El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores aprender a partir de datos y realizar predicciones sin necesidad de una programación explícita. En la actualidad, el aprendizaje automático tiene numerosas aplicaciones en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, la educación y el entretenimiento. Pero, ¿qué hay del aprendizaje automático en el ámbito de la ciberseguridad? ¿Cómo puede el aprendizaje automático (ML) ayudar a proteger nuestros datos y sistemas frente a los ciberataques?
En esta entrada, explicaremos los conceptos básicos y los tipos de aprendizaje automático, así como la forma en que pueden utilizarse para que diversas tareas de ciberseguridad resulten más eficientes y eficaces. Tanto si es usted un profesional de la ciberseguridad, un directivo empresarial o un lector interesado, aquí le ofrecemos una visión general de las ventajas y los retos que plantea el uso del aprendizaje automático en la ciberseguridad, así como de lo que los avances en esta tecnología podrían significar para el futuro de la ciberseguridad.
Introducción al aprendizaje automático
El aprendizaje automático puede parecer difícil de comprender. Analicemos qué significa «ML», incluyendo los distintos tipos y los casos de uso relacionados que conviene conocer.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se centra en el uso de modelos de datos y algoritmos estadísticos para imitar la forma en que el cerebro humano aprende, con el fin de mejorar gradualmente su precisión con el paso del tiempo.
Cuando se habla de aprendizaje automático, se hace referencia a un subconjunto de la inteligencia artificial sobre el que se basan otros tipos de IA. Por ejemplo, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) constituyen un avance reciente en el aprendizaje automático que emplea técnicas de aprendizaje profundo para analizar conjuntos de datos extremadamente grandes de forma más rápida y eficiente que el análisis manual.
Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) también incluyen diversas tecnologías de inteligencia artificial, como las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que aprenden a partir de los datos y pueden realizar una amplia variedad de tareas, tanto con instrucciones explícitas como sin ellas. Analicemos algunos tipos habituales de aprendizaje automático.
Tipos de aprendizaje automático
Existen varios tipos de aprendizaje automático, que se diferencian principalmente por los datos de entrenamiento que se proporcionan y por el nivel de intervención humana que se requiere durante el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático.
- del aprendizaje automático supervisado: El aprendizaje automático supervisado consiste en utilizar conjuntos de datos etiquetados con los que se entrenan modelos para predecir resultados basándose en el entrenamiento proporcionado. El objetivo principal del aprendizaje supervisado es establecer una correspondencia entre una variable de entrada y una variable de salida. El aprendizaje automático supervisado también se divide en dos categorías principales:
1. Clasificación: Los algoritmos abordan problemas de clasificación y la variable de salida es categórica
2. de regresión: las variables de entrada y de salida presentan una relación lineal - del aprendizaje automático no supervisado: En el aprendizaje no supervisado, el modelo de aprendizaje automático se entrena utilizando un conjunto de datos sin etiquetar para predecir resultados sin supervisión. El modelo aprende a partir de los datos sin necesidad de intervención humana. A diferencia del aprendizaje supervisado, los modelos de aprendizaje automático no supervisado pueden descubrir información y patrones sin necesidad de orientación alguna.
Aunque muchos se refieren al aprendizaje no supervisado como «autoaprendizaje», ya que ninguno de los dos modelos requiere conjuntos de datos etiquetados, hay quien sostiene que el autoaprendizaje es un subconjunto del aprendizaje no supervisado, ya que utiliza señales de supervisión como retroalimentación durante el entrenamiento.
- Aprendizaje semisupervisado: El aprendizaje automático semisupervisado se sitúa a medio camino entre el aprendizaje automático supervisado y el no supervisado, ya que utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos sin etiquetar para entrenar los modelos.
- Aprendizaje por refuerzo: Se trata de un método de entrenamiento de aprendizaje automático basado en recompensar los comportamientos deseados y castigar los indeseados. El modelo que se está entrenando es capaz de percibir e interpretar su entorno y, a continuación, actuar, aprendiendo mediante ensayo y error. A diferencia del aprendizaje automático supervisado, el aprendizaje por refuerzo carece de datos etiquetados.
