Aunque los sistemas de ciberseguridad que empleaban reglas y firmas predefinidas eran efectivas para identificar amenazas conocidas, presentaban limitaciones cuando se trataba de ataques nuevos o sofisticados. Aquí es donde la IA marcó la diferencia. Los algoritmos analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real, e identifican patrones y comportamientos inusuales que ayudan a detectar y prevenir ataques.

Imaginemos un banco que procesa millones de transacciones diarias. En medio de esta actividad, un atacante intenta una transferencia de una gran suma a una cuenta en el extranjero. Los sistemas de seguridad tradicionales podrían no detectar este ataque si la transacción parece legítima a primera vista. Sin embargo, una solución impulsada por inteligencia artificial –que analiza el comportamiento del usuario, el historial de actividad y otros factores en tiempo real– es capaz de detectar un comportamiento inusual, como una transferencia fuera del patrón habitual. De esta forma, puede marcarla como sospechosa y bloquearla antes de que ocurra el fraude.

Un caso concreto es el uso de esta tecnología en sistemas de detección de intrusos (IDS). Estos sistemas monitorean la actividad de la red en busca de comportamientos anómalos que indican un intento de intrusión. Al utilizar técnicas de aprendizaje automático, el algoritmo puede distinguir entre el tráfico normal y el malicioso, adaptándose continuamente a nuevos riesgos. Por ejemplo, Darktrace, una empresa líder en ciberseguridad, utiliza IA para analizar el tráfico de red y detectar amenazas en tiempo real. Su tecnología es capaz de identificar comportamientos sospechosos, como el movimiento lateral de un atacante dentro de una red, y responder automáticamente para neutralizar el peligro.

AI-driven security solutions: herramientas para proteger datos y sistemas

Además de la detección de amenazas, la IA también impulsa el desarrollo de soluciones de seguridad más avanzadas y eficaces. Estas van más allá de la simple identificación de riesgos; también toman medidas proactivas para proteger los sistemas y datos sensibles.

Por ejemplo, las herramientas de autenticación basados en IA utilizan múltiples factores de verificación, como el reconocimiento facial, de voz y huellas dactilares, para garantizar que solo las personas autorizadas tengan acceso a ciertos sistemas o datos. A diferencia de un programa de autenticación tradicional que depende solo de una contraseña –la cual puede ser vulnerable al robo–, estas herramientas analizan múltiples puntos de datos, como la forma en que uno escribe en el teclado, la ubicación habitual y el comportamiento de inicio de sesión, para autenticar la identidad de manera más segura.

Otra aplicación de esta tecnología en ciberseguridad es el uso de algoritmos de aprendizaje profundo para analizar grandes cantidades de datos en busca de patrones que indiquen amenazas potenciales. Por ejemplo, en la protección contra ataques de phishing, el sistema analiza los correos electrónicos entrantes en busca de señales de estafas, como enlaces sospechosos o patrones de lenguaje inusuales. Si se detecta un correo electrónico que coincide con los patrones conocidos, se puede marcar como potencialmente peligroso y moverlo a una carpeta de cuarentena antes de que el usuario lo abra.

Además, la inteligencia artificial se utiliza en la segmentación de redes, una estrategia que divide una red en segmentos más pequeños para minimizar el daño en caso de una violación de seguridad. Imaginemos una gran empresa con múltiples departamentos, cada uno con diferentes niveles de acceso a los datos. Un sistema de IA puede analizar las interacciones entre estos segmentos y detectar cualquier actividad anómala, como un intento de acceso no autorizado desde un departamento a otro. Si se encuentra una amenaza, puede aislar automáticamente el segmento afectado, evitando que el riesgo se propague por toda la red.

La contracara de la IA en ciberseguridad

A pesar de los avances que la IA ofrece en ciberseguridad, también presenta riesgos. Los mismos algoritmos y tecnologías que se utilizan para proteger los sistemas pueden ser explotados por ciberagresores para llevar a cabo ataques más sofisticados y difíciles de detectar.

Por ejemplo, utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar los ataques de phishing, analizando el comportamiento de sus objetivos y personalizando sus atentados para que parezcan más legítimos. Supongamos que un agresor desea obtener acceso a las credenciales de un alto ejecutivo de una empresa. Mediante el análisis de datos públicos, la IA aprende sobre los hábitos, intereses y relaciones de la persona, creando correos electrónicos falsos que parecen ser de un colega o amigo cercano, aumentando la probabilidad de que el objetivo caiga en la trampa.

Otro riesgo es el desarrollo de malware impulsado por IA, que puede evadir las soluciones de seguridad tradicionales. Este, por ejemplo, puede aprender a modificar su comportamiento para evitar ser detectado. Imaginemos un malware que se infiltra en una red y cambia su firma cada vez que identifica un intento de detección, haciendo que sea casi imposible de rastrear. Este tipo de ataques pueden ser especialmente peligrosos, ya que la inteligencia artificial es capaz de adaptarse rápidamente a las defensas implementadas, creando una carrera entre atacantes y defensores.

Oportunidades y riesgos que se aceleran

A medida que más empresas trasladan sus operaciones a la nube, la necesidad de proteger los datos y las aplicaciones en estos entornos se vuelve crítica. Las soluciones de seguridad impulsadas por IA ofrecen protección avanzada contra amenazas en la nube, como ataques de denegación de servicio (DDoS) y acceso no autorizado.

Ante esta demanda, están apareciendo empresas y startups tecnológicas enfocadas en el desarrollo de IA para la ciberseguridad, como sistemas de detección de amenazas, autenticación avanzada y análisis de datos.

Sin embargo, se debe ser consciente de los riesgos. A medida que la IA se vuelve más sofisticada, los ataques cibernéticos también lo harán. Las compañías e individuos deberán  estar al tanto de las tendencias en ciberseguridad y los avances en este campo para cuidar de la información sensible, tomar decisiones informadas y mitigar los riesgos asociados.