El papel del aprendizaje automático en la ciberseguridad

Entonces, ¿significa esto que los equipos de TI pronto serán redundantes, ya que las herramientas de seguridad basadas en IA podrán hacerlo todo? En pocas palabras, no. Pero para dar una respuesta más detallada, primero tendremos que entender qué es el aprendizaje automático en ciberseguridad y qué depara esta tecnología a las empresas en el futuro.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se refiere a la capacidad de los algoritmos para aprender patrones a partir de datos existentes y utilizar este conocimiento para predecir resultados con datos nuevos, previamente desconocidos, sin ser programados explícitamente. Cuanta más información proporciones al motor de aprendizaje automático, más datos podrá analizar y, en consecuencia, será más preciso.

Pero, ¿qué significa decir que una máquina aprende de los datos existentes? Mientras que la programación tradicional realiza tareas sencillas y predecibles siguiendo estrictamente instrucciones detalladas, el aprendizaje automático permite al ordenador enseñarse a sí mismo a través de la experiencia. En otras palabras, imita el comportamiento humano en la forma de resolver problemas.

Sin embargo, el hecho de que el aprendizaje automático pueda mejorarse a sí mismo no es la única razón por la que es tan fácil encontrar sus modelos en la jungla online. La ingente cantidad de información que las empresas de distintos sectores tienen que gestionar en la actualidad es demasiado grande para que el ser humano pueda hacerle frente por sí solo. Como resultado, las empresas confían en el aprendizaje automático para procesar esos datos y generar rápidamente información procesable.

Por ejemplo, una técnica de ML denominada árbol de decisión resuelve dilemas de clasificación y utiliza determinadas condiciones o reglas en el proceso de toma de decisiones. Esta técnica concreta se utiliza mucho en el sector de tecnología financiera (para la aprobación de préstamos y la calificación crediticia) y en el marketing.

Las soluciones de aprendizaje automático también ayudan a las empresas a recopilar, organizar y analizar grandes volúmenes de datos de clientes. Esto puede incluir el historial de compras o el comportamiento típico de cada cliente, como los hábitos de navegación por Internet. Con estos datos analizados, las empresas pueden recomendar productos pertinentes adaptados a las preferencias de sus clientes. Piensa en Netflix: con un modelo que funciona con ML, analiza los historiales de los usuarios en su plataforma para generar recomendaciones de contenido personalizadas que se ajusten a sus preferencias. Esto aumenta el tiempo que los usuarios pasan viendo contenidos de Netflix y su satisfacción general. Del mismo modo, los modelos ML recopilan información relevante para el usuario único en el feed de Facebook e incluso moderan los contenidos en Instagram.

El aprendizaje automático también puede mejorar la ciberseguridad de una empresa al detectar y responder a las amenazas más rápidamente que los analistas humanos. Esto ha dado lugar al término «seguridad del aprendizaje automático», que, aunque todavía es un poco especializado, describe cómo se utiliza el ML para tareas de seguridad como la detección de malware o de actividad inusual en la red. Gracias a su capacidad para manejar cantidades ingentes de datos, el aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta clave para mantener la seguridad de los sistemas.

Además, en la mayoría de las herramientas de autoservicio de atención al cliente, los usuarios suelen interactuar con una máquina y no con un humano. Estos chatbots pueden responder a preguntas básicas y guiar a una persona hacia contenidos relevantes del sitio web.

Por último, incluso en el campo de la medicina, el aprendizaje automático desempeña un papel enorme. Estos modelos se pueden entrenar para examinar imágenes médicas u otra información y luego buscar características de la enfermedad.

La importancia de la calidad de los datos en la seguridad del aprendizaje automático

Para sacar el máximo partido del aprendizaje automático, hay que proporcionarle datos de alta calidad. Piénsalo de este modo: el ML solo puede analizar y aprender de lo que tú le introduces, así que si los datos son erróneos, los conocimientos también lo serán. Esto es especialmente crítico para las empresas que utilizan el ML para apoyar la toma de decisiones. Sin datos de calidad, los modelos de ML pueden conducir a decisiones equivocadas.

Junto con la precisión, la seguridad del aprendizaje automático es también una parte vital de la calidad de los datos. La información sensible se debe preparar y proteger antes de introducirla en los modelos de ML. Algunas plataformas de ML, aunque potentes, tienen vulnerabilidades que podrían exponer los datos si no se gestionan con cuidado. En resumen, los datos de calidad deben ser precisos y seguros.

