¿Qué es la seguridad de IA?

Las organizaciones pueden incorporar la IA en las prácticas de ciberseguridad de muchas maneras. Las herramientas de seguridad de IA más comunes emplean machine learning y aprendizaje profundo 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 de base de seguridad. Cualquier actividad fuera de esa línea de base se marca inmediatamente como una anomalía y una posible amenaza cibernética, lo que permite una corrección rápida.

Las herramientas de seguridad de IA también emplean con frecuencia la IA generativa (IA gen), popularizada por los modelos de lenguaje de gran tamaño (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 IBM Reporte del costo de una filtración de datos , las organizaciones con amplia IA de seguridad y automatización identificaron y contuvieron las filtraciones de datos 108 días más rápido en promedio que las organizaciones sin herramientas de IA.

Además, el reporte encontró que las organizaciones que emplean ampliamente la seguridad de la IA ahorran, en promedio, USD 1.76 millones en los costos de respuesta a las filtraciones de datos. Esa es una diferencia de casi el 40% en comparación con el costo promedio de una filtración para las compañías que no emplean IA.

Por estas razones, la inversión en seguridad de la IA está creciendo. Según un estudio reciente, el mercado de la seguridad de la IA, valorado en USD 20,190 millones en 2023, alcanzará los USD 141,640 millones en 2032, con un crecimiento anual del 24.2%.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 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 ataques cibernéticos, 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 es proteger los despliegues 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. Proteger los proyectos de IA implica prácticas para proteger los datos, los modelos y el uso de la IA.

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

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

El panorama actual de las amenazas cibernéticas es complejo. El cambio a entornos de nube y nube híbrida llevó a la dispersión de datos y a la ampliación de las superficies de ataque, mientras que los actores de amenazas continúan encontrando nuevas formas de explotar las vulnerabilidades. Al mismo tiempo, los profesionales de ciberseguridad siguen siendo escasos, con más de 700 000 vacantes solo en Estados Unidos.²

El resultado es que los ciberataques ahora son más frecuentes y más costosos. Según el Informe del costo de una filtración de datos, el costo promedio global para remediar una filtración de datos en 2023 fue de 4.45 millones de dólares, un aumento del 15 % en tres años.

La seguridad de la IA puede ofrecer una solución. Al automatizar la detección y respuesta a las amenazas, la IA facilita la prevención de ataques y la captura de los 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 IA, las organizaciones pueden monitorear continuamente sus operaciones de seguridad y emplear algoritmos de machine learning para adaptar a la evolución de las ciberamenazas.

No invertir en seguridad de IA es caro. Las organizaciones sin seguridad de IA se enfrentan a un costo promedio de filtración de datos de USD 5.36 millones, que es un 18.6% más alto que el costo promedio para todas las organizaciones.

Incluso la seguridad limitada podría proporcionar ahorros significativos de costos: aquellos con seguridad de IA limitada informaron un costo promedio de filtración de datos de USD 4.04 millones, USD 400 000 menos que el promedio general y un 28.1 % menos que aquellos sin 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 confiables como sus datos de entrenamiento. Los datos manipulados o sesgados pueden generar falsos positivos o respuestas inexactas. Por ejemplo, los datos de entrenamiento sesgados empleados 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 emplear la IA para automatizar el descubrimiento de vulnerabilidades del sistema o generar sofisticados ataques de phishing.

Según Reuters, la Oficina Federal de Investigaciones (FBI) vio un aumento de las intrusiones cibernéticas debido a la IA.⁴ Un reporte reciente también encontró que el 75% de los profesionales sénior de ciberseguridad están viendo más ciberataques, y el 85% atribuye el aumento a los malos actores que emplean IA generativa.⁵

En el futuro, muchas organizaciones buscarán formas de invertir tiempo y recursos en IA segura para aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial sin comprometer la ética o la seguridad de la IA (consulte "Mejores prácticas de seguridad de 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 precisión de la detección de posibles amenazas cibernéticas. 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 incidentes: la IA puede acortar el tiempo necesario para detectar, investigar y responder a incidentes de seguridad, lo que permite a las organizaciones abordar las amenazas con mayor rapidez y reducir los daños potenciales.

• Mayor eficiencia operativa: las tecnologías de IA pueden automatizar tareas rutinarias, agilizar las operaciones de seguridad y reducir costos. 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 adelantar a los actores de las amenazas. Al aprender continuamente de los nuevos datos, los sistemas de IA pueden adaptar a las amenazas emergentes y garantizar que las defensas de ciberseguridad se mantienen actualizadas frente a 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 impulsados por IA, como el reconocimiento biométrico y el análisis del comportamiento, pueden hacer que la autenticación del usuario sea más fluida y más segura.

• Cumplimiento normativo automatizado: la IA puede ayudar a automatizar el monitoreo del cumplimiento, la protección de datos y los reportes, garantizando que las organizaciones cumplan constantemente con 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 las herramientas e infraestructura de ciberseguridad existentes, como las plataformas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), para mejorar la inteligencia de amenazas en tiempo real y las capacidades de respuesta automatizada de la red.

A pesar de los numerosos beneficios, la adopción de nuevas herramientas de IA puede ampliar la superficie de ataque de una organización y presentar varias amenazas de 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 la manipulación, las brechas y otros ataques. Las organizaciones pueden mitigar estos riesgos protegiendo la integridad, la confidencialidad y la disponibilidad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, desde el desarrollo hasta la capacitación y el despliegue.

Los actores de amenazas pueden apuntar a los modelos de IA para robo, ingeniería inversa o manipulación no autorizada. Los atacantes pueden comprometer la integridad de un modelo al alterar su arquitectura, pesos o parámetros, los componentes centrales que determinan el comportamiento y el rendimiento de un modelo de IA.

Los ataques de adversarios consisten en manipular los datos de entrada para engañar a los sistemas de IA, lo que da lugar a predicciones o clasificaciones incorrectas. Por ejemplo, los atacantes podrían generar ejemplos adversos 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 emplean instrucciones maliciosas para engañar a las herramientas de IA y hacer que realicen acciones dañinas, como filtrar datos o eliminar documentos importantes.

Si los equipos de seguridad no priorizan la seguridad y la ética al desplegar sistemas de IA, corren el riesgo de cometer violaciones de privacidad y exacerbar sesgos y falsos positivos. Solo con un despliegue ético las organizaciones pueden 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 con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), el California Consumer Privacy Act (CCPA) y la Ley de IA de la UE o arriesgarse a exponer datos confidenciales y enfrentar fuertes 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 generar resultados sesgados o inexactos.

Por ejemplo, los actores de amenazas pueden comprometer los resultados 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 ocurren cuando los actores de amenazas se dirigen a los sistemas de IA a nivel de la cadena de suministro, incluso en sus etapas de desarrollo, despliegue o mantenimiento. Por ejemplo, los atacantes pueden explotar vulnerabilidades en componentes de terceros, bibliotecas de software o módulos empleados en el desarrollo de IA, lo que provoca filtraciones de datos o acceso no autorizado.

Los modelos de IA pueden experimentar desviaciones o deterioros con el tiempo, lo que lleva a una degradación del rendimiento o la eficacia. Los adversarios pueden explotar las debilidades de un modelo de IA en descomposición o a la deriva para manipular los resultados. Las organizaciones pueden monitorear los modelos de IA en busca de cambios en el rendimiento, el comportamiento o la precisión para mantener su confiabilidad y relevancia.

Las aplicaciones de la IA en la 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 proteger la información confidencial contra la pérdida y corrupción de datos para proteger los datos y garantizar su disponibilidad y cumplimiento de los requisitos reglamentarios.

Las herramientas de IA pueden ayudar a las organizaciones a mejorar la protección de datos clasificando datos confidenciales, monitoreando el movimiento de datos y previniendo el acceso no autorizado o la exfiltración. La IA también puede optimizar los procesos de cifrado y tokenización para proteger los datos en reposo y en tránsito.

Además, la IA puede adaptar automáticamente al panorama de amenazas y monitorear continuamente las amenazas durante todo el día, lo que permite a las organizaciones adelantarse a las amenazas cibernéticas emergentes.

La seguridad endpoint implica proteger los endpoints, como computadoras, servidores y dispositivos móviles, de las amenazas de ciberseguridad.

La IA puede mejorar las soluciones existentes de detección y respuesta de puntos finales (EDR) al monitorearlos continuamente para detectar comportamientos sospechosos y anomalías y así detectar amenazas de seguridad en tiempo real.

Los algoritmos de machine learning también pueden ayudar a identificar y mitigar amenazas avanzadas de punto final, como malware sin archivos y ataques de día cero, antes de que causen daño.

La IA puede ayudar a proteger los datos confidenciales en entornos de nube híbrida identificando automáticamente los datos ocultos, monitoreando las anomalías en el acceso a los datos y alertando a los profesionales de ciberseguridad sobre las amenazas a medida que ocurren.

Las plataformas de caza 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 volver aún más avanzadas y eficientes al analizar grandes conjuntos de datos, identificar signos de intrusión y permitir una detección y respuesta más rápidas a amenazas avanzadas.

A medida que los ataques cibernéticos 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 analizando automáticamente los datos transaccionales en busca de 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 capacidades de detección de fraude y adelantarse a los actores de amenazas.

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

Por ejemplo, la orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) es una solución de software que muchas organizaciones utilizan para optimizar las operaciones de seguridad. La IA puede integrar con las plataformas SOAR para automatizar tareas rutinarias y 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 identidad y acceso (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 IAM impulsadas por IA pueden mejorar este proceso al proporcionar controles de acceso granulares basados en roles, responsabilidades y comportamiento, garantizando además que solo los usuarios autorizados puedan acceder a datos confidenciales.

La IA también puede mejorar los procesos de autenticación mediante el uso de 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 hicieron que los ataques de phishing sean más fáciles de realizar y más difíciles de reconocer. Sin embargo, la IA también se convirtió en una herramienta crítica para combatir el phishing.

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 de correo electrónico impulsadas por IA también pueden proporcionar inteligencia de amenazas en tiempo real y respuestas automatizadas para detectar ataques de phishing a medida que ocurren.

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

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