Com es pot utilitzar la IA generativa en la ciberseguretat?

Introducció

La IA generativa (sistemes d'intel·ligència artificial capaços de crear contingut o prediccions noves) està emergint com una força transformadora en ciberseguretat. Eines com el GPT-4 d'OpenAI han demostrat la capacitat d'analitzar dades complexes i generar text semblant al dels humans, cosa que permet nous enfocaments per defensar-se contra les amenaces cibernètiques. Els professionals de la ciberseguretat i els responsables de la presa de decisions empresarials de totes les indústries estan explorant com la IA generativa pot enfortir les defenses contra els atacs en evolució. Des de les finances i la sanitat fins al comerç minorista i el govern, les organitzacions de tots els sectors s'enfronten a sofisticats intents de phishing, programari maliciós i altres amenaces que la IA generativa podria ajudar a contrarestar. En aquest document tècnic, examinem com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat , destacant les aplicacions del món real, les possibilitats futures i les consideracions importants per a la seva adopció.

La IA generativa es diferencia de la IA analítica tradicional no només detectant patrons, sinó també creant contingut, ja sigui simulant atacs per entrenar defenses o produint explicacions en llenguatge natural per a dades de seguretat complexes. Aquesta doble capacitat la converteix en una arma de doble tall: ofereix noves i potents eines defensives, però els actors d'amenaces també la poden explotar. Les seccions següents exploren una àmplia gamma de casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat, des de l'automatització de la detecció de phishing fins a la millora de la resposta a incidents. També discutim els beneficis que prometen aquestes innovacions en IA, juntament amb els riscos (com ara "al·lucinacions" de la IA o l'ús indegut dels adversaris) que les organitzacions han de gestionar. Finalment, proporcionem coneixements pràctics per ajudar les empreses a avaluar i integrar responsablement la IA generativa en les seves estratègies de ciberseguretat.

IA generativa en ciberseguretat: una visió general

La IA generativa en ciberseguretat fa referència a models d'IA, sovint models de llenguatge grans o altres xarxes neuronals, que poden generar informació, recomanacions, codi o fins i tot dades sintètiques per ajudar en tasques de seguretat. A diferència dels models purament predictius, la IA generativa pot simular escenaris i produir resultats llegibles per humans (per exemple, informes, alertes o fins i tot mostres de codi maliciós) basats en les seves dades d'entrenament. Aquesta capacitat s'està aprofitant per predir, detectar i respondre a les amenaces de maneres més dinàmiques que abans ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ). Per exemple, els models generatius poden analitzar registres extensos o repositoris d'intel·ligència d'amenaces i produir un resum concís o una acció recomanada, funcionant gairebé com un "assistent" d'IA per als equips de seguretat.

Les primeres implementacions de la IA generativa per a la ciberdefensa han demostrat ser prometedores. El 2023, Microsoft va introduir Security Copilot , un assistent basat en GPT-4 per a analistes de seguretat, per ajudar a identificar bretxes i filtrar els 65 bilions de senyals que Microsoft processa diàriament ( Microsoft Security Copilot és un nou assistent d'IA GPT-4 per a la ciberseguretat | The Verge ). Els analistes poden iniciar aquest sistema en llenguatge natural (per exemple, "Resumeix tots els incidents de seguretat de les últimes 24 hores" ), i el copilot produirà un resum narratiu útil. De la mateixa manera, la IA d'intel·ligència d'amenaces utilitza un model generatiu anomenat Gemini per permetre la cerca conversacional a través de la vasta base de dades d'intel·ligència d'amenaces de Google, analitzant ràpidament el codi sospitós i resumint les troballes per ajudar els caçadors de programari maliciós ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Aquests exemples il·lustren el potencial: la IA generativa pot digerir dades de ciberseguretat complexes i a gran escala i presentar informació en una forma accessible, accelerant la presa de decisions.

Alhora, la IA generativa pot crear contingut fals altament realista, cosa que és un avantatge per a la simulació i l'entrenament (i, malauradament, per als atacants que creen enginyeria social). A mesura que avancem cap a casos d'ús específics, veurem que la capacitat de la IA generativa per sintetitzar i analitzar informació sustenta les seves nombroses aplicacions de ciberseguretat. A continuació, aprofundim en casos d'ús clau, que abasten des de la prevenció de phishing fins al desenvolupament de programari segur, amb exemples de com s'aplica cadascun a totes les indústries.

Aplicacions clau de la IA generativa en ciberseguretat

Figura: Els casos d'ús clau per a la IA generativa en ciberseguretat inclouen copilots d'IA per a equips de seguretat, anàlisi de vulnerabilitats de codi, detecció adaptativa d'amenaces, simulació d'atacs de dia zero, seguretat biomètrica millorada i detecció de phishing ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ).

Detecció i prevenció de phishing

El phishing continua sent una de les amenaces cibernètiques més esteses, enganyant els usuaris perquè facin clic a enllaços maliciosos o divulguin credencials. La IA generativa s'està implementant tant per detectar intents de phishing com per reforçar la formació dels usuaris per evitar atacs reeixits. En el costat defensiu, els models d'IA poden analitzar el contingut dels correus electrònics i els comportaments dels remitents per detectar signes subtils de phishing que els filtres basats en regles podrien passar per alt. En aprendre de grans conjunts de dades de correus electrònics legítims versus fraudulents, un model generatiu pot marcar anomalies en el to, la redacció o el context que indiquen una estafa, fins i tot quan la gramàtica i l'ortografia ja no la revelen. De fet, els investigadors de Palo Alto Networks assenyalen que la IA generativa pot identificar "signes subtils de correus electrònics de phishing que d'altra manera podrien passar desapercebuts", ajudant les organitzacions a mantenir-se un pas per davant dels estafadors ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ).

Els equips de seguretat també utilitzen la IA generativa per simular atacs de phishing per a la formació i l'anàlisi. Per exemple, Ironscales va introduir una eina de simulació de phishing basada en GPT que genera automàticament correus electrònics de phishing falsos adaptats als empleats d'una organització ( Com es pot utilitzar la IA generativa en la ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Aquests correus electrònics creats per IA reflecteixen les últimes tàctiques d'atac, donant al personal una pràctica realista per detectar contingut de phishing. Aquesta formació personalitzada és crucial, ja que els mateixos atacants adopten la IA per crear esquers més convincents. Cal destacar que, si bé la IA generativa pot produir missatges de phishing molt refinats (s'han acabat els dies de l'anglès deficient fàcilment detectable), els defensors han descobert que la IA no és imbatible. El 2024, investigadors de seguretat d'IBM van dur a terme un experiment comparant els correus electrònics de phishing escrits per humans amb els generats per IA, i "sorprenentment, els correus electrònics generats per IA encara eren fàcils de detectar malgrat la seva gramàtica correcta" ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en la ciberseguretat [+ exemples] ). Això suggereix que la intuïció humana combinada amb la detecció assistida per IA encara pot reconèixer inconsistències subtils o senyals de metadades en estafes escrites per IA.