Pero, ¿qué tiene que ver el aprendizaje automático con la lucha contra los retos actuales en materia de ciberseguridad? Repasemos por qué el aprendizaje automático (ML) se está convirtiendo rápidamente en una parte esencial del creciente campo de la inteligencia artificial « » en el ámbito de la ciberseguridad.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático en el ámbito de la ciberseguridad?
Dado que los ataques a la ciberseguridad no dejan de aumentar, estas amenazas también se están volviendo cada vez más sofisticadas, ya que los delincuentes buscan nuevas vulnerabilidades y utilizan diferentes métodos para burlar las defensas. Esto significa que las organizaciones deben buscar diferentes formas de minimizar su superficie de ataque empresarial , al tiempo que refuerzan su infraestructura informática, cada vez más extensa. Y, a menudo, tienen que hacerlo con recursos limitados.
¿Cómo pueden los CISO gestionar esta situación de crisis múltiple? Una solución consiste en mejorar sus prácticas de ciberseguridad mediante la integración de capacidades de aprendizaje automático. El aprendizaje automático en el ámbito de la ciberseguridad puede contribuir a estos esfuerzos de diversas maneras, entre las que se incluyen:
- Un análisis de datos más rápido y con mayor precisión: Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos rápidamente y con menos errores humanos.
- Detección más rápida de amenazas y tiempos de respuesta más cortos: Los sistemas de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) pueden detectar rápidamente posibles amenazas, identificar actividades sospechosas y automatizar acciones para aislar y hacer frente a las amenazas antes de que causen daños.
- Previsión de amenazas futuras: Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse para predecir amenazas futuras y mitigar de forma proactiva los posibles riesgos de violación de la seguridad, identificando cuándo los patrones típicos de comportamiento del sistema o de los usuarios se salen de los rangos normales.
Muchas de las capacidades del aprendizaje automático ofrecen resultados prometedores a la hora de redefinir y modernizar los métodos tradicionales de ciberseguridad, entre los que se incluyen la inteligencia sobre amenazas, la detección de anomalías, la cuantificación del riesgo cibernético y la gestión de vulnerabilidades.
Además, la implantación del aprendizaje automático puede potenciar y mejorar las soluciones de seguridad existentes, como la detección de intrusiones, la detección de correo basura, la detección de malware y la gestión de terminales , con el fin de proporcionar a las organizaciones los enfoques integrales necesarios para defenderse de las amenazas cibernéticas actuales.
El papel del aprendizaje automático en la inteligencia sobre amenazas cibernéticas
La inteligencia sobre amenazas de ciberseguridad consiste en el conocimiento relativo a la aparición y la evaluación de las últimas amenazas de ciberseguridad y de los autores de dichas amenazas, con el fin de ayudar a las organizaciones a mitigar mejor los posibles ataques. La información sobre inteligencia de amenazas puede proceder de las redes sociales, de fuentes de inteligencia de código abierto, de los archivos de registro de los dispositivos, de datos obtenidos mediante análisis forense o de datos del tráfico de red.
La inteligencia sobre amenazas es un componente esencial de las estrategias eficaces de ciberseguridad, ya que permite a las empresas actuar de forma más proactiva a la hora de identificar las vulnerabilidades y las medidas de seguridad a las que deben dar prioridad, basándose en las amenazas activas que representan los mayores riesgos para sus operaciones empresariales.
El aprendizaje automático (ML) puede ofrecer un enfoque más dinámico para la incorporación de una amplia variedad de información sobre amenazas, al centralizar e identificar patrones en diversas fuentes de información de inteligencia, incluso mientras reciben actualizaciones en tiempo real, lo que elimina la necesidad de realizar una clasificación manual continua y laboriosa, independientemente del origen de dicha información.
