Cronos Mar del Plata

Inteligencia artificial: una herramienta vital para la ciberseguridad

Uso de IA en ciberseguridad puede beneficiar a las organizaciones

Curiosidades Fernanda Martínez 30 de mayo de 2022
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De acuerdo con el último informe de Accenture, el 82 por ciento de las empresas aumentaron su presupuesto de ciberseguridad en el 2021. Además, según apuntó Hillstone Networks en un comunicado, al cual NotiPress tuvo acceso, las soluciones de ciberseguridad basadas en Inteligencia Artificial (IA) serán cada vez más comunes.

BBVA señala que al identificar patrones, una IA puede brindar la información necesaria para el anticipo del ataque. Lo cual, le permite tomar las decisiones más aptas en tiempo real. Por su parte, IBM aseguró que la IA ayuda a los analistas de operaciones de seguridad a con recursos insuficientes a adelantarse a las amenazas.

Según se destacó en el comunicado, la tecnología de IA ha incrementado en la industria de la ciberseguridad. Por ejemplo, el análisis de componentes principales puede identificar automáticamente las particularidades de uso de la interfaz de programación de aplicaciones (APIs) y así descubrir vulnerabilidades.

Otros métodos para aplicar la IA son el uso de redes neuronales recurrentes. Estos sirven para identificar vulnerabilidades de programas binarios y la agrupación de gráficos para la detección de bots apoyada en algoritmos generadores de dominio (DGA). Así como el perceptrón multicapa (MLP) para localizar tráfico de red anormal, entre otros.

Por medio de IA los flujos de trabajo de seguridad pueden mejorar considerablemente. De esa forma los equipos de seguridad podrán enfocarse en cuestiones más vitales para el negocio, las cuales necesiten de inteligencia humana. En ese sentido, el comunicado destacó que más proveedores se dedicarán a la investigación de profundidad de las mejoras de inteligencia artificial en la ciberseguridad.

Además, el uso de redes neuronales profundas se empezará a aumentar con el fin de extraer automáticamente las características de los datos brutos del lado del host y de la red. Lo cual permitirá mitigar la sujeción de los expertos en seguridad para extraer las características de aquellos datos que se puedan automatizar.

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Sin embargo, considerando que la metodología de las agresiones de caja negra todavía se encuentran en desarrollo, no existe un método confiable para juzgar el desempeño de los modelos de IA. Por ello, el aprendizaje por medio de muestras pequeñas es importante para el sector de la seguridad de redes.

En otro sentido, la tecnología de detección de amenazas fundamentada en el modelo de redes neuronales gráficas (GNN) es importante. Según se destacó en el comunicado, las GNN pueden aprender de datos estructurados en forma de gráfico. Además puede detectar dinámicamente los ataques aun si modifican deliberadamente el volumen de los paquetes y sus tiempos de arribo para distraer a los métodos de detección tradicionales.

Pero, BBVA señala que si bien puede traer beneficios a las empresas, los mismos hakers hacen uso de la AI. Con lo cual conocen los patrones de comportamiento de las víctimas e incluso hackear contraseñas de diversas plataformas.

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