La IA generativa també ajuda a la defensa contra el phishing d'altres maneres. Els models es poden utilitzar per generar respostes automatitzades o filtres que proven els correus electrònics sospitosos. Per exemple, un sistema d'IA podria respondre a un correu electrònic amb certes consultes per verificar la legitimitat del remitent o utilitzar un LLM per analitzar els enllaços i els fitxers adjunts d'un correu electrònic en un sandbox, i després resumir qualsevol intenció maliciosa. La plataforma de seguretat Morpheus demostra el poder de la IA en aquest àmbit: utilitza models de PNL generatius per analitzar i classificar ràpidament els correus electrònics, i es va descobrir que millorava la detecció de correus electrònics de spear-phishing en un 21% en comparació amb les eines de seguretat tradicionals ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). Morpheus fins i tot perfila els patrons de comunicació dels usuaris per detectar comportaments inusuals (com ara un usuari que envia correus electrònics de sobte a moltes adreces externes), cosa que pot indicar que un compte compromès envia correus electrònics de phishing.

A la pràctica, les empreses de tots els sectors comencen a confiar en la IA per filtrar el correu electrònic i el trànsit web contra atacs d'enginyeria social. Les empreses financeres, per exemple, utilitzen la IA generativa per escanejar les comunicacions a la recerca d'intents de suplantació d'identitat que podrien conduir a frau electrònic, mentre que els proveïdors d'atenció mèdica implementen la IA per protegir les dades dels pacients de les infraccions relacionades amb el phishing. En generar escenaris de phishing realistes i identificar les característiques dels missatges maliciosos, la IA generativa afegeix una capa potent a les estratègies de prevenció del phishing. La conclusió: la IA pot ajudar a detectar i desactivar els atacs de phishing de manera més ràpida i precisa, fins i tot quan els atacants utilitzen la mateixa tecnologia per millorar el seu joc.

Detecció de programari maliciós i anàlisi d'amenaces

El programari maliciós modern està en constant evolució: els atacants generen noves variants o ofusquen codi per eludir les signatures antivirus. La IA generativa ofereix noves tècniques tant per detectar programari maliciós com per comprendre el seu comportament. Un enfocament és utilitzar la IA per generar "bessons malvats" de programari maliciós : els investigadors de seguretat poden introduir una mostra de programari maliciós coneguda en un model generatiu per crear moltes variants mutades d'aquest programari maliciós. En fer-ho, anticipen eficaçment els ajustos que podria fer un atacant. Aquestes variants generades per la IA es poden utilitzar per entrenar sistemes antivirus i de detecció d'intrusions, de manera que fins i tot les versions modificades del programari maliciós es reconeixen en estat salvatge ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). Aquesta estratègia proactiva ajuda a trencar el cicle en què els pirates informàtics alteren lleugerament el seu programari maliciós per evadir la detecció i els defensors han de lluitar per escriure noves signatures cada vegada. Com es va assenyalar en un podcast de la indústria, els experts en seguretat ara utilitzen la IA generativa per "simular el trànsit de xarxa i generar càrregues útils malicioses que imiten atacs sofisticats", posant a prova les seves defenses contra tota una família d'amenaces en lloc d'una sola instància. Aquesta detecció adaptativa d'amenaces significa que les eines de seguretat es tornen més resistents al programari maliciós polimòrfic que d'altra manera passaria desapercebut.

Més enllà de la detecció, la IA generativa ajuda en l'anàlisi de programari maliciós i l'enginyeria inversa , que tradicionalment són tasques intensives en mà d'obra per als analistes d'amenaces. Els models de llenguatge grans poden tenir la tasca d'examinar codi o scripts sospitosos i explicar en un llenguatge planer què pretén fer el codi. Un exemple del món real és VirusTotal Code Insight , una funció de VirusTotal de Google que aprofita un model d'IA generativa (Sec-PaLM de Google) per produir resums en llenguatge natural de codi potencialment maliciós ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). És essencialment "un tipus de ChatGPT dedicat a la codificació de seguretat", que actua com un analista de programari maliciós d'IA que treballa les 24 hores del dia, els 7 dies de la setmana, per ajudar els analistes humans a comprendre les amenaces ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). En lloc d'analitzar scripts o codi binari desconeguts, un membre de l'equip de seguretat pot obtenir una explicació immediata de la IA; per exemple, "Aquest script intenta descarregar un fitxer del servidor XYZ i després modificar la configuració del sistema, cosa que indica un comportament de programari maliciós". Això accelera dràsticament la resposta a incidents, ja que els analistes poden classificar i comprendre el nou programari maliciós més ràpidament que mai.

La IA generativa també s'utilitza per identificar programari maliciós en conjunts de dades massius . Els motors antivirus tradicionals escanegen els fitxers a la recerca de signatures conegudes, però un model generatiu pot avaluar les característiques d'un fitxer i fins i tot predir si és maliciós basant-se en patrons apresos. Analitzant els atributs de milers de milions de fitxers (maliciosos i benignes), una IA pot detectar intencions malicioses on no existeix cap signatura explícita. Per exemple, un model generatiu podria marcar un executable com a sospitós perquè el seu perfil de comportament "s'assembla" a una lleugera variació del ransomware que va veure durant l'entrenament, tot i que el binari és nou. Aquesta detecció basada en el comportament ajuda a contrarestar el programari maliciós nou o de dia zero. Segons sembla, la IA Threat Intelligence de Google (part de Chronicle/Mandiant) utilitza el seu model generatiu per analitzar codi potencialment maliciós i "ajudar de manera més eficient i eficaç els professionals de la seguretat a combatre el programari maliciós i altres tipus d'amenaces". ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ).

D'altra banda, hem de reconèixer que els atacants també poden utilitzar la IA generativa aquí, per crear automàticament programari maliciós que s'adapta. De fet, els experts en seguretat adverteixen que la IA generativa pot ajudar els ciberdelinqüents a desenvolupar programari maliciós que és més difícil de detectar ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ). Es pot instruir un model d'IA perquè transformi repetidament un programari maliciós (canviant-ne l'estructura d'arxius, els mètodes de xifratge, etc.) fins que evadeixi totes les comprovacions antivirus conegudes. Aquest ús adversari és una preocupació creixent (de vegades anomenat "programari maliciós basat en IA" o programari maliciós polimòrfic com a servei). Més endavant parlarem d'aquests riscos, però això subratlla que la IA generativa és una eina en aquest joc del gat i la rata que utilitzen tant els defensors com els atacants.