El aprendizaje automático también puede ayudar a automatizar el proceso de intercambio de los datos más recientes sobre inteligencia de amenazas entre los equipos de operaciones, los equipos de TI y otras partes interesadas clave de la empresa, lo que permite a las organizaciones beneficiarse de la información más reciente sobre amenazas relacionadas con posibles riesgos empresariales tan pronto como esté disponible.
Aprendizaje automático para la detección de anomalías
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden detectar patrones y comportamientos complejos que podrían indicar la existencia de amenazas cibernéticas. Mediante el análisis de datos históricos y tendencias actuales, los algoritmos de los sistemas basados en el aprendizaje automático pueden identificar posibles vulnerabilidades y vectores de ataque, lo que permite obtener información que resulta cada vez más eficaz a la hora de detectar y contrarrestar las amenazas a la ciberseguridad.
Estos sistemas basados en inteligencia artificial, dotados de algoritmos avanzados, también pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos para identificar anomalías y posibles riesgos de violaciones de seguridad de forma mucho más eficaz que los métodos de detección realizados por personas. La capacidad de procesar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos resulta fundamental, dado el creciente volumen y la sofisticación de las amenazas.
La detección de amenazas basada en la inteligencia artificial también puede ir más allá de la identificación de amenazas conocidas, al aprovechar el reconocimiento de patrones para descubrir indicadores sutiles de amenazas en constante evolución. Esta detección proactiva resulta fundamental para reducir la vulnerabilidad y permitir que las organizaciones actúen antes de que se produzcan daños importantes.
Cuantificación de los riesgos cibernéticos y aprendizaje automático
Las organizaciones se enfrentan a riesgos cibernéticos procedentes de una gran variedad de fuentes. Por ejemplo, el creciente número de dispositivos finales que se conectan a una red empresarial —incluidos los dispositivos remotos y los del Internet de las cosas (IoT)— implica que los ciberdelincuentes disponen de más puntos de entrada potenciales y de una superficie de ataque cada vez mayor que no deja de ampliarse.
«. El auge de la inteligencia artificial y el aumento de la recopilación de datos también están dando lugar a técnicas avanzadas de modelización para sacar a la luz los riesgos cibernéticos, según la consultora Deloitte.»
Entre otras cosas, , que cuantifica su puntuación de riesgo cibernético , puede permitir a los CISO y a los CIO alertar a la alta dirección y a los consejos de administración sobre el nivel de riesgo al que se enfrentan sus organizaciones en un momento dado. Al comunicar con claridad los riesgos, estos líderes tienen más posibilidades de obtener los recursos que necesitan para mitigarlos.
La automatización del proceso de cuantificación del riesgo cibernético (CRQ) mediante la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no solo puede contribuir a mejorar la eficiencia y a obtener información sobre los riesgos más precisa y repetible, sino que también permite a las organizaciones difundir dicha información a una velocidad que, potencialmente, puede superar a la de las amenazas.
Uso del aprendizaje automático para la gestión de vulnerabilidades
La gestión de vulnerabilidades se ha convertido en una prioridad fundamental para las organizaciones. Como enfoque proactivo de la ciberseguridad, la gestión de vulnerabilidades aprovecha las capacidades de detección y corrección de amenazas para ayudar a las organizaciones a prevenir y resolver las vulnerabilidades presentes en su infraestructura, su código y sus dispositivos.
El uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la gestión de vulnerabilidades puede aportar ventajas sustanciales, entre ellas la automatización para reducir los procesos manuales y abordar posibles problemas a gran escala, lo que puede ayudar a las organizaciones a mantenerse al día con mayor facilidad frente a las últimas amenazas. Estas tecnologías pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y predecir posibles vulnerabilidades antes de que sean explotadas, permiten a las organizaciones priorizar las amenazas en función de su gravedad y su posible impacto, y aprenden continuamente a partir de nuevos datos para adaptarse a los nuevos tipos de ataques.
El aprendizaje automático en los sistemas de detección de intrusiones
Los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse con sistemas de detección de intrusiones (IDS), dispositivos o servicios que supervisan la seguridad de la red y el comportamiento del sistema en busca de actividades sospechosas o incumplimientos de las políticas de seguridad, con el fin de mejorar su capacidad para detectar ciberataques.
La integración de modelos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, en los sistemas de detección de intrusiones (IDS) puede contribuir a mejorar la precisión de los nuevos datos, reduciendo los falsos positivos, aumentando las tasas de detección y permitiendo la supervisión en tiempo real para la detección de anomalías en las redes.
El aprendizaje automático en la detección de correo no deseado
El aprendizaje automático también puede contribuir a detectar el spam. Un modelo puede entrenarse utilizando grandes conjuntos de datos que incluyan tanto correos electrónicos no deseados como legítimos. El modelo cuenta con ejemplos de cada tipo y con etiquetas que indican si cada mensaje es spam o correo legítimo.
A partir de los ejemplos, el modelo aprende a reconocer las características habituales del correo basura, como determinadas palabras clave o frases, lo que le permite identificar ciertos patrones y rasgos en los datos que distinguen los correos electrónicos no deseados de los que no lo son.
El aprendizaje automático en la detección de malware
Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse para detectar mejor el malware en comparación con las soluciones de software antivirus tradicionales.
A partir de amplios conjuntos de datos de entrenamiento, compuestos tanto por archivos limpios como por archivos maliciosos, los modelos pueden identificar las características que permiten distinguir entre el software limpio y el código infectado.
Dado que los modelos pueden volver a entrenarse y seguir aprendiendo, resultan especialmente eficaces a la hora de identificar nuevos tipos de malware, como los correos electrónicos de phishing de , a medida que estos evolucionan.
Aprendizaje automático para la seguridad de los dispositivos finales
El aprendizaje automático (ML) puede utilizarse para mejorar la seguridad de los puntos finales de . Las organizaciones deben realizar un seguimiento continuo del creciente número de dispositivos externos e internos en entornos en constante evolución.
Mediante el uso de modelos de aprendizaje automático capaces de aprender a partir de datos en tiempo real, las organizaciones pueden mejorar sus capacidades de visibilidad, detección y respuesta a incidentes , así como optimizar la gestión de los terminales.
El aprendizaje automático también puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, como la aplicación de parches, la actualización o la configuración de dispositivos finales, lo que libera recursos humanos para que se dediquen a tareas más importantes, como centrarse en actividades estratégicas.
Ventajas y retos del aprendizaje automático en la ciberseguridad
El aprendizaje automático puede aportar una serie de ventajas, entre las que se incluyen la capacidad de detectar y responder rápidamente a las amenazas, así como de aprovechar mejor la información obtenida del análisis de datos. No obstante, también puede plantear dificultades, entre ellas la complejidad y la necesidad de disponer de datos fiables.
Principales ventajas del aprendizaje automático en el ámbito de la ciberseguridad
En resumen, estas son algunas de las ventajas del uso del aprendizaje automático en la ciberseguridad:
- Detección y respuesta ante amenazas: El aprendizaje automático puede ayudar a las organizaciones a detectar amenazas cibernéticas y mitigarlas antes de que se conviertan en un problema, o a subsanarlas rápidamente cuando se detecten. Esto resulta especialmente valioso, ya que las amenazas a la ciberseguridad no dejan de aumentar, mientras que los presupuestos y las competencias en materia de seguridad se ven cada vez más limitados.
- Análisis de datos: El aprendizaje automático (ML) permite predecir riesgos futuros de filtraciones de datos, ciberataques y otras amenazas mediante el análisis eficaz de conjuntos masivos de datos procedentes de diversas herramientas y otras fuentes.
- Incorporación de la automatización: Al automatizar procesos como el análisis de datos y otras acciones basadas en reglas, el aprendizaje automático (ML) permite detectar, aislar y mitigar rápidamente las amenazas sin necesidad de realizar búsquedas manuales de amenazas ni de aplicar medidas correctivas.
- Protección de la información confidencial: El aprendizaje automático (ML) puede supervisar los patrones de datos y señalar cualquier comportamiento anómalo o sospechoso que pueda indicar un riesgo de violación de la seguridad o un acceso no autorizado, reduciendo así el riesgo de pérdida de datos y las pérdidas económicas que las organizaciones puedan sufrir como consecuencia de ciberataques exitosos.
[Véase también: Riesgos y medidas de mitigación del software sin parches: los costes no tan ocultos]
Posibles retos y limitaciones del aprendizaje automático en el ámbito de la ciberseguridad
Las implementaciones de aprendizaje automático (ML) en el ámbito de la ciberseguridad pueden plantear ciertos retos. Entre los tres retos más habituales del aprendizaje automático en el ámbito de la ciberseguridad se encuentran:
- Mala calidad o falta de datos: Una de las tareas más importantes en el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático consiste en utilizar datos de entrenamiento para obtener el resultado deseado. El uso de datos de entrenamiento de mala calidad o en cantidad insuficiente puede dar lugar a resultados negativos, como que los algoritmos realicen predicciones inexactas o que los datos estén sesgados.
- La complejidad, unida a la necesidad de contar con competencias relacionadas: El uso del aprendizaje automático no es un proceso sencillo, y este campo sigue siendo relativamente nuevo y evoluciona a un ritmo vertiginoso.
- La creciente sofisticación de las amenazas: los actores malintencionados también pueden utilizar el aprendizaje automático para lanzar ciberataques más avanzados y específicos.
[Lea también: Las 3 principales amenazas de la IA generativa que debe conocer, y cómo prevenirlas]
A pesar de estos y otros retos, el aprendizaje automático ha proporcionado a los profesionales de la ciberseguridad, a los equipos de TI y a las organizaciones de todos los sectores una herramienta eficaz para reforzar las defensas de las organizaciones.
Y dado que el aprendizaje automático (ML) está diseñado para crecer y mejorar con el tiempo, sin duda se producirán en el futuro avances en el ML y otras tecnologías de inteligencia artificial que permitirán aprovechar todo el potencial del ML para aquellas organizaciones que deseen mejorar sus operaciones de seguridad y defenderse contra la ciberdelincuencia.
El aprendizaje automático como herramienta eficaz para una ciberseguridad sólida
Es evidente que el aprendizaje automático puede aplicarse a numerosos aspectos de la ciberseguridad, entre los que se incluyen la detección de amenazas cibernéticas, la inteligencia sobre amenazas, la cuantificación de riesgos cibernéticos, la seguridad de los datos, la gestión de vulnerabilidades, la detección de intrusiones, la detección de spam, la detección de malware y la seguridad de los terminales.
La visión de Tanium sobre la gestión autónoma de terminales (AEM) « » constituye un ejemplo paradigmático de cómo se pueden combinar los conocimientos derivados del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ofrecer capacidades de automatización y toma de decisiones inteligentes que permitan gestionar de forma más eficaz los terminales de TI. AEM aprovechará la IA compuesta, que combina múltiples estrategias de IA —como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y otras técnicas de automatización inteligente para la ciberseguridad , junto con otras tareas esenciales—, con el fin de crear una potente herramienta capaz de resolver problemas del mundo real y llevar a cabo tareas adicionales con el nivel de autonomía que los equipos de operaciones de TI y de seguridad prefieren y en el que confían.
Gracias a sus capacidades autónomas y asistidas por IA, AEM de Tanium aprovechará los datos y la información en tiempo real de la plataforma Tanium « » ( ) para formular recomendaciones y automatizar acciones basadas en las tasas de éxito de otras organizaciones similares y en los umbrales de riesgo de los clientes, lo que permitirá a las organizaciones tomar decisiones más fundamentadas, reducir las tareas manuales y, en última instancia, mejorar los niveles de seguridad.
Obtenga más información sobre el enfoque de Tanium para la gestión autónoma de terminales y nuestro objetivo de ayudar a las organizaciones a mejorar sus operaciones de seguridad, sus sistemas, sus procesos y sus defensas frente a posibles amenazas de ciberseguridad.
