Teniendo en cuenta que la Inteligencia Artificial está compuesta por un conjunto de tecnologías que permiten a los dispositivos la realización de una variedad de funciones avanzadas, como la capacidad de ver, comprender y también analizar datos, es importante contar con herramientas y técnicas innovadoras para mitigar las amenazas cibernéticas en un mundo cada vez más complejo y dinámico.
A propósito de esto, desde Orión, empresa dedicada a la ciberseguridad, entregan una serie de consejos para el fortalecimiento de la seguridad cibernética a través del uso avanzado de la Inteligencia Artificial (IA).
La IA ofrece múltiples opciones para analizar volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones y detectar anomalías que podrían pasar desapercibidas con métodos tradicionales, por lo que con el fin de aprovechar al máximo la tecnología es que desde la compañía implementan modelos de aprendizaje y uso de soluciones que permiten una detección rápida y precisa de amenazas cibernéticas.
Algunos usos de la Inteligencia Artificial complementan desde el procesamiento y análisis de datos hasta el uso del procesamiento de lenguaje natural. La visualización de documentos e imágenes permiten llevar la toma de decisiones a un nuevo nivel, integrando información nueva y mejorada con la posibilidad de crear modelos predictivos de gran valor y precisión.
¿Cómo la IA ayuda en el análisis de ciberseguridad?
Si bien Chile escaló 30 puestos en el recientemente publicado ranking de ciberseguridad de la National Cyber Security Index (NCSI) de Estonia, alcanzando la ubicación 25 en el planeta y solo siendo superado por República Dominicana en América Latina, lo cierto es que el Reporte Ciberseguridad 2024 elaborado por Entel Digital alerta que los ciberdelitos siguen al alza, arrojando importantes datos:
- Ransomware: en un 300% aumentaron las víctimas de este delito en el país de 2022 a 2023.
- Phishing: el 40% del total de los atacantes utilizó el protocolo HTTPS, lo que desemboca en un aumento del 10% respecto a 2022.
- Data Leak: quienes cayeron en esta práctica en Chile crecieron más de un 60% de 2022 a 2023.
“En un escenario donde los ciberataques crecen exponencialmente en nuestro país, la Inteligencia Artificial se convierte en un aliado indispensable. Desde la detección temprana de amenazas como ransomware, hasta la diferenciación de sitios de phishing y la prevención de fugas de datos, la IA permite a las organizaciones no solo reaccionar, sino que también anticiparse a los ataques, protegiendo así su integridad y resiliencia digital”, asegura Fernando Torres, Tech Lead Cibersecurity de Orión.
Cuando se habla de protección de datos, el escenario es desafiante debido a la infraestructura tecnológica, la infraestructura crítica y las personas. En estos aspectos, la IA juega un papel fundamental, ya que puede detectar anomalías, monitorear el tráfico de red y el comportamiento de los usuarios para identificar patrones anómalos que puedan indicar un ataque en curso.
El análisis de malware basado en IA puede identificar comportamientos maliciosos en el código de software y en los archivos adjuntos de correo electrónico, lo que ayuda a bloquear ataques antes de que causen daños internos. Para la respuesta automática a incidentes la Inteligencia Artificial puede actuar rápidamente para aislar sistemas comprometidos.
De acuerdo a lo anterior, gracias a la IA, es posible automatizar tareas repetitivas como el análisis de registros de eventos y la aplicación de parches de seguridad. En general, esta herramienta puede ayudar significativamente a la eficacia de los sistemas de seguridad al permitir la detección precisa de patrones anómalos y comportamientos sospechosos. En este sentido, Orión propone un conjunto de pasos clave que facilitan la implementación efectiva de IA en el análisis de amenazas cibernéticas:
- Evaluación de vulnerabilidades: haciendo uso de la IA para escanear y evaluar proactivamente las vulnerabilidades en los sistemas y redes para identificar los posibles puntos de entrada de ataques cibernéticos.
- Detección temprana de amenazas: implementar herramientas como machine learning, ayuda a monitorear el comportamiento del tráfico de red y detectar patrones anómalos.
- Respuesta automatizada: desarrollando respuestas automáticas basadas en IA, el propósito es mitigar rápidamente las amenazas identificadas y reducir el tiempo de respuesta ante incidentes.
- Adaptación continua: haciendo uso de las técnicas de aprendizaje automático para adaptar y mejorar constantemente los modelos de detección de amenazas en función de la evolución de las tácticas de los ciberdelincuentes.