1 Security Leaders Braced for Daily AI-Driven Attacks by Year-End – Infosecurity Magazine, 24th April 2024 2 85% of Cyber security Leaders Say Recent Attacks Powered by AI: Weekly Stat – CFO, 30th August 2023 3 Cyber Attacks Are More Sophisticated Than Ever, With AI-Powered Attacks Posing the Greatest Risk – PR Newswire, 26th March 2024 4 UK Cybercrime Statistics 2024 – Twenty IT Services, 5th July 2024

En estos momentos se habla mucho de inteligencia artificial (IA), especialmente en lo que respecta a la seguridad.

El 93 % de los directores de seguridad de la información (CISO) creen que desde finales de 20241 su empresa se enfrentará amenazas diarias impulsadas por IA.El 85 % de los profesionales de seguridad atribuyen el reciente aumento de los ataques a actores maliciosos que utilizan IA generativa y2 alrededor de un tercio (35 %) de las empresas creen que no están equipadas para lidiar con este tipo de ataques3.

Aunque ahora se escuche mucho hablar sobre los peligros de la IA, no podemos olvidar que son las mismas tecnologías han ayudado a mantener seguras a las organizaciones, y seguirán haciéndolo en el futuro.

En la actualidad, los centros de operaciones de seguridad (SOC) se enfrentan a una oleada de informacióny de data logs de tal volumen que resulta imposible gestionarlos de manera efectiva. Cada día se identifican más de medio millón de nuevas amenazas cibernéticas y, mientras los SOC aún siguen intentando gestionarlo, se enfrentan una batalla perdida para identificar el 1 % del tráfico que exige intervención humana.

Ofensiva y defensa: cómo la IA contrarresta sus propias amenazas

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En esencia, se reduce a un problema de escala. Para abordar las amenazas de manera eficaz, los SOC deben poder:

a) comprender las tendencias en todo su ecosistema de tráfico (conexiones, flujos de datos, direcciones, destinos) y analizarlas en “condiciones de normalidad”.

b) determinar qué es “normal” como punto de partida. Por lo tanto, además de gestionar su propio flujo de información, los SOC también deben comprender lo que está sucediendo en el resto del mundo.

Estos desafíos son complejos y el aumento de las amenazas impulsadas por la IA solo hace que sea más difícil abordarlos. En este momento, estamos en un punto en el que la única forma de que las corporaciones se protejan es combatir el fuego con fuego o, en este caso, la IA con IA.

Escalabilidad + velocidad = seguridad superior Hoy en día, la IA se utiliza a menudo como un término general y en nueve de cada diez ocasiones que se nombra, se hace referencia a la IA en su faceta generativa(GenAI) y no en su capacidad de aprendizaje automático (ML). Es importante ser preciso cuando nos referimos a la“IA” porque nos ayuda a entender mucho mejor lo que una tecnología es realmente capaz de hacer.

Mientras que GenAI se centra en la creación de texto o imágenes, una tecnología como ML se ocupa de cuestiones como el análisis de datos y el reconocimiento de patrones, especialmente a escala. Es por ello que ML se encuentra en el corazón de la propia Threat Cloud AI de Check Point, y lo ha estado durante más de una década.

ThreatCloud es un repositorio en el que se almacena toda la información disponiblesobre las amenazas actuales. Contiene inteligencia agregada de cada cliente de Check Point y se complementacon datos de proveedores de servicios de Internet (ISP) e indicadores de compromiso (IoC) de los centros nacionales de ciberseguridad.

El aprendizaje automático es fundamental en este caso, porque nos permite analizar una gran cantidad de datos rápido, lo que a su vez nos permite tomar decisiones instantáneas sobre la forma en que se combinan los

distintos factores.

Por ejemplo, se envía un correo electrónico a un endpoint específico, pero después ese mail se abre en un. dispositivo móvil con Office 365. Posteriormente, la conexión del endpoint adopta una nueva acción: por ejemplo, llama a casa. De forma aislada, ninguno de estos comportamientos es necesariamente un problema. Sin embargo, combinados, pueden indicar un posible problema de seguridad.

En estas situaciones, el aprendizaje automático podría detectar ese problema mucho más rápido que un operador de SOC. Por lo tanto, lo que nos proporciona el aprendizaje automático no es solo la escala desde la que podemos tener una visión general, sino también la velocidad para responder de manera adecuada. Y es por esa razón que el aprendizaje automático también ayudará a los profesionales de seguridad a agregar mucho más valor a futuros procedimientos.

Jugando con las fortalezas de cada uno Hoy en día, la mayoría de los operadores de SOC se encuentran en una posición muy compleja: abordar todo lo que llega y automatizar muy poco. A medida que las tecnologías como ML se van implementado de forma generalizada, tenemos la oportunidad de darle la vuelta a esa dinámica y liberar recursos para que puedan aportar valor.

A pesar de sus muchas fortalezas, una cosa con la que ML (y la IA en general) tiene dificultades es el contexto. Como humanos, tenemos la condición única de poder comprender el contexto en el que ocurren ciertos eventos, algo que los bots no pueden hacer. . Un a persona es capaz de observar una situación y decir “aunque técnicamente todo parece estar bien, tiene sentido bloquear esta conexión”, algo que un bot nunca haría.

Por eso, en el futuro la IA se utilizará no solo para combatir amenazas impulsadas, sino que será una herramienta que puedan utilizar los profesionales paratomardecisiones correctas . La escala y la velocidad que ofrece la IA nos llevarán muy lejos, pero solo a través del conocimiento humano podremos tener éxito de verdad.