Cuatro tipos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático tiene tradicionalmente cuatro grandes subcategorías que se definen por la forma en que aprende la máquina:

• Los modelos de aprendizaje automático supervisado dependen en gran medida de "maestros", es decir, modelos que se entrenan con conjuntos de datos etiquetados, lo que les permite aprender y ser más precisos con el tiempo. Por ejemplo, si quieres enseñar al algoritmo a identificar gatos, tendrás que alimentarlo con fotos de gatos y otras cosas, todas etiquetadas por humanos.

• El aprendizaje automático no supervisado busca patrones y elementos comunes en los datos. A su vez, este aprendizaje automático puede encontrar similitudes y tendencias que los humanos no buscan explícitamente.

• El aprendizaje automático semisupervisado se sitúa entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. En este caso, el modelo se entrena con una pequeña cantidad de datos etiquetados y muchos datos sin etiquetar. Esta forma de aprender es beneficiosa cuando hay muchos datos sin etiquetar y resulta demasiado difícil (o caro) etiquetarlos todos.

• En el aprendizaje automático por refuerzo, un algoritmo aprende nuevas tareas interactuando con un entorno dinámico. Aquí se le recompensa por las acciones correctas, que se esfuerza por maximizar, y se le castiga por las incorrectas. Este tipo de aprendizaje automático se utiliza ampliamente en ciberseguridad, ya que permite detectar más ciberataques.

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Casos de uso del aprendizaje automático en ciberseguridad

Dado que la ciberseguridad es un entorno realmente vertiginoso en el que las amenazas, las tecnologías y las normativas evolucionan constantemente, lo que resulta útil es la agilidad del aprendizaje automático.

Los modelos basados en ML pueden procesar grandes cantidades de datos y, por tanto, detectar rápidamente incidentes críticos. Esto significa que el aprendizaje automático permite a las organizaciones detectar varios tipos de amenazas, como el malware, las infracciones de políticas o las amenazas internas, mediante la supervisión constante de la red en busca de anomalías. Esto es así porque los algoritmos basados en ML aprenden a identificar, por ejemplo, nuevos archivos o actividades maliciosos basándose en los atributos y comportamientos del malware detectado previamente.

Además, el uso del aprendizaje automático demuestra ser un buen método para filtrar la bandeja de entrada de tu empresa de correos electrónicos no solicitados, no deseados e infectados con virus, que pueden contener adjuntos perniciosos como malware o ransomware. Por ejemplo, el modelo de aprendizaje automático utilizado por Gmail no solo criba el spam, sino que también genera nuevas reglas basadas en lo que ha aprendido en el pasado. Los métodos de ML, junto con las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, también pueden detectar dominios de phishing al recopilar las características y rasgos de los dominios de phishing que distinguen a los dominios legítimos.

Por último, el aprendizaje automático puede contribuir significativamente a la detección y prevención del fraude online. Mediante el uso de algoritmos de ML, las empresas pueden identificar actividades sospechosas en los datos transaccionales. Estos algoritmos están entrenados para reconocer los procesos de pago normales y señalar los sospechosos. Además, los motores basados en ML pueden entrenarse para detectar cuándo los ciberdelincuentes cambian de táctica, ya que se reciclan automáticamente para reconocer un nuevo patrón de fraude.

Estos ejemplos ilustran solo algunos casos de uso del aprendizaje automático en ciberseguridad. Pero hay muchos otros, como la gestión de vulnerabilidades, que pueden tener un gran impacto en la ciberseguridad empresarial.

Entonces, ¿se trata de IA, aprendizaje automático o aprendizaje profundo?

Con frecuencia, estos términos —inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo (AD)— se utilizan indistintamente. Ya hemos definido el aprendizaje automático, así que ahora vamos a ver cómo se relaciona con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.

La inteligencia artificial, en sentido amplio, es un conjunto de tecnologías que permiten a los ordenadores realizar varias tareas avanzadas de forma similar a como resuelven problemas los humanos. Esto convierte al aprendizaje automático en un subcampo de la inteligencia artificial.

A su vez, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Imita la estructura y las funciones del cerebro humano. Estos sistemas utilizan redes neuronales artificiales que funcionan como las neuronas del cerebro. Estas neuronas, también llamadas nodos, se utilizan en chatbots o vehículos autónomos.

Diferencia entre aprendizaje automático, inteligencia artificial, aprendizaje profundo y ciberseguridad

Aunque el aprendizaje automático plantea algunos retos cuando se aplica a la ciberseguridad (por ejemplo, la dificultad de recopilar grandes cantidades de muestras de determinados programas maliciosos para que la máquina ML aprenda de ellas), sigue siendo el enfoque y el término más utilizado para describir las aplicaciones de IA en este sector.

En los casos en que el aprendizaje superficial (o el aprendizaje automático tradicional) se queda corto, se debe utilizar el aprendizaje profundo. Por ejemplo, cuando se trata de datos muy complejos, como imágenes y texto no estructurado, o cuando hay que tener en cuenta dependencias temporales.

