Inteligencia artificial, evolucionando de la mano con la ciberseguridad

El enfrentamiento entre los equipos de seguridad cibernética y los delincuentes virtuales parece estar en su momento más álgido y el elemento que determinará quién prevalece puede ser la Inteligencia Artificial

Bajo estas tres capacidades la Inteligencia Artificial adquiere cada vez más aprendizaje de los entornos vulnerables a ataques cibernéticos, anticipándose y contrarrestando las cada vez más sofisticadas manifestaciones de estos delitos. Y es que según el Informe de Riesgos Globales 2019 del Foro Económico Mundial los ciberataques se ubican entre las cinco fuentes más probables de riesgo grave a escala mundial.

Dicho panorama ha presionado a que tanto sectores públicos como privados inviertan en robustecer sus métodos de protección y apostar por la IA como un aliado que ha demostrado contrarrestar de forma amplia los denominados ataques de día cero (los cuales sacan ventaja de los puntos débiles de sistemas cuyos proveedores desconocen su origen)

Según IBM “A medida que los ciberataques aumentan en volumen y complejidad, la inteligencia artificial (IA) está ayudando a los analistas de operaciones de seguridad a adelantarse a las amenazas. Al seleccionar la inteligencia sobre amenazas de millones de artículos de investigación, blogs e historias de noticias, la IA proporciona información instantánea para ayudar a combatir el ruido de miles de alertas diarias, lo que reduce drásticamente los tiempos de respuesta”.

Así como los beneficios de la IA son claros y con alta proyección de generar toda una robusta capa de soluciones tácticas y estratégicas que se anticipan y combaten los ataques de ciberdelincuentes, existen algunos peros que aún no tienen respuesta definitiva.

Una brecha en un sistema en la nube, por ejemplo, puede facilitar a un ciberdelincuente el acceso al modelo de Inteligencia Artificial y a los datos de entrenamiento. Por lo tanto, los estándares para las aplicaciones de IA en la seguridad de infraestructuras críticas deben garantizar que los proveedores diseñen sus modelos de forma autónoma e interna, y que los datos para la capacitación y las pruebas del sistema sean recopilados y validados directamente por los proveedores de sistemas y mantenidos de forma segura.

Lo anterior más que una alarma es la demostración de que esta tendencia propia de la transformación digital debe ser administrada con un enfoque crítico y responsable, siendo consciente de sus propiedades y beneficios, pero también monitoreando permanentemente los datos de aprendizaje que estos mismos sistemas toman de los entornos.

Fuentes:

IBM

www.nature.com/