En general, la IA generativa millora la defensa contra programari maliciós permetent que els equips de seguretat pensin com un atacant , generant noves amenaces i solucions internament. Tant si es tracta de produir programari maliciós sintètic per millorar les taxes de detecció com d'utilitzar la IA per explicar i contenir programari maliciós real que es troba a les xarxes, aquestes tècniques s'apliquen a totes les indústries. Un banc pot utilitzar l'anàlisi de programari maliciós impulsada per la IA per analitzar ràpidament una macro sospitosa en un full de càlcul, mentre que una empresa de fabricació pot confiar en la IA per detectar programari maliciós dirigit a sistemes de control industrial. En augmentar l'anàlisi tradicional de programari maliciós amb IA generativa, les organitzacions poden respondre a les campanyes de programari maliciós de manera més ràpida i proactiva que abans.

Intel·ligència d'amenaces i automatització de l'anàlisi

Cada dia, les organitzacions són bombardejades amb dades d'intel·ligència sobre amenaces, des de canals d'indicadors de compromís (IOC) recentment descoberts fins a informes d'analistes sobre tàctiques emergents dels pirates informàtics. El repte per als equips de seguretat és filtrar aquest diluvi d'informació i extreure'n informació accionable. La IA generativa està demostrant ser inestimable per automatitzar l'anàlisi i el consum d'intel·ligència sobre amenaces . En lloc de llegir manualment desenes d'informes o entrades de bases de dades, els analistes poden utilitzar la IA per resumir i contextualitzar la intel·ligència sobre amenaces a velocitat de màquina.

d'intel·ligència d'amenaces de Google , que integra la IA generativa (el model Gemini) amb les dades d'amenaces de Google, com ara Mandiant i VirusTotal. Aquesta IA proporciona "cerca conversacional a través del vast repositori d'intel·ligència d'amenaces de Google" , permetent als usuaris fer preguntes naturals sobre les amenaces i obtenir respostes destil·lades ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Per exemple, un analista podria preguntar: "Hem vist algun programari maliciós relacionat amb el grup d'amenaces X dirigit a la nostra indústria?" i la IA extraurà informació rellevant, potser assenyalant "Sí, el grup d'amenaces X va estar vinculat a una campanya de phishing el mes passat utilitzant el programari maliciós Y" , juntament amb un resum del comportament d'aquest programari maliciós. Això redueix dràsticament el temps per recopilar informació que, d'altra manera, requeriria consultar diverses eines o llegir informes llargs.

La IA generativa també pot correlacionar i resumir les tendències d'amenaces . Pot revisar milers de publicacions de blogs de seguretat, notícies sobre violacions de seguretat i xerrades de la dark web i després generar un resum executiu de les "principals ciberamenaces d'aquesta setmana" per a una sessió informativa del CISO. Tradicionalment, aquest nivell d'anàlisi i informes requeria un esforç humà significatiu; ara un model ben ajustat el pot redactar en segons, i els humans només refinen el resultat. Empreses com ZeroFox han desenvolupat FoxGPT , una eina d'IA generativa dissenyada específicament per "accelerar l'anàlisi i el resum de la intel·ligència en grans conjunts de dades", incloent-hi contingut maliciós i dades de phishing ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). En automatitzar la feina pesada de llegir i creuar dades, la IA permet als equips d'intel·ligència d'amenaces centrar-se en la presa de decisions i la resposta.

Un altre cas d'ús és la caça d'amenaces conversacional . Imagineu-vos que un analista de seguretat interactua amb un assistent d'IA: "Mostra'm qualsevol signe d'exfiltració de dades en les últimes 48 hores" o "Quines són les principals vulnerabilitats noves que els atacants estan explotant aquesta setmana?". La IA pot interpretar la consulta, cercar registres interns o fonts d'intel·ligència externes i respondre amb una resposta clara o fins i tot una llista d'incidents rellevants. Això no és inversemblant: els sistemes moderns de gestió d'informació i esdeveniments de seguretat (SIEM) comencen a incorporar consultes en llenguatge natural. El conjunt de seguretat QRadar d'IBM, per exemple, afegirà funcions d'IA generativa el 2024 per permetre als analistes "fer [...] preguntes específiques sobre la ruta d'atac resumida" d'un incident i obtenir respostes detallades. També pot "interpretar i resumir intel·ligència d'amenaces altament rellevant" automàticament ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Essencialment, la IA generativa converteix muntanyes de dades tècniques en informació de la mida d'un xat sota demanda.

En totes les indústries, això té grans implicacions. Un proveïdor d'atenció mèdica pot utilitzar la IA per mantenir-se al dia dels darrers grups de ransomware que ataquen els hospitals, sense dedicar un analista a la investigació a temps complet. El SOC d'una empresa minorista pot resumir ràpidament les noves tàctiques de programari maliciós del TPV quan informa el personal d'IT de la botiga. I en el govern, on s'han de sintetitzar les dades d'amenaces de diverses agències, la IA pot produir informes unificats que destaquen els avisos clau. En automatitzar la recopilació i la interpretació d'intel·ligència d'amenaces , la IA generativa ajuda les organitzacions a reaccionar més ràpidament a les amenaces emergents i redueix el risc de passar per alt avisos crítics amagats entre el soroll.

Optimització del Centre d'Operacions de Seguretat (SOC)

Els Centres d'Operacions de Seguretat són coneguts per la fatiga d'alertes i un volum aclaparador de dades. Un analista típic del SOC pot examinar milers d'alertes i esdeveniments cada dia, investigant possibles incidents. La IA generativa actua com a multiplicador de força als SOC automatitzant el treball rutinari, proporcionant resums intel·ligents i fins i tot orquestrant algunes respostes. L'objectiu és optimitzar els fluxos de treball del SOC perquè els analistes humans puguin centrar-se en els problemes més crítics mentre el copilot de la IA s'encarrega de la resta.

Una aplicació important és l'ús de la IA generativa com a "copilot de l'analista" . El Security Copilot de Microsoft, esmentat anteriorment, exemplifica això: "està dissenyat per ajudar en la feina d'un analista de seguretat en lloc de substituir-lo", ajudant amb les investigacions i la generació d'incidents ( Microsoft Security Copilot és un nou assistent d'IA GPT-4 per a la ciberseguretat | The Verge ). A la pràctica, això significa que un analista pot introduir dades en brut (registres de tallafocs, una cronologia d'esdeveniments o una descripció d'un incident) i demanar a la IA que les analitzi o les resumeixi. El copilot podria generar una narrativa com ara: "Sembla que a les 2:35 AM, un inici de sessió sospitós des de la IP X va tenir èxit al servidor Y, seguit de transferències de dades inusuals, cosa que indica una possible violació d'aquest servidor". Aquest tipus de contextualització immediata és inestimable quan el temps és essencial.

Els copilots d'IA també ajuden a reduir la càrrega de triatge de nivell 1. Segons dades del sector, un equip de seguretat pot dedicar 15 hores a la setmana a classificar unes 22.000 alertes i falsos positius ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). Amb la IA generativa, moltes d'aquestes alertes es poden triar automàticament: la IA pot descartar les que són clarament benignes (amb el raonament donat) i destacar les que realment necessiten atenció, de vegades fins i tot suggerint la prioritat. De fet, la força de la IA generativa per comprendre el context significa que pot correlacionar creuadament alertes que poden semblar inofensives de manera aïllada, però que juntes indiquen un atac de diverses etapes. Això redueix la possibilitat de passar per alt un atac a causa de la "fatiga de l'alerta".