El futuro del aprendizaje automático en ciberseguridad

En el clima actual, lleno de herramientas de IA, es fácil ver cómo esta tecnología puede llegar a ser mejor que nosotros, los humanos, en tareas específicas. Por suerte (o no), el aprendizaje automático no es la panacea de la ciberseguridad. Sin embargo, proporciona y seguirá proporcionando un gran apoyo a los equipos de ciberseguridad o de TI al reducir la carga que soportan.

Dado que muchos dispositivos (como teléfonos y portátiles) se conectan a diario a las redes de la empresa, es casi imposible que los equipos de TI controlen todos y cada uno de estos aparatos. Con la creación de perfiles de dispositivos basada en IA, puedes mejorar la toma de huellas dactilares de los dispositivos de punto final y comprender mejor el tipo y la cantidad de puntos finales que se conectan a tu red. De esta forma podrás crear reglas de segmentación eficaces e impedir que se conecten dispositivos no deseados (incluidos, potencialmente, agentes malintencionados).

Además, emplear el aprendizaje automático puede mejorar tu ciberseguridad al ayudar a tu equipo de TI a desarrollar recomendaciones de políticas para dispositivos de seguridad como cortafuegos. En este caso, el aprendizaje automático aprende qué dispositivos están conectados a la red y qué constituye un comportamiento normal de los dispositivos. A su vez, los sistemas basados en ML pueden hacer sugerencias específicas automáticamente, en lugar de que tu equipo navegue manualmente por diferentes listas de control de acceso conflictivas para cada dispositivo y segmento de red.

Y así, la integración de la inteligencia artificial en la seguridad, en particular a través del aprendizaje automático, puede mejorar significativamente la forma en que su marco de ciberseguridad se adapta al cambiante panorama de TI. Con más dispositivos y amenazas online cada día, los recursos humanos disponibles para hacerles frente son cada vez más escasos. En un entorno así, el aprendizaje automático puede ayudar a resolver diversas situaciones y escenarios complicados de ciberseguridad a gran escala, manteniendo una vigilancia constante las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Retos del aprendizaje automático en ciberseguridad

Al igual que en la vida, las cosas que más valor nos aportan conllevan sus propios retos. Al fin y al cabo, no puedes esperar grandes resultados sin esforzarte. Lo mismo ocurre con el uso del aprendizaje automático en ciberseguridad. Puede ser increíblemente potente, pero para sacarle el máximo partido hay que sortear algunos obstáculos en el camino. Así pues, estos son retos a los que podrías enfrentarte al aplicar el ML a la seguridad de los datos:

• Adaptación a las amenazas: Las ciberamenazas son cada vez más intrincadas y complejas, lo que exige que los modelos ML se sometan a un reciclaje continuo para identificar nuevas vulnerabilidades de forma eficaz. Esta adaptación continua es esencial para garantizar que los sistemas de seguridad de ML sigan siendo capaces de contrarrestar las últimas tácticas empleadas por los hackers.

• Ataques de adversarios (envenenamiento ML): Al manipular los datos de entrada o introducir datos engañosos, los atacantes pueden comprometer la eficacia de un modelo ML, reduciendo así la fiabilidad del sistema y poniendo en peligro las operaciones al dificultar la identificación precisa de actividades maliciosas.

• Problemas operativos: Integrar el aprendizaje automático en un marco de ciberseguridad establecido no siempre es sencillo. Hay que tener en cuenta algunos retos, como la complejidad del proceso de implantación, el riesgo de falsos positivos que pueden aumentar la carga de trabajo de los analistas, los requisitos de cumplimiento normativo y la disponibilidad limitada de profesionales cualificados tanto en ML como en ciberseguridad.

¿Cómo utiliza NordPass el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático ofrece una amplia gama de aplicaciones para las empresas, desde su aplicación a la ciberseguridad hasta la simple mejora de la satisfacción del cliente. Como la inteligencia artificial sigue siendo noticia, es probable que veamos aún más casos de uso en el futuro. Sin embargo, el aprendizaje automático en la seguridad informática será una de las áreas clave que seguirá evolucionando.

NordPass es una de las empresas que utilizan el aprendizaje automático. Lo hacemos para ofrecer más precisión y comodidad a nuestros clientes. Nuestro motor de autocompletado se basa en gran medida en el aprendizaje automático para clasificar con precisión el campo que debe rellenar en un sitio web o una aplicación, independientemente de si se trata de un formulario de registro, de tarjeta de crédito o de información personal. ¿Recuerdas las redes neuronales artificiales? ¡Se ha entrenado utilizando exactamente esas!

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