Luchando contra ataques impulsados por IA con la defensa más sólida basada en tecnología

Cuando la nueva tecnología se generaliza, todo el mundo busca formas de utilizarla para hacer su vida más fácil en casa y en el trabajo. Aunque la rápida adopción de la tecnología de IA ha mejorado sin duda la forma en que gestionamos nuestros negocios, también ha creado nuevas oportunidades para los actores de ciberamenazas.

Los atacantes utilizan cada vez más la IA para lanzar ciberataques más rápidos, amplios y eficaces. Por ello, es crucial que las organizaciones respondan del mismo modo aprovechando la IA en sus estrategias de defensa de ciberseguridad.

El uso de la IA en los ciberataques

Los ciberdelincuentes siempre buscan el camino de menor resistencia para llevar a cabo sus ataques. Por ejemplo, reutilizan el malware y a menudo emplean kits de herramientas estándar como CobaltStrike y Brute Ratel C4 para aprovechar los puntos débiles y llevar a cabo acciones maliciosas con el mínimo esfuerzo. A medida que las nuevas herramientas de IA llegan al mercado, los actores de amenazas las utilizan cada vez más para automatizar y mejorar diversos vectores de ataque.

Con Precision AI en Palo Alto Networks ofrecemos un sistema de IA patentado que ayuda a los equipos de seguridad a confiar en los resultados de la IA mediante el uso de datos enriquecidos y modelos específicos de seguridad para automatizar la detección, la prevención y la corrección.

Algunas de las formas en las que los ciberdelincuentes aplican esta tecnología son:

• Reconocimiento. Los ciberataques suelen comenzar con la recopilación de información sobre sus objetivos potenciales por parte de un actor de amenazas. Mediante el uso de IA, pueden extraer información disponible públicamente de sitios web, plataformas de redes sociales y otras fuentes online para recopilar datos sobre una organización
• Mejora de la ingeniería social. Mediante el uso de chatbots de IA generativa (GenIA), los actores de amenazas pueden crear correos electrónicos, páginas web y otros contenidos de phishing para aumentar la probabilidad de engañar a un usuario. Esto seguirá contribuyendo a que la ingeniería social sea uno de los principales vectores de amenaza utilizados en los ciberataques
• Desarrollo de código malicioso. Los actores de amenazas pueden utilizar herramientas de IA para crear malware y otros códigos, incluso si no tienen conocimientos de codificación. En la actualidad, muchas herramientas de IA ofrecen la posibilidad de modificar o crear código proporcionando instrucciones o datos sencillos. Los autores de amenazas pueden crear secuencias de comandos personalizadas, desarrollar nuevas variantes de malware y evolucionar continuamente sus conjuntos de herramientas para evitar ser detectados y ser más eficaces.
• Explotación automatizada de vulnerabilidades. La IA puede utilizarse para automatizar el proceso de descubrimiento y explotación de vulnerabilidades en aplicaciones o sistemas. Al aprovechar las técnicas de aprendizaje automático, los actores de amenazas pueden identificar rápidamente las debilidades y lanzar ataques dirigidos a gran escala
• Ataques deepfake. Los vídeos, imágenes o grabaciones de audio deepfake generados por IA pueden utilizarse para manipular o engañar a las personas. Los actores de amenazas pueden explotar la tecnología de IA para crear contenido falso convincente, causando potencialmente daños a la reputación o facilitando ciberataques más amplios
• Inyección de prompts. Las herramientas de IA generativa pueden ser vulnerables a ataques de inyección de Prompts, en los que un actor de amenazas puede manipular los resultados generados por la herramienta. Si consiguen que estas herramientas respondan a las preguntas de forma no deseada, los agresores pueden recopilar información confidencial e incluso ejecutar código malicioso

Todas estas técnicas permiten a los agresores llevar a cabo ataques de forma más rápida y eficaz. Las consecuencias de estos ataques pueden ser graves, desde pérdidas financieras y brechas de datos hasta daños a la reputación e interrupciones operativas. Por otra parte, la rápida evolución y adaptabilidad de las amenazas impulsadas por la IA las hacen especialmente difíciles de combatir con eficacia por las medidas tradicionales de ciberseguridad. Como resultado, las organizaciones se enfrentan a un nivel de riesgo sin precedentes, que requiere un enfoque proactivo y adaptable a la defensa de la ciberseguridad. Deben responder del mismo modo aprovechando la IA para contrarrestar la IA de sus adversarios.

Cómo pueden las organizaciones utilizar la IA para contrarrestar los ciberataques

Para contrarrestar eficazmente los ciberataques impulsados por la IA, las organizaciones deben aprovechar las capacidades de la IA para sus estrategias de defensa de la ciberseguridad. La implementación de herramientas y estrategias de seguridad basadas en IA es un aspecto crucial para contrarrestar los ciberataques.

Existen algunas maneras en las que las organizaciones pueden aprovechar la IA en sus programas de ciberseguridad:

• Detección y análisis de amenazas. Un área clave en la que la IA puede tener un impacto sustancial es la detección y el análisis de amenazas. Las herramientas de seguridad basadas en IA pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite la rápida identificación de actividades anómalas y posibles incidentes de seguridad. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones pueden detectar patrones indicativos de ciberamenazas y tomar medidas proactivas para mitigar los riesgos. Estas herramientas pueden proporcionar capacidades de respuesta en tiempo real, adaptando automáticamente sus defensas a las amenazas emergentes
• Operaciones de seguridad automatizadas. Las herramientas de seguridad basadas en IA pueden automatizar tareas de seguridad, como la incorporación de fuentes de datos, la unión de alertas dispares y el enriquecimiento de los detalles de seguridad. La IA también puede ayudar a automatizar las acciones de respuesta a incidentes analizando y correlacionando rápidamente los eventos de seguridad, identificando el alcance del incidente y sugiriendo las acciones de respuesta adecuadas. Esto reduce la carga de los equipos de seguridad, mejora su eficacia y les permite centrarse en cuestiones de seguridad más complejas y estratégicas. La automatización de alta fidelidad puede acelerar el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de respuesta (MTTR), reduciendo el impacto de los ciberataques y minimizando las ventanas de vulnerabilidad
• Análisis de inteligencia sobre amenazas. La inteligencia proactiva sobre amenazas y el análisis predictivo son componentes esenciales de una estrategia de ciberseguridad. La IA puede analizar diversas fuentes de datos de seguridad en tiempo real para identificar amenazas emergentes y anticipar posibles vectores de ataque. Esto puede incluir el aprovechamiento de técnicas de IA de los adversarios para generar y aprender sobre los ataques, de modo que las defensas puedan mejorarse continuamente. Al aprovechar la IA para la defensa proactiva, las organizaciones pueden ir un paso por delante de los atacantes y mitigar los riesgos antes de que se conviertan en ataques en toda regla

En Palo Alto Networks somos conscientes de la necesidad de todo ello, por lo que presentamos Precision AI, basada en el mayor conjunto de datos de seguridad del mundo entre los líderes de ciberseguridad, La única forma de revolucionar el sector de la seguridad será gracias a la combinación de la precisión predictiva del aprendizaje automático y la corrección automatizada con la accesibilidad de la IA generativa para obtener resultados de seguridad instantáneos, precisos y fiables. Nuestro enfoque de la IA, basado en la plataformización, reduce el riesgo al tiempo que simplifica las operaciones, para que usted pueda centrarse en su negocio.

Autor: Marc Sarrias, Country Manager para España y Portugal en Palo Alto Networks