La industrialización de la IA en las empresas está reconfigurando la ciberseguridad al multiplicar los activos, datos y dependencias a proteger. Frente a adversarios que automatizan el fraude, el reconocimiento y el desarrollo de códigos, la resiliencia requiere una arquitectura Zero Trust aumentada y gobernada. Explicaciones…
En los últimos años, las empresas han adoptado cada vez más rápidamente las tecnologías de IA. Esta dinámica amplía las superficies de ataque e introduce nuevos vectores que pueden explotarse para comprometer la seguridad de las organizaciones.
Los actores maliciosos también dependen de la IA para desarrollar y ampliar sus métodos de operación. Por ejemplo, según un estudio reciente de CrowdStrike sobre este tema, ciertos grupos vinculados a redes de trabajadores de TI de Corea del Norte (RPDC) han explotado modelos de IA para generar contenido utilizado en aplicaciones fraudulentas para puestos remotos de ingeniería de software y TI en todo el mundo. Además, algunas campañas de ciberataques han utilizado IA para diseñar malware dirigido a Windows e implementar infraestructura de comando y control, distribuido a través de repositorios públicos y, a veces, disfrazado de herramientas legítimas.
A medida que evolucionan los riesgos operativos relacionados con la adopción de la IA, las organizaciones deben adaptar sus estrategias de seguridad para controlarlos mejor. Esto incluye mejorar la postura de seguridad y desarrollar la resiliencia cibernética mediante la integración de la IA en los sistemas de seguridad centrales y soluciones basadas en plataformas para orquestar los controles.
Los modelos de seguridad perimetral, basados en la confianza implícita en la red, no siempre son suficientes para contrarrestar ataques sofisticados que aprovechan la IA, como los ataques adversarios. Para afrontar estos desafíos, la implementación de un modelo de seguridad Zero Trust asistido por IA, donde el acceso se verifica explícitamente, tiene ventajas. Este enfoque tiene como objetivo superar las limitaciones de los modelos tradicionales y abordar las amenazas dentro de los entornos de nube híbrida de las empresas.
Combinada con IA, la arquitectura Zero Trust está diseñada para reducir las superficies de ataque, identificar anomalías y prevenir la pérdida de datos mediante la evaluación del contexto y los riesgos, para enfrentar los desafíos de seguridad actuales. Entre los pilares principales, encontramos en particular:
1 – Visibilidad de todos los activos digitales, incluidos modelos y conjuntos de datos de IA, para monitorear comportamientos, riesgos de amenazas y gestionar exposiciones. Esto ayuda a detectar comportamientos anómalos, identificar exposiciones a riesgos y mitigar rápidamente las amenazas impulsadas por la IA.
2 – Aplicación de políticas integrales de acceso basadas en principios como privilegio mínimo y acceso justo a tiempo, con el fin de restringir el acceso cuando sea necesario. Al segmentar el acceso y utilizar modelos de permisos no persistentes, las organizaciones limitan el acceso solo a los recursos necesarios, para un propósito y una duración definidos. Esto minimiza la superficie de ataque y, utilizando la IA, permite mapear de manera eficiente los modelos de permisos en una amplia gama de activos e identidades, humanos y no humanos, para definir conjuntos de permisos con la granularidad adecuada para la ejecución de tareas.
3 – Evaluación continua de la situación de los activos, controles de seguridad y sistemas de IA para detectar amenazas y vulnerabilidades emergentes y actualizar políticas. Al utilizar la IA, el marco Zero Trust facilita la identificación de cadenas de vulnerabilidades, configuraciones erróneas, configuraciones predeterminadas explotables, credenciales débiles, compromisos de la cadena de suministro y revela puntos ciegos que los adversarios podrían explotar para obtener acceso no autorizado al sistema de información.
4 – Inspección del tráfico de aplicaciones e implementación de políticas en tiempo realpara bloquear amenazasmientras se evalúa continuamente el contexto de los intentos de acceso (comportamiento del usuario, postura del dispositivo, ubicación, hora). La IA acelera la evaluación del contexto y los riesgos asociados, lo que permite tomar decisiones más rápidas y una identificación más temprana de los compromisos.
La integración proactiva de la IA en una arquitectura Zero Trust ayuda a clasificar los incidentes, mejorar la precisión de la detección, facilitar la búsqueda de amenazas, responder a la creciente complejidad y volumen de las amenazas cibernéticas y ayudar a los analistas a reforzar las defensas, analizar y contrarrestar técnicas de ataque avanzadas.
Al integrar la IA en la ciberseguridad, es importante lograr un equilibrio entre la automatización y la supervisión humana. Se debe prestar especial atención a la privacidad, la transparencia, los sesgos y los efectos no deseados de las decisiones tomadas por la IA. La adhesión a marcos éticos, la rendición de cuentas y las prácticas responsables de IA son esenciales y deben regirse para garantizar su uso confiable y responsable en ciberseguridad. También ayudará a aprovechar los avances potenciales en la IA, como la IA explicable y el intercambio de inteligencia sobre amenazas impulsada por la IA, en colaboración con investigadores, profesionales y formuladores de políticas, para abordar los desafíos emergentes.
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Par Umashankar LakshmipatíaVicepresidente ejecutivo y director de nube, infraestructura y servicios de seguridad, EMEA, infosys
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