Inteligencia artificial y ciberseguridad

La IA en la ciberseguridad es la convergencia de la IA para la seguridad, como el uso del aprendizaje automático para agilizar la gestión de exposición y facilitar la corrección, y la seguridad para la IA, con el fin de proteger los modelos de IA, como el uso por parte de los empleados de herramientas de IA generativa, con la finalidad de detener la filtración, el envenenamiento y el robo de datos.

Puntos importantes:

• Automatice la detección de amenazas a gran escala con el aprendizaje automático y refuerce sus propios modelos de IA para que los atacantes no puedan manipularlos.
• Proteja a su organización de los riesgos específicos de la IA, como los modelos de IA no autorizados, la inyección de prompts y el manejo inseguro de datos, con una gestión de postura de seguridad en IA (AI-SPM) específica.
• Analice los patrones de comportamiento en lugar de las firmas conocidas, para detectar las amenazas cibernéticas emergentes y los ataques de IA sofisticados que evaden las herramientas de ciberseguridad tradicionales.
• Tenable One le indica qué debe reparar primero mediante análisis con tecnología de IA, con el fin de priorizar las exposiciones críticas a lo largo de toda su superficie, incluyendo sus activos de TI, recursos en la nube y modelos de IA.

En esencia, la ciberseguridad con inteligencia artificial se estructura en tres capas de tecnología:

• Aprendizaje automático: utiliza modelos estadísticos para clasificar datos y detectar desviaciones en los patrones del tráfico de red, así como en los resultados del modelo de IA de su organización.
• Aprendizaje profundo: subconjunto más avanzado de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales de varias capas para resolver problemas complejos, tales como el reconocimiento de amenazas de día cero o la identificación de deepfakes y la manipulación de modelos de IA.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): permite que los sistemas interpreten el lenguaje humano para detectar datos confidenciales en los prompts de IA de los empleados y ayuda a los analistas a consultar datos utilizando un lenguaje simple.

A diferencia de las herramientas de seguridad tradicionales que utilizan firmas estáticas, la IA emplea análisis estadísticos para analizar datos no estructurados. La IA puede detectar riesgos cibernéticos tradicionales y amenazas específicas dirigidas a sus modelos de IA y que, normalmente, los equipos de seguridad tardarían semanas en descubrir.

Para unificar la detección, la corrección y el gobierno, la IA opera en tres etapas funcionales:

• IA predictiva: prioriza los incidentes de alto riesgo señalando las desviaciones en la actividad de los usuarios y las interacciones con los modelos de IA.
• IA generativa: agiliza las investigaciones explicando los riesgos en un lenguaje simple, mientras monitorea simultáneamente las indicaciones de IA de los empleados para detectar el manejo inseguro de datos.
• IA agéntica: actúa de forma autónoma para completar tareas sofisticadas, bloquear amenazas y aplicar la política de uso aceptable (AUP) de la IA.

Este abordaje de varias capas ayuda a su organización a aprovechar la IA para defender toda su superficie de ataque y, simultáneamente, proteger los modelos de IA para impulsar la innovación.

¿Está listo para innovar de manera segura con la IA? Conozca cómo Tenable One le puede ayudar a aprovechar la IA generativa para realizar análisis más rápidos sin poner en riesgo la seguridad del uso de la IA.

En términos generales, la IA aprende el ADN exclusivo de su entorno, como el aspecto normal de la red, los puntos de conexión, el comportamiento de los usuarios y el uso de la IA por parte de los empleados, y luego señala las desviaciones peligrosas o actúa en consecuencia.

1. Referencias de comportamiento 

En lugar de seguir reglas fijas, los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos para establecer una referencia de actividad normal. El sistema aprende patrones estándares, tales como horarios típicos de inicio de sesión, volúmenes de transferencia de datos o llamadas API a modelos de IA externos, específicos de su organización.

2. Detección de desviaciones y amenazas

El sistema monitorea las desviaciones de esa referencia para detectar anomalías que no coincidan con las firmas conocidas. La IA puede identificar nuevas variantes de malware, ataques de inyección de prompts, ataques de día cero o intentos de phishing que las herramientas convencionales de ciberseguridad pasarían por alto.

3. Reconocimiento de patrones complejos 

Mediante el aprendizaje profundo, el sistema identifica relaciones sutiles y complejas entre eventos aparentemente no relacionados. Puede correlacionar una alerta menor de un punto de conexión con una solicitud de red sospechosa para exponer una ruta de ataque sofisticada que podría ser invisible para los analistas humanos.