Els analistes del SOC també utilitzen el llenguatge natural amb la IA per accelerar la caça i les investigacions. La plataforma Purple AI "fer preguntes complexes de caça d'amenaces en anglès planer i obtenir respostes ràpides i precises" ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Un analista podria escriure: "Algun punt final s'ha comunicat amb el domini badguy123[.]com durant l'últim mes?" , i Purple AI cercarà als registres per respondre. Això estalvia a l'analista haver d'escriure consultes o scripts de bases de dades: la IA ho fa en secret. També significa que els analistes júnior poden gestionar tasques que abans requerien un enginyer experimentat amb coneixements de llenguatges de consulta, millorant eficaçment les habilitats de l'equip mitjançant l'assistència de la IA . De fet, els analistes informen que l'orientació de la IA generativa "augmenta les seves habilitats i competència" , ja que el personal júnior ara pot obtenir suport de codificació a la carta o consells d'anàlisi de la IA, reduint la dependència de demanar sempre ajuda als membres sèniors de l'equip ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ).

Una altra optimització del SOC és el resum i la documentació automatitzats d'incidents . Després de gestionar un incident, algú ha d'escriure l'informe, una tasca que molts troben tediosa. La IA generativa pot prendre les dades forenses (registres del sistema, anàlisi de programari maliciós, cronologia de les accions) i generar un primer esborrany de l'informe d'incidents. IBM està integrant aquesta capacitat a QRadar perquè amb "un sol clic" es pugui produir un resum de l'incident per a les diferents parts interessades (executius, equips de TI, etc.) ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Això no només estalvia temps, sinó que també garanteix que no es passi per alt res a l'informe, ja que la IA pot incloure tots els detalls rellevants de manera coherent. De la mateixa manera, per al compliment i l'auditoria, la IA pot omplir formularis o taules d'evidència basades en dades d'incidents.

Els resultats del món real són convincents. Els primers usuaris del SOAR (orquestració, automatització i resposta de seguretat) basat en IA de Swimlane informen d'enorme augment de productivitat: Global Data Systems, per exemple, va veure com el seu equip SecOps gestionava una càrrega de treball molt més gran; un director va dir que "el que faig avui amb 7 analistes probablement necessitaria 20 membres del personal sense" l'automatització basada en IA ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat ). En altres paraules, la IA al SOC pot multiplicar la capacitat . En totes les indústries, ja sigui una empresa tecnològica que s'ocupa d'alertes de seguretat al núvol o una planta de fabricació que supervisa sistemes OT, els equips del SOC poden obtenir una detecció i resposta més ràpides, menys incidents perduts i operacions més eficients adoptant assistents d'IA generativa. Es tracta de treballar de manera més intel·ligent: permetre que les màquines gestionin les tasques repetitives i amb moltes dades perquè els humans puguin aplicar la seva intuïció i experiència on més importa.

Gestió de vulnerabilitats i simulació d'amenaces

Identificar i gestionar les vulnerabilitats (debilitats del programari o dels sistemes que els atacants podrien explotar) és una funció bàsica de la ciberseguretat. La IA generativa millora la gestió de vulnerabilitats accelerant el descobriment, ajudant a prioritzar els pegats i fins i tot simulant atacs a aquestes vulnerabilitats per millorar la preparació. En essència, la IA ajuda les organitzacions a trobar i solucionar els forats de la seva armadura més ràpidament i proactivament les defenses abans que ho facin els atacants reals.

Una aplicació significativa és l'ús de la IA generativa per a la revisió automatitzada de codi i el descobriment de vulnerabilitats . Les bases de codi grans (especialment els sistemes antics) sovint alberguen defectes de seguretat que passen desapercebuts. Els models d'IA generativa es poden entrenar en pràctiques de codificació segures i patrons d'errors comuns, i després es poden alliberar en codi font o binaris compilats per trobar possibles vulnerabilitats. Per exemple, els investigadors de NVIDIA van desenvolupar un pipeline d'IA generativa que podia analitzar contenidors de programari antics i identificar vulnerabilitats "amb alta precisió, fins a 4 vegades més ràpid que els experts humans" ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). La IA essencialment va aprendre quin aspecte té el codi insegur i va poder escanejar programari de dècades d'antiguitat per marcar funcions i biblioteques de risc, accelerant enormement el procés normalment lent de l'auditoria manual de codi. Aquest tipus d'eina pot ser un canvi de joc per a indústries com les finances o el govern que depenen de bases de codi grans i antigues: la IA ajuda a modernitzar la seguretat desenterrant problemes que el personal pot trigar mesos o anys a trobar (si és que mai).

La IA generativa també ajuda en els fluxos de treball de gestió de vulnerabilitats processant els resultats de l'escaneig de vulnerabilitats i prioritzant-los. Eines com ExposureAI utilitzen la IA generativa per permetre als analistes consultar dades de vulnerabilitat en un llenguatge planer i obtenir respostes instantànies ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). ExposureAI pot "resumir la ruta d'atac completa en una narrativa" per a una vulnerabilitat crítica determinada, explicant com un atacant podria encadenar-la amb altres debilitats per comprometre un sistema. Fins i tot recomana accions per solucionar-ho i respon preguntes de seguiment sobre el risc. Això significa que quan s'anuncia una nova CVE (vulnerabilitats i exposicions comunes) crítica, un analista podria preguntar a la IA: "Algun dels nostres servidors està afectat per aquesta CVE i quin és el pitjor dels casos si no apliquem pegats?" i ​​rebre una avaluació clara extreta de les dades d'escaneig de la pròpia organització. En contextualitzar les vulnerabilitats (per exemple, aquesta està exposada a Internet i en un servidor d'alt valor, per la qual cosa és la màxima prioritat), la IA generativa ajuda els equips a aplicar pegats de manera intel·ligent amb recursos limitats.

A més de trobar i gestionar vulnerabilitats conegudes, la IA generativa contribueix a les proves de penetració i la simulació d'atacs , essencialment descobrint desconegudes o provant controls de seguretat. Les xarxes adversarials generatives (GAN), un tipus d'IA generativa, s'han utilitzat per crear dades sintètiques que imiten el trànsit de xarxa real o el comportament de l'usuari, que poden incloure patrons d'atac ocults. Un estudi del 2023 va suggerir l'ús de GAN per generar trànsit d'atac de dia zero realista per entrenar sistemes de detecció d'intrusions ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). En alimentar l'IDS amb escenaris d'atac creats per IA (que no corren el risc d'utilitzar programari maliciós real a les xarxes de producció), les organitzacions poden entrenar les seves defenses per reconèixer noves amenaces sense esperar a ser afectades per elles a la realitat. De la mateixa manera, la IA pot simular un atacant que sondeja un sistema, per exemple, provant automàticament diverses tècniques d'explotació en un entorn segur per veure si alguna té èxit. L'Agència de Projectes de Recerca Avançada de Defensa dels Estats Units (DARPA) hi veu potencial: el seu AI Cyber ​​Challenge del 2023 utilitza explícitament la IA generativa (com ara els grans models de llenguatge) per "trobar i solucionar automàticament vulnerabilitats en programari de codi obert" com a part d'una competició ( DARPA Aims to Develop AI, Autonomy Applications Warfighters Can Trust > US Department of Defense > Defense Department News ). Aquesta iniciativa subratlla que la IA no només ajuda a reparar forats coneguts; sinó que descobreix activament de nous i proposa solucions, una tasca tradicionalment limitada a investigadors de seguretat qualificats (i cars).

