Las aplicaciones IA están entrelazadas con una variedad de sistemas para automatizar, analizar y mejorar los procesos actuales. Los profesionales de la seguridad de CIBE lo usan para mejorar sus sistemas y productos, como analizar registros, predecir amenazas, estudiar códigos fuente, identificar vulnerabilidades e incluso explotar los puntos débiles. Los sistemas IA realizan varias tareas, como el examen de patrones, el estudios y la resolución de problemas. Por lo tanto, su impacto se ha dividido en áreas de: estudios instintivo (estudios instintivo o ML), procesamiento del jerigonza natural (PNL), imita el acento humana; Y visión por computadora, use cámaras como fuentes de información para realizar varias tareas.
«El reconocimiento de patrones permite que la detección de anomalías sea un caso de uso lógico. Mediante el uso de ML, las desviaciones se identifican en el comportamiento de un sistema, se registran posibles ataques y aquellos sistemas que no funcionan como deberían», dice Robert Calva, Automation GTM & Tech Leader Latin America de la compañía de tecnología Red Hat.
La detección de anomalías y patrones inusuales es un excelente ejemplo del examen de los patrones de ML. Este método, basado en estándares previamente establecidos, como red o registros, utiliza el descomposición estadístico para monitorear el comportamiento del sistema y activar alertas contra actividades extrañas. La IA y el ML clasifican estos patrones, asignan prioridades y evitan «fatiga alerta», proporcionando información para tomar decisiones más fundamentadas.
«La IA y el ML refuerzan la seguridad de los sistemas que anticipan los eventos. La inteligencia de las amenazas cibernéticas (CTI) recopila información sobre ataques y eventos de ciberseguridad para preparar el equipo frente a posibles ataques, ayudando a comprender mejor las amenazas actuales o emergentes», dice.
AI y ML son esencia para avisar las vulnerabilidades en el software, aliviando las tareas repetitivas, permitiendo que los equipos se centren en proyectos e innovaciones. Aunque la revisión del código es crucial, se puede optimizar con las pruebas de seguridad de la aplicación estática (SAST). que históricamente generó falsos positivos. AI y ML ayudan a mejorar la precisión del código fuente, la infraestructura y la configuración. Además, la IA se usa cada vez más para realizar pruebas de seguridad de aplicaciones dinámicas (Dast simulando el ataque de aplicación en la ejecución.
Las herramientas SAST han utilizado durante mucho tiempo el enfoque de «fuentes y sumideros» para escanear el código y rastrear el flujo de datos en rastreo de errores comunes, lo que a menudo genera falsos positivos que requieren nervio manual. AI y ML son efectos en este proceso al ilustrarse y comprender el contexto de los hallazgos, lo que reduce los falsos positivos y los negativos. De esta forma, los desarrolladores, con el apoyo de los asistentes a SAST y AI, pueden detectar errores antiguamente de enviarlos.
La revisión del código es un proceso extenso, y las pruebas no terminan posteriormente del expedición. Dast se usan para probar ataques comunes contra aplicaciones en la ejecución, pero requieren tiempo para familiarizarse. El heredero debe comprender los tipos de ataque, cómo replicarlos y automatizarlos. Recientemente, las herramientas de prueba DAST y de aplicación han incorporado IA y ML, directamente en sus plataformas o como complementos, optimizando el escaneo instintivo. Esto libera al personal y permite más tiempo y posibles para completar las pruebas de penetración, que requieren la intervención humana para identificar posibles vulnerabilidades.
Aunque la IA ayuda a eliminar los errores humanos, todavía es endeble. Un problema global es una configuración escaso o inapropiada. Además, es crucial entrenar y validar el maniquí de forma segura; De lo contrario, existe el peligro de crear un sistema incomprensible para los usuarios, generando una «caja negra» y un ciclo de vida del maniquí mal administrado.
Uno de los principales problemas de seguridad en la IA es el envenenamiento por datos. Al compilar datos para entrenar algoritmos AI y ML, los humanos pueden introducir sesgos, y los atacantes todavía pueden manipular estos conjuntos de datos, afectando la calidad y la seguridad de los sistemas. Como la IA es generalizada, el entrenamiento en su seguridad, especialmente en IA y ML, se queda detrás. Muchas personas fuera de la tecnología no entienden cómo funcionan estos sistemas, lo que puede empeorar si carecen de transparencia.
A medida que dependemos más de AI y ML para proteger los sistemas, su uso se volverá «esencial». Los atacantes todavía usarán IA y ML para sus ataques, por lo que los defensores deben implementar estos sistemas para proteger a sus organizaciones. Es crucial que los estudiantes y profesionales, tanto nuevos como los veteranos, adquieran conocimientos básicos en IA, y las empresas deben comenzar a explorar cómo integrar la IA y ML en sus productos, sistemas y seguridad.
