización de CI/CD

Con esta información, proteja la forma en que los usuarios interactúan con la IA y obtenga visibilidad total sobre a qué datos tienen acceso las API correspondientes de una aplicación de IA. Esta conciencia contextual también llega a los prompts utilizados por las personas; por ejemplo, GenAI Protect puede asegurarse de que el personal de gestión no esté exponiendo datos corporativos a ChatGPT mediante la detección de datos conversacionales clasificados en los prompts.

En última instancia, GenAI Protect permite a las organizaciones conservar sus requisitos de seguridad normativos incluso mientras exploran el alcance completo de las nuevas capacidades de IA.

Obtenga más información sobre GenAI Protect y asegúrese de que la seguridad evolucione junto con el desarrollo empresarial.