¿Qué es la ciberseguridad nativa de IA?
La capacidad de la IA para manejar análisis de datos a gran escala e implementar recomendaciones del mundo real la convierte en una herramienta potencialmente crucial para la ciberseguridad, particularmente en el contexto de equipos de seguridad sobrecargados y amenazas de seguridad internacionales cada vez mayores. Sin embargo, el simple hecho de incorporar la IA a las soluciones de seguridad preexistentes hace que sea difícil distinguir con precisión de qué se beneficiará su equipo de seguridad, y aún más difícil visualizar el potencial genuino de GenAI en el campo. Sin embargo, las herramientas de ciberseguridad basadas en IA permiten a los líderes de seguridad explorar el potencial por sí mismos.
Para evitar exageraciones de alto riesgo, comience con la seguridad básica de las aplicaciones que ya tiene a su disposición: a partir de ahí, identifique los problemas específicos que afectan a sus equipos. De esta manera, estará equipado con el marco correcto para profundizar en el potencial de GenAI, sin dejarse llevar por las exageraciones.
Este artículo brindará una descripción general de alto nivel de los enfoques de ciberseguridad nativos de IA y explicará cómo el enfoque abierto de Stellar CyberXDR Proporciona el siguiente paso.
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Cómo utilizan la IA los atacantes
Ver cómo se aprovecha la IA en las organizaciones puede brindar una cierta comprensión de cómo sus herramientas deben adaptarse para conservar una capa protectora alrededor de sus empleados, bases de datos y redes.
Uno de los usos más evidentes de la IA en la ciberseguridad es en el ámbito del phishing: mientras que antes las víctimas de ataques podían confiar en errores tipográficos y gramaticales para eliminar mensajes sospechosos, esta vía de defensa se ha ido eliminando en gran medida con el aumento. de LLM generativos disponibles públicamente, que ofrecen gramática y ortografía perfectas sin costo o a bajo costo. A su vez, la capacitación en concientización sobre seguridad está luchando contra una eficiencia más baja que nunca. Los modelos de IA también refuerzan las vías de ataque no conductuales, ya que pueden crear y editar código malicioso de manera eficiente.
A pesar de la capacidad de GenAI para hacer que los ataques sean más eficientes, también proporciona una vía para que los expertos en seguridad automaticen y democraticen tareas que antes requerían mucho tiempo.
¿Qué hace que la IA sea tan excelente para la seguridad?
En pocas palabras, la IA está en una posición única para ingerir y analizar cantidades masivas de datos. Consideremos el campo preexistente de la inteligencia sobre amenazas: con cientos de alertas por día, en software y servidores igualmente dispares y de gran alcance, alguna vez se pensó que era imposible mantener a una empresa al tanto de cambios tan rápidos. Esto se refleja en las estadísticas: en 2020, poco antes de la explosión pública de la IA, fue necesario un promedio de 34 días para que se implementen los parches críticos.
Ahora, sin embargo, la capacidad de la IA para ingerir cantidades tan grandes de datos otorga a las organizaciones un nuevo enfoque para la gestión de vulnerabilidades. Con una inteligencia de amenazas madura que se puede implementar automáticamente, se puede eliminar la histórica excesiva dependencia de la investigación manual, la clasificación y las defensas de refuerzo de la seguridad, y los analistas ya no necesitan dedicar tanto tiempo físicamente a revisar registros e instalar parches.
Cómo la IA está potenciando la seguridad sobre el terreno
Aprendizaje automático
Procesamiento natural del lenguaje
El procesamiento del lenguaje natural, otro componente vital de la IA, interpreta el lenguaje humano para optimizar la experiencia del analista en la ejecución de tareas y democratizar la toma de decisiones de seguridad entre los equipos. La PNL puede analizar texto de diversas fuentes, como informes de inteligencia de amenazas, redes sociales y foros, para extraer información relevante sobre amenazas potenciales. Esta capacidad permite a los analistas de seguridad comprender y responder rápidamente a las amenazas emergentes sin tener que examinar manualmente grandes cantidades de datos. Además, la PNL facilita una mejor comunicación y toma de decisiones entre los miembros del equipo al proporcionar información clara y procesable derivada de datos textuales complejos.
Data mining
Toma de decisiones automatizada
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Reduzca el tiempo de permanencia de semanas a segundos agregando información de todos los canales de su pila de seguridad: Stellar Cyber ofrece una gestión de datos inteligente que recopila estos datos en incidentes. Esto no solo reduce drásticamente las falsas alarmas, sino que además proporciona una plataforma para el crecimiento de la ciberseguridad nativa de la IA en la forma de nuestra plataforma de inteligencia sobre amenazas. Esto agrega toda la información de inteligencia sobre amenazas relevante a las amenazas detectadas, para identificar automáticamente una posible causa raíz.
Simultáneo a este proceso está el análisis continuo de Stellar Cyber de su propio panorama de seguridad. Al recopilar la telemetría y los datos de su pila de tecnología de seguridad existente, puede realizar mejoras iterativas en sus procesos actuales, lo que reduce la carga de los empleados a la hora de aprender a utilizar una nueva herramienta. Finalmente, junto con la capacidad de evaluar registros, alertas y autorizaciones en toda su pila tecnológica, Stellar puede responder a través de esos mismos canales, reduciendo drásticamente el tiempo medio de respuesta.
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