Cómo las máquinas pueden liderar la lucha: La IA y la respuesta a incidentes

Muchas empresas están adoptando la IA para la respuesta a incidentes con el fin de reducir el tiempo de respuesta, limitar los errores humanos y gestionar las amenazas de forma más eficaz. El bufete de abogados Pillsbury predice que el gasto en ciberseguridad de la IA podría alcanzar los 46.300 millones de dólares en 2027, impulsado por el aumento de la automatización y las demandas de respuesta en tiempo real.

Esto se debe a que las herramientas de IA son cada vez más sofisticadas, pero también a que la IA se adapta perfectamente a las amenazas actuales. A medida que las redes se han vuelto más complejas y distribuidas gracias a tendencias como el auge del trabajo a distancia, la capacidad de la IA para analizar millones de eventos de seguridad en diferentes plataformas se ha vuelto cada vez más valiosa. Su rapidez en la detección y respuesta, mientras tanto, significa que la IA a menudo puede detener incursiones antes de que se conviertan en la pesadilla moderna de la ciberseguridad: un ataque de ransomware.

Aquí desglosaremos lo que la IA puede conseguir de forma realista para los equipos de respuesta a incidentes, dónde siguen existiendo limitaciones y cómo desplegarla de forma eficaz sin excesos ni falsas confianzas.

La IA real es capaz de aprender

La IA puede ser transformadora, pero las organizaciones aún deben mirar con cuidado antes de dar el salto. La IA tiene un pequeño problema de marketing, con muchas soluciones por ahí que dicen ser IA pero que en realidad no son nada de eso. Muchas ofertas utilizan herramientas automatizadas para analizar los datos y actuar en función de los resultados, pero aunque estos procesos estáticos pueden ser sofisticados y útiles, entran dentro de la analítica de datos, no de la IA.

La IA real utiliza enfoques superpuestos como el aprendizaje automático (en el que la IA aplica algoritmos y modelos estadísticos a los datos y se basa en los resultados), las redes neuronales (toma de decisiones ponderada) y el aprendizaje profundo (una red neuronal artificial de varias capas). Tiene conocimiento, inteligencia y la capacidad tanto de aprender como de utilizar ese aprendizaje.

Estas características permiten a las herramientas de ciberseguridad de IA recopilar y analizar datos constantemente, detectando patrones a una escala casi inimaginable. Puede escanear sus activos, examinar el panorama de las amenazas e incluso predecir las infracciones. Cuantos más datos y más redes tenga acceso, más útil será.

Por qué la IA para la respuesta a incidentes empieza por la detección precoz

La capacidad de respuesta a incidentes de la inteligencia artificial comienza pronto. Las comprobaciones de seguridad, el análisis del comportamiento, la supervisión y la predicción inteligente ayudan a la IA a identificar anomalías en usuarios, servidores y software. Cuando se trata de analizar grandes patrones a través de una red distribuida, la IA gana a los observadores humanos sin lugar a dudas.
Al combinar la supervisión constante con la información sobre incidentes y comportamientos anteriores, la IA puede detectar y evaluar los riesgos. En lugar de basarse simplemente en las firmas para identificar el malware, la IA puede evaluar diversas características -como cifrar varios archivos a la vez o tratar de ocultarse de la observación- para valorar el peligro que puede suponer el software.
El correo electrónico y las plataformas de colaboración siguen siendo puntos de entrada de alto riesgo para los incidentes cibernéticos. La IA desempeña un papel importante en la respuesta a incidentes mediante el análisis de señales de comportamiento como archivos adjuntos maliciosos, comportamientos anómalos al compartir o indicadores de phishing. Plataformas como Mimecast aportan contexto y visibilidad en estos canales, ayudando a las organizaciones a identificar indicadores tempranos y a reducir el tiempo de espera antes de que los incidentes se agraven.

La IA es más que un mero mensajero: puede desempeñar un papel activo en la respuesta

La IA puede reducir la fatiga por alerta y silenciar el ruido de fondo que puede poner contra las cuerdas a los analistas. Al detectar los problemas con antelación, permite a los equipos de seguridad clasificar o combatir los incidentes con rapidez, evitando que se agraven. Pero aunque su papel de facilitador es crucial, la IA desempeña cada vez un papel más activo.

Puede identificar las tareas repetitivas y relativamente rutinarias evaluando el nivel de riesgo y la cantidad de contexto que tiene, y luego responder a esos incidentes a escala. Por ejemplo, apagar automáticamente un dispositivo que ha sido infectado por un ransomware es una victoria fácil que puede evitar un incidente mayor.

La IA es más eficaz para la respuesta a incidentes cuando proporciona a los investigadores una visibilidad clara y un contexto fiable. Las plataformas de seguridad de todo el ecosistema, incluidas las plataformas de seguridad de datos y colaboración como Mimecast, ayudan a enriquecer los datos sobre incidentes y a alimentar los flujos de trabajo de respuesta a través de las integraciones SIEM y SOAR. Esta visibilidad por capas mejora la velocidad de investigación al tiempo que mantiene una estructura de respuesta coordinada entre los equipos de seguridad.

Para incidentes más graves o complejos, la IA puede utilizar su conocimiento de los recursos -como la disponibilidad y la experiencia de los ingenieros- para sugerir cómo puede gestionarse un incidente. Los equipos también podrán ponerse en marcha. Se pueden cotejar múltiples flujos de datos y extraerlos en un informe para que los trabajadores los analicen y decidan una línea de actuación.

Los ciberatacantes utilizan la IA, y usted también debería hacerlo

Por supuesto, la IA no sólo es utilizada por los buenos. Los atacantes pueden utilizar el aprendizaje automático para identificar vulnerabilidades antes de intentar explotarlas mediante phishing o ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS), e incluso pueden utilizar la IA para personalizar los correos electrónicos de ingeniería social. Aquí es donde la IA para la respuesta a incidentes se convierte en una necesidad defensiva, ayudando a las organizaciones a identificar los patrones de ataque generados por la IA, automatizar la contención y acortar los ciclos de recuperación.

La IA también forma parte del panorama más amplio de los incidentes. Su capacidad para escanear grandes franjas de sus redes a gran velocidad puede ayudarle a recuperarse de incidentes en plazos más cortos. Puede sacar a la luz las causas profundas de las vulnerabilidades y poner los datos y el análisis a su alcance, ayudando a los CISO a argumentar a favor de futuras medidas de ciberseguridad y a protegerse contra futuros incidentes.

Los conocimientos basados en IA de Mimecast refuerzan esta ventaja defensiva al correlacionar la actividad de las amenazas en el correo electrónico y las plataformas de colaboración. Al integrarse con las herramientas que las organizaciones ya utilizan para orquestar la respuesta, Mimecast garantiza que los datos sobre amenazas y los indicadores de comportamiento fluyan de forma eficaz, lo que ayuda a reducir el tiempo de investigación y a evitar la reinfección o la propagación.

Pero la IA no lo es todo

A pesar de todo su potencial, la IA sigue teniendo sus limitaciones cuando se trata de la respuesta a incidentes. Para ser eficaz, la IA debe hacerse bien, con herramientas integradas en su ecosistema actual y ajustadas a sus flujos de trabajo.

También merece la pena tomar algunas de las afirmaciones más atrevidas sobre la IA con una pizca de sal. Aunque estos sistemas aprenderán de los cambios que se produzcan a su alrededor, pueden verse sorprendidos por cambios que podrían parecer obvios a un observador humano. La capacidad de la IA para identificar anomalías puede ser enormemente útil, pero aún así puede dejar miles de falsos positivos por investigar, especialmente si se está extrayendo de un conjunto de datos limitado. La verdad es que la IA es una herramienta tan buena como las personas que la utilizan. La IA puede apoyar a los equipos humanos y ampliar sus capacidades, pero aún no es rival para la perspicacia humana. Pero el equipo de seguridad adecuado, apoyado por las herramientas de IA adecuadas, puede marcar una enorme diferencia en su postura de ciberseguridad.

Lo esencial

A medida que las superficies de ataque de las organizaciones se vuelven distribuidas y complejas, la capacidad de la IA para operar a escala y con relativa autonomía se ha vuelto crucial para la ciberseguridad. Y no se trata sólo de la detección de amenazas: como hemos visto, la respuesta a incidentes es un área creciente en la que la IA puede transformar los esfuerzos de las empresas.

La IA no debe sustituir a las defensas tradicionales ni a la experiencia humana. En su lugar, refuerza la arquitectura de seguridad existente automatizando las decisiones rutinarias y acelerando los plazos de respuesta. Cuando se combina con controles de seguridad en capas y una supervisión humana cualificada, la IA permite a los equipos de respuesta a incidentes operar con mayor rapidez, reducir el riesgo operativo y mantener una mayor resistencia operativa.

La IA no es una solución única en la que pueda invertir en lugar de otras soluciones: más bien debe utilizarse para aumentar las defensas que ya tiene, desde los cortafuegos y la caza de amenazas hasta la formación en seguridad y concienciación centradas en el riesgo humano y la confianza cero. Utilícela con prudencia y la inteligencia artificial podrá reducir los riesgos, gestionar los incidentes rutinarios y liberar a su equipo de seguridad para que dirija sus conocimientos allí donde más se necesitan.

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**Este blog ha sido actualizado a partir de una versión anterior.