La IA generativa pot fins i tot crear honeypots intel·ligents i bessons digitals per a la defensa. Les startups estan desenvolupant sistemes d'esquer basats en IA que emulen de manera convincent servidors o dispositius reals. Com va explicar un CEO, la IA generativa pot "clonar sistemes digitals per imitar els reals i atraure els pirates informàtics" ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). Aquests honeypots generats per IA es comporten com l'entorn real (per exemple, un dispositiu IoT fals que envia telemetria normal), però existeixen únicament per atraure els atacants. Quan un atacant ataca l'esquer, la IA essencialment l'ha enganyat perquè reveli els seus mètodes, que els defensors poden estudiar i utilitzar per reforçar els sistemes reals. Aquest concepte, impulsat per la modelització generativa, proporciona una manera amb visió de futur de capgirar la truita contra els atacants , utilitzant l'engany millorat per la IA.

En totes les indústries, una gestió de vulnerabilitats més ràpida i intel·ligent significa menys infraccions. En les tecnologies de la informació sanitàries, per exemple, la IA podria detectar ràpidament una biblioteca obsoleta vulnerable en un dispositiu mèdic i sol·licitar una correcció del firmware abans que qualsevol atacant l'exploti. En la banca, la IA podria simular un atac intern a una nova aplicació per garantir que les dades dels clients es mantinguin segures en tots els escenaris. La IA generativa, doncs, actua com a microscopi i com a prova d'estrès per a la postura de seguretat de les organitzacions: il·lumina els defectes ocults i pressiona els sistemes de maneres imaginatives per garantir la resiliència.

Generació segura de codi i desenvolupament de programari

El talent de la IA generativa no es limita a detectar atacs, sinó que també s'estén a la creació de sistemes més segurs des del principi . En el desenvolupament de programari, els generadors de codi d'IA (com ara GitHub Copilot, OpenAI Codex, etc.) poden ajudar els desenvolupadors a escriure codi més ràpidament suggerint fragments de codi o fins i tot funcions senceres. L'angle de la ciberseguretat consisteix a garantir que aquests fragments de codi suggerits per la IA siguin segurs i utilitzar la IA per millorar les pràctiques de codificació.

D'una banda, la IA generativa pot actuar com a assistent de codificació que integra les millors pràctiques de seguretat . Els desenvolupadors poden activar una eina d'IA per "Generar una funció de restabliment de contrasenya a Python" i, idealment, obtenir un codi que no només sigui funcional, sinó que també segueixi unes pautes segures (per exemple, validació d'entrada adequada, registre, gestió d'errors sense filtrar informació, etc.). Aquest assistent, format en exemples extensos de codi segur, pot ajudar a reduir els errors humans que condueixen a vulnerabilitats. Per exemple, si un desenvolupador s'oblida de sanejar l'entrada de l'usuari (obrint la porta a la injecció SQL o problemes similars), una IA podria incloure-ho per defecte o avisar-lo. Algunes eines de codificació d'IA ara s'estan ajustant amb dades centrades en la seguretat per servir exactament per a aquest propòsit: essencialment, la IA combina la programació amb una consciència de seguretat .

Tanmateix, hi ha una altra cara de la moneda: la IA generativa pot introduir vulnerabilitats amb la mateixa facilitat si no es governa correctament. Com va assenyalar l'expert en seguretat de Sophos, Ben Verschaeren, l'ús d'IA generativa per a la codificació està "bé per a codi curt i verificable, però arriscat quan s'integra codi no controlat" en sistemes de producció. El risc és que una IA pugui produir codi lògicament correcte que no sigui segur de maneres que un no expert podria no notar. A més, els actors maliciosos podrien influir intencionadament en els models públics d'IA sembrant-los amb patrons de codi vulnerables (una forma d'enverinament de dades) de manera que la IA suggereixi codi insegur. La majoria dels desenvolupadors no són experts en seguretat , de manera que si una IA suggereix una solució convenient, podrien utilitzar-la a cegues, sense adonar-se que té un defecte ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). Aquesta preocupació és real; de fet, ara hi ha una llista dels 10 millors d'OWASP per a LLM (models de llenguatge gran) que descriu els riscos comuns com aquest en l'ús de la IA per a la codificació.

Per contrarestar aquests problemes, els experts suggereixen "combatre la IA generativa amb IA generativa" en l'àmbit de la codificació. A la pràctica, això significa utilitzar la IA per revisar i provar el codi que altres IA (o humans) han escrit. Una IA pot escanejar nous commits de codi molt més ràpid que un revisor de codi humà i marcar possibles vulnerabilitats o problemes lògics. Ja veiem eines emergents que s'integren en el cicle de vida del desenvolupament de programari: s'escriu el codi (potser amb ajuda de la IA), després un model generatiu entrenat en principis de codi segur el revisa i genera un informe de qualsevol problema (per exemple, ús de funcions obsoletes, comprovacions d'autenticació que falten, etc.). La investigació d'NVIDIA, esmentada anteriorment, que va aconseguir una detecció de vulnerabilitats 4 vegades més ràpida en el codi és un exemple d'aprofitament de la IA per a l'anàlisi segura de codi ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ).

A més, la IA generativa pot ajudar a crear configuracions i scripts segurs . Per exemple, si una empresa necessita desplegar una infraestructura de núvol segura, un enginyer podria demanar a una IA que generi els scripts de configuració (Infraestructura com a codi) amb controls de seguretat (com ara la segmentació de xarxa adequada, rols d'IAM amb privilegis mínims) integrats. La IA, havent estat entrenada en milers d'aquestes configuracions, pot produir una línia de base que l'enginyer després ajusta. Això accelera la configuració segura dels sistemes i redueix els errors de configuració, una font comuna d'incidents de seguretat al núvol.

