Cómo se está utilizando la IA en ciberseguridad y ciberdelincuencia [una lista de verificación]

El panorama en rápida evolución de la tecnología de inteligencia artificial (IA) ejerce una inmensa presión sobre las empresas para incorporar los avances de la IA en sus procesos existentes. La velocidad del cambio desatada con el lanzamiento de ChatGPT a finales del año pasado está generando cambios generacionales profundos y avances (dejando de lado las consideraciones éticas por ahora).

A pesar de que se están construyendo barreras de seguridad en ChatGPT para evitar que actores malintencionados lo utilicen con fines maliciosos, los informes sobre su uso para crear correos electrónicos de phishing, escribir código malicioso y más surgieron poco después del anuncio en noviembre. Por ejemplo, según una investigación de Blackberry, el 51% de los responsables de decisiones de TI creen que habrá un ciberataque exitoso atribuido a ChatGPT dentro del año, y el 95% cree que los gobiernos tienen la responsabilidad de regular tecnologías avanzadas como ChatGPT. Al mismo tiempo, el potencial para usar la IA para el bien del universo cibernético es igualmente grande. La IA puede automatizar tareas, acortar los tiempos de respuesta a incidentes, detectar ciberataques más rápido y agilizar DevSecOps, por nombrar solo algunos de los casos de uso.

El pionero en ciberseguridad Richard Stiennon abordó estos y otros temas en un reciente episodio de Kitecast. Stiennon es el Analista Jefe de Investigación en IT-Harvest, una firma de analistas impulsada por datos y es miembro de la junta de varias organizaciones.

6 Maneras en que la IA Refuerza la Ciberseguridad

Incluso antes del anuncio transformador de ChatGPT en noviembre pasado, la IA ya era un cambio de juego en el campo de la ciberseguridad. Hoy en día, los sistemas de ciberseguridad habilitados por IA proporcionan capacidades avanzadas como detección y respuesta automatizada a amenazas, análisis predictivo y monitoreo en tiempo real. Ahora, con el lanzamiento de ChatGPT y Google Bard, los profesionales de ciberseguridad están aprovechando la IA para mejoras y aceleraciones aún mayores. A continuación se presentan algunas de las formas más destacadas en que se está utilizando la IA en el ámbito de la ciberseguridad:

IA en la Detección de Amenazas

Las soluciones tradicionales de ciberseguridad, como los firewalls, antivirus y sistemas de detección de intrusiones (IDS), dependen de reglas predefinidas para detectar y prevenir ciberataques. Sin embargo, estos sistemas no son efectivos contra amenazas avanzadas que utilizan técnicas de ataque complejas. Las soluciones de ciberseguridad habilitadas por IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones de actividad sospechosa. Estos algoritmos pueden detectar amenazas nuevas y desconocidas al aprender de patrones y comportamientos de ataques anteriores. Los sistemas de detección de amenazas basados en IA pueden identificar amenazas en tiempo real y proporcionar alertas a los analistas de seguridad.

IA en la Gestión de Vulnerabilidades

La gestión de vulnerabilidades es un aspecto crítico de la ciberseguridad. Identificar vulnerabilidades en software y aplicaciones es esencial para prevenir ataques antes de que ocurran. Las soluciones de gestión de vulnerabilidades basadas en IA pueden escanear automáticamente las redes e identificar vulnerabilidades en tiempo real. Estas soluciones también pueden priorizar las vulnerabilidades según su gravedad y proporcionar recomendaciones para su remediación. Esto reduce la carga de trabajo para los analistas de seguridad y asegura que las vulnerabilidades críticas se aborden de manera oportuna.

IA en la Respuesta a Incidentes

La respuesta a incidentes es el proceso de manejar incidentes de seguridad y minimizar su impacto en la organización. Los sistemas de respuesta a incidentes habilitados por IA pueden automatizar todo el proceso de respuesta a incidentes, desde la detección hasta la remediación. Estos sistemas pueden identificar la causa raíz del incidente y proporcionar recomendaciones para su remediación. También pueden contener el incidente aislando los sistemas afectados y previniendo daños adicionales.

IA en el Análisis del Comportamiento del Usuario

El análisis del comportamiento del usuario (UBA) es el proceso de monitorear la actividad del usuario en redes y sistemas para detectar amenazas internas. Las soluciones basadas en IA pueden analizar grandes volúmenes de datos de usuarios para identificar comportamientos anormales. Estas soluciones pueden detectar actividades sospechosas como acceso no autorizado, exfiltración de datos y secuestro de cuentas. Las soluciones basadas en IA también pueden identificar amenazas internas al analizar patrones de comportamiento del usuario a lo largo del tiempo, mejorando la autenticación de usuarios y los controles de acceso.

