Para explicar la importancia de la implementación en las empresas, Alestra publicó el White Paper “Inteligencia artificial y ciberseguridad”.
Con el auge del trabajo remoto y la digitalización, cada vez más dispositivos están conectados a Internet. En este panorama digital, las vías de ciberataque crecen exponencialmente y la cantidad de amenazas se estiman en miles de millones al año.
Con miles de amenazas por día, las tareas de prevención y contención de ataques son virtualmente imposibles de realizarse, al menos por humanos. Ante esto, la solución está en la Inteligencia Artificial (IA): una tecnología que, con su capacidad de aprendizaje y operación autónoma, logra brindar una protección inmediata de datos y procesos ante los retos de ciberseguridad de hoy en día.
No ha sido un cambio veloz; según datos de IBM, en 2021, en Latinoamérica tan solo el 20% de las empresas han empezado a implementar la IA. Esta adopción lenta es igual a través del mundo; con la excepción de China, que tiene un índice de uso de IA por arriba del 50%.
La IA se define como una simulación de la inteligencia humana en sistemas computacionales. Específicamente, busca emular los métodos de aprendizaje humano para una operación autónoma con la mínima intervención de las personas.
Detrás de su funcionamiento, hay algoritmos inteligentes programados para que en su misma operación detecten patrones y generen aprendizajes que mejoren su rendimiento y, en el caso de la ciberseguridad, su defensa contra ataques emergentes.
Una implementación de IA acorta o hasta elimina tiempos de investigación y acción ante riesgos por medio de dos posibles métodos: Machine Learning, algoritmos que logran cumplir con tareas fuera de su programación inicial por medio de datos históricos y aprendizaje obtenido en su misma operación. En materia de seguridad, pueden detectar anomalías y áreas de riesgo en una empresa para prevenir ataques.
El otro método, Deep Learning, se basa en algoritmos que más allá de identificar patrones buscan emular las conexiones neuronales humanas para poder visualizar y responder a cambios drásticos en menor tiempo. De haber una disrupción mayor, pueden seguir operando y generando soluciones.
En términos de ciberseguridad, un avance como la IA es de doble uso: puede ser utilizada para defender o para atacar. Es tanto un riesgo como una oportunidad.
Su uso como arma se vuelve cada vez más común debido a que la barrera de costo para acceder a esta tecnología es cada vez más baja. Al tener el conocimiento para programar una IA de ataque los ciberdelincuentes pueden orquestar ataques más sofisticados, precisos, rápidos y efectivos contra las medidas de defensa de una empresa.
Las tecnologías de ciberseguridad basadas en IA deben ser lo suficientemente robustas y avanzadas para anticiparse a posibles ataques. Son sistemas automatizados, pero diseñados por humanos y por ende se necesita seguimiento, monitoreo y un grado de control sobre estas herramientas para garantizar su eficacia.
Al asemejarse al conocimiento y aprendizaje humano, la IA funge como un colaborador más de la empresa. Tal como se entrena y supervisa a un empleado para que cumpla con sus objetivos, debe ser igual con la Inteligencia Artificial. Para asegurar su funcionamiento se deben seguir estrictos lineamientos como:
Control total de implementación y cambios en los algoritmos, así como del personal asignado para realizarlos. De tratarse de un programa open-source, los registros históricos deben estar actualizados para modificarlos o revertirlos de ser necesario.
Procurar que todos los programas que un algoritmo de IA utilice sean seguros. De igual manera, las librerías de datos que se utilizan para la implementación de algoritmos deben contar con estrictas medidas de seguridad y mantenerse actualizadas.
Apegarse a la ley de privacidad de clientes y proteger sus datos a toda costa, monitorear cambios de parámetros y procedimientos de entrenamiento
Si se utiliza el machine learning deben llevarse a cabo múltiples pruebas a escala para verificar la seguridad y resiliencia de un sistema de IA antes de lanzarlo, utilizar métodos que aumenten la reproducibilidad y fiabilidad de un sistema de IA, recurrir a auditorías meticulosas en el caso de ser víctimas de un ataque, esto para obtener toda la información necesaria en cuestiones legales y técnicas.
La necesidad por sistemas de ciberseguridad es latente. Entre más dispositivos conectados se tengan, mayores serán las vías de ataque.
Muchas organizaciones están eligiendo a la Inteligencia Artificial para reforzar su ciberseguridad por sus grandes beneficios y costos bajos.
Para garantizar el éxito de un programa de IA es necesario llevar a cabo cambios culturales y organizacionales que faciliten los cambios tecnológicos, captar y capacitar talento de programación, llevarlo a escala y monitorear su aprendizaje, elaborar e implementar pruebas piloto para evaluar las capacidades de aprendizaje de un programa de IA.
Cambio de paradigma
La implementación de cambios tecnológicos es un proceso sencillo si se realiza correctamente como en los procesos y la cultura, ya que dentro de una empresa los colaboradores deberán estar conscientes que se avecinan grandes cambios. La confianza y el liderazgo ante el diseño e implementación de estos proyectos es vital.
La urgencia para obtener los recursos, herramientas, conocimiento y liderazgo necesarios para cumplir con una transformación digital es una de las metas principales de las empresas.
Para asegurar el éxito de este proceso, es importante aliarse con personal capacitado en materia tecnológica para así tomar el camino de transformación digital adecuado y optimizado que cada empresa necesita específicamente.
Con la ayuda de proveedores de soluciones en IA, una organización no solo tiene a su disposición las opciones de hardware y software para la implementación de estos sistemas, sino el conocimiento y experiencia para generar soluciones en torno a ciberseguridad, adecuándolos a las amenazas específicas que enfrenta la empresa.
Al contar con un aliado enfocado en transformación digital obtienes, entre otras cosas, la automatización de los procesos para una protección extensa, confianza de un resultado positivo, capacidad de implementar un sistema en cualquier plataforma como nubes públicas y privadas como sistemas en premisa.