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Un malware impulsado por Inteligencia Artificial es ahora capaz de adaptarse a la infraestructura objetivo, modificando su código y comportamiento durante el ataque. Y no es necesaria la intervención humana para realizar estos cambios. La IA está cambiando profundamente los ciberataques. Malware, bots, phishing, ransomware... todo tipo de amenazas pueden ser mejoradas por la IA, permitiendo a los atacantes dirigirse a sus víctimas con costes reducidos al mismo tiempo que aumentan el alcance y la gravedad de los ataques. Con la IA, se incrementa la práctica de la ingeniería social, se facilitan las intrusiones en los sistemas informáticos y se aceleran los ataques.
Sin embargo, según una investigación realizada por Gartner, sólo el 24% de los sistemas de ciberseguridad de las empresas están realmente preparados para hacer frente a los riesgos relacionados con la IA. Ahora está claro que los humanos por sí solos no son capaces de responder a los ataques alimentados por la IA. Para contrarrestarlos, las plataformas XDR también están empezando a utilizar la IA. A través de algoritmos de aprendizaje automático, la IA aumenta las capacidades de detección y respuesta para todo tipo de ciberataques, incluso los más impredecibles.
Algoritmos de aprendizaje automático y profundo en plataformas XDR
El aprendizaje automático ha adquirido un valor incalculable dentro de una plataforma XDR para hacer frente a los ciberataques generados por IA. Basándose en datos preexistentes, el algoritmo de Machine Learning aprende tareas para realizarlas automáticamente, como la detección de archivos maliciosos. Gracias al aprendizaje automático, las plataformas XDR son ahora capaces de analizar grandes cantidades de datos muy rápidamente y detectar patrones inusuales o anomalías que podrían ser amenazas potenciales.
Sin embargo, los algoritmos tradicionales de Machine Learning han sido ampliamente superados por las capacidades de las redes neuronales artificiales, y los fabricantes de plataformas XDR más avanzados tecnológicamente ya están utilizando Deep Learning para contrarrestar los ciberataques.
El Deep Learning es un conjunto de técnicas de Aprendizaje Automático basadas en redes neuronales profundas, capaces de realizar tareas complejas con tasas de éxito sin precedentes. Los asombrosos avances de los investigadores en Deep Learning han permitido a los ingenieros aplicar estas tecnologías en herramientas de Inteligencia Artificial que ahora pueden aprender continuamente, perfeccionarse y adaptarse de forma autónoma a entornos cambiantes, revolucionando la industria y más concretamente las plataformas de defensa informática. Los algoritmos de Deep Learning especializados en ciberseguridad analizan grandes cantidades de datos para detectar anomalías o patrones de actividad sospechosa. Gracias a su capacidad de adaptación autónoma, ahora son capaces de cambiar automáticamente para contrarrestar nuevas amenazas, haciendo que la detección y las respuestas a los ataques sean más efectivas. Es su mejor aliado para contrarrestar los ataques con IA.
Protección frente a amenazas hasta ahora indetectables
Cuando se trata de ciberseguridad, todo depende de la rapidez y precisión con que se detecten las amenazas en su infraestructura. Prevenir los ataques antes de que tengan la oportunidad de perjudicarle es crucial para su negocio.
Una plataforma XDR con IA es capaz de acceder y analizar más datos que una XDR tradicional. Una plataforma XDR con IA puede realizar análisis en todas las capas de su infraestructura, incluidas las que antes eran inaccesibles para sus analistas.
Gracias a análisis estadísticos avanzados y Machine Learning, la IA analiza sus registros y compara las actividades actuales en su infraestructura para detectar cualquier acción inusual en todas sus infraestructuras: sus servidores, estaciones de trabajo, red, etc. Además, mientras que un XDR tradicional se limita a detectar únicamente archivos maliciosos conocidos, un XDR potenciado por IA con Next Generation Antivirus (NGAV) puede detectar archivos maliciosos desconocidos.
¿Cómo funciona? Su plataforma XDR está equipada con sensores físicos o de software que se instalan en los equipos de su infraestructura. Estos sensores supervisan las actividades y eventos de su infraestructura para detectar posibles ciberataques. Existen diferentes tipos de sensores: de red, de comportamiento, de contenido y de seguridad. Todos estos sensores monitorizan continuamente y están preentrenados para reconocer cualquier anomalía en los datos que recogen. Si se detecta una anomalía, los sensores envían inmediatamente la información al XDR. En los XDR más potentes, la información se envía a un datalake que alimenta algoritmos de Deep Learning, estudiando estos comportamientos, y detectando finalmente cualquier posible amenaza.
Análisis de IA para acelerar la respuesta a los ataques
Durante un ciberataque, un ransomware paraliza más de 500 dispositivos por minuto. Para contrarrestar ataques tan graves, sus respuestas deben estar automatizadas y respaldadas por IA. El principal reto es automatizar la respuesta y facilitar el trabajo de los equipos SOC con un XDR, y agilizar sus procesos.
Para responder más rápidamente a los ataques, los modelos especializados de aprendizaje profundo de su XDR proporcionan a sus equipos información de contexto y les ayudan a analizar todos los datos, actividades y eventos de su infraestructura de TI. Se ha demostrado que el gran número de alertas que sus analistas tienen que supervisar y procesar es uno de los principales problemas que ralentizan las operaciones durante los ataques. Acelerar el procesamiento de estas alertas significa reducir considerablemente el tiempo de respuesta a los ciberataques.
Además, al realizar análisis más rápidos que un humano, la IA es capaz de predecir futuros ciberataques e identificar sus mecanismos para determinar su origen. Pero las capacidades de un XDR con IA van ahora incluso más allá en términos de análisis, ya que un XDR también puede priorizar automáticamente las alertas, para que sus equipos puedan centrarse inmediatamente en las más críticas.
Además de esto, Gartner recomienda utilizar un SOAR para ser más eficaz en sus respuestas a los ataques. Un SOAR se integra en su XDR y orquesta todas sus soluciones de seguridad durante un ciberataque, para que no tenga que ocuparse de cada una por separado. Cuando se combina con la IA, el SOAR se hace cargo de una parte del trabajo de sus analistas, activando la remediación según los playbooks o automatizando sus tareas más repetitivas. Tareas como crear y rellenar tickets que solían ralentizar las remediaciones a cargo de sus equipos.
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