Algunes organitzacions també aprofiten la IA generativa per mantenir una base de coneixement de patrons de codificació segurs. Si un desenvolupador no està segur de com implementar una determinada funció de manera segura, pot consultar una IA interna que ha après dels projectes anteriors i les directrius de seguretat de l'empresa. La IA pot retornar un enfocament recomanat o fins i tot un fragment de codi que s'alineï tant amb els requisits funcionals com amb els estàndards de seguretat de l'empresa. Aquest enfocament ha estat utilitzat per eines com l'automatització de qüestionaris de Secureframe , que extreu respostes de les polítiques i solucions anteriors d'una empresa per garantir respostes coherents i precises (essencialment generant documentació segura) ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). El concepte es tradueix en codificació: una IA que "recorda" com vau implementar alguna cosa de manera segura abans i us guia per tornar-ho a fer d'aquesta manera.

En resum, la IA generativa està influint en el desenvolupament de programari fent que l'assistència segura de codificació sigui més accessible . Les indústries que desenvolupen molt programari personalitzat (tecnologia, finances, defensa, etc.) es poden beneficiar de tenir copilots d'IA que no només acceleren la codificació, sinó que també actuen com a revisors de seguretat sempre vigilants. Quan es governen correctament, aquestes eines d'IA poden reduir la introducció de noves vulnerabilitats i ajudar els equips de desenvolupament a complir les millors pràctiques, fins i tot si l'equip no té un expert en seguretat involucrat en cada pas. El resultat és un programari més robust contra els atacs des del primer dia.

Suport de resposta a incidents

Quan es produeix un incident de ciberseguretat, ja sigui un brot de programari maliciós, una violació de dades o una interrupció del sistema a causa d'un atac, el temps és crític. La IA generativa s'utilitza cada cop més per ajudar els equips de resposta a incidents (RI) a contenir i solucionar incidents més ràpidament i amb més informació a mà. La idea és que la IA pugui assumir part de la càrrega d'investigació i documentació durant un incident, i fins i tot suggerir o automatitzar algunes accions de resposta.

Una funció clau de la IA en la IR és l'anàlisi i el resum d'incidents en temps real . Enmig d'un incident, els respondents poden necessitar respostes a preguntes com ara "Com ha entrat l'atacant?" , "Quins sistemes estan afectats?" i ​​"Quines dades podrien estar compromeses?" . La IA generativa pot analitzar registres, alertes i dades forenses dels sistemes afectats i proporcionar ràpidament informació. Per exemple, Microsoft Security Copilot permet a un respondent d'incidents introduir diverses proves (fitxers, URL, registres d'esdeveniments) i demanar una cronologia o un resum ( Microsoft Security Copilot és un nou assistent d'IA GPT-4 per a la ciberseguretat | The Verge ). La IA pot respondre amb: "La violació probablement va començar amb un correu electrònic de phishing a l'usuari JohnDoe a les 10:53 GMT que contenia programari maliciós X. Un cop executat, el programari maliciós va crear una porta del darrere que es va utilitzar dos dies després per moure's lateralment al servidor de finances, on va recopilar dades". Tenir aquesta imatge coherent en minuts en lloc d'hores permet a l'equip prendre decisions informades (com ara quins sistemes aïllar) molt més ràpidament.

La IA generativa també pot suggerir accions de contenció i remediació . Per exemple, si un punt final està infectat per ransomware, una eina d'IA podria generar un script o un conjunt d'instruccions per aïllar aquesta màquina, desactivar determinats comptes i bloquejar les IP malicioses conegudes al tallafocs, essencialment una execució de manual. Palo Alto Networks assenyala que la IA generativa és capaç de "generar accions o scripts adequats en funció de la naturalesa de l'incident" , automatitzant els passos inicials de resposta ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ). En un escenari on l'equip de seguretat està desbordat (per exemple, un atac generalitzat a centenars de dispositius), la IA podria fins i tot executar directament algunes d'aquestes accions en condicions preaprovades, actuant com un respondedor júnior que treballa incansablement. Per exemple, un agent d'IA podria restablir automàticament les credencials que consideri compromeses o posar en quarantena els hosts que mostren activitat maliciosa que coincideixin amb el perfil de l'incident.

Durant la resposta a incidents, la comunicació és vital, tant dins de l'equip com amb les parts interessades. La IA generativa pot ajudar redactant informes d'actualització d'incidents o informes sobre la marxa . En lloc que un enginyer ature la seva resolució de problemes per escriure una actualització per correu electrònic, podria demanar a la IA: "Resumeixi el que ha passat en aquest incident fins ara per informar els executius". La IA, després d'haver ingerit les dades de l'incident, pot produir un resum concís: "A les 15:00, els atacants han accedit a 2 comptes d'usuari i 5 servidors. Les dades afectades inclouen registres de clients a la base de dades X. Mesures de contenció: l'accés VPN per als comptes compromesos s'ha revocat i els servidors s'han aïllat. Passos següents: escanejar qualsevol mecanisme de persistència". El responent pot verificar o modificar ràpidament això i enviar-ho, garantint que les parts interessades estiguin informades amb informació precisa i actualitzada.

Un cop s'hagi assentat la pols, normalment hi ha un informe detallat de l'incident per preparar i les lliçons apreses per recopilar. Aquesta és una altra àrea on el suport de la IA brilla. Pot revisar totes les dades de l'incident i generar un informe posterior a l'incident que cobreixi la causa arrel, la cronologia, l'impacte i les recomanacions. IBM, per exemple, està integrant la IA generativa per crear "resums senzills de casos i incidents de seguretat que es poden compartir amb les parts interessades" amb només prémer un botó ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). En optimitzar els informes posteriors a l'acció, les organitzacions poden implementar millores més ràpidament i també tenir una millor documentació per a fins de compliment normatiu.

Un ús innovador i amb visió de futur són les simulacions d'incidents basades en IA . De manera similar a com es podria fer un simulacre d'incendi, algunes empreses utilitzen IA generativa per executar escenaris d'incidents "què passaria si". La IA podria simular com es podria propagar un ransomware donada la disposició de la xarxa, o com una persona amb informació privilegiada podria exfiltrar dades i, a continuació, puntuar l'eficàcia dels plans de resposta actuals. Això ajuda els equips a preparar i refinar els manuals abans que es produeixi un incident real. És com tenir un assessor de resposta a incidents en constant millora que posa a prova constantment la vostra preparació.

En indústries d'alt risc com les finances o la salut, on el temps d'inactivitat o la pèrdua de dades a causa d'incidents és especialment costós, aquestes capacitats de resposta a incidents impulsades per la IA són molt atractives. Un hospital que pateix un incident cibernètic no es pot permetre interrupcions prolongades del sistema: una IA que ajuda ràpidament a contenir-lo podria literalment salvar vides. De la mateixa manera, una institució financera pot utilitzar la IA per gestionar el triatge inicial d'una sospita d'intrusió fraudulenta a les 3 del matí, de manera que quan els humans de guàrdia estiguin en línia, ja s'hagi fet molta feina preparatòria (tancar la sessió dels comptes afectats, bloquejar transaccions, etc.). En augmentar els equips de resposta a incidents amb IA generativa , les organitzacions poden reduir significativament els temps de resposta i millorar la minuciositat de la seva gestió, mitigant en última instància els danys causats pels incidents cibernètics.

