¿Qué es la seguridad con IA?

Las organizaciones pueden incorporar la IA en las prácticas de ciberseguridad de muchas maneras. Las herramientas de seguridad de IA más comunes utilizan el machine learning (ML) y el deep learning para analizar grandes cantidades de datos, incluidas las tendencias de tráfico, el uso de aplicaciones, los hábitos de navegación y otros datos de actividad de la red.

Este análisis permite a la IA descubrir patrones y establecer una línea base de seguridad. Cualquier actividad fuera de esa línea base se marca inmediatamente como anomalía y posible ciberamenaza, lo que permite una corrección rápida.

Las herramientas de seguridad de IA también utilizan con frecuencia la IA generativa (gen AI), popularizada por los grandes modelos de lenguaje (LLM), para convertir los datos de seguridad en recomendaciones de texto sin formato, lo que agiliza la toma de decisiones de los equipos de seguridad.

Las investigaciones muestran que las herramientas de seguridad de IA mejoran significativamente la detección de amenazas y la respuesta a incidentes. Según el informe Cost of a Data Breach de IBM, las organizaciones con una amplia IA de seguridad y automatización identificaron y contuvieron las vulneraciones de datos 108 días más rápido de media que las organizaciones sin herramientas de IA.

Además, el informe reveló que las organizaciones que utilizan ampliamente la seguridad de la IA ahorran, de media, 1,76 millones de USD en los costes de respuesta a las vulneraciones de datos. Se trata de una diferencia de casi el 40 % en comparación con el coste medio de una vulneración para las empresas que no utilizan IA.

Por estas razones, la inversión en seguridad de IA está creciendo. Un estudio reciente proyectó que el mercado de seguridad de IA, valorado en 20 190 millones de USD en 2023, alcanzará los 141 640 millones de USD en 2032, con un crecimiento del 24,2 % anual.¹

La seguridad de la IA significa diferentes cosas en diferentes contextos. Si bien el enfoque de esta página es el uso de la IA para mejorar la ciberseguridad, otras dos definiciones comunes se centran en proteger los modelos y programas de IA contra el uso malicioso o el acceso no autorizado.

En una definición, los expertos en ciberseguridad se centran en cómo los actores de amenazas utilizan la IA para mejorar sus ciberataques o explotar nuevas superficies de ataque.

Por ejemplo, los LLM pueden ayudar a los atacantes a crear ataques de phishing más personalizados y sofisticados . Al ser una tecnología relativamente nueva, los modelos de IA también brindan a los actores de amenazas nuevas oportunidades para ciberataques, como ataques a la cadena de suministro y ataques de adversarios (consulte "Posibles vulnerabilidades y riesgos de seguridad de la IA").

Otra definición de seguridad de IA consiste en proteger las implementaciones de IA. Un estudio reciente del IBM Institute for Business Value reveló que solo el 24 % de los proyectos actuales de IA generativa están protegidos. Garantizar la seguridad de los proyectos de IA implica adoptar prácticas para proteger los datos, los modelos y el uso de la IA.

Por ejemplo, los ejercicios del equipo rojo, en los que los hackers éticos se comportan como si fueran adversarios del mundo real, suelen tener como objetivo los sistemas de IA, los modelos de machine learning y los conjuntos de datos que dan soporte a las aplicaciones de IA y ML.

Proteger las implementaciones de IA también puede implicar la monitorización para erradicar los casos de IA en la sombra, que es el uso no autorizado de herramientas y modelos de IA. Todas estas prácticas también sirven para ayudar a las empresas a gestionar el riesgo de IA y abordar los problemas de cumplimiento.

El panorama actual de las ciberamenazas es complejo. El cambio a entornos de nube y nube híbrida ha provocado la proliferación de datos y la ampliación de las superficies de ataque, mientras que los actores de amenazas siguen encontrando nuevas formas de explotar las vulnerabilidades. Al mismo tiempo, los profesionales de la ciberseguridad siguen siendo escasos, con más de 700 000 ofertas de trabajo solo en EE. UU.²

El resultado es que los ciberataques son ahora más frecuentes y más costosos. Según el informe Cost of a Data Breach de IBM, el coste medio mundial de la corrección de una vulneración de datos en 2023 fue de 4,45 millones de USD, un aumento del 15 % en tres años.

La seguridad de la IA puede ofrecer una solución. Al automatizar la detección y respuesta a amenazas, la IA facilita la prevención de ataques y la detección de actores de amenazas en tiempo real. Las herramientas de IA pueden ayudar con todo, desde prevenir ataques de malware identificando y aislando software malicioso hasta detectar ataques de fuerza bruta reconociendo y bloqueando intentos repetidos de inicio de sesión.

