10 casos de uso de ciberseguridad de la IA y ejemplos comunes

• La IA acelera la corrección priorizando las exposiciones en función del contexto de riesgo, de modo que sus equipos de seguridad se centren en las exposiciones más importantes en lugar de en hallazgos aislados.
• Los análisis de comportamiento mejoran la detección de amenazas al identificar comportamientos de riesgo y anomalías, como amenazas internas o identidades no humanas con privilegios excesivos y agentes de IA.
• La plataforma de gestión de exposición unificada cubre las brechas de visibilidad mediante el uso de IA para visualizar rutas de ataque complejas en entornos híbridos, correlacionando infraestructura, identidades y datos en una única vista.

Sus equipos de seguridad luchan cada día contra el riesgo cibernético y los posibles agentes maliciosos en múltiples frentes. Protegen contenedores en la nube e infraestructuras de OT críticas, gestionan las identidades de los usuarios y mantienen los activos locales tradicionales, todo ello mientras intentan gobernar el repentino aumento de herramientas de IA no autorizadas. 

En esta intersección es donde las herramientas de ciberseguridad tradicionales no logran atar cabos entre los silos de seguridad, y eso deja a sus equipos ahogados en alertas sin objetivos claros de corrección.

La ciberseguridad basada en IA salva esta distancia analizando grandes cantidades de datos en toda la superficie de ataque para detectar los riesgos realmente importantes. Tanto si se trata de detectar un ataque basado en identidad que se desplaza lateralmente a los sistemas OT como de señalar un error de configuración en la nube antes de que los atacantes puedan explotarlo, la IA proporciona a sus equipos velocidad y contexto para reducir las exposiciones cibernéticas críticas. 

Explore estos casos de uso de ciberseguridad de la IA del mundo real para enterarse de cómo la IA mejora la seguridad en todos los dominios:

1. Gestión de vulnerabilidades

• La gestión de vulnerabilidades utiliza la IA para acelerar la identificación y priorización de los fallos de seguridad corregibles. Las capacidades de la IA generativa (GenAI) pueden entonces recomendar o iniciar acciones de corrección basadas en sus políticas de seguridad y prácticas recomendadas, acelerando el tiempo de reparación.
• Ejemplo del sector: una empresa de desarrollo de software podría utilizar la IA para determinar qué vulnerabilidades específicas de su código es más probable que exploten los atacantes basándose en datos de ataques reales. La IA puede corregir inmediatamente esos problemas basándose en las prácticas recomendadas y el gobierno de la IA que se establezcan.

2. Gestión de exposición

• La gestión de exposición utiliza IA para mapear y comprender continuamente su presencia digital completa, activos críticos, rutas de ataque, inteligencia de amenazas y criticidad para los negocios. Mediante el análisis instantáneo de grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes, puede utilizar la IA para detectar de forma proactiva brechas de seguridad críticas y posibles rutas de ataque antes de que los atacantes las encuentren.
• Ejemplo del sector: una empresa de servicios energéticos podría utilizar las funciones de IA de su plataforma de gestión de exposición para encontrar errores de configuración interconectados que podrían pasar de una red de TI a sistemas críticos de OT. Con esta información, puede recomendar o activar acciones automatizadas de segmentación según sea necesario.

3. Seguridad en la nube

• La seguridad en la nube integra profundamente la IA para ofrecerle visibilidad en tiempo real y protección automatizada. La IA supervisa constantemente las configuraciones de la nube, los flujos de red y la actividad de los usuarios en busca de anomalías y activa respuestas automatizadas.
• Ejemplo del sector: un servicio de streaming multimedia podría utilizar la IA en su plataforma de seguridad en la nube para encontrar y reparar al instante una carga de trabajo de contenedor sensible que realice conexiones salientes a una dirección IP sospechosa, evitando así una posible vulneración.

4. Detección de amenazas por correo electrónico

• La detección de amenazas por correo electrónico es una aplicación muy extendida de la IA en ciberseguridad. La IA ayuda a filtrar los intentos de phishing y spear phishing analizando el tono, la intención y las anomalías en el comportamiento del remitente. Aprende qué sistemas de mensajes son amenazas y se adapta en consecuencia.
• Ejemplo del sector: una entidad financiera podría utilizar la IA en su puerta de enlace de correo electrónico para bloquear mensajes sofisticados que parezcan proceder del director general o de otros ejecutivos, con el fin de proteger los datos confidenciales de los clientes.

5. Detección y respuesta en puntos de conexión (EDR)

• La protección de puntos de conexión utiliza IA para clasificar archivos, detectar malware de día cero y bloquear comportamientos sospechosos, incluso sin firma. Muchas soluciones EDR utilizan el aprendizaje automático entrenado en ataques del mundo real para detectar el movimiento lateral, la escalación de privilegios y otras tácticas. Ejemplo del sector: un proveedor de servicios del cuidado de la salud podría utilizar un EDR basado en IA para detectar e impedir que un ransomware cifre y filtre los datos de los pacientes. Incluso puede volver a su estado original, por ejemplo, eliminando archivos/contenidos maliciosos como parte de la fase inicial del ataque de ransomware.