4. Priorización predictiva 

En la gestión de vulnerabilidades, la IA va más allá de las puntuaciones estáticas de gravedad de las vulnerabilidades. La priorización predictiva analiza la criticidad de los activos, la inteligencia de amenazas del mundo real y la probabilidad de explotación para predecir las vulnerabilidades más susceptibles de explotación por parte de los atacantes, a fin de enfocar la corrección en las exposiciones que plantean el riesgo real más significativo.

5. Asistencia operativa

Mediante el PLN, usted puede interactuar con sus datos utilizando lenguaje natural, como solicitar a un asistente de seguridad que resuma registros complejos, genere informes de riesgos o explique las alertas para reducir la carga manual de su equipo.

6. Adaptación constante 

A diferencia de las herramientas de detección estáticas, la IA se adapta constantemente a los cambios en su superficie de ataque. Aprende de los falsos positivos y los nuevos datos para ganar precisión con el tiempo, a medida que se integra con sus datos de exposición e inteligencia de amenazas.

¿El resultado? La IA le ayuda a plantear mejores preguntas y detectar antes las condiciones que suponen un alto riesgo, lo que reduce la fatiga por alertas y filtra el ruido de fondo para que su equipo pueda concentrarse en las exposiciones críticas.

¿Desea contar con seguridad proactiva? Sepa cómo el asistente de IA de Tenable utiliza LLM para buscar sus datos, resumir los riesgos y generar pautas de mitigación en segundos.

Mediante la automatización de análisis complejos, la IA actúa de multiplicador de fuerzas que permite que los equipos de seguridad amplíen su defensa sin tener que aumentar la cantidad de empleados.

Principales ventajas de la ciberseguridad impulsada por la IA:

• Aumento de la productividad mediante la automatización de la clasificación de rutina y la correlación de datos para reducir el tiempo de investigación manual.
• Priorización precisa con modelos de comportamiento que filtran el ruido de fondo de las alertas y los falsos positivos, para que sus equipos se concentren solo en los riesgos críticos que amenazan las operaciones de negocios.
• La IA generativa traduce los hallazgos técnicos complejos en pasos claros y prácticos para que el equipo de TI reduzca el tiempo entre la detección y la reparación.
• A diferencia de las herramientas de ciberseguridad tradicionales, la IA identifica ataques nuevos y de día cero con base en desviaciones de comportamiento, que abarcan tanto las amenazas cibernéticas convencionales como los riesgos que afectan a su pipeline de IA.
• Garantice la innovación en IA mediante la adopción de medidas de protección para implementar tecnologías de IA de forma segura, de modo que los empleados puedan utilizar herramientas de IA autorizadas sin filtrar datos .

Explore toda la propuesta de valor que ofrece la IA en materia de seguridad en nuestra guía detallada sobre los beneficios de la ciberseguridad con tecnología de IA.

A continuación, se explica cómo la IA mejora las herramientas de ciberseguridad que ya utiliza:

Conozca en profundidad escenarios detallados del uso real de la IA en nuestra guía completa de casos de uso comunes de ciberseguridad con IA.

La IA generativa ayuda a sus analistas a consultar entornos complejos utilizando un lenguaje sencillo. En lugar de filtrar manualmente los tableros de control para obtener respuestas rápidas y contextualizadas, los equipos pueden formular preguntas como: "¿Puedes mostrarme todos los modelos de IA no aprobados que se encuentran en uso?"

La IA generativa tiene dos resultados:

• Agilización de la clasificación
• Herramientas como Tenable ExposureAI utilizan IA generativa para descubrir de forma automática rutas de ataque, explicar los riesgos, auditar el uso de la IA y generar pruebas de corrección procesables.
• Velocidad de respuesta ante ataques de adversarios
• La IA generativa agiliza la respuesta al decodificar al instante comportamientos complejos para neutralizar de forma rápida amenazas sofisticadas, como el malware polimórfico y la ingeniería social automatizada.

¿Desea obtener más detalles? Consulte esta página sobre IA generativa en nuestra guía de ciberseguridad.

Las mismas cualidades que hacen que la IA sea tan eficaz también plantean nuevos riesgos cibernéticos que frecuentemente se pasan por alto: 