Con la seguridad de la IA, las organizaciones pueden monitorizar continuamente sus operaciones de seguridad y utilizar algoritmos de machine learning para adaptarse a la evolución de las ciberamenazas.

No invertir en seguridad de IA sale caro. Las organizaciones sin seguridad de IA se enfrentan a un coste medio de vulneración de datos de 5,36 millones de dólares, un 18,6 % más que el coste medio de todas las organizaciones.

Incluso una seguridad limitada podría suponer un importante ahorro de costes: aquellos con una seguridad de IA limitada informaron de un coste medio de vulneración de datos de 4,04 millones de dólares, 400 000 dólares menos que la media general y un 28,1 % menos que los que no tenían ninguna seguridad de IA.

A pesar de sus beneficios, la IA plantea desafíos de seguridad, particularmente con la seguridad de los datos. Los modelos de IA son tan fiables como sus datos de entrenamiento. Los datos manipulados o sesgados pueden dar lugar a falsos positivos o respuestas inexactas. Por ejemplo, los datos de entrenamiento sesgados utilizados para las decisiones de contratación pueden reforzar los sesgos de género o raciales, con modelos de IA que favorecen a ciertos grupos demográficos y discriminan a otros.³

Las herramientas de IA también pueden ayudar a los actores de amenazas a explotar con mayor éxito las vulnerabilidades de seguridad. Por ejemplo, los atacantes pueden utilizar IA para automatizar el descubrimiento de vulnerabilidades del sistema o generar sofisticados ataques de phishing.

Según Reuters, la Oficina Federal de Investigación (FBI) ha observado un aumento de las intrusiones cibernéticas debido a la IA^.4 Un informe reciente también descubrió que el 75 % de los profesionales de la ciberseguridad de alto nivel están viendo más ciberataques, y el 85 % atribuye el aumento a los malos actores que utilizan IA generativa^.5

En el futuro, muchas organizaciones buscarán formas de invertir tiempo y recursos en IA segura para cosechar los beneficios de la inteligencia artificial sin comprometer la ética o la seguridad de la IA (consulte "Buenas prácticas de seguridad de la IA").

Las capacidades de la IA pueden proporcionar muchas ventajas para mejorar las defensas de ciberseguridad. Algunos de los beneficios más significativos de la seguridad de la IA incluyen:

• Detección mejorada de amenazas: los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para mejorar la velocidad y la precisión de la detección de posibles ciberamenazas. Las herramientas de IA también pueden identificar vectores de ataque sofisticados que las medidas de seguridad tradicionales podrían pasar por alto.

• Respuesta más rápida a los incidentes: la IA puede acortar el tiempo necesario para detectar, investigar y responder a los incidentes de seguridad, lo que permite a las organizaciones hacer frente a las amenazas con mayor rapidez y reducir los daños potenciales.

• Mayor eficiencia operativa: las tecnologías de IA pueden automatizar las tareas rutinarias, agilizar las operaciones de seguridad y reducir los costes. La optimización de las operaciones de ciberseguridad también puede reducir los errores humanos y liberar a los equipos de seguridad para proyectos más estratégicos.

• Un enfoque proactivo de la ciberseguridad: la seguridad de la IA permite a las organizaciones adoptar un enfoque más proactivo de la ciberseguridad mediante el uso de datos históricos para predecir futuras ciberamenazas e identificar vulnerabilidades.

• Comprender las amenazas emergentes: la seguridad de la IA ayuda a las organizaciones a adelantarse a los actores de amenazas. Al aprender continuamente de nuevos datos, los sistemas de IA pueden adaptarse a las amenazas emergentes y garantizar que las defensas de ciberseguridad se mantengan actualizadas contra los nuevos métodos de ataque.

• Experiencia de usuario mejorada: la IA puede mejorar las medidas de seguridad sin comprometer la experiencia del usuario. Por ejemplo, los métodos de autenticación con IA, como el reconocimiento biométrico y el análisis del comportamiento, pueden hacer que la autenticación de los usuarios resulte más fluida y segura.

• Cumplimiento normativo automatizado: la IA puede ayudar a automatizar la monitorización del cumplimiento, la protección de datos y la elaboración de informes, garantizando que las organizaciones cumplan sistemáticamente los requisitos normativos.