6. Sistema de gestión información y eventos (SIEM) y sistemas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR)

• En su SIEM y SOAR, la IA lleva sus análisis de seguridad al siguiente nivel al sacar a la luz correlaciones entre eventos aparentemente no relacionados. Al filtrar los falsos positivos y dar prioridad a las anomalías que indican un exploit activo, la IA puede reducir la fatiga de las alertas y el tiempo promedio de detección. La inteligencia de amenazas basada en IA también ayuda a identificar nuevos indicadores de amenazas (IoC) más rápidamente que los analistas humanos solos para poder contar con una caza de amenazas proactiva.
• Ejemplo del sector: el SOC de una cadena minorista grande podría utilizar la IA en su SIEM para correlacionar una anomalía menor en el inicio de sesión con una transferencia de datos sospechosa y, a continuación, activar automáticamente un manual de estrategias SOAR para aislar el punto de conexión. Es una forma más rápida y eficaz de detectar y detener una posible vulneración.

7. Gestión de identidades y acceso (IAM)

• También verá IA en la IAM, donde se aplican los principios de Zero Trust utilizando análisis de comportamiento para rastrear cómo suelen acceder los usuarios a los sistemas y detectar desviaciones sospechosas, como inicios de sesión desde zonas geográficas inusuales o actividad inesperada fuera del horario laboral.
• Ejemplo del sector: una empresa de tecnología podría utilizar la IA en su sistema IAM para detectar a un "empleado" que se conecta desde otro país en horas no laborables. A continuación, puede activar automáticamente un desafío de autenticación multifactor para verificar la identidad del usuario.

8.Análisis de comportamiento de usuarios y entidad (UEBA)

• La IA mejora los UEBA. Puede detectar amenazas internas analizando las infracciones de las políticas, los datos de recursos humanos sobre el rendimiento de los empleados y los intentos no autorizados de acceder a los datos. A partir de una base de referencia de la actividad normal de los usuarios, los UEBA basados en IA puede encontrar indicadores de comportamientos maliciosos antes de que causen daños.
• Ejemplo del sector: una empresa de fabricación podría utilizar UEBA para señalar automáticamente a un empleado que accede a esquemas de diseño confidenciales que no necesita para su función. El uso de IA para UEBA ayuda a su equipo de seguridad a intervenir a tiempo y disminuir el riesgo de robo de propiedad intelectual.

9. Seguridad en la nube

• Los entornos en la nube son dinámicos y complejos, a menudo están repletos de identidades no humanas y cargas de trabajo efímeras en la nube que las herramientas de seguridad manuales no pueden rastrear. La IA aborda esta cuestión asignando continuamente las relaciones entre los recursos, las identidades y los datos de la nube para crear una visión unificada de su riesgo en la nube. Aplica el análisis de ruta de ataque para visualizar cómo los agentes maliciosos podrían explotar errores de configuración aparentemente menores, como una cuenta con privilegios excesivos, para llegar a activos críticos.
• Ejemplo del sector: una empresa de servicios públicos podría utilizar la IA para proteger la infraestructura en la nube que brinda soporte a sus análisis de redes eléctricas inteligentes. La IA puede encontrar una ruta de ataque oculta en la que una identidad de desarrollador de terceros en riesgo tiene permisos excesivos para acceder a bases de datos confidenciales de facturación de clientes y a comandos de control de la red de suministro eléctrico basados en la nube. A continuación, puede ofrecer una corrección priorizada para bloquear la identidad y evitar un posible ataque a la cadena de suministro de infraestructuras críticas.

10. Seguridad de OT

• Los entornos OT suelen utilizar infraestructuras heredadas, que pueden ser demasiado frágiles para el escaneo activo tradicional. Cuando no se puede escanear ni colocar parches, se corre el riesgo de tener activos invisibles y vulnerables. La IA ciberseguridad puede ingerir pasivamente el tráfico de red para encontrar todos sus activos de TI, OT, IoT, nube y otros, y correlacionar dependencias profundas sin interrumpir la producción. La IA puede correlacionar estos datos con información para crear una visión única y unificada del riesgo en toda su superficie de ataque convergente.
• Ejemplo del sector: una empresa de fabricación mundial podría utilizar la IA para proteger sus plantas de producción convergentes. La IA podría identificar de forma pasiva un sensor IoT no aprobado en la red del almacén (IT) que se comunica con una estación de trabajo de ingeniería (OT) heredada mediante un protocolo no autorizado. Al visualizar este comportamiento entre dominios, la IA puede ofrecerle contexto para segmentar el dispositivo antes de que el malware se propague a las líneas de montaje críticas.

Aunque estos casos de uso de ciberseguridad IA aportan un valor específico, la verdadera resiliencia consiste en ver la imagen completa de todos sus activos y exposiciones en toda su superficie de ataque. Tenable One unifica esta inteligencia en una única plataforma de gestión de exposición, para que sus equipos puedan encontrar, priorizar y corregir las exposiciones críticas en cualquier lugar.

Domine los fundamentos de la seguridad de la IA: lea la guía de Tenable "¿Qué es la ciberseguridad de la IA?".