1. El riesgo de la IA en entornos de nube: las implementaciones de IA en la nube plantean riesgos particulares, como la IA oculta y los puntos de conexión expuestos, que las herramientas de seguridad convencionales pasan por alto. Obtenga más información sobre cómo proteger estos activos en nuestra guía sobre los riesgos de la IA en entornos de nube.
2. Sesgos en los modelos y fallas en el entrenamiento: los modelos de IA entrenados con datos incompletos pueden arrojar resultados inexactos y dar lugar a la omisión de amenazas o a falsos positivos.
3. Falta de explicabilidad (IA de caja negra): si no hay transparencia sobre cómo funcionan los modelos de IA, no se puede explicar a los ejecutivos ni a los auditores por qué el sistema suspendió una cuenta, ni informar al área de Cumplimiento por qué el modelo desestimó una alerta crítica.
4. Privacidad y filtración de datos: si no se utiliza una segmentación adecuada, los LLM pueden exponer accidentalmente datos de entrenamiento sensibles.
5. Ataques de inyección de prompts: los adversarios pueden crear entradas específicas para engañar a los modelos de IA y hacer que revelen su lógica interna o eludan los filtros de seguridad.
6. Confianza excesiva en la automatización: la automatización de decisiones sin validación humana conlleva el riesgo de que se pierdan matices y contexto.
7. Armificación por parte de los atacantes: los agentes maliciosos utilizan la IA para impulsar el phishing, crear deepfakes y desarrollar malware polimórfico.
8. Modelos de IA hospedados en el extranjero y poco fiables: el uso de modelos de bajo costo y hospedados en el extranjero (como DeepSeek) puede evadir las normas de privacidad y las medidas de seguridad de Occidente.

¿Desea conocer más a fondo estos desafíos? Sepa cómo la IA cambia el escenario de las amenazas de ciberseguridad y cuáles son sus implicaciones para su programa de seguridad.

La adopción de la IA presenta distintos vectores de riesgo, desde el envenenamiento de datos hasta el robo de modelos. Para implementar sistemas de IA de forma segura, sus equipos de seguridad deben adaptar los mecanismos de gobernanza al comportamiento predecible de la IA y a la autenticación entre máquinas.

Estrategias básicas:

1. Exija transparencia: seleccione herramientas con funcionalidades de explicabilidad para comprender mejor cómo los modelos de IA asignan puntuación al riesgo y fundamentan las decisiones.
2. Aplique el principio de privilegios mínimos: impida el acceso permanente a los modelos de IA. Utilice protocolos justo a tiempo (JIT) para limitar los permisos para conceder acceso bajo demanda y revocarlo cuando ya no sea necesario.
3. Controle la proliferación de identidades: integre la gestión de postura de seguridad en IA (AI-SPM) con la gestión de derechos de infraestructura en la nube (CIEM) para impedir la proliferación de privilegios en entornos de nube.
4. Refuerce las entradas de los modelos de IA: bloquee los ataques de inyección de prompts y las entradas de adversarios con procesos de validación rigurosos.
5. Examine su cadena de suministro: audite los conjuntos de datos de terceros y los modelos de código abierto para descubrir problemas de integridad y vulnerabilidades conocidas.
6. Contrarreste la IA adversaria: implemente la IA defensiva para igualar la velocidad y sofisticación de los atacantes que utilizan herramientas de IA generativa para los actos de phishing y malware.
7. Ponga en práctica la información: vaya más allá de la detección utilizando la IA para automatizar la priorización y explicar a los equipos de TI los pasos de corrección.
8. Defina el uso aceptable de la IA: establezca y aplique políticas claras que detallen qué herramientas de IA pueden utilizar los empleados y qué clasificaciones de datos se pueden compartir de forma segura, de modo que la propiedad intelectual sensible nunca entre en modelos públicos.

¿Desea obtener más información? Para obtener más información, lea la guía de prácticas recomendadas de ciberseguridad con IA.

Al implementar modelos de IA de forma interna o integrar la IA en sus herramientas de seguridad, debe asegurarse de que su AUP coincida con los requisitos de cumplimiento de su organización.

Comience por incorporar el gobierno en el ciclo de vida de la IA:

• Documente el uso previsto de cada modelo de IA, las fuentes de datos de entrenamiento y las limitaciones conocidas.
• Realice evaluaciones de riesgos periódicas para analizar el potencial de uso indebido de los modelos de IA o la exposición de datos confidenciales.
• Dé seguimiento al acceso a los modelos y pipelines de IA, especialmente en entornos de nube.
• Adapte sus controles a marcos de confianza como el Marco de gestión de riesgo de IA (AI RMF) del NIST y la norma ISO/IEC 42001.

Herramientas como ExposureAI favorecen el cumplimiento en materia de IA mediante las siguientes acciones:

• Generación de pruebas para la toma de decisiones, la priorización y la corrección de riesgos.
• Registro de consultas en lenguaje natural y recomendaciones para registros de auditoría.
• Señalización de exposiciones relevantes para el cumplimiento en entornos híbridos y en la nube.

El gobierno de la IA es fundamental para generar confianza entre las partes interesadas internas, los organismos reguladores y los clientes. Además, con el auge de la IA-SPM, usted ahora cuenta con las herramientas necesarias para proteger sus modelos de IA como cualquier otra carga de trabajo importante.

La plataforma de gestión de exposición Tenable One unifica dos capacidades de IA distintas para abordar tanto la IA para la seguridad como la seguridad para la IA.

Pero la IA solo funciona si está conectada con su entorno. Por eso, Tenable Data Fabric, el mayor repositorio de datos de exposición de la industria, impulsa la plataforma Tenable One. 

Tenable Data Fabric cuenta con más de un billón de puntos de datos procedentes de millones de sensores a lo largo de puntos de conexión, la nube, OT e identidad. Este enorme conjunto de datos alimenta ExposureAI. Un equipo especializado de investigadores de IA y científicos de datos, que cuenta con más de 40 patentes en aprendizaje automático y algoritmos, desarrolló este motor para convertir los datos sin procesar en inteligencia de decisiones.

Esta combinación de datos excepcionales e ingeniería especializada permite lograr dos resultados clave:

1. ExposureAI impulsa sus operaciones básicas de gestión de exposición. Utiliza la IA generativa e información predictiva para ayudarle a descubrir activos de alto riesgo mediante consultas en lenguaje natural, explicar rutas de ataque complejas y priorizar la corrección con base en la explotabilidad en el mundo real.
2. Tenable AI Exposure le ayuda a proteger el uso de herramientas de IA generativa en su organización. Esta solución le ofrece visibilidad hacia la manera en que sus equipos utilizan plataformas de IA, como ChatGPT Enterprise o Microsoft Copilot, para que pueda regular el uso de la IA, detectar fugas de datos y mitigar los riesgos de inyección de prompts de manera eficaz.

En última instancia, Tenable One le ayuda a aprovechar la capacidad de la IA para ampliar su programa de gestión de exposición, sin poner en riesgo la seguridad de la innovación de la IA en sus flujos de trabajo diarios. La plataforma filtra el ruido de fondo de las alertas e identifica el uso riesgoso de la IA para que sus equipos de seguridad puedan concentrarse en descubrir y reparar las exposiciones críticas, ya sea en su red, la nube, la identidad o sus modelos de IA.

Descubra cómo Tenable One combina el conjunto de datos de exposición más grande del mundo con IA dirigida por expertos para ayudarle a eliminar los puntos ciegos de seguridad.

La seguridad en IA es una práctica creciente y en rápida evolución, y, dada la naturaleza de su velocidad y aparición, hay muchas preguntas y todos los días se crean escenarios que generan aún más. Respondamos algunas de las preguntas más comunes y de mayor impacto.

¿Qué es la IA en la ciberseguridad?

La IA en ciberseguridad es la convergencia entre la protección de su pipeline de IA (datos y modelos) y la aplicación del aprendizaje automático para automatizar la gestión de exposición, la detección de amenazas y la respuesta.

¿En qué se diferencian la IA predictiva y la IA generativa en ciberseguridad?

La IA predictiva, frecuentemente denominada análisis predictivo en ciberseguridad, busca patrones en los datos para prever posibles amenazas o comportamientos malintencionados. La IA generativa crea contenido, como resúmenes, consultas o respuestas, para responder mejor ante los riesgos.

¿La IA sustituirá a los analistas humanos?

No. La IA ayuda a los analistas al agilizar la detección de amenazas cibernéticas, resumir datos y mitigar la fatiga por alertas. Incluso la IA agéntica, que gestiona de forma autónoma tareas de varios pasos, es una extensión del esfuerzo humano. La IA sigue requiriendo supervisión estratégica y validación final. En última instancia, la IA ayuda a escalar, pero los analistas son esenciales a la hora de hacer juicios contextuales, elevar decisiones a niveles superiores y abordar situaciones complejas que requieren la experiencia humana.

¿Qué es DeepSeek y por qué es importante para la ciberseguridad?

DeepSeek es un LLM desarrollado en China. Es una herramienta importante porque señala un panorama creciente de LLM de alto rendimiento y acceso abierto que los atacantes pueden utilizar; esto requiere otra forma de considerar los modelos de amenazas de IA y el uso indebido de la IA.

¿Qué es la AI-SPM?

La AI-SPM monitorea y protege los sistemas de IA en entornos de nube, incluyendo modelos, pipelines y datos. Se basa en la gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM) con capacidades adaptadas a los riesgos específicos de la IA.

¿Cuáles son los riesgos del uso de la IA en industrias de cumplimiento estricto, como servicios de cuidado de la salud o finanzas?

Las herramientas de IA que tienen acceso a datos confidenciales, como los modelos de diagnóstico o los motores de detección de fraudes, pueden generar exposición si no se protegen adecuadamente. Es fundamental monitorear el flujo de datos, los derechos de acceso, y las entradas y salidas de los modelos. El uso de la AI-SPM y ExposureAI ayuda a garantizar que sus modelos de IA cumplan con los requisitos de cumplimiento, como la HIPAA o PCI DSS, y minimiza el riesgo para los datos de los clientes.

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