• Capacidad de escalar: las soluciones de ciberseguridad de IA pueden escalar para proteger entornos de TI grandes y complejos. También pueden integrarse con herramientas e infraestructura de ciberseguridad existentes, como plataformas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para mejorar la inteligencia de amenazas en tiempo real de la red y las capacidades de respuesta automatizada.

A pesar de las numerosas ventajas, la adopción de nuevas herramientas de IA puede ampliar la superficie de ataque de una organización y presentar varias amenazas a la seguridad.

Algunos de los riesgos de seguridad más comunes que plantea la IA incluyen:

Los sistemas de IA se basan en conjuntos de datos que pueden ser vulnerables a manipulaciones, vulneraciones y otros ataques. Las organizaciones pueden mitigar estos riesgos protegiendo la confidencialidad, disponibilidad e integridad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, desde el desarrollo hasta el entrenamiento y la implementación.

Los actores de amenazas pueden apuntar a los modelos de IA para robarlos, realizar ingeniería inversa o manipularlos sin autorización. Los atacantes pueden comprometer la integridad de un modelo manipulando su arquitectura, pesos o parámetros, los componentes principales que determinan el comportamiento y el rendimiento de un modelo de IA.

Los ataques adversarios implican la manipulación de datos de entrada para engañar a los sistemas de IA, lo que lleva a predicciones o clasificaciones incorrectas. Por ejemplo, los atacantes pueden generar ejemplos adversarios que exploten las vulnerabilidades de los algoritmos de IA para interferir en la toma de decisiones de los modelos de IA o producir sesgos.

Del mismo modo, las inyecciones de instrucciones utilizan instrucciones maliciosas para engañar a las herramientas de IA para que realicen acciones dañinas, como filtrar datos o eliminar documentos importantes.

Si los equipos de seguridad no priorizan la seguridad y la ética a la hora de implementar los sistemas de IA, corren el riesgo de cometer violaciones de la privacidad y de exacerbar los sesgos y los falsos positivos. Solo con una implementación ética pueden las organizaciones garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad en la toma de decisiones de la IA.

Cumplir con los requisitos legales y reglamentarios es esencial para garantizar el uso legal y ético de los sistemas de IA. Las organizaciones deben cumplir normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la California Consumer Privacy Act (CCPA) y la Ley de IA de la UE o se arriesgan a exponer datos sensibles y a enfrentarse a duras sanciones legales.

Los ataques de manipulación de entrada implican alterar los datos de entrada para influir en el comportamiento o los resultados de los sistemas de IA. Los atacantes pueden manipular los datos de entrada para evadir la detección, eludir las medidas de seguridad o influir en los procesos de toma de decisiones, lo que puede dar lugar a resultados sesgados o inexactos.

Por ejemplo, los actores de amenazas pueden comprometer los outputs de un sistema de IA en ataques de envenenamiento de datos al alimentar intencionalmente al modelo con datos de entrenamiento incorrectos.

Los ataques a la cadena de suministro se producen cuando los actores de amenazas se dirigen a los sistemas de IA a nivel de la cadena de suministro, incluidas sus etapas de desarrollo, implementación o mantenimiento. Por ejemplo, los atacantes pueden explotar vulnerabilidades en componentes, bibliotecas de software o módulos de terceros utilizados en el desarrollo de IA, lo que provoca vulneraciones de datos o accesos no autorizados.

Los modelos de IA pueden experimentar una deriva o decaimiento con el tiempo, lo que provoca una degradación del rendimiento o la eficacia. Los adversarios pueden explotar los puntos débiles de un modelo de IA en decadencia o a la deriva para manipular los outputs. Las organizaciones pueden monitorizar los modelos de IA en busca de cambios en el rendimiento, el comportamiento o la precisión para mantener su fiabilidad y relevancia.

Las aplicaciones de la IA en ciberseguridad son diversas y evolucionan continuamente a medida que las herramientas de IA se vuelven más avanzadas y accesibles.

Algunos de los casos de uso más comunes de la seguridad de la IA en la actualidad incluyen:

Protección de datos implica salvaguardar la información sensible contra la pérdida y la corrupción de datos para protegerlos y garantizar su disponibilidad y el cumplimiento de los requisitos normativos.

Las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a las organizaciones a mejorar la protección de datos clasificando los datos confidenciales, supervisando el movimiento de los datos e impidiendo el acceso o la filtración no autorizados. La IA también puede optimizar los procesos de cifrado y tokenización para proteger los datos en reposo y en tránsito.

Además, la IA puede adaptarse automáticamente al panorama de las amenazas y monitorizarlas las 24 horas del día, lo que permite a las organizaciones adelantarse a las ciberamenazas emergentes.

