Impacto de la inteligencia artificial en ciberseguridad: ventajas y riesgos

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En la sociedad digital actual, cada vez son más las empresas y particulares que realizan transacciones virtuales y utilizan el comercio electrónico, lo que requiere de protección frente a amenazas. La integración de la inteligencia artificial (IA) en la ciberseguridad abre nuevas posibilidades para fortalecer estas defensas, con una detección de vulnerabilidades y una respuesta más ágil y precisa. Al mismo tiempo, la IA también puede ser una herramienta potente en manos de los ciberdelincuentes, que pueden elevar el nivel de sofisticación de los ataques. 

En esta situación, el experto en ciberseguridad freelance aporta soluciones personalizadas y una visión externa valiosa para las empresas que necesitan implementar una protección efectiva frente a estas amenazas cambiantes.

La inteligencia artificial para detectar y prevenir ataques de ciberseguridad

Las herramientas convencionales de ciberseguridad, como los antivirus y los firewalls, se basan en reglas predefinidas para combatir las amenazas. Los analistas van actualizando estos protocolos cuando detectan nuevas amenazas o patrones, pero en la actualidad la observación humana puede quedarse corta. Ante la complejidad y el volumen de los datos generados por las redes y sistemas modernos, la inteligencia artificial puede ser una gran aliada para detectar nuevas vulnerabilidades de tráfico en la red.

Las herramientas de IA se basan en el principio de aprendizaje automático o machine learning. Además de aplicar los modelos ya existentes, tienen capacidad para identificar y adaptarse a nuevos patrones por sí mismas. De esta forma, cuando un ciberdelincuente pretende aprovechar una vulnerabilidad no detectada hasta ese momento, la IA tiene la capacidad para detectar a tiempo la actividad sospechosa y evitar el ataque.

Estos son dos ejemplos comunes para entender cómo ayuda la IA en la ciberseguridad:

• Analiza el contenido y los metadatos de los correos electrónicos, basándose en los datos históricos y la reacción previa de otros usuarios, para identificar intentos de phishing y archivos adjuntos maliciosos.
• Identifica los componentes de un software que están más expuestos a un ataque y los aísla con parches de inmediato si detecta una vulnerabilidad.

Automatización

Las herramientas de inteligencia artificial en ciberseguridad, además de reaccionar ante las amenazas de manera autónoma, automatizan la respuesta a amenazas que pueden ser difíciles de identificar para los humanos, como nuevas variantes de malware y patrones sutiles en el tráfico de la red.

Por ejemplo, una herramienta de inteligencia artificial puede poner en cuarentena dispositivos infectados o revertir cambios maliciosos sin necesidad de intervención humana, lo que se traduce en una mayor eficiencia de la de ciberseguridad.

Generación de informes y alertas

La inteligencia artificial también destaca en su habilidad para analizar grandes volúmenes de datos heterogéneos en tiempo real, identificando anomalías y amenazas potenciales con gran precisión. Esta capacidad no se limita a la detección de amenazas existentes, sino que también se extiende a la predicción de movimientos y ataques futuros analizando patrones de comportamiento. 

Esta proactividad en la generación de informes y alertas refuerza las defensas de ciberseguridad, lo que permite a las organizaciones anticiparse y prepararse mejor frente a las amenazas emergentes.

Riesgos de la inteligencia artificial para la ciberseguridad

Como cualquier tecnología, la inteligencia artificial es un arma de doble filo. De la misma forma que optimiza la protección, en manos de los ciberdelincuentes puede servir para desarrollar nuevas amenazas. En los últimos años, los ataques se han multiplicado y resultan cada vez más complejos y difíciles de identificar. Estos son tres casos habituales:

Deepfakes

Las herramientas de manipulación mediática, como los deepfakes, han experimentado un crecimiento exponencial, impulsadas por el acceso a modelos de IA generativa más avanzados. El aprendizaje profundo, o deep learning, se sirve de modelos computacionales inspirados en las redes neuronales del cerebro humano para crear percepciones sumamente realistas, como imágenes, textos coherentes y contextualizados, y sonidos y voces que imitan a la perfección la realidad.

Los deepfakes más notorios suelen estar protagonizados por personas famosas. Por ejemplo, recientemente se difundió un vídeo donde el futbolista Lionel Messi parecía promocionar una aplicación de inversión, pero era un deepfake utilizado para una estafa. En otro vídeo deepfake, atribuido a la cadena de televisión France24, el presidente francés Macron supuestamente afirmaba que Ucrania no merecía ayuda en la guerra contra Rusia.

