El empleo de la IA para la ciberseguridad: Beneficios y desafíos

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Dentro de los dominios de la tecnología, la seguridad es un tema que ha permanecido sensible y esquivo.

Los expertos en seguridad han identificado progresivamente las áreas que consideran de mayor riesgo, indexando las esferas de mayor amenaza, incluyendo la cartografía de las secciones que perciben como potencialmente vulnerables. El objetivo es mantener un programa de seguridad sólido y manejable de forma eficaz.

Desde un enfoque tanto técnico como no técnico, la ciberseguridad sigue siendo un mar inexplorado en el ámbito personal y organizativo. La entrada de tecnologías avanzadas ha dado lugar al reino de la inteligencia artificial y la ciberseguridad. Explorando diversos aspectos de la ciberseguridad, la entrada de la IA es oportuna, productiva y también una amenaza en sí misma.

Los protocolos de seguridad adecuados y satisfactorios deben satisfacer los requisitos básicos de disuasión, deben ser sencillos de aplicar, difíciles de infiltrar y deben mantener el máximo nivel de privacidad. Sin embargo, con la evolución de la IA y la integración de los grandes datos, la ciberseguridad está derivando hacia un nivel técnico complejo. Sin embargo, el reto es, en el futuro, ¿será sostenible? ¿Cómo contribuirá a disuadir a los delincuentes? ¿Se utilizará para explotar las vulnerabilidades de las aplicaciones o las infraestructuras básicas existentes? La inteligencia artificial se basa en gran medida en los datos, pero la disponibilidad de datos no significa que las soluciones de IA sean inevitables.

Una agregación de tecnologías de IA como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las reglas de negocio tendrá un impacto significativo en todos los procedimientos del ciclo de vida del desarrollo de soluciones de seguridad, ya que ayudará a los diseñadores de seguridad a crear soluciones mejores o peores. Al igual que en otras regiones de la tecnología, la IA alterará la forma en que se desarrollan y consumen las soluciones de ciberseguridad. 

¿Será útil la entrada de las tecnologías de IA para las operaciones de ciberseguridad? La respuesta es sí y no, sí en el sentido de que no muchos delincuentes tienen la experiencia de la IA. La combinación de tecnologías de IA se emplea para construir algoritmos de autoaprendizaje, seguridad compleja y una base de conocimientos avanzada. Diferentes organizaciones están empleando una combinación de infraestructuras de seguridad antiguas y modernas, y esta mezcla es difícil de superar. No, con las tecnologías emergentes, la IA en la ciberseguridad requerirá una inversión masiva en tiempo y recursos, se deben desarrollar algoritmos sostenibles para gestionar las aplicaciones emergentes y el cambiante panorama de las amenazas a la seguridad. Será difícil o eventualmente desafiante desarrollar una solución de IA completa dentro de la ciberseguridad, la disparidad de datos y la inconsistencia en el entrenamiento del conjunto de datos, la composición del algoritmo y las pruebas son áreas que son críticas.

La promesa de una IA fiable en materia de ciberseguridad aún está lejos de alcanzarse de forma efectiva. Las tecnologías de IA aún no han adquirido el dominio de la inteligencia humana por completo, a medida que se desarrollan los nuevos protocolos de ciberseguridad y se despliegan nuevas aplicaciones e infraestructuras, la IA está mutando generando soluciones inconsistentes y poco fiables.

La ciberseguridad está creciendo rápidamente y la necesidad de mejores soluciones es cada vez mayor. Las tecnologías y aplicaciones de nueva generación que pueden comportarse más como los humanos están surgiendo progresivamente. En consecuencia, se requiere una mayor comprensión de estas tecnologías, ya sea en el ciclo de vida del desarrollo de software o en las soluciones de seguridad para las aplicaciones.

Teniendo en cuenta que el aprendizaje automático profundo y las redes neuronales son la base de una IA más sólida, su aplicación y combinación con las tecnologías de IA existentes, como la representación del conocimiento, la PNL, los motores de razonamiento, la visión y las tecnologías del habla, reforzarán la IA. Para desarrollar y mantener una infraestructura de IA, las organizaciones necesitarían una gran cantidad de recursos, como memoria, datos adecuados y potencia de cálculo. Asimismo, las soluciones de IA se entrenan a través de diferentes conjuntos de datos de aprendizaje, conjuntos de datos variados de códigos no maliciosos y de malware, y otras anomalías. Adquirir todos estos conjuntos de datos fiables y precisos es costoso y lleva mucho tiempo y no todas las organizaciones pueden permitírselo. Además, los piratas informáticos también pueden desplegar su IA para probar y mejorar su malware con el fin de vencer a cualquier sistema de IA existente. En realidad, un malware a prueba de IA puede ser excesivamente devastador, ya que puede ser entrenado a partir de las herramientas de seguridad de IA existentes y crear ataques más precoces para penetrar en las soluciones de ciberseguridad convencionales, incluidas las soluciones potenciadas por la IA.

Otro reto notable de la IA es que, con los conocimientos adecuados, es fácil clonar y reproducir el algoritmo de la IA. En comparación con la seguridad convencional, no es sencillo recrear el hard, pero cualquier persona con los conocimientos necesarios puede acceder a cualquier software

En este sentido, el empleo de la IA para la ciberseguridad sigue siendo esquivo, el alcance de las tecnologías de IA sigue siendo difícil de alcanzar. Los diversos enfoques empleados no ofrecen ninguna garantía de fiabilidad. Las soluciones de IA pueden ser indefensas debido a entradas degradadas que generan resultados defectuosos del aprendizaje, explotación de fallas, sistemas de planificación, ataques de envenenamiento o clasificaciones por parte de los sistemas de aprendizaje automático. Así, las tecnologías de IA, como las técnicas de aprendizaje profundo, pueden ser engañadas por pequeños niveles de ruido de entrada diseñados por un antagonista. Estas dinámicas ilustran que la IA requiere más protección que la propia organización. Tiene más vulnerabilidades que difieren en gran medida de las vulnerabilidades de las soluciones de ciberseguridad convencionales, como los desbordamientos de búfer.


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Sobre el autor

Robert Mungai es un formador y practicante de ciberseguridad, IA, Big Data, C, Python y Ciencia de Datos en el Instituto de Ingenieros de Software Profesionales (IPSE), Kenia. Es agricultor, autor y cervecero aficionado.

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