La inteligencia artificial está revolucionando los métodos de defensa y ataque de la ciberseguridad, permitiendo a los actores maliciosos lanzar ataques masivos y complejos a una velocidad sin precedentes. Para contrarrestar estas amenazas, las organizaciones deben incorporar prácticas básicas de ciberseguridad y utilizar la inteligencia artificial para mejorar la detección de amenazas y la resiliencia de los datos.
El auge de la inteligencia artificial (IA) ha transformado el panorama de la ciberseguridad, exponiendo a las organizaciones a ataques cada vez más sofisticados. La capacidad de la IA para reconocer patrones repetitivos en múltiples fuentes de datos y generar contenido fraudulento altamente creíble, también conocido como “ falsificaciones profundas «, ha hecho que las tácticas de ingeniería social sean aún más complejas y difíciles de detectar. Las herramientas automatizadas impulsadas por IA están facilitando que los actores maliciosos lancen ataques a gran escala a una velocidad nunca antes vista.
Es urgente que las empresas adopten estrategias para protegerse de estas amenazas en constante evolución. Prepararse para reanudar las operaciones en caso de un ataque ya no es una opción, sino un reflejo esencial.
Mantener una higiene cibernética básica
Si bien la complejidad de la IA puede resultar abrumadora para algunas personas, el enfoque para defenderse de las amenazas de IA es similar a las estrategias para protegerse contra cualquier tipo de amenaza cibernética. Las buenas prácticas de higiene cibernética, incluida la autenticación multifactor (MFA), la capacitación de los equipos para reconocer el phishing y la gestión de parches, siguen siendo elementos esenciales para la protección contra las amenazas de IA. Si bien minimizar los riesgos cibernéticos generales es un desafío, si no un obstáculo insuperable, para las organizaciones, es importante no adoptar un enfoque de «todo o nada». Incluso las mejores prácticas cibernéticas más básicas pueden ser de gran ayuda para mitigar el riesgo y el impacto de un ataque.
Aprovechar las estrategias de combate impulsadas por la IA
A medida que las empresas aprovechan cada vez más la IA, también deben utilizarla para mejorar la detección y la visibilidad de las amenazas.
Por ejemplo, los algoritmos basados en IA que analizan el tráfico de la red y detectan comportamientos inusuales pueden ayudar a identificar actividades maliciosas y tomar medidas preventivas rápidamente. La IA también puede mejorar la gestión de parches al identificar vulnerabilidades de alto riesgo y priorizar la solución. Además, los análisis basados en IA pueden proporcionar información valiosa sobre amenazas emergentes e impulsar a las organizaciones a fortalecer de manera proactiva su postura de seguridad.
A medida que las tecnologías de IA avanzan y se vuelven más accesibles, podemos esperar un cambio hacia modelos de lenguaje grandes (LLM) privados. Los LLM privados brindan control sobre las entradas y salidas de IA, lo que garantiza que la información confidencial se mantenga dentro de la red empresarial, que las salidas incluyan la jerga técnica adecuada y que los modelos cumplan con las regulaciones locales. Los algoritmos también brindan una forma más precisa de detectar anomalías según el panorama de datos único de la empresa cuando el LLM está diseñado a medida.
Resiliencia de datos en la era de la IA
Ante amenazas que evolucionan rápidamente, las empresas también deben contar con una estrategia de respaldo y recuperación que garantice la resiliencia de los datos. La resiliencia permite a las organizaciones mantener un control absoluto cuando se enfrentan a datos manipulados o dañados por la IA, lo que proporciona una red de seguridad y protección contra desaceleraciones o cierres prolongados de las operaciones como resultado de un ataque.
Sin embargo, es preocupante que los agentes maliciosos casi siempre tengan como objetivo los repositorios de copias de seguridad. Esto significa que las copias de seguridad no solo deben realizarse, sino que también deben ser resistentes a los ataques. Por eso es muy recomendable implementar la regla 3-2-1-1-0, que recomienda mantener al menos tres copias de sus datos en dos medios diferentes, con al menos una copia fuera del sitio y una copia fuera de línea, aislada o inmutable. Las copias de seguridad también deben verificarse como libres de errores, lo que significa que deben ser accesibles y se pueden restaurar de manera confiable.
Las organizaciones también deben considerar otras estrategias para limitar la proliferación de actividades maliciosas y minimizar el impacto de los ataques. El movimiento lateral (acceder a otras partes de la red después de una intrusión inicial) es una técnica de ataque común que se puede acelerar mediante el uso de IA. Las políticas de segmentación de datos que dividen las redes en segmentos aislados pueden ayudar a limitar este tipo de movimiento, lo que reduce la superficie y el impacto de los ataques.
La IA seguirá transformando el panorama de la ciberseguridad. La cuestión ya no es si se producirá un ciberataque ni cuándo, sino con qué frecuencia. Esto significa que las empresas no solo deben reforzar sus estrategias de prevención, sino también asegurarse de poder recuperarse rápidamente de un ataque. Afortunadamente, con las prácticas cibernéticas adecuadas, una buena estrategia de copia de seguridad y recuperación y herramientas basadas en IA, las empresas pueden mejorar significativamente su resiliencia cibernética frente a las amenazas relacionadas con la IA.
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Par Dave RussellVicepresidente sénior de estrategia empresarial y director de tecnología interino, Veeam
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