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

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.

From both technical and non-technical approach cybersecurity remains an uncharted sea of personal and organizational area of concern. The entry of advanced technologies have birthed the realm of inteligencia artificial and cybersecurity. Exploring diverse tenets of cybersecurity, the entry of AI is timely, productive and also a threat in itself.

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? Artificial intelligence relies heavily on data, but the availability of data doesn’t mean AI solutions are inevitable.

An aggregation of AI technologies like natural language processing, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, and business rules will have  significant impact on all procedures of the security solutions development life cycle, either helping security designers create better or worse solutions. As in other regions of technology, AI will disrupt how cybersecurity  solutions are developed and consumed. 

Will the entry of AI technologies be useful for cybersecurity operations? The answer is yes and no, yes in that not many criminals have the AI expertise. The combination of AI technologies are employed to build self learning algorithms, complex security and advanced knowledge base. Different organizations are employing a combination of old and modern security infrastructures, and this mix is hard to get through. No, with the emerging technologies, AI in cybersecurity will require massive investment in time and resources, sustainable algorithms must be developed to manage emerging applications and changing security threats landscape. It will be hard or eventually challenging to develop an all round AI solutions within the cybersecurity, data disparity and inconsistency in data-set training, algorithm composition and testing being areas that are critical.

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.

Cybersecurity is growing rapidly and the need for better solutions are all time high. The new generation technologies and applications that can behave more like humans are emerging progressively. As a result a greater understanding of these technologies is required either in software development life cycle or in security solutions for the applications.

Considering that deep aprendizaje automático and neural networks are the basis for stronger AI; applying them to and combining them with existing  AI technologies such as knowledge representation, NLP, reasoning engines, vision, and speech technologies will strengthen AI. In order to develop and maintain  AI infrastructure, organizations would require an vast amount of resources such as memory, appropriate data, and computing power. Similarly,  AI solutions are trained through different learning data sets,  assorted data sets of non-malicious and malware codes, and other anomalies. Acquiring all of these reliable and accurate data sets  is costly and takes a longtime and not all organizations can afford. Additionally, hackers can as well deploy their AI to test and improve on their malware to beat any existing AI systems . In reality, an AI-proof malware can be exceedingly devastating as they can be trained  from existing AI security tools and create more precocious attacks to penetrate conventional cybersecurity solutions including  AI-boosted solutions.

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.