What is AI Security?

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.

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What is AI Security?

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 AI en varios procesos introduce el riesgo de que los ciberatacantes tengan como objetivo la AI. 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 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.

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.

Seguridad IA con la nube de amenazas IA

La inteligencia artificial puede revolucionar la ciberseguridad y puede prevenir una amplia gama de ciberataques. Check Point's ThreatCloud AI es el cerebro de todos los productos de seguridad de Check Point, lo que les permite detectar y bloquear con mayor rapidez y precisión los intentos de ciberataque de una organización. Infinity IA Copilot permite optimizar el SOC aprovechando la IA para automatizar tareas comunes, actualizar proactivamente los controles de seguridad para bloquear la explotación de nuevas vulnerabilidades e identificar y remediar más rápidamente las amenazas.

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