Las aplicaciones de la IA se entrelazan con una gama de sistemas para automatizar, analizar y mejorar los procesos actuales. Los profesionales de cibe seguridad la usan para mejorar sus sistemas y productos como: analizar registros, predecir amenazas, leer c\u00f3digos fuente, identificar vulnerabilidades y hasta para sacar provecho de puntos d\u00e9biles. Los sistemas de IA realizan varias tareas, como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje y la resoluci\u00f3n de problemas. Por ello se ha divido su impacto en \u00e1reas de: Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning o ML), Procesamiento de lenguaje natural (NLP), imita el habla humana; y Visi\u00f3n por computadora, utiliza c\u00e1maras como fuentes de informaci\u00f3n para realizar diversas tareas.<\/p>\n
\n\u201cEl reconocimiento de patrones permite que la detecci\u00f3n de anomal\u00edas sea un caso de uso l\u00f3gico. Mediante el uso de ML, se identifican desv\u00edos en el comportamiento de un sistema, se registran posibles ataques y aquellos sistemas que no funcionan como deber\u00edan\u201d, dice Robert Calva, Automation GTM & Tech Leader Latin America de la empresa de tecnolog\u00eda Red Hat.<\/p>\n<\/blockquote>\n
La detecci\u00f3n de anomal\u00edas y patrones inusuales es un excelente ejemplo de la capacidad de reconocimiento de patrones del ML. Este m\u00e9todo, basado en normas preestablecidas como tr\u00e1fico de red o registros, usa an\u00e1lisis estad\u00edstico para monitorear el comportamiento del sistema y activar alertas ante actividades extra\u00f1as. La IA y el ML categorizan estos patrones, asignan prioridades y evitan la \u00abfatiga de alertas\u00bb, brindando informaci\u00f3n para tomar decisiones m\u00e1s fundamentadas.<\/p>\n
\n\u201cLa IA y el ML refuerzan la seguridad de los sistemas anticipando eventos. La Inteligencia de Amenazas Cibern\u00e9ticas (CTI) recopila informaci\u00f3n sobre ataques y eventos de ciberseguridad para preparar a los equipos ante posibles ataques, ayudando a comprender mejor las amenazas actuales o emergentes\u201d, se\u00f1ala.<\/p>\n<\/blockquote>\n
La IA y el ML son clave para prevenir vulnerabilidades en el software, aliviando tareas repetitivas, permitiendo que los equipos se enfoquen en proyectos e innovaciones. Aunque la revisi\u00f3n de c\u00f3digo es crucial, puede optimizarse con pruebas est\u00e1ticas de seguridad de aplicaciones (SAST). que hist\u00f3ricamente generaban falsos positivos. La IA y el ML ayudan a mejorar la precisi\u00f3n del c\u00f3digo fuente, infraestructura y configuraci\u00f3n. Adem\u00e1s, la IA se utiliza cada vez m\u00e1s para realizar pruebas din\u00e1micas de seguridad de aplicaciones (DAST simulando ataque de aplicaciones en ejecuci\u00f3n.<\/p>\n
Las herramientas SAST han utilizado durante mucho tiempo el enfoque de \u00abfuentes y sumideros\u00bb para escanear c\u00f3digo y rastrear el flujo de datos en busca de errores comunes, lo que a menudo genera falsos positivos que requieren validaci\u00f3n manual. La IA y el ML son \u00fatiles en este proceso al aprender y comprender el contexto de los hallazgos, lo que reduce tanto los falsos positivos como los negativos. De esta manera, los desarrolladores, con el apoyo de SAST y asistentes de IA, pueden detectar errores antes de enviarlos.<\/p>\n
La revisi\u00f3n de c\u00f3digo es un proceso extenso, y las pruebas no terminan tras el env\u00edo. Las DAST se utilizan para probar ataques comunes contra aplicaciones en ejecuci\u00f3n, pero requieren tiempo para familiarizarse con ellas. El usuario debe entender los tipos de ataque, c\u00f3mo replicarlos y automatizarlos. Recientemente, tanto las DAST como las herramientas de prueba de aplicaciones han incorporado IA y ML, directamente en sus plataformas o como plugins, optimizando los escaneos autom\u00e1ticos. Esto libera al personal y permite dedicar m\u00e1s tiempo y recursos a pruebas de penetraci\u00f3n completas, que requieren intervenci\u00f3n humana para identificar posibles vulnerabilidades.<\/p>\n
Aunque la IA ayuda a eliminar errores humanos, sigue siendo vulnerable. Un problema com\u00fan es una configuraci\u00f3n deficiente o inadecuada. Adem\u00e1s, es crucial entrenar y validar el modelo de manera segura; de lo contrario, se corre el riesgo de crear un sistema incomprensible para los usuarios, generando una \u00abcaja negra\u00bb y un ciclo de vida del modelo mal gestionado.<\/p>\n
Uno de los principales problemas de seguridad en IA es el envenenamiento de datos. Al recopilar datos para entrenar algoritmos de IA y ML, los humanos podemos introducir sesgos, y los atacantes tambi\u00e9n pueden manipular estos conjuntos de datos, afectando la calidad y seguridad de los sistemas. A medida que la IA se generaliza, la capacitaci\u00f3n en su seguridad, especialmente en IA y ML, queda rezagada. Muchas personas ajenas a la tecnolog\u00eda no entienden c\u00f3mo funcionan estos sistemas, lo que puede empeorar si carecen de transparencia.<\/p>\n
A medida que dependemos m\u00e1s de la IA y el ML para proteger sistemas, su uso se volver\u00e1 \u00abimprescindible\u00bb. Los atacantes tambi\u00e9n utilizar\u00e1n IA y ML para sus ataques, por lo que los defensores deben implementar estos sistemas para proteger sus organizaciones. Es crucial que los estudiantes y profesionales, tanto nuevos como veteranos, adquieran conocimientos b\u00e1sicos en IA, y las empresas deben empezar a explorar c\u00f3mo integrar la IA y el ML en sus productos, sistemas y seguridad.<\/p>\n
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Fuente: Inf. A Nivel<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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