¿Qué es la IA generativa en ciberseguridad?

Entender la IA generativa

La inteligencia artificial generativa (GenAI) influye en el panorama de la ciberseguridad de muchas maneras importantes. Sin embargo, antes de profundizar en ello, debemos explicar qué es y sus casos de uso. En esencia, la IA generativa es un tipo de tecnología de aprendizaje automático que puede producir contenido escrito en lenguaje natural, imágenes y, en algunos casos, videos, a veces con solo una mínima intervención humana.

Para la mayoría de los casos de uso de GenAI, un usuario humano debe solicitar al motor de IA que cree el contenido en cuestión, con algunas excepciones para las tecnologías empresariales avanzadas. Por ejemplo, una persona podría escribir “Escribe una historia sobre un ciberataque con GenAI” en un generador de indicaciones de texto, y el LLM producirá rápidamente dicha historia. Lo mismo ocurre con las imágenes. Indíquele a un generador de imágenes de IA que "cree una imagen de un centro de datos futurista", y lo hará.

GenAI permite una gran cantidad de casos de uso para profesionales de cualquier industria, ayudando a los usuarios cotidianos a abrir nuevos caminos y aumentar la eficiencia en términos de creación de contenido. Dicho esto, a los efectos de este artículo, analizaremos la IA generativa únicamente en relación con la ciberseguridad.

¿Cómo se puede utilizar la IA generativa en la ciberseguridad?

La IA generativa se puede utilizar para ayudar en los esfuerzos de ciberseguridad tanto defensivos como ofensivos. Las organizaciones pueden implementar plataformas GenAI en ciberseguridad para:

• Proteger los datos confidenciales de manera aún más eficaz: Evite las filtraciones de datos conservando las indicaciones de la IA y los resultados de las aplicaciones de la IA para la seguridad y las auditorías.
• Fortalecer la seguridad frente a amenazas emergentes: Obtenga una postura de seguridad más proactiva mientras la IA ayuda a detectar y bloquear ataques emergentes basados en archivos y en la web.
• Garantizar el uso seguro de herramientas como ChatGPT: Obtenga un control granular sobre el uso de las aplicaciones de IA con la posibilidad de establecer políticas diferentes para los distintos usuarios.
• Limitar las acciones riesgosas en las aplicaciones de IA: Evite acciones que pongan en riesgo los datos, como cargas, descargas y copiar/pegar.

¿Cuáles son las implicaciones de la IA en la ciberseguridad?

El uso de ChatGPT ha aumentado un 634 % (abril de 2023 - enero de 2024), lo que significa que su influencia se extenderá a más industrias, incluida la ciberseguridad. Dado que el eje de la ciberseguridad se basa en el contenido (es decir, las posibles ciberamenazas y ataques que llegan a través del tráfico web, los correos electrónicos, etc.), los grandes modelos lingüísticos estarán preparados para analizar la información relativa al tráfico y los correos electrónicos para ayudar a las empresas a predecir y prevenir los ciberataques.

Dicho esto, los equipos de seguridad deberán estar preparados para combatir fuego con fuego. Los actores y grupos de amenazas también se encargarán de utilizar GenAI para ganar ventaja frente a las ciberdefensas de las organizaciones. Según Microsoft, los ciberataques generados por IA están en su “etapa inicial” y “no son particularmente novedosos (ni) únicos”. En un esfuerzo por frustrar a estos actores, OpenAI está cerrando sus cuentas, pero como el número de grupos de amenazas continúa creciendo, estas cuentas serán más difíciles de rastrear y cerrar.

Es más, es solo cuestión de tiempo antes de que los gobiernos del mundo intervengan y establezcan directrices para el uso de GenAI a nivel organizacional. Por ahora, hay mucho que desconocemos en lo que respecta a GenAI, pero eventualmente, puede ocurrir una filtración o violación de datos que le cueste a una o más empresas millones de dólares, obligando al gobierno a intervenir y regular.

Cuatro ventajas de la IA generativa en la ciberseguridad

Con el enfoque adecuado, GenAI puede ofrecer beneficios significativos a una organización en lo que respecta a la detección y respuesta a ciberamenazas, la automatización de la seguridad y más.

Detección y respuesta ante amenazas mejoradas

La IA generativa puede analizar datos que representan un comportamiento “normal” para establecer una línea de base mediante la cual identificar desviaciones que indiquen amenazas potenciales. Además, la IA puede generar simulaciones de malware para comprender su comportamiento e identificar nuevas amenazas.

Capacidades predictivas mejoradas

La IA generativa puede ingerir grandes cantidades de datos para crear un marco de referencia para futuros eventos de seguridad, lo que permite la inteligencia predictiva sobre amenazas e incluso la gestión de vulnerabilidades.

Automatización de tareas repetitivas

GenAI puede predecir vulnerabilidades y recomendar o automatizar parches para aplicaciones basándose en datos históricos pertenecientes a esas aplicaciones. También puede automatizar la respuesta a incidentes, reduciendo la necesidad de intervención humana.