Analítica del comportament i detecció d'anomalies

Molts ciberatacs es poden detectar observant quan alguna cosa es desvia del comportament "normal", ja sigui un compte d'usuari que descarrega una quantitat inusual de dades o un dispositiu de xarxa que es comunica de sobte amb un host desconegut. La IA generativa ofereix tècniques avançades per a l'anàlisi del comportament i la detecció d'anomalies , aprenent els patrons normals dels usuaris i els sistemes i després alertant quan alguna cosa sembla estranya.

La detecció d'anomalies tradicional sovint utilitza llindars estadístics o aprenentatge automàtic simple en mètriques específiques (pics d'ús de la CPU, inici de sessió a hores estranyes, etc.). La IA generativa pot anar més enllà creant perfils de comportament més matisats. Per exemple, un model d'IA pot ingerir els inicis de sessió, els patrons d'accés a fitxers i els hàbits de correu electrònic d'un empleat al llarg del temps i formar una comprensió multidimensional de la "normalitat" d'aquest usuari. Si aquest compte més tard fa alguna cosa dràsticament fora de la seva norma (com iniciar sessió des d'un nou país i accedir a un munt de fitxers de recursos humans a mitjanit), la IA detectaria una desviació no només en una mètrica, sinó en un patró de comportament complet que no s'ajusta al perfil de l'usuari. En termes tècnics, els models generatius (com ara els autocodificadors o els models de seqüència) poden modelar com és la "normalitat" i després generar un rang de comportament esperat. Quan la realitat cau fora d'aquest rang, es marca com una anomalia ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ).

Una implementació pràctica és en la monitorització del trànsit de xarxa . Segons una enquesta del 2024, el 54% de les organitzacions dels EUA van citar la monitorització del trànsit de xarxa com un dels principals casos d'ús de la IA en ciberseguretat ( Amèrica del Nord: principals casos d'ús de la IA en ciberseguretat a tot el món 2024 ). La IA generativa pot aprendre els patrons de comunicació normals de la xarxa d'una empresa: quins servidors solen comunicar-se entre si, quins volums de dades es mouen durant l'horari comercial en comparació amb la nit, etc. Si un atacant comença a exfiltrar dades d'un servidor, fins i tot lentament per evitar la detecció, un sistema basat en IA podria notar que "el servidor A mai envia 500 MB de dades a les 2 del matí a una IP externa" i emetre una alerta. Com que la IA no només utilitza regles estàtiques, sinó un model en evolució del comportament de la xarxa, pot detectar anomalies subtils que les regles estàtiques (com ara "alerta si les dades > X MB") poden passar per alt o marcar erròniament. Aquesta naturalesa adaptativa és el que fa que la detecció d'anomalies impulsada per IA sigui potent en entorns com ara xarxes de transaccions bancàries, infraestructura al núvol o flotes de dispositius IoT, on definir regles fixes per a normal vs anormal és extremadament complex.

La IA generativa també ajuda amb l'anàlisi del comportament dels usuaris (UBA) , que és clau per detectar amenaces internes o comptes compromesos. En generar una línia de base de cada usuari o entitat, la IA pot detectar coses com l'ús indegut de credencials. Per exemple, si en Bob de comptabilitat comença a consultar de sobte la base de dades de clients (cosa que no havia fet mai abans), el model d'IA del comportament d'en Bob ho marcarà com a inusual. Potser no es tracta de programari maliciós, sinó que podria ser un cas de robatori i ús de les credencials d'en Bob per part d'un atacant, o que en Bob investigui on no hauria de fer-ho. Sigui com sigui, l'equip de seguretat rep un avís previ per investigar. Aquests sistemes UBA basats en IA existeixen en diversos productes de seguretat, i les tècniques de modelització generativa augmenten la seva precisió i redueixen les falses alarmes tenint en compte el context (potser en Bob està en un projecte especial, etc., que la IA de vegades pot inferir a partir d'altres dades).

En l'àmbit de la gestió d'identitats i accessos, la detecció de deepfakes és una necessitat creixent: la IA generativa pot crear veus i vídeos sintètics que enganyen la seguretat biomètrica. Curiosament, la IA generativa també pot ajudar a detectar aquests deepfakes analitzant artefactes subtils en àudio o vídeo que són difícils de notar per als humans. Vam veure un exemple amb Accenture, que utilitzava IA generativa per simular innombrables expressions facials i condicions per entrenar els seus sistemes biomètrics per distingir usuaris reals dels deepfakes generats per IA. Durant cinc anys, aquest enfocament va ajudar Accenture a eliminar les contrasenyes del 90% dels seus sistemes (passant a la biometria i altres factors) i reduir els atacs en un 60% ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). Essencialment, van utilitzar la IA generativa per reforçar l'autenticació biomètrica, fent-la resistent contra els atacs generatius (una gran il·lustració de la IA lluitant contra la IA). Aquest tipus de modelització del comportament, en aquest cas reconèixer la diferència entre una cara humana viva i una sintetitzada per IA, és crucial, ja que confiem més en la IA en l'autenticació.

La detecció d'anomalies amb tecnologia d'IA generativa és aplicable a totes les indústries: en la sanitat, monitoritzant el comportament dels dispositius mèdics per detectar signes de pirateria informàtica; en les finances, observant els sistemes de negociació per detectar patrons irregulars que podrien indicar frau o manipulació algorítmica; en energia/serveis públics, observant els senyals del sistema de control per detectar signes d'intrusions. La combinació d' amplitud (examinant tots els aspectes del comportament) i profunditat (comprendre patrons complexos) que proporciona la IA generativa la converteix en una eina potent per detectar els indicadors d'un incident cibernètic, com ara "amagar-se en un paller". A mesura que les amenaces es tornen més furtives, amagant-se entre les operacions normals, aquesta capacitat de caracteritzar amb precisió la "normalitat" i cridar quan alguna cosa es desvia esdevé vital. La IA generativa, doncs, serveix com a sentinella incansable, que sempre aprèn i actualitza la seva definició de normalitat per mantenir-se al dia amb els canvis de l'entorn i alerta els equips de seguretat sobre anomalies que mereixen una inspecció més detallada.

Oportunitats i beneficis de la IA generativa en ciberseguretat

L'aplicació de la IA generativa en ciberseguretat ofereix una gran quantitat d' oportunitats i beneficis per a les organitzacions disposades a adoptar aquestes eines. A continuació, resumim els avantatges clau que fan de la IA generativa una addició atractiva als programes de ciberseguretat:

• Detecció i resposta a les amenaces més ràpides: els sistemes d'IA generativa poden analitzar grans quantitats de dades en temps real i reconèixer les amenaces molt més ràpidament que l'anàlisi humana manual. Aquest avantatge de velocitat significa una detecció més primerenca dels atacs i una contenció més ràpida dels incidents. A la pràctica, la monitorització de seguretat impulsada per la IA pot detectar amenaces que els humans trigarien molt més a correlacionar. En respondre als incidents amb rapidesa (o fins i tot executar les respostes inicials de manera autònoma), les organitzacions poden reduir dràsticament el temps de permanència dels atacants a les seves xarxes, minimitzant els danys.

