IA y seguridad digital: cuatro estrategias para proteger la información
La inteligencia artificial ya no es la promesa del futuro sino la tendencia del momento, y por ello Red Hat presentó nuevas estrategias para aplicarlas a la ciberseguridad.
Red Hat, líder global en soluciones de software de código abierto, presenta cómo la inteligencia artificial está transformando la ciberseguridad, con un enfoque especial en la protección de productos. En un mundo donde la IA se integra cada vez más en nuestras vidas —desde el desarrollo de software hasta la atención al cliente—, su impacto en la seguridad digital es clave. Sin embargo, así como fortalece las defensas, también es utilizada por atacantes, lo que obliga a los profesionales de la ciberseguridad a adoptar estas tecnologías para optimizar la protección de sus sistemas y productos.
El papel de la IA en la ciberseguridad
La IA permite que sistemas informáticos emulen la inteligencia humana mediante técnicas como el machine learning (ML), el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora. Estas tecnologías se aplican en una amplia gama de funciones para automatizar, analizar y optimizar procesos críticos. En ciberseguridad, la IA se utiliza para detectar vulnerabilidades, analizar patrones de comportamiento y prever amenazas, siendo también empleada por atacantes para encontrar puntos débiles en los sistemas.
«La inteligencia artificial no sólo redefine cómo protegemos nuestros sistemas, sino que también nos brinda la capacidad de anticiparnos y responder de manera proactiva a las amenazas. En Red Hat, ayudamos a las organizaciones a integrar estas tecnologías para transformar los desafíos en oportunidades de seguridad», afirmó Jorge Payró, Country Manager de Red Hat para Argentina.
Estrategia 1: Detección de anomalías
Uno de los usos más destacados de la IA es la detección de anomalías en registros, tráfico de red y actividades del usuario. Mediante algoritmos de IA y ML, los sistemas aprenden cuál es el comportamiento habitual de una red y emiten alertas en tiempo real cuando detectan algo fuera de lo normal. Por ejemplo, pueden señalar un aumento repentino del tráfico de datos o intentos de acceso sospechosos a recursos críticos. Esta capacidad es crucial para identificar posibles ataques antes de que ocurran.
Además, la IA ayuda a priorizar alertas, reduciendo el riesgo de «fatiga de alertas» —una situación en la que los equipos se ven saturados por demasiadas notificaciones irrelevantes—. Con esta tecnología, los profesionales pueden enfocarse en los incidentes más relevantes, optimizando la toma de decisiones y el tiempo de respuesta.
Estrategia 2: Inteligencia de amenazas cibernéticas (CTI)
La IA también potencia la inteligencia de amenazas cibernéticas (CTI, según sus siglas en inglés), que consiste en recopilar y analizar información sobre ataques en curso o potenciales. Históricamente, esta tarea recaía en los equipos de seguridad, pero ahora la IA automatiza gran parte del proceso, permitiendo que los analistas se concentren en desarrollar estrategias de mitigación más efectivas. La IA detecta patrones de ataque globales y alerta sobre riesgos específicos para la organización, mejorando la preparación y respuesta ante incidentes.
Estrategia 3: Escaneo de códigos con IA
Otra aplicación relevante es el escaneo de código fuente para detectar vulnerabilidades. Las herramientas tradicionales de pruebas estáticas de seguridad de aplicaciones (SAST, según sus siglas en inglés) pueden generar falsos positivos, que luego requieren revisión manual. Sin embargo, la IA permite interpretar mejor el contexto del código y reducir estos errores, agilizando el proceso.
Estrategia 4: Automatización de pruebas dinámicas de seguridad (DAST)
Las pruebas dinámicas de seguridad de aplicaciones (DAST, según sus siglas en inglés), que simulan ataques en entornos reales para detectar vulnerabilidades, también se benefician de la IA. Con la automatización, los equipos pueden ejecutar pruebas más rápidamente, liberando tiempo y recursos para tareas más complejas, como las pruebas de penetración manuales. La combinación de IA con DAST optimiza la seguridad en cada etapa del ciclo de desarrollo, desde el código hasta las aplicaciones en producción.
Desafíos y oportunidades de la IA en ciberseguridad
Si bien la IA ofrece numerosas ventajas, también presenta desafíos. Un riesgo frecuente es la configuración incorrecta de los sistemas, lo que puede exponer a la organización a fallos de seguridad. Además, los algoritmos de IA dependen de grandes volúmenes de datos, y si estos datos son manipulados o sesgados, los resultados pueden ser inexactos. El envenenamiento de datos es un problema creciente, donde atacantes contaminan los conjuntos de datos para alterar los resultados del modelo con fines maliciosos.
Otro desafío es la transparencia y documentación de los sistemas de IA. A medida que estas tecnologías se vuelven más complejas, es crucial que las organizaciones cuenten con una documentación clara para garantizar una gestión eficiente y cumplir con normativas emergentes sobre IA segura y responsable.
Red Hat y el futuro de la IA en ciberseguridad
Red Hat está comprometido con ayudar a las organizaciones a integrar la IA de manera efectiva en sus estrategias de ciberseguridad. Con Red Hat OpenShift AI, las empresas pueden desarrollar modelos de IA escalables y llevar sus aplicaciones a producción de forma rápida y segura. Esta plataforma permite a los equipos de seguridad aprovechar la IA para automatizar tareas, mejorar la protección de sus productos y responder a amenazas en constante evolución.
A medida que la adopción de IA continúa expandiéndose, será fundamental que tanto los profesionales actuales como las futuras generaciones se capaciten en estas tecnologías.