IA en la Detección de Fraude

Las soluciones de ciberseguridad habilitadas por IA también pueden usarse para detectar y prevenir el fraude. La detección de fraude implica analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones de actividad fraudulenta. Los sistemas de detección de fraude basados en IA pueden aprender de casos anteriores e identificar nuevos patrones de fraude. Estos sistemas también pueden proporcionar alertas en tiempo real para prevenir actividades fraudulentas.

IA en las Comunicaciones de Contenido Sensible

Los ciberdelincuentes y los estados nacionales deshonestos entienden el valor del contenido sensible, incluyendo información personal identificable (PII) e información de salud protegida (PHI), propiedad intelectual (IP), documentos financieros, actividades y planes de fusiones y adquisiciones, estrategias y planes de marketing, y más, y atacan sus diferentes canales de comunicación con ataques maliciosos. Sus ataques emplean diversas técnicas, incluidos ataques de intermediario, robo de credenciales y amenazas persistentes avanzadas, para acceder a las comunicaciones de contenido sensible. La detección de anomalías habilitada por IA analiza las actividades de contenido para identificar anomalías de comportamiento que revelan actividad maliciosa potencial.

7 Maneras en que los Ciberdelincuentes y los Estados Nacionales Deshonestos Construyen Casos de Uso de IA

Aunque herramientas como ChatGPT ofrecen muchos beneficios, también plantean varios riesgos de ciberseguridad que deben abordarse. La IA, liderada por ChatGPT, podría ser la mayor amenaza para la ciberseguridad sobre cualquier otra cosa que haya surgido. A continuación se presentan algunas de las formas más preocupantes en que la IA puede ser utilizada maliciosamente.

Riesgos de Privacidad de Datos con IA

Una de las implicaciones de ciberseguridad más significativas que plantea la IA está relacionada con la privacidad de datos. Dado que estas herramientas aprenden de grandes conjuntos de datos de texto, podrían potencialmente exponer información confidencial sobre individuos u organizaciones si se entrenan con datos confidenciales. Esto resalta la importancia de proteger la privacidad de los datos y asegurar que los modelos de IA solo se entrenen con fuentes de datos apropiadas. Para minimizar el riesgo de violaciones de privacidad de datos, las empresas deben asegurarse de que el contenido sensible esté debidamente asegurado. Esto incluye implementar cifrado de datos, controles de acceso y herramientas de monitoreo para prevenir el acceso no autorizado.

Riesgos de Ingeniería Social de la IA

La ingeniería social es una táctica utilizada por los ciberdelincuentes para manipular a las personas para que compartan información confidencial o realicen una acción que podría comprometer su seguridad. Los chatbots como ChatGPT son particularmente vulnerables a los ataques de ingeniería social porque dependen del procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comunicarse con los usuarios. Los ciberdelincuentes podrían usar tácticas de ingeniería social para engañar a ChatGPT y hacer que revele información confidencial o realice una acción que podría comprometer el sistema.

Riesgos de Phishing de la IA

El phishing sigue siendo el vector de ataque más común según el Informe de Tendencias de Seguridad Híbrida 2023 de Netwrix. Una indicación significativa de los intentos de phishing solía ser el uso de gramática deficiente o lenguaje incorrecto. Sin embargo, la capacidad excepcional de ChatGPT para generar contenido similar al humano podría resultar ventajosa para los ciberdelincuentes que buscan crear correos electrónicos de phishing convincentes. El uso de ChatGPT o cualquier otra herramienta podría reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para construir un número increíble de correos electrónicos de phishing, particularmente para los hackers que carecen de fluidez en inglés.

Uso de la IA para la Búsqueda de Vulnerabilidades

El proceso de búsqueda de vulnerabilidades podría involucrar a actores de amenazas que intentan explotar la capacidad de depuración de ChatGPT para localizar brechas en varias aplicaciones y sistemas. En lugar de revisar numerosas líneas de código, estos individuos pueden fácilmente solicitar a ChatGPT que desentrañe el código y encuentre posibles fallas, desarrollando rápidamente ataques para explotar esas vulnerabilidades.

Riesgos de Ataques de Malware Habilitados por IA

Otro riesgo de ciberseguridad asociado con las herramientas de IA son los ataques de malware. El malware potenciado por IA puede adaptar su comportamiento para evadir la detección por medidas de seguridad tradicionales y también puede hacerse pasar por software legítimo para acceder a información sensible. Para prevenir ataques de malware, las empresas requieren un enfoque de seguridad que utilice capas de seguridad. Estas reducen drásticamente el riesgo de explotación de vulnerabilidades y la gravedad del impacto.

Automatización de Ciberataques Usando IA

Los modelos de lenguaje de IA como ChatGPT también pueden usarse para automatizar ciberataques, como el hacking automatizado o el crackeo de contraseñas. Esto es una preocupación creciente a medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y capaces de automatizar tareas complejas como estas.