Prevención de phishing

GenAI puede ayudar a crear modelos que detecten y filtren correos electrónicos de phishing mediante el análisis de patrones y estructuras de lenguaje para identificar correos electrónicos que intentan camuflar el lenguaje. También puede crear modelos para analizar y bloquear URL maliciosas. 

Desafíos y riesgos

GenAI ofrece un potencial sin precedentes para la creación de contenidos y la eficiencia organizacional en general, pero también es importante comprender los obstáculos de la tecnología. 

Abuso de los cibercriminales

Las herramientas GenAI están al alcance de todo el mundo y, aunque las organizaciones bien intencionadas las utilizarán para aumentar la eficacia o mejorar la ciberseguridad, los actores malintencionados las utilizarán igualmente para causar daño. Microsoft y OpenAI ya han descubierto intentos por parte de grupos de amenazas de “organizar ciberoperaciones ofensivas”.

Problemas de calidad de los datos

Las organizaciones que no puedan proporcionar datos de alta calidad para entrenar una plataforma de IA experimentarán una falta de eficacia en cuanto a los resultados que obtengan de su uso de la plataforma. Es más, si una empresa intenta entrenar una plataforma GenAI usando datos creados por GenAI, los datos resultantes serán aún más confusos: una receta para el desastre cuando se trata de ciberseguridad.

Limitaciones técnicas

Los modelos de IA generativa requieren grandes cantidades de datos para entrenarse de manera efectiva. Por ello, las empresas con un acceso limitado a los datos (o las que se encuentran en nichos de mercado) pueden tener dificultades para reunir suficientes conjuntos de datos de entrenamiento. Además de eso, la presión que las aplicaciones GenAI imponen sobre los recursos y la cantidad de mantenimiento que requieren crean más obstáculos a superar.

Mejores prácticas

La GenAI es nueva para todos, por lo que los líderes deben tener cuidado en cómo enfocan su uso dentro de una organización. Estas son algunas de las mejores maneras de proteger a sus empleados y su empresa cuando se trata de GenAI.

• Evalúe y mitigue continuamente los riesgos que conllevan las herramientas impulsadas por IA para proteger la propiedad intelectual, los datos personales y la información de los clientes.
• Asegúrese de que el uso de herramientas de IA cumpla con las leyes y estándares éticos pertinentes, incluidas las regulaciones de protección de datos y las leyes de privacidad.
• Establezca una responsabilidad clara para el desarrollo y la implementación de herramientas de IA, incluidos roles y responsabilidades definidos para supervisar los proyectos de IA.
• Mantenga la transparencia al utilizar herramientas de IA: justifique su uso y comunique su propósito claramente a las partes interesadas.

Explore el Informe sobre seguridad de la IA de Zscaler ThreatLabz 2024 para obtener más orientación sobre el uso seguro de la IA y la protección frente a las amenazas basadas en la IA.

El futuro de la IA en la ciberseguridad

Como mencionamos anteriormente, eventualmente comenzaremos a ver regulaciones de cumplimiento que afectarán el uso de GenAI. Dicho esto, la GenAI seguirá innovando sobre sí misma, y los equipos de ciberseguridad se apresurarán para aprovechar estas innovaciones. 

Estas son algunas de las formas en que se proyecta que la IA ayudará a los equipos de seguridad y cumplimiento a tener éxito:

• Análisis de riesgos geográficos: Con el tiempo, las empresas podrán utilizar la IA para analizar los datos geopolíticos y las tendencias de las redes sociales para detectar las regiones con mayor riesgo de cometer un atentado.
• Biometría del comportamiento: El análisis de patrones en el comportamiento del usuario, como pulsaciones de teclas y movimientos del mouse, se puede utilizar para detectar anomalías que puedan indicar actividad maliciosa o fraudulenta.
• Autenticación de contenido: La IA podrá verificar la autenticidad del audio, el video (como los deepfakes) o el texto para contrarrestar la difusión de información errónea.
• Automatización del cumplimiento: La IA podrá escanear periódicamente los sistemas y procesos para garantizar que cumplan con todos los requisitos reglamentarios, incluso a medida que evolucionan.

Cómo Zscaler protege la IA generativa

Zscaler Zero Trust Exchange™ le permite crear y aplicar políticas en torno a los sitios de inteligencia artificial generativa que sus usuarios pueden visitar y cómo pueden interactuar (directamente o mediante el aislamiento del navegador) para proteger sus datos confidenciales.

Con Zscaler, sus usuarios pueden aprovechar de manera segura innovaciones que le permiten:

• Comprender el uso de ChatGPT: Mantenga registros completos que muestren la actividad de uso y las indicaciones en ChatGPT
• Controlar aplicaciones específicas de IA: Defina y controle qué herramientas de IA pueden acceder sus usuarios:
• Integrar la seguridad total de los datos en el uso de la IA: Asegúrese de que los datos confidenciales nunca se filtren a través de una indicación o una consulta de IA
• Restringir las cargas de datos de herramientas de IA: Implemente controles granulares que permitan indicaciones, pero que eviten cargas masivas de datos importantes

Solicite una demostración para descubrir cómo Zscaler puede ayudarle a controlar el uso de IA generativa sin poner en riesgo sus datos confidenciales.