Cómo la IA revoluciona la detección de amenazas

No te va a sorprender que te diga que los ciberataques no paran de crecer: son cada vez más numerosos, más sofisticados y afectan a más sectores. Y justo cuando más dependemos de la tecnología en nuestras empresas y en nuestra vida diaria, los riesgos digitales también se multiplican. 

Pero hay una parte positiva que no siempre se ve: la inteligencia artificial (IA) está trabajando, muchas veces en segundo plano, para ayudarnos a detectar amenazas antes de que causen daño. En este artículo, te cuento cómo el aprendizaje automático (o machine learning, ML), una rama de la IA, está marcando un antes y un después en la forma en que protegemos nuestros sistemas. 

La importancia del aprendizaje automático para la detección de amenazas

Seguro que lo primero que te viene a la cabeza cuando piensas en IA es ChatGPT o asistentes virtuales, pero la inteligencia artificial lleva con nosotros desde los años 60 y abarca mucho más: desde coches autónomos hasta reconocimiento de voz, pasando por la visión artificial o los famosos bots conversacionales. 

Ahora bien, uno de los grandes retos a los que nos enfrentamos los que defendemos la ciberseguridad es la facilidad con la que se pueden lanzar ataques masivos con pequeñas variaciones. Da igual que se trate de virus, gusanos o correos de phishing: cambian de aspecto constantemente, lo que hace casi imposible identificarlos solo por su “cara”. 

Ahí es donde el machine learning marca la diferencia. En lugar de fijarse en cómo es una amenaza, se centra en cómo se comporta. Y eso nos da una gran ventaja a la hora de detectar ataques que, de otro modo, pasarían desapercibidos.  

Las limitaciones de la detección tradicional de amenazas 

El análisis manual no es sostenible

Cuando empecé en el mundo de la informática (y de eso ya hace años), los antivirus funcionaban con un sistema muy básico: las firmas.  

Los analistas recogían muestras reales de virus, las estudiaban a fondo y creaban una especie de “huella digital” para que el antivirus pudiera detectarlos y bloquearlos al intentar descargarlos o ejecutarlos. Pero claro, lo que al principio eran unos pocos virus nuevos a la semana, pasaron a ser cientos… y luego miles. Como te puedes imaginar, ese método no daba abasto. 

Ahora bien, no tires tu antivirus por la ventana: que haya amenazas más modernas no quiere decir que las antiguas hayan desaparecido. Por eso, lo ideal es tener un enfoque por capas, con herramientas que se complementen y trabajen juntas. 

Las nuevas amenazas evolucionan más rápido de lo que se puede actualizar

Otro problema con las detecciones basadas en firmas o reglas escritas a mano es el retraso que hay entre que aparece una amenaza nueva y que el sistema es capaz de reconocerla. Si tu antivirus solo se actualiza una vez al día o cada ciertas horas, hay una ventana de tiempo en la que estás vendido frente a amenazas recientes. 

En este sentido, uno de los grandes avances en la protección de dispositivos fue la llegada del EDR (Endpoint Detection and Response). Este sistema monitoriza todo lo que pasa en el equipo (procesos, archivos, registros) y genera un historial completo. Gracias a eso, los modelos de machine learning (ML) pueden detectar comportamientos sospechosos en tiempo real y ayudarte a frenar ataques. 

¿Cómo mejora la IA la detección de amenazas en ciberseguridad? 

Para entender el potencial del machine learning en la detección de amenazas, lo mejor es ver cómo funciona. Básicamente, se parte de una gran cantidad de datos de registro (cuantos más, mejor) donde se etiquetan los casos peligrosos como “malos” y los seguros como “buenos”. 

Con esa información, el modelo de ML aprende a identificar patrones y se vuelve muy eficaz a la hora de detectar nuevos registros que comparten características con los que ya se sabe que son maliciosos. Y a diferencia de nosotros, los humanos, estos modelos no se quedan en lo superficial: analizan miles de factores a la vez, los ponderan y son capaces de detectar conexiones o anomalías que, de otro modo, se nos pasarían por alto. 

Hay tres grandes tipos de machine learning: 

• Aprendizaje supervisado, en el que el modelo se entrena con datos ya etiquetados como buenos o malos, como te explicaba antes.
• Aprendizaje no supervisado, donde el sistema detecta patrones por sí solo sin que nadie le diga qué es bueno o malo.
• Aprendizaje por refuerzo, en el que el modelo va aprendiendo sobre la marcha, recibiendo “recompensas” cuando acierta, lo que le anima a seguir mejorando su capacidad para detectar amenazas. 

Conforme aparecen nuevas variantes de ataques, estos modelos pueden ajustarse para volverse aún más precisos. 

A veces, estos sistemas de ML se ejecutan directamente en el propio dispositivo o equipo donde se generan los datos. Otras veces, todo se procesa en la nube, que tiene mucha más potencia de cálculo y se puede actualizar con mayor rapidez.  

Y en muchas ocasiones, se combinan ambos enfoques. Algo así como: “Este archivo que acabas de descargar tiene un comportamiento un poco raro… No lo tengo claro. Lo voy a subir a la nube para que mis colegas de IA más potentes lo analicen a fondo”. 

Gracias a esto, ya no solo se analiza si un archivo “parece” malo por su aspecto, sino también cómo se comporta. Y ahí es donde la IA realmente marca la diferencia. 

Desafíos en la detección de amenazas con IA

Como pasa con cualquier tecnología, ningún sistema de aprendizaje automático es perfecto, y en el caso de la detección de amenazas con IA, los principales retos son los famosos falsos positivos. Ocurre cuando el sistema detecta algo como peligroso cuando, en realidad, no lo es. Esto puede llevar a bloquear procesos totalmente legítimos y hacer perder tiempo al equipo de IT o seguridad, que tiene que revisar y corregir la situación a mano. 

Por otro lado, están los falsos negativos, que son aún más preocupantes: el sistema no detecta algo que sí era malicioso. Es decir, se le escapa una amenaza real, lo cual, como te puedes imaginar, puede tener consecuencias bastante serias. 

Ejemplos reales de cómo se usa el machine learning para detectar amenazas 

Como ya he comentado, la detección de amenazas con IA está cada vez más presente en todos los rincones de la ciberseguridad. Está integrada en muchos servicios y soluciones, ayudándonos a quienes estamos del lado de la defensa… muchas veces sin que ni siquiera lo notemos. 

Análisis de sentimientos con ChatGPT & Co.

Y últimamente, una aplicación muy interesante de la IA en ciberseguridad es el uso de IA Generativa (como Copilot o ChatGPT) para analizar el lenguaje de correos electrónicos y mensajes. Aquí ya no se trata solo de detectar si un enlace es peligroso, sino de entender el tono, la intención y el contexto del mensaje. 

Piensa en esto: si un atacante quiere engañarte para que cambies el número de cuenta de una factura, probablemente no lo hará en un solo correo. Lo más habitual es que intente ganarse tu confianza con varios mensajes antes. Ese tipo de señales solo se detectan si el sistema es capaz de leer entre líneas, no solo buscar enlaces sospechosos. 

Análisis del tráfico de red

Uno de los ejemplos más claros es el análisis del tráfico de red. Aquí se procesan una gran cantidad de datos en tiempo real para detectar comportamientos raros o señales que se salen de lo normal. Aunque la mayoría del tráfico web hoy en día va cifrado con TLS (dentro del protocolo HTTPS), todavía se pueden analizar muchos metadatos que dan pistas sobre si algo puede ser un ataque. 

Autenticación y protección de la identidad

Ya hablamos antes de la protección de endpoints, pero otro campo en el que el aprendizaje automático marca la diferencia es en la autenticación y protección de la identidad.  

Todos los grandes proveedores de servicios en la nube tienen sus propias plataformas de gestión de identidad. Si usas Microsoft 365, por ejemplo, esa plataforma es Entra ID. Solo para que te hagas una idea, recibe más de 7.000 intentos de ataques por contraseña por segundo. Sí, por segundo. Y aun así, gracias al aprendizaje automático, bloquea a los malos y deja pasar a los usuarios legítimos sin que tú te des cuenta. 

Gestión de la superficie expuesta a ataques

Otro ejemplo interesante es el llamado Attack Surface Management. Muchas veces hay servicios mal configurados o sin parches que dejan la puerta abierta a los ciberdelincuentes. Identificar esos puntos débiles y, sobre todo, saber cuáles hay que tapar primero, es una tarea ideal para sistemas de IA que analizan riesgos y prioridades en tiempo real. 

Inteligencia contra amenazas de Microsoft

De la misma forma que pasamos de los antivirus clásicos basados en firmas a las soluciones modernas tipo EDR con aprendizaje automático, Microsoft ha desarrollado un sistema llamado Threat Intelligence Tracking via Dynamic Networks (TITAN). Suena a peli de ciencia ficción, pero es real, y permite detectar amenazas complejas a gran escala. 

En lugar de que los analistas tengan que revisar uno por uno millones de direcciones IP, URLs y otros datos para ver si son peligrosos, lo que hacen ahora es usar modelos de machine learning (ML). Estos modelos son capaces de encontrar relaciones entre distintos elementos y detectar la infraestructura que usan los atacantes antes incluso de que les dé tiempo a ponerla en marcha.  

Threat Detection de Hornetsecurity 

En Hornetsecurity, llevamos muchos años usando IA y ML para detectar amenazas. Por ejemplo, nuestro servicio de Advanced Threat Protection analiza más de 500 elementos distintos de cada correo y archivo adjunto antes de que llegue a la bandeja de entrada del usuario. Gracias a eso, conseguimos detectar amenazas con un nivel de precisión altísimo. 

También usamos nuestro servicio de AI Recipient Validation, que ayuda a evitar que mandes correos por error a la persona equivocada.  

Más ejemplos de IA generativa en ciberseguridad

Además, la IA Generativa también está empezando a formar parte de los productos de ciberseguridad. Un buen ejemplo es Copilot for Security, de Microsoft. Es un complemento que permite a los analistas interactuar con incidentes de seguridad, datos sobre amenazas o políticas de protección usando simplemente lenguaje natural, como si estuvieran charlando. 

Así que no te extrañe si pronto empiezas a ver interfaz tipo chat en tus herramientas de seguridad, donde podrás consultar incidentes, revisar configuraciones o ajustar políticas de una forma mucho más intuitiva. 

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Anticípate a las ciberamenazas con detección inteligente basada en IA 

El machine learning está cambiando por completo las reglas del juego en ciberseguridad. Detecta amenazas más rápido, reduce los falsos positivos y permite adelantarse a los ataques antes de que ocurran. Por eso, hoy en día, la inteligencia artificial se ha convertido en una pieza clave para proteger cualquier negocio. 

La solución Advanced Threat Protection de Hornetsecurity usa el machine learning para que tu empresa esté siempre un paso por delante. 

• Detección y análisis de amenazas en tiempo real 
• Menos falsos positivos y respuestas más rápidas 
• Protección frente a ataques de día cero y amenazas persistentes (APT) 

¿Quieres ver cómo puede ayudarte el machine learning a reforzar la seguridad de tu empresa? ¡Solicitauna demo y descúbrelo! 

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Conclusión: El futuro de la detección de amenazas con inteligencia artificial 

Está claro: la IA y el machine learning han venido para quedarse en la ciberseguridad. Hoy en día hay tal cantidad de datos, alertas y conexiones entre eventos que es imposible que las personas, por sí solas, puedan gestionarlo todo. 

Además, no solo procesan más datos que nosotros, sino que lo hacen mucho más rápido. Y eso es clave, porque los ciberdelincuentes ya no tardan días o semanas en atacar: muchas veces pasan del primer acceso al control total de un sistema en apenas unas horas. Por eso, la velocidad de respuesta lo es todo. 

La solución Advanced Threat Protection de Hornetsecurity va un paso por delante. Es una protección completa para tu correo electrónico, el canal favorito de los atacantes, y está diseñada para detectar lo que otros dejan escapar. Así puedes estar tranquilo sabiendo que tu empresa está protegida frente al mayor vector de ataque actual: el correo electrónico.