• Millora de la precisió i la cobertura d'amenaces: Com que aprenen contínuament de les noves dades, els models generatius es poden adaptar a les amenaces en evolució i detectar signes més subtils d'activitat maliciosa. Això condueix a una millora de la precisió de detecció (menys falsos negatius i falsos positius) en comparació amb les regles estàtiques. Per exemple, una IA que ha après les característiques d'un correu electrònic de phishing o un comportament de programari maliciós pot identificar variants que no s'havien vist mai abans. El resultat és una cobertura més àmplia dels tipus d'amenaces, inclosos els nous atacs, que enforteixen la postura de seguretat general. Els equips de seguretat també obtenen informació detallada de l'anàlisi de la IA (per exemple, explicacions del comportament del programari maliciós), cosa que permet defenses més precises i dirigides ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ).

• Automatització de tasques repetitives: la IA generativa destaca per automatitzar tasques de seguretat rutinàries i laborioses, des de la revisió de registres i la compilació d'informes fins a l'escriptura de scripts de resposta a incidents. Aquesta automatització redueix la càrrega dels analistes humans , alliberant-los per centrar-se en l'estratègia d'alt nivell i la presa de decisions complexes ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ). La IA pot gestionar (o almenys fer un primer esborrany) tasques quotidianes però importants com l'escaneig de vulnerabilitats, l'auditoria de configuració, l'anàlisi de l'activitat dels usuaris i els informes de compliment. En gestionar aquestes tasques a velocitat de màquina, la IA no només millora l'eficiència, sinó que també redueix l'error humà (un factor important en les infraccions).

• Defensa i simulació proactives: la IA generativa permet a les organitzacions passar de la seguretat reactiva a la proactiva. A través de tècniques com la simulació d'atacs, la generació de dades sintètiques i la formació basada en escenaris, els defensors poden anticipar-se i preparar-se per a les amenaces abans que es materialitzin al món real. Els equips de seguretat poden simular ciberatacs (campanyes de phishing, brots de programari maliciós, DDoS, etc.) en entorns segurs per provar les seves respostes i apuntalar qualsevol debilitat. Aquesta formació contínua, sovint impossible de fer a fons només amb l'esforç humà, manté les defenses agudes i actualitzades. És similar a un "simulacre d'incendi" cibernètic: la IA pot llançar moltes amenaces hipotètiques a les vostres defenses perquè pugueu practicar i millorar.

• Augmentant l'expertesa humana (IA com a multiplicador de forces): la IA generativa actua com una analista júnior incansable, assessora i assistent en un sol lloc. Pot proporcionar als membres de l'equip amb menys experiència orientació i recomanacions que normalment s'esperen d'experts experimentats, democratitzant eficaçment l'expertesa de tot l'equip ( 6 casos d'ús per a la IA generativa en ciberseguretat [+ exemples] ). Això és especialment valuós donada l'escassetat de talent en ciberseguretat: la IA ajuda els equips més petits a fer més amb menys. Els analistes experimentats, en canvi, es beneficien de la IA gestionant el treball dur i posant a la llum informació no òbvia, que després poden validar i actuar. El resultat general és un equip de seguretat molt més productiu i capaç, amb la IA amplificant l'impacte de cada membre humà ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat ).

• Suport a la presa de decisions i informes millorats: En traduir les dades tècniques a informació en llenguatge natural, la IA generativa millora la comunicació i la presa de decisions. Els líders de seguretat obtenen una visibilitat més clara dels problemes a través dels resums generats per la IA i poden prendre decisions estratègiques informades sense necessitat d'analitzar dades en brut. De la mateixa manera, la comunicació interfuncional (amb executius, responsables de compliment normatiu, etc.) millora quan la IA prepara informes fàcils d'entendre sobre la postura de seguretat i els incidents ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Això no només genera confiança i alineació en assumptes de seguretat a nivell de lideratge, sinó que també ajuda a justificar les inversions i els canvis articulant clarament els riscos i les llacunes descobertes per la IA.

En combinació, aquests beneficis signifiquen que les organitzacions que aprofiten la IA generativa en ciberseguretat poden aconseguir una postura de seguretat més forta amb costos operatius potencialment més baixos. Poden respondre a amenaces que abans eren aclaparadores, cobrir buits que no es controlaven i millorar contínuament a través de bucles de retroalimentació impulsats per la IA. En definitiva, la IA generativa ofereix l'oportunitat d'avançar-se als adversaris combinant la velocitat, l'escala i la sofisticació dels atacs moderns amb defenses igualment sofisticades. Tal com va descobrir una enquesta, més de la meitat dels líders empresarials i cibernètics preveuen una detecció d'amenaces més ràpida i una major precisió mitjançant l'ús de la IA generativa ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( IA generativa en ciberseguretat: una revisió completa de LLM... ), un testimoni de l'optimisme al voltant dels beneficis d'aquestes tecnologies.

Riscos i reptes de l'ús de la IA generativa en la ciberseguretat

Tot i que les oportunitats són significatives, és fonamental abordar la IA generativa en ciberseguretat amb els ulls oberts als riscos i reptes que implica. Confiar cegament en la IA o fer-ne un mal ús pot introduir noves vulnerabilitats. A continuació, descrivim les principals preocupacions i inconvenients, juntament amb el context de cadascuna:

• Ús adversari per part dels ciberdelinqüents: Les mateixes capacitats generatives que ajuden els defensors poden empoderar els atacants. Els actors d'amenaces ja utilitzen la IA generativa per crear correus electrònics de phishing més convincents, crear personatges falsos i vídeos deepfake per a l'enginyeria social, desenvolupar programari maliciós polimòrfic que canvia constantment per evadir la detecció i fins i tot automatitzar aspectes de la pirateria informàtica ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ). Gairebé la meitat (46%) dels líders de ciberseguretat estan preocupats que la IA generativa porti a atacs adversaris més avançats ( Seguretat amb IA generativa: tendències, amenaces i estratègies de mitigació ). Aquesta "cursa armamentística per IA" significa que a mesura que els defensors adoptin la IA, els atacants no es quedaran gaire enrere (de fet, poden anar per davant en algunes àrees, utilitzant eines d'IA no regulades). Les organitzacions han d'estar preparades per a amenaces millorades per la IA que són més freqüents, sofisticades i difícils de rastrejar.

• Al·lucinacions i inexactituds de la IA: Els models d'IA generativa poden produir resultats plausibles però incorrectes o enganyosos , un fenomen conegut com a al·lucinació. En un context de seguretat, una IA pot analitzar un incident i concloure erròniament que una determinada vulnerabilitat n'ha estat la causa, o pot generar un script de remediació defectuