Veamos 10 ejemplos de IA en hacking y ciberseguridad y descubramos por qué la IA es una tecnología que cambia las reglas del juego en el sector de la seguridad. Verá cómo se puede utilizar la IA en múltiples dominios de ciberseguridad, qué la convierte en una buena solución para los problemas existentes y las herramientas actuales que utilizan esta tecnología.
Este resumen completo de casos de uso de IA le ayudará a comprender el poder de la IA y por qué necesita adoptarla en su flujo de trabajo, sus herramientas y su vida diaria. Esta tecnología revolucionaria le permitirá convertirse en un profesional de la ciberseguridad más eficiente y eficaz.
Antes de profundizar en los diez ejemplos, exploremos por qué necesitamos IA en la ciberseguridad.
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¿Por qué necesitamos adaptar la IA a la ciberseguridad?
La revolución de la inteligencia artificial está en marcha. La tecnología llegó para quedarse y usted debe sumarse a ella.
Los atacantes están adoptando rápidamente esta tecnología para mejorar sus capacidades, realizar ciberataques más sofisticados y desarrollar malware avanzado que pueda evadir la detección y explotar las vulnerabilidades más recientes. Los defensores deben mantenerse al día con esta rápida adopción incorporando IA a sus herramientas, tecnologías y procesos para responder a estas amenazas emergentes.
A medida que esta batalla épica continúa y surgen más herramientas de IA, debe mantenerse actualizado con el lanzamiento de nuevas herramientas de IA y comprender cómo usar los avances en IA para su beneficio . A continuación, se presentan algunos de los beneficios clave de la IA para que se ponga al día sobre por qué necesita adaptar la IA a su trabajo diario de ciberseguridad.
Beneficios de la IA para la ciberseguridad:
- Proporciona acceso inmediato a una amplia base de conocimientos que puede utilizar.
- Construido alrededor de una interfaz intuitiva que agiliza el enriquecimiento de la información y la búsqueda de datos.
- Capaz de aumentar los flujos de trabajo y hacer que los procesos sean más eficientes.
- Puede actuar como copiloto para facilitar la ejecución de una serie de tareas complejas.
- Capaz de automatizar la protección de sistemas informáticos y redes.
Veamos cómo algunos de estos beneficios impactan en varios dominios cibernéticos.
1. Detección y prevención de amenazas
La detección y la prevención son componentes fundamentales de todas las estrategias de ciberseguridad. Se utilizan para identificar amenazas atacando dispositivos terminales, redes y datos. La IA puede respaldar ambas.
¿Cómo se puede utilizar la IA para la detección y prevención de amenazas?
La IA puede analizar grandes cantidades de datos a gran escala y detectar anomalías o comportamientos sospechosos que indiquen actividad maliciosa. El análisis del comportamiento es una técnica de detección que pueden llevar a cabo las herramientas modernas y los operadores humanos.
La IA revoluciona esta técnica de detección con capacidades de procesamiento de datos y aprendizaje automático. Puede adaptarse a las amenazas emergentes y a las nuevas técnicas de ataque que los ciberdelincuentes desarrollan constantemente para eludir las herramientas de seguridad y pasar desapercibidos, al tiempo que reduce los falsos positivos.
¿Por qué la IA es una buena solución?
La IA puede detectar comportamientos anómalos en millones de puntos de datos, asimilar de inmediato la información más reciente sobre amenazas emergentes y reaccionar ante actividades maliciosas mediante monitoreo en tiempo real. El poder de la IA a la hora de analizar grandes cantidades de datos y responder de inmediato a amenazas en grandes entornos de TI es algo que no se puede replicar con operadores humanos.
Herramientas actuales
Actualmente, existen varias herramientas que utilizan la IA para potenciar y automatizar la detección y prevención de amenazas. Dos de las más impresionantes son Microsoft Security Copilot y la plataforma Complete Cloud Email Security de Tessian .
Microsoft Security Copilot es un asistente virtual integrado que utiliza el poder de la IA para aumentar su flujo de trabajo, detectar y responder a amenazas y mejorar su postura de seguridad. Por su parte, Complete Cloud Email Security es un enfoque basado en IA para detectar y prevenir ataques de phishing y robos de correo electrónico empresarial, y proteger datos confidenciales en el correo electrónico.
Además de estas dos, otras herramientas de IA para la detección y prevención son Cylance , Cybereason y McAfee MVISION . En el futuro, es probable que más empresas inviertan recursos en combinar la IA con sus herramientas de detección y prevención existentes.
2. Respuesta automatizada a incidentes
La respuesta a incidentes implica la limpieza después de un ciberataque. Un equipo de profesionales dedicados contendrá el incidente, erradicará cualquier amenaza latente y restaurará los sistemas afectados. Este proceso, que requiere mucho tiempo, requiere un conjunto de habilidades especializadas y una serie de procedimientos coordinados para garantizar la seguridad de todos los sistemas. La IA puede automatizar este proceso, lo que permite ahorrar tiempo y dinero.
¿Cómo utilizar la IA para la respuesta automatizada a incidentes?
La IA puede ejecutar tareas complejas, aumentar el flujo de trabajo de los analistas y enriquecer instantáneamente la información de las investigaciones gracias a su acceso a grandes almacenes de datos. Esto hace que la respuesta a incidentes sea mucho más sencilla. Los analistas pueden optimizar su investigación al saber qué indicadores buscar, cómo se pueden automatizar determinadas acciones de respuesta a incidentes y cómo se pueden preparar los datos empresariales para restablecer el negocio a un estado operativo.
¿Por qué la IA es una buena solución?
Las complejidades en torno a la respuesta a incidentes giran principalmente en torno a la coordinación de equipos, la ejecución de tareas complejas y la garantía de que se ha erradicado una amenaza. La IA puede ayudar con estos problemas y ahorrar un tiempo valioso durante los incidentes de seguridad a través de sus capacidades de ejecución y automatización de tareas. Puede automatizar tareas complejas de contención de amenazas, como contener puntos finales o bloquear almacenes de datos al instante sin necesidad de que se coordinen equipos dispares.
Herramientas actuales
En la actualidad, Microsoft Security Copilot es el líder de la industria en el uso de IA para la respuesta automatizada a incidentes. Sin embargo, una herramienta que está ganando popularidad es Darktrace . Esta herramienta de seguridad cibernética se basa en un ciclo de retroalimentación continuo impulsado por IA que recibe información de IA y produce resultados de IA para proteger los datos corporativos de ciberataques sofisticados.
3. Análisis de vulnerabilidades y gestión de parches
Para mantener un entorno seguro, es necesario ejecutar un software seguro. Aquí es donde entran en juego el análisis de vulnerabilidades y la gestión de parches. Estos dos componentes de la ciberseguridad trabajan juntos para identificar, evaluar, priorizar y remediar las vulnerabilidades. Tradicionalmente, este proceso que requiere mucho tiempo puede provocar que el software vulnerable permanezca en las redes corporativas durante años. La IA puede ayudar a resolver este problema.
¿Cómo se puede utilizar la IA para el análisis de vulnerabilidades y la gestión de parches?
La IA puede automatizar el análisis de vulnerabilidades mediante la ejecución de tareas complejas, priorizar las vulnerabilidades que se deben reparar utilizando su acceso a grandes almacenes de datos y capacidades avanzadas de análisis de datos, e incluso utilizar el análisis predictivo para identificar vulnerabilidades que probablemente se exploten en el futuro. Por ejemplo, la IA puede identificar de forma proactiva componentes críticos de software que probablemente sean atacados y aplicar parches de inmediato si se revela una vulnerabilidad, teniendo en cuenta las dependencias del software para que las operaciones comerciales no se vean afectadas.
¿Por qué la IA es una buena solución?
Las capacidades de ejecución de tareas y análisis de datos de la IA son ideales para las herramientas de escaneo de vulnerabilidades y administración de parches. Su capacidad para analizar todo el entorno de TI corporativo en busca de software vulnerable, predecir si es probable que el software sea el objetivo y luego automatizar la implementación de parches o mitigaciones significa que los atacantes tienen menos tiempo para explotar el software vulnerable. Esto reduce la superficie de ataque de una empresa y mejora significativamente su postura de seguridad.
Herramientas actuales
Las dos herramientas líderes en la industria que aprovechan la IA para la gestión de parches son Exposure AI de Tenable y Guardium de IBM . Exposure AI es una herramienta de gestión de la superficie de ataque que tiene como objetivo empoderar a los equipos de seguridad para que tomen decisiones más rápidas utilizando el poder de la IA generativa. La herramienta brinda a los equipos un mayor contexto sobre su superficie de ataque y revela información sobre posibles vulnerabilidades, amenazas y configuraciones incorrectas.
Por el contrario, Guardium es un software de seguridad de datos que descubre vulnerabilidades para proteger los datos locales y en la nube. Utiliza inteligencia artificial para adaptarse a entornos de datos complejos y entornos de amenazas cambiantes, de modo que pueda proporcionar a los equipos de seguridad visibilidad de lo que es relevante para ellos, ya sea para el cumplimiento normativo o la protección de datos.
4. Caza de amenazas
La búsqueda de amenazas lo defiende de manera proactiva contra las amenazas cibernéticas. Implica la búsqueda de señales de actividad maliciosa que no detectan las herramientas de seguridad tradicionales para descubrir amenazas avanzadas. Es una valiosa incorporación a su defensa de seguridad cibernética para combatir amenazas nuevas y emergentes, y la IA se puede utilizar para mejorar sus capacidades de búsqueda de amenazas.
¿Cómo se puede utilizar la IA para la caza de amenazas?
Los cazadores de amenazas pueden aprovechar el poder de la IA para analizar conjuntos de datos grandes y diversos en busca de anomalías que investigar, identificar patrones asociados con comportamientos maliciosos en todo el entorno de TI y utilizar datos históricos para predecir posibles amenazas futuras. También pueden utilizar las capacidades de ejecución y automatización de tareas de la IA para automatizar la clasificación inicial y el procesamiento de consultas de búsqueda en función de datos contextuales.
¿Por qué la IA es una buena solución?
La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos la hace ideal para la búsqueda de amenazas. Hoy en día, se recopilan grandes cantidades de datos de dispositivos terminales, redes y servidores. La escala de datos recopilados en entornos de TI empresariales dificulta que los cazadores de amenazas identifiquen comportamientos anómalos o sospechosos, pero la IA puede cambiar esto. Puede filtrar datos de manera eficiente para identificar amenazas potenciales, predecir amenazas futuras y automatizar tareas de investigación.
Herramientas actuales
Las herramientas que actualmente aprovechan la IA para la búsqueda de amenazas incluyen la plataforma Singularity de SentinelOne y la herramienta QRadar Security and Event Management (SIEM) de IBM. Singularity es una plataforma impulsada por IA que combina todos los componentes de seguridad de su ecosistema empresarial para brindar el máximo contexto y enriquecimiento de datos. Esto le permite tener visibilidad en toda la empresa y buscar amenazas emergentes de manera eficiente en tiempo real.
Por otra parte, QRadar es una solución SIEM de larga trayectoria que recientemente se ha ampliado considerablemente con nuevos módulos, como el asesor, el almacén de datos y el análisis del comportamiento del usuario. Estos han permitido a los analistas aprovechar las capacidades de análisis de datos de la IA para descubrir patrones y conexiones ocultas en sus datos de seguridad de red.
5. Análisis de malware e ingeniería inversa
Los atacantes utilizan malware para explotar vulnerabilidades, obtener y mantener acceso a equipos comprometidos y extorsionar a las víctimas para obtener grandes sumas de dinero. Para defenderse del malware, los analistas de seguridad cibernética deben analizarlo y aplicarle ingeniería inversa para encontrar formas de protegerse.
¿Cómo se puede utilizar la IA para el análisis de malware y la ingeniería inversa?
La IA puede mejorar enormemente la eficiencia tanto del análisis de malware como de la ingeniería inversa. Se puede utilizar para analizar de manera eficiente grandes volúmenes de muestras de malware, identificar patrones y generar información valiosa que los defensores pueden usar para reforzar su seguridad.
¿Por qué la IA es una buena solución?
La capacidad de la IA para realizar análisis de datos y automatización a gran escala la hace ideal para el análisis de malware y la ingeniería inversa. Desbloquear la capacidad de analizar o aplicar ingeniería inversa a malware a gran escala puede mejorar significativamente la precisión de la detección y mejorar la capacidad de una organización para descubrir nuevas amenazas.
Herramientas actuales
Las herramientas de detección de malware y antivirus como Malwarebytes y Endpoint Security de Kaspersky utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar malware con precisión, detectar el comportamiento de software malicioso y aprender de forma autónoma nuevas técnicas de evasión. Mientras tanto, los complementos como BinNet AI integran inteligencia artificial con plataformas de ingeniería inversa existentes para que los analistas puedan comprender mejor el código binario de la máquina desde el punto de vista semántico y sintáctico.
6. Pruebas de penetración y hacking
Las pruebas de penetración implican la identificación y evaluación de debilidades en sistemas informáticos, redes y aplicaciones mediante la simulación de un ciberataque contra la infraestructura de una organización. Suele requerir mucho tiempo cuando se prueban grandes entornos de TI o aplicaciones de software complejas y requiere muchos conocimientos especializados.
¿Cómo se puede utilizar la IA para pruebas de penetración y hacking?
Incorporar la IA al proceso de pruebas de penetración puede mejorar drásticamente la eficiencia y la escalabilidad. Le permite probar más sistemas, descubrir si una vulnerabilidad se puede explotar más rápido y superar la brecha de conocimiento al probar sistemas o aplicaciones con los que no está familiarizado.
¿Por qué la IA es una buena solución?
La capacidad de la IA para ejecutar tareas a gran escala es ideal para probar entornos de TI de gran tamaño con cientos o incluso miles de máquinas. Además, con el acceso instantáneo de la IA a una amplia base de conocimientos, puede identificar fácilmente la gravedad de cualquier debilidad que descubra e investigar rápidamente tecnologías desconocidas.
Herramientas actuales
Aparte de los escáneres de vulnerabilidad como Exposure AI de Tenable , pocas herramientas utilizan la IA para realizar pruebas de penetración. Dicho esto, puedes utilizar la IA para aprender sobre técnicas de hacking y es probable que veas que las extensiones de Burp Suite utilizan la IA en el futuro a medida que los modelos de IA se vuelvan más accesibles.
7. Evaluación de riesgos
La evaluación de riesgos implica evaluar sistemáticamente los riesgos y vulnerabilidades potenciales de su entorno. Usted evalúa los riesgos, comprende su impacto, los prioriza y toma decisiones informadas sobre cómo gestionarlos o mitigarlos. Esto requiere conocimientos técnicos sobre el uso de herramientas y tecnologías y una comprensión profunda de los procesos comerciales de su organización. La IA puede abordar ambas cuestiones.
¿Cómo se puede utilizar la IA para la evaluación de riesgos?
La IA puede brindarle conocimientos técnicos detallados sobre cualquier herramienta o tecnología casi instantáneamente, con acceso a grandes cantidades de datos, e informarle sobre las últimas vulnerabilidades que podrían afectarlas. También puede brindarle una mayor visibilidad de su entorno y destacar las dependencias de sus procesos comerciales, lo que le permite gestionar el riesgo de manera eficaz.
¿Por qué la IA es una buena solución?
El acceso instantáneo de la IA a grandes cantidades de datos, la capacidad de enriquecer la información con la información más reciente sobre amenazas y las capacidades de análisis de datos la convierten en una solución ideal para las evaluaciones de riesgos. Los profesionales de seguridad pueden recopilar, analizar y descubrir de manera eficiente los riesgos existentes y emergentes en todo su ecosistema de TI y comprender rápidamente el impacto comercial.
Herramientas actuales
Existen herramientas como Exposure AI de Tenable y Guardium de IBM para identificar los riesgos a los que está expuesta la superficie de ataque de una organización. Sin embargo, otras herramientas que se pueden utilizar para realizar evaluaciones de riesgos son las herramientas de análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA), como QRadar de IBM , Enterprise Security de Splunk y Behaviour Analytics de Forcepoint . Estas herramientas utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar amenazas y riesgos internos.
8. Prevención de pérdida de datos
La prevención de pérdida de datos (DLP) se centra en identificar, supervisar y proteger la información confidencial contra el acceso no autorizado o la exfiltración. Esto incluye la protección de la información de identificación personal (PII), los datos financieros y la propiedad intelectual mediante una combinación de herramientas, procedimientos y políticas.
¿Cómo se puede utilizar la IA para prevenir la pérdida de datos?
La IA puede mejorar la capacidad de una organización para organizar y proteger su información confidencial de varias maneras:
- Puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar documentos, correos electrónicos y otros datos para identificar y clasificar información confidencial con precisión.
- Puede utilizar UEBA para identificar anomalías en el acceso a los datos, indicando acceso no autorizado o exfiltración de datos.
- Incluso puede reconocer información confidencial dentro de imágenes u objetos que no sean texto.
¿Por qué la IA es una buena solución?
Las capacidades de análisis de datos de la IA la convierten en una gran solución para la prevención de pérdida de datos (DLP). Descubrir, clasificar y monitorear grandes conjuntos de datos es una tarea difícil. La capacidad de la IA para automatizar estos procesos y aprender y adaptarse continuamente a los riesgos emergentes y los vectores de ataque cambiantes permite a las organizaciones administrar sus datos confidenciales de manera eficaz.
Herramientas actuales
La herramienta más destacada que utiliza IA para DLP es Zscaler Data Protection . Esta herramienta está diseñada para proteger sus datos dondequiera que se encuentren: en la nube, en puntos finales, correos electrónicos, integrados en cargas de trabajo automatizadas y más. Utiliza IA para clasificar datos a escala, lo que proporciona visibilidad sobre dónde se encuentran sus datos confidenciales y su riesgo de exposición.
9. Gestión de identidad y acceso
La gestión de identificación y acceso (IAM) se centra en proporcionar a los empleados adecuados el acceso apropiado a los recursos de TI de una organización. Incluye autenticación de usuarios, autorización y supervisión activa para protegerse contra las violaciones de datos y cumplir con los estándares de cumplimiento.
¿Cómo se puede utilizar la IA para la gestión de identidad y acceso?
La IA puede aportar automatización, adaptabilidad e inteligencia para identificar procesos de gestión a través de capacidades avanzadas de análisis de datos. La tecnología puede utilizar la biometría del comportamiento para analizar cómo interactúan los usuarios con las aplicaciones y reconocer cuándo el comportamiento se desvía de lo normal. Incluso puede ajustar dinámicamente los requisitos de autenticación, como solicitar la autenticación multifactor cuando se detectan anomalías.
¿Por qué la IA es una buena solución?
El acceso de la IA a grandes almacenes de datos y las capacidades avanzadas de análisis de datos la hacen ideal para la gestión de identidades y accesos. En lugar de que un humano controle continuamente el acceso a los recursos de la empresa, la IA puede hacerlo de forma mucho más eficiente y responder automáticamente a las amenazas. Puede reconocer patrones de uso, detectar anomalías y proporcionar autenticación adaptativa para proteger los datos.
Herramientas actuales
Una herramienta que utiliza IA para IAM es Verify de IBM . Esta herramienta está diseñada para empresas híbridas y multicloud que deben cumplir con varios estándares regulatorios, como HIPPA, PCI DSS e ISO 27001. Utiliza IA para evaluar los riesgos actuales, descubrir los controles de acceso existentes y brindar orientación sobre cómo reducir este riesgo y cumplir con los estándares de cumplimiento.
10. Formación y concienciación sobre ciberseguridad
La formación y la concienciación sobre ciberseguridad suelen impartirse a través de clases en línea, videoconferencias y juegos interactivos diseñados para capacitar a los empleados para que protejan activamente a la organización de las amenazas cibernéticas. La IA puede mejorar estos programas de formación.
¿Cómo se puede utilizar la IA para la formación y la concienciación sobre ciberseguridad?
La IA permite que la formación y la concienciación sobre ciberseguridad se adapten a cada empleado. Puede analizar las fortalezas, debilidades y preferencias de un alumno para crear una ruta de aprendizaje personalizada y generar contenido dinámico relevante para sus necesidades. La IA puede incluso responder las preguntas de un alumno y aclarar conceptos.
¿Por qué la IA es una buena solución?
La IA tiene acceso a una amplia biblioteca de conocimientos, puede evaluar las necesidades de un alumno mediante el análisis de datos rápidamente y tiene el poder de responder a las preguntas de un alumno en tiempo real. Estas capacidades hacen de la IA una herramienta ideal para enseñar sobre ciberseguridad y capacitar a los empleados para defenderse de las amenazas cibernéticas.
Herramientas actuales
La herramienta de IA más popular para aprender sobre ciberseguridad es ChatGPT de OpenAI . Este chatbot generativo de IA toma las preguntas de los usuarios, las procesa y proporciona respuestas detalladas utilizando la información más reciente. Te permite tener una conversación similar a la humana y aprender sobre cualquier tema de ciberseguridad. Puedes usar chatbots personalizados llamados GPT de seguridad (Transformadores preentrenados generativos) para centrar tu aprendizaje en temas específicos.
Problemas, responsabilidades y preocupaciones éticas en el uso de la IA en la ciberseguridad
En este artículo se han mostrado diversos usos de la IA en muchos ámbitos cibernéticos. Ya ha visto cómo se puede utilizar la IA para atacar y defender sistemas. Depende de usted, la inteligencia humana, considerar las posibles implicaciones éticas, de seguridad y de privacidad de la IA y utilizar esta poderosa tecnología de manera responsable.
Para ayudarle a comenzar, aquí se presentan algunos de los principales problemas y preocupaciones relacionados con la IA:
Uso malintencionado
Los piratas informáticos y los ciberdelincuentes pueden utilizar sistemas basados en IA para llevar a cabo ciberataques, estafar a víctimas desprevenidas y desarrollar malware. Ya existen muchas herramientas de IA que se pueden utilizar para automatizar y mejorar los ataques de ingeniería social .
Privacidad de datos y consentimiento del usuario
La IA se entrena con conjuntos de datos masivos utilizando grandes modelos de lenguaje (LLM). Estos datos deben provenir de algún lugar y es posible que se pueda incorporar información confidencial a estos datos de entrenamiento, lo que lleva a un acceso no autorizado o un uso indebido de esos datos. Esto ya ha dado lugar a procedimientos legales por infracciones de derechos de autor .
Sesgo
La IA puede generar resultados sesgados si se la entrena con datos sesgados o incompletos. Estos sesgos pueden tener ramificaciones injustas, prejuiciosas o discriminatorias en aplicaciones como la vigilancia predictiva y el reconocimiento facial.
Responsabilidad
¿Quién es responsable si un sistema de IA toma una decisión que conduce a un mal resultado? Muchos sistemas de IA funcionan como “cajas negras” en las que nadie conoce el verdadero razonamiento detrás de sus decisiones. Esto hace que sea difícil responsabilizar a alguien o explicar por qué se tomó una decisión.
Regulación
En el momento de redactar este artículo, no existen regulaciones legales sobre el desarrollo o el uso de la IA. Esto significa que las empresas que desarrollan herramientas de IA no tienen requisitos legales para hacerlo de manera ética o responsable. Es probable que esto cambie en el futuro con regulaciones como la Ley de IA de la UE , pero mantenerse al día con los avances en la tecnología de IA será un gran desafío para los reguladores.
Seguridad
Los sistemas de IA pueden ser atacados. El NIST ha advertido que los ataques pueden manipular los datos de entrenamiento, explotar las vulnerabilidades de los sistemas impulsados por IA y extraer información personal confidencial de los datos. El rápido desarrollo de la IA no hace más que agravar estos problemas de seguridad existentes. Es necesario realizar investigaciones serias para proteger esta tecnología emergente.
Para abordar estas preocupaciones, es fundamental seguir prácticas de IA responsables, que incluyen medidas de seguridad sólidas, un desarrollo de IA transparente y ético, un seguimiento continuo y la supervisión humana en procesos de toma de decisiones críticos. La implementación de estas prácticas recae en las personas, las organizaciones y los órganos de gobierno.
Conclusión
La IA es una tecnología revolucionaria que está revolucionando la forma en que trabajamos en ciberseguridad. Ya ha visto diez ejemplos de cómo se utiliza la IA en múltiples ámbitos de ciberseguridad y cómo resuelve muchos de los problemas actuales en el ámbito cibernético.
También descubrió algunas de las herramientas impulsadas por IA que se utilizan en toda la industria para proteger los sistemas, empoderar a los analistas y combatir las amenazas emergentes a la seguridad cibernética.
Preguntas frecuentes
¿Se ha utilizado la IA en ciberataques?
Sí. La IA ya se ha utilizado en ciberataques, y se ha condenado a cibercriminales por utilizarla para desarrollar ransomware . La disponibilidad y accesibilidad de la IA a través de plataformas como ChatGPT de OpenAI , Bard de Google y Bing Chat de Microsoft han hecho que sea fácil para los ciberdelincuentes incorporar la tecnología en sus ataques. Es probable que esta tendencia continúe a medida que la IA se vuelva más poderosa y los cibercriminales innoven.
¿Es la IA un riesgo para la seguridad?
Sí. La IA es un riesgo de seguridad que las organizaciones deberán incorporar a su modelo de amenazas si deciden adoptarla. La tecnología se puede utilizar para llevar a cabo ciberataques, su dependencia de grandes conjuntos de datos puede plantear problemas de privacidad de los datos y la falta de explicabilidad en su razonamiento puede introducir riesgos de seguridad si no se examina adecuadamente. También hay muchos otros riesgos de seguridad que se deben tener en cuenta en torno a la IA.
¿Los trabajos de ciberseguridad serán reemplazados por IA?
En este momento, es poco probable que la IA reemplace la mayoría de los trabajos en el ámbito cibernético. La tecnología ayudará a los profesionales de la seguridad cibernética capacitados a mejorar sus puestos de trabajo y ser más eficientes en su trabajo diario. Puede limitar los futuros empleos en un área determinada de la cibernética, ya que se necesitan menos personas para realizar una determinada función. Sin embargo, surgirán nuevos empleos relacionados con el desarrollo, la implementación y el mantenimiento de la IA.
¿Necesito aprender IA para trabajos de ciberseguridad?
No. La IA es una tecnología emergente que seguirá siendo adoptada en muchas herramientas de ciberseguridad en los próximos años. No es necesario aprender a crear herramientas de IA ni a desarrollar sistemas de IA para conseguir un trabajo en ciberseguridad. Aprender cómo se utiliza la IA y cómo puede ayudarte puede resultar beneficioso.
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Laprovittera Carlos
Soy Laprovittera Carlos. Con más de 20 años de experiencia en IT brindo Educación y Consultoría en Seguridad de la Información para profesionales, bancos y empresas. Puedes saber más de mi y de mis servicios en mi sitio web: laprovittera.com y seguirme en mis redes:
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