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  • Foto del escritorAdrian Ponce

Aprendizaje automático en ciberseguridad: Cómo la IA está haciendo más seguras nuestras redes.


El mundo de la ciberseguridad evoluciona constantemente, a medida que surgen nuevas amenazas y evolucionan las antiguas. Para seguir el ritmo de estas amenazas, los equipos de seguridad deben ser capaces de aprovechar las últimas tecnologías. Una de estas tecnologías que está teniendo un gran impacto en la ciberseguridad es el aprendizaje automático.


El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a los elementos de cómputo  aprender sin ser programados explícitamente. Esto significa que los algoritmos pueden entrenarse en grandes conjuntos de datos y ser utilizados para hacer predicciones o tomar decisiones. En el contexto de la ciberseguridad, se utiliza para:


Detectar actividades maliciosas: Los algoritmos son entrenados para identificar patrones en los datos que sean indicativos de actividad maliciosa. Esto puede incluir cosas como tráfico de red inusual, actividad de archivos sospechosa o correos electrónicos de phishing.


Clasificar amenazas: Los algoritmos se utilizan para clasificar amenazas, como por ejemplo si un elemento o patrón es malicioso o benigno. Esto ayuda a los equipos de seguridad a priorizar sus respuestas y centrarse en las amenazas más críticas.


Automatizar tareas: Se utiliza para automatizar tareas que actualmente realizan manualmente los analistas de seguridad. Esto libera a los analistas para que se centren en tareas más estratégicas, y también ayuda a mejorar la eficacia del equipo humano de Ciberdefensa.


Existen diversas formas de utilizar el ML en ciberseguridad. Algunos de los casos de uso más comunes son:


Detección de malware: Identificar elementos maliciosos, incluso si son nuevos o han sido modificados. Esto ayuda a proteger a las organizaciones de ataques de día cero.


Detección de intrusiones en la red: Identificar tráfico de red sospechoso, como el que se origina en una dirección IP maliciosa, impidiendo que los atacantes accedan a una red.


Análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA): Analizar el comportamiento de usuarios y entidades con el fin de identificar actividades anómalas que puedan ser indicativas de una violación de la seguridad. Esto ayuda a detectar amenazas internas y ataques avanzados.



Tipos de algoritmos de Machine Learning


Existen varios tipos de algoritmos se utilizan para el aprendizaje automático en ciberseguridad. Algunos de los más comunes son:


Aprendizaje supervisado: Este es el tipo más común de aprendizaje automático utilizado en ciberseguridad. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se entrenan con datos etiquetados, esto significa que los datos se han clasificado como maliciosos o benignos. Esto permite al algoritmo aprender los patrones que distinguen entre datos maliciosos y benignos.


Aprendizaje no supervisado: Este tipo de aprendizaje automático se utiliza para encontrar patrones en datos no etiquetados. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden utilizarse para identificar anomalías en los datos, que pueden ser indicativas de actividad maliciosa.


Aprendizaje por refuerzo: Este tipo de aprendizaje automático se utiliza para entrenar a los agentes a tomar decisiones en un entorno. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se utilizan normalmente en ciberseguridad para entrenar a los agentes a responder a los ataques.


Multi-armed bandit: Este tipo de algoritmo se utiliza para optimizar la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. Por ejemplo, pueden utilizarse para seleccionar los controles de seguridad más eficaces para un entorno determinado.


Aplicaciones de IA Generativa


Seguramente todos conocemos a ChatGPT, esta tecnología está basada en un tipo de  Inteligencia Artificial llamada IA Generativa. Es una potente herramienta que se ha aplicado a diversos ámbitos, como la generación de imágenes y textos, la composición musical e incluso el desarrollo de videojuegos. Sin embargo, ahora se está abriendo camino en el campo de la ciberseguridad y está demostrando ser igual de eficaz a la hora de detectar y prevenir ciberamenazas.


La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje profundo o deep learning  para generar nuevos datos basados en patrones aprendidos a partir de un gran conjunto de datos. Esto significa que puede utilizarse para crear datos sintéticos similares a los del mundo real, que pueden utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje automático. Esto puede ser útil cuando hay escasez de datos del mundo real, o cuando los datos disponibles no son lo suficientemente diversos como para entrenar un modelo sólido. Por ejemplo, la IA generativa puede utilizarse para crear muestras sintéticas de malware que pueden utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje automático para detectar amenazas nuevas y emergentes.


La IA generativa también puede utilizarse para generar datos falsos que sirvan para confundir a los atacantes. Por ejemplo, la IA generativa puede utilizarse para generar tráfico de red falso que imite el tráfico real, pero que esté diseñado para activar una alerta cuando se detecte. Esto puede utilizarse en tecnologías de decepción, para distraer a los atacantes de su objetivo real y dar a los equipos de seguridad tiempo suficiente para responder al ataque.


La IA generativa también se está utilizando para desarrollar nuevas soluciones de ciberseguridad, como modelos generativos que pueden crear nuevas políticas de seguridad, o modelos generativos que pueden crear nuevas medidas de seguridad. Estos modelos pueden utilizarse para desarrollar nuevas soluciones de ciberseguridad que sean más eficaces que las soluciones existentes, o que se adapten mejor a las necesidades específicas de una organización.


El Machine Learning y la IA generativa son poderosas herramientas que se utilizan para mejorar la ciberseguridad. Sin embargo, es importante tener en cuenta que no son una bala de plata. Los algoritmos pueden ser engañados, y también necesitan tiempo y ajustes para ser correctamente entrenados. Por ello, es importante utilizar esta tecnología como parte de la estrategia en conjunto con otras medidas de seguridad, tanto desde el punto de vista de políticas, reducción de superficie de ataque, prevención y sobre todo una adecuada cultura ciber segura en la organización. 



Referencias


Cómo se utiliza el aprendizaje automático en ciberseguridad: https://cloudinfrastructureservices.co.uk/how-machine-learning-is-used-in-cybersecurity/


Desmontando mitos. Cómo beneficia el aprendizaje automático a la ciberseguridad: https://www.securityhq.com/blog/debunking-the-myths-how-machine-learning-ml-benefits-cyber-security/


El futuro del aprendizaje automático en la ciberseguridad: https://www.cio.com/article/406441/the-future-of-machine-learning-in-cybersecurity.html


Aprendizaje automático en ciberseguridad: cómo funciona y empresas que deben conocerlo: https://builtin.com/artificial-intelligence/machine-learning-cybersecurity



Generative Adversarial Networks for Cybersecurity Applications: A Survey


Modelos generativos para la ciberseguridad" (https://arxiv.org/abs/1910.10022


Aprendizaje profundo para ciberseguridad: A Review


Aprendizaje automático para la ciberseguridad: A Review


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