La seguridad de endpoints implica proteger los endpoints, como ordenadores, servidores y dispositivos móviles, de las amenazas a la ciberseguridad.

La IA puede mejorar las soluciones existentes de detección y respuesta de endpoints (EDR) mediante la monitorización continua de los endpoints en busca de comportamientos sospechosos y anomalías para detectar amenazas de seguridad en tiempo real.

Los algoritmos de machine learning también pueden ayudar a identificar y mitigar las amenazas avanzadas para endpoints, como el malware sin archivos y los ataques de día cero, antes de que causen daños.

La IA puede ayudar a proteger los datos confidenciales en entornos de cloud híbrido identificando automáticamente los datos invisibles, monitorizando las anomalías en el acceso a los datos y alertando a los profesionales de la ciberseguridad sobre las amenazas a medida que se producen.

Las plataformas de búsqueda de amenazas buscan de forma proactiva signos de actividad maliciosa dentro de la red de una organización.

Con las integraciones de IA, estas herramientas pueden ser aún más avanzadas y eficientes analizando grandes conjuntos de datos, identificando signos de intrusión y permitiendo una detección y respuesta más rápidas a las amenazas avanzadas.

A medida que los ciberataques y el robo de identidad se vuelven más comunes, las instituciones financieras necesitan formas de proteger a sus clientes y activos.

La IA ayuda a estas instituciones al analizar automáticamente los datos de las transacciones para detectar patrones que indiquen fraude. Además, los algoritmos de machine learning pueden adaptarse a amenazas nuevas y en evolución en tiempo real, lo que permite a los proveedores financieros mejorar continuamente sus detección del fraude capacidades y adelantarse a los actores de amenazas.

Las herramientas de seguridad de la IA suelen ser más eficaces cuando se integran con la infraestructura de seguridad existente de la organización.

Por ejemplo, la orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) es una solución de software que muchas organizaciones utilizan para agilizar las operaciones de seguridad. La IA puede integrarse con las plataformas SOAR para automatizar las tareas rutinarias y los flujos de trabajo. Esta integración puede permitir una respuesta más rápida a los incidentes y liberar a los analistas de seguridad para que se centren en problemas más complejos.

Las herramientas de gestión de identidades y accesos (IAM) gestionan cómo los usuarios acceden a los recursos digitales y qué pueden hacer con ellos. Su objetivo es mantener alejados a los hackers y, al mismo tiempo, garantizar que cada usuario tenga los permisos exactos que necesita y nada más.

Las soluciones de IAM impulsadas por IA pueden mejorar este proceso proporcionando controles de acceso granulares basados en roles, responsabilidades y comportamiento, garantizando aún más que solo los usuarios autorizados puedan acceder a datos confidenciales.

La IA también puede mejorar los procesos de autenticación mediante el uso del machine learning para analizar los patrones de comportamiento de los usuarios y habilitar medidas de autenticación adaptativas que cambian en función de los niveles de riesgo de los usuarios individuales.

Los LLM como ChatGPT han hecho que los ataques de suplantación de identidad sean más fáciles de llevar a cabo y más difíciles de reconocer. Sin embargo, la IA también se ha convertido en una herramienta fundamental para combatir la suplantación de identidad.

Los modelos de machine learning pueden ayudar a las organizaciones a analizar correos electrónicos y otras comunicaciones en busca de signos de phishing, mejorando la precisión de la detección y reduciendo los intentos de phishing exitosos. Las soluciones de seguridad del correo electrónico con IA también pueden proporcionar inteligencia sobre amenazas en tiempo real y respuestas automatizadas para detectar ataques de phishing en cuanto se produzcan.

Gestión de vulnerabilidades es el descubrimiento, la priorización, la mitigación y la resolución continuos de vulnerabilidades de seguridad en la infraestructura y el software de TI de una organización.

La IA puede mejorar los escáneres de vulnerabilidades tradicionales priorizando automáticamente las vulnerabilidades en función del impacto potencial y la probabilidad de explotación. Esto ayuda a las organizaciones a abordar primero los riesgos de seguridad más críticos.

La IA también puede automatizar la gestión de parches para reducir rápidamente la exposición a las ciberamenazas.

Para equilibrar los riesgos y los beneficios de seguridad de la IA, muchas organizaciones elaboran estrategias de seguridad de la IA explícitas que describen la forma en que las partes interesadas deben desarrollar, implementar y gestionar los sistemas de IA.

Si bien estas estrategias varían necesariamente de una empresa a otra, algunas de las mejores prácticas comúnmente utilizadas incluyen: