La IA mejora aún más la seguridad de sus redes
Los rápidos avances en la inteligencia artificial (IA) están transformando nuestras vidas tecnológicas de muchas formas, tanto conocidas como desconocidas. Y el ámbito de la seguridad de la red no es una excepción. El uso de la IA está cada vez más presente en los ciberataques, ya que los agentes maliciosos aprovechan la automatización inteligente para aumentar la velocidad, la gravedad y la sofisticación de los ataques.
Afortunadamente, la IA avanzada también se puede usar para ayudar a los equipos de seguridad de la red a contrarrestar las ciberamenazas actuales y las que surgirán en el futuro.
El futuro de la seguridad de la red y la IA
Estas son tres formas importantes en las que la IA está trazando el futuro de la seguridad de la red:
- Mejora de la toma de decisiones sobre seguridad
- Protección de red autónoma
- Unos equipos de seguridad que pueden trabajar de forma más eficiente
Mejora de la toma de decisiones sobre seguridad
En un contexto en el que la frecuencia, la gravedad y el grado de sofisticación de los ciberataques son cada vez mayores, la IA desempeña un papel importante a la hora de ayudar a identificar vulnerabilidades y optimizar las políticas de seguridad. En la actualidad, el modelado de amenazas es un proceso complejo, que requiere mucho tiempo y que, a menudo, implica cierto trabajo manual, lo que limita la capacidad de los equipos de seguridad para ir un paso por delante de los agentes maliciosos.
El uso de motores de IA avanzados para incorporar y analizar rápidamente enormes volúmenes de datos de actividad de la red permite un modelado mucho más rápido de las posibles amenazas, con lo que se obtiene una imagen clara de la superficie de ataque y se pueden recomendar acciones o políticas específicas para mejorar la estrategia de seguridad de una organización.
Aunque esta capacidad ya está bien asentada, los nuevos modelos de IA ofrecen interesantes posibilidades para mejorar aún más la toma de decisiones en materia de seguridad, entre las que se incluyen:
Recuperación aumentada adaptativa lingüística (LARA): LARA es un modelo emergente que ayuda a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) a comprender mejor el contexto de una interacción para clasificar la intención de forma más eficaz. Con aplicaciones claramente pensadas para los chatbots y otro tipo de conversaciones de varios turnos, también puede proporcionar a los equipos de seguridad una potente herramienta para evaluar la intención maliciosa.
Generación aumentada por recuperación (RAG): RAG es un prometedor modelo diseñado para mejorar los resultados de los LLM haciendo referencia a una fuente de información autoritativa o específica de un dominio, además de su conjunto de datos de entrenamiento. Esto puede generar resultados más precisos y relevantes, así como una mayor eficiencia.
Ambos modelos son muy prometedores a la hora de ayudar a los equipos de seguridad a abordar las vulnerabilidades más importantes con mayor rapidez.
Aunque hay muchas cosas que hacer para mejorar la seguridad de la red, es fundamental saber qué acciones deben tomarse de forma inmediata. Aparentemente, la IA puede desempeñar esa función de forma más rápida y eficaz que un equipo de expertos humanos, lo que permite a esos expertos tomar las decisiones correctas en este momento.
Protección de red autónoma
La aparición de la inteligencia artificial (IA) con agentes, que puede actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos concretos, transformará las funciones de seguridad esenciales. Las herramientas de IA con agentes, entrenadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con optimización para la seguridad de la red, pueden conseguir la confianza suficiente para realizar determinadas funciones sin intervención humana.
Por ejemplo, se puede entrenar un sistema de IA para que analice la actividad de la red en tiempo real para que genere la puntuación de riesgo de determinados comportamientos. Cuando esa puntuación alcance un nivel predeterminado, el sistema de IA actuará de forma autónoma para mitigar el riesgo, bloqueando el tráfico sospechoso e informando de la acción al equipo de seguridad.
Los equipos de seguridad pueden verse fácilmente sobrepasados ante unos ataques cada vez más rápidos y frenéticos. Para cuando los expertos humanos han terminado de analizar la actividad, los atacantes ya podrían haber robado los datos confidenciales y desaparecido hace tiempo.
Aunque la IA con agentes aún se tiene que perfeccionar, es muy prometedora en el ámbito de la seguridad de la red. La capacidad de reconocer de forma rápida y de responder de forma autónoma a una amenaza probablemente será cada vez más habitual en los próximos años.
Unos equipos de seguridad que pueden trabajar de forma más eficiente
La IA ya está mejorando la eficiencia de las operaciones de seguridad de la red de diversas formas importantes. Por ejemplo, los chatbots con IA pueden utilizarse para normalizar el lenguaje entre los propietarios de las aplicaciones y los equipos de seguridad, tendiendo un puente de comunicación clave entre dos grupos que hablan idiomas muy diferentes y mejorando la colaboración para reforzar la seguridad.
La IA evalúa los dispositivos de la red para determinar la función específica de cada uno de ellos, así como recomendar las políticas de seguridad y los esquemas de segmentación de red adecuados. De esta forma se reducen drásticamente las cargas de trabajo de los equipos de seguridad, al tiempo que se ayuda a garantizar que las configuraciones de seguridad óptimas se adapten a los contornos concretos del entorno.
A medida que las herramientas de IA siguen evolucionando, se irán viendo usos aún más sofisticados para mejorar la eficiencia operativa, haciendo que los profesionales de la seguridad cuenten con más tiempo para centrarse en tareas estratégicas más importantes.
Nuestro enfoque de la IA
Akamai ha adoptado un enfoque analizado al incorporar tecnologías de IA en nuestras soluciones para que marquen una diferencia real para los profesionales de la seguridad.
Por ejemplo, en el área de la microsegmentación, estamos utilizando la IA para automatizar el etiquetado de los elementos de red, identificar el papel de cada uno de ellos, recomendar políticas de seguridad adecuadas y permitir la "política de un solo clic". También implementamos la IA para realizar una minería de datos profunda para poder detectar posibles vulnerabilidades que, en caso contrario, pasarían desapercibidas.
Pero esto es solo el principio. Akamai continuará analizando la IA emergente y las tecnologías relacionadas para ofrecer las capacidades que nuestros clientes necesitan para reforzar su estrategia de seguridad.
La nueva cara de la seguridad
La IA está redefiniendo muchos aspectos de nuestras vidas, desde las compras online hasta la creación de contenidos y la expresión artística. Es por ello que no sea de extrañar que la IA desempeñe un papel cada vez más importante en la seguridad de las redes.
Las herramientas de IA avanzadas diseñadas para ayudar a protegerse frente a las amenazas que evolucionan rápidamente serán los pilares esenciales para las estrategias de protección de la red en los próximos años. La clave está en seleccionar las herramientas que complementen la experiencia humana de formas que mejoren drásticamente su estrategia de seguridad.
Sus adversarios ya están usando todas las posibilidades de la IA para detectar y aprovechar las vulnerabilidades de su infraestructura. Ha llegado el momento de empezar a protegerse contra los ataques de IA para el futuro.
Más información
Consulte nuestra página del producto o póngase en contacto con un experto de Akamai para descubrir cómo Akamai Guardicore Segmentation utiliza la IA para acelerar los resultados de Zero Trust.