Problemas de Cumplimiento y Legales con la IA

Las herramientas de IA también pueden plantear problemas de cumplimiento y legales para las empresas. Dependiendo de los datos compartidos con los chatbots, las empresas pueden estar sujetas a regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que requieren que protejan la privacidad de sus usuarios. Para cumplir con estas regulaciones, las empresas deben implementar medidas de seguridad robustas que protejan los datos de los usuarios y aseguren que solo están recopilando los datos necesarios para sus operaciones.

Minimizar los Riesgos de Ciberseguridad de las Herramientas de IA

En un esfuerzo por mantenerse por delante de la competencia, las organizaciones se apresuran a implementar tecnologías de IA como ChatGPT, sin interrogar completamente el impacto en su postura de ciberseguridad.

Con la integración de la IA en los procesos empresariales, las empresas no solo recopilan datos de fuentes externas sino también de sus procesos internos. Sin embargo, esto plantea riesgos potenciales de seguridad, ya que la información sensible de la empresa y la propiedad intelectual pueden estar en riesgo. Las organizaciones que utilizan procesos habilitados por IA deben establecer un marco para asegurar la seguridad, privacidad y gobernanza de sus datos. Aplicar los mismos principios y salvaguardias que hacen para otros propósitos empresariales es vital para evitar los peligros potenciales de la IA.

Empresas como Amazon, JPMorgan Chase, entre muchas otras, han prohibido el uso de ChatGTP por parte de los empleados basándose en el riesgo. Incluso hemos visto a ChatGPT prohibido a nivel de país, con el gobierno italiano prohibiendo recientemente el uso de ChatGPT hasta que su creador OpenAI aborde los problemas planteados por la autoridad de protección de datos de Italia.

Es responsabilidad de las organizaciones mantener la integridad de cualquier proceso de datos que utilice IA y proteger los datos de interrupciones en los centros de datos o ataques de ransomware. Es crucial proteger los datos producidos por la IA de caer en manos equivocadas y asegurar el cumplimiento de las regulaciones y leyes locales.

El Futuro de la IA en la Ciberseguridad

No hay duda de que a medida que el uso de la IA en la ciberseguridad se vuelve más generalizado, se necesitan regulaciones para asegurar que los sistemas potenciados por IA se utilicen de manera ética y responsable.

La regulación de la IA en relación con la ciberseguridad es un tema complejo que requiere un enfoque multifacético. Aunque actualmente no existe un marco regulatorio integral para la IA en ciberseguridad, varias iniciativas están en marcha para abordar los desafíos legales y éticos que plantean los sistemas potenciados por IA.

Regulación de la Ciberseguridad de la IA

Un enfoque para regular la IA en ciberseguridad es a través de estándares y directrices de la industria. Organizaciones como el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) han desarrollado recomendaciones para la transparencia, responsabilidad y privacidad. Estas directrices pueden proporcionar un marco para que las organizaciones desarrollen sus propias políticas y procedimientos para el uso de la IA en ciberseguridad.

Otro enfoque para regular la IA en ciberseguridad es a través de la regulación gubernamental. Varios países han establecido organismos reguladores para supervisar el desarrollo y uso de la IA, incluyendo su uso en ciberseguridad. Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (RGPD) incluye disposiciones para el uso de la IA en el procesamiento de datos.

Cómo Kiteworks Puede Ayudar a Contrarrestar los Ciberataques Habilitados por IA

Una forma en que Kiteworks puede ayudar con los ciberataques habilitados por IA es a través de sus capacidades de protección avanzada contra amenazas. La plataforma utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento del usuario y detectar amenazas potenciales, como ataques de phishing o infecciones de malware. Esto permite a Kiteworks detectar y prevenir ataques que pueden ser demasiado sutiles o complejos para que las medidas de seguridad tradicionales los detecten.

Además, Kiteworks incluye características como cifrado de datos, controles de acceso y registros de auditoría, que pueden ayudar a proteger contra violaciones de datos y demostrar cumplimiento normativo. Estas medidas de seguridad son esenciales para proteger contra ataques habilitados por IA, que pueden utilizar técnicas avanzadas como la ingeniería social o algoritmos de aprendizaje automático para acceder a contenido sensible.

Kiteworks soporta autenticación multifactor para asegurar que solo los usuarios autorizados puedan acceder a la red. Esto añade una capa extra de seguridad para prevenir ciberataques donde los hackers intentan robar credenciales de usuario.

Programa una demostración personalizada de Kiteworks para aprender cómo Kiteworks está diseñado para resistir ciberataques habilitados por IA hoy.

Recursos Adicionales

• Artículo del Blog ¿Están tus Comunicaciones de Contenido Sensible Expuestas a Ciberataques Generados por ChatGPT?
• Informe Gestiona tu Riesgo de Exposición a la Privacidad de Datos en 2023
• Webinar 15 Riesgos de Exposición de Contenido Privado que Necesitas Conocer
• Artículo del Blog Guías de Riesgo de Privacidad de Datos para Comunicaciones de Contenido Sensible
• Resumen Aprende Cómo la Seguridad Reforzada y la Capas de Seguridad Minimiza el Riesgo