Sin embargo, más allá de los casos mediáticos, los deepfakes también pueden tener consecuencias graves para las empresas, como esta compañía que perdió millones después de que un empleado fuera engañado por una IA para realizar una transferencia financiera fraudulenta, después de que fallaran los procesos internos de control.

Phishing avanzado

El uso de inteligencia permite diseñar campañas de phishing más específicas, con mensajes que son más difíciles de distinguir de las comunicaciones legítimas. Según el informe sobre el estado del phishing publicado por SlashNext en octubre de 2023, tras el lanzamiento de ChatGPT, el phishing aumentó de forma global un 1265 %. Las aplicaciones como WormGPT y FraudGPT recopilan datos sobre víctimas potenciales y automatizan la creación de correos electrónicos de phishing altamente persuasivos y personalizados.

Uno de los casos más comunes es el phishing de credenciales, en el que el ciberdelincuente intenta robar los datos de acceso de un empleado de una empresa fingiendo ser alguien de confianza, que aumentó un 967%. Por ejemplo, alguien escribe a Recursos Humanos haciéndose pasar por un empleado de la empresa que quiere actualizar sus datos bancarios.

Envenenamiento de modelos

El Model Poisoning o envenenamiento de modelos implica que los atacantes alteran los parámetros de un modelo de IA para desviar su funcionamiento. Es un nuevo vector de ataque en sistemas de IA, consistente en manipular los datos de entrenamiento para impactar en la toma de decisiones del modelo. Para contrarrestar esta amenaza, se recomiendan estrategias como el desarrollo de arquitecturas de modelos robustas y la aplicación de métodos criptográficos para proteger los parámetros del modelo.

Riesgos para la privacidad

La capacidad de la inteligencia artificial para recopilar y analizar grandes volúmenes de datos personales conlleva significativos riesgos de privacidad, lo que abre la puerta al acceso no autorizado, uso indebido y posible explotación de la información personal.

La transparencia en los sistemas de IA, junto con regulaciones sólidas, se han vuelto una prioridad. La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, en proceso de elaboración en el Parlamento Europeo, pretende crear el primer marco regulador específico para el uso de estas tecnologías.

Esta norma clasifica las tecnologías de IA en función de su nivel de riesgo para la salud, seguridad o derechos fundamentales de las personas:

• Las aplicaciones catalogadas de alto riesgo, como los sistemas de IA en infraestructuras de transporte o sistemas médicos, deben cumplir requisitos estrictos de transparencia, supervisión humana y precisión en la gestión de datos.
• Los sistemas de riesgo limitado, como los chatbots de sitios web, también deben cumplir ciertos requisitos de transparencia. Por ejemplo, los usuarios deben saber en todo momento cuándo están interactuando con una máquina.

El experto en ciberseguridad freelance

«El experto en ciberseguridad freelance transforma las necesidades empresariales en proyectos de IT, con visión estratégica y sentido de la organización»

Angel Campillo, director de IT y experto en ciberseguridad

En los últimos años, se ha disparado la demanda de profesionales que comprenden el papel de la ciberseguridad en la era de la inteligencia artificial. El consultor en ciberseguridad freelance puede trabajar con todo tipo de empresas donde haya que garantizar la seguridad de datos y aplicaciones, desde startups hasta grandes corporaciones. Entre sus funciones, se destacan las siguientes:

1. Identificar vulnerabilidades en los sistemas y la red.
2. Diseñar protocolos de seguridad, y seleccionar e implementar los software de ciberseguridad más adecuados.
3. Realizar auditorías para el cumplimiento de las normativas, especialmente de IA y protección de datos.
4. Responder a incidentes y gestionar la recuperación tras un ciberataque.
5. Proteger los sistemas basados en inteligencia artificial.

La colaboración con un experto en ciberseguridad freelance ofrece ventajas como la flexibilidad y adaptabilidad. Al trabajar con empresas diferentes, un profesional independiente entra en contacto con amenazas cibernéticas más variadas y de esta forma mantiene actualizadas sus competencias.

Cuando el proyecto lo requiere, el experto en ciberseguridad puede trabajar en colaboración con un Data Architect, que optimiza el almacenamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos.

Para acceder a estos servicios, Outvise es una red global que conecta el talento freelance altamente cualificado con las empresas que lo necesitan. Regístrate y descubre el abanico de especialistas listos para implementar soluciones a medida para proteger tu negocio frente a amenazas emergentes, reforzar la seguridad y, de esta forma, mejorar la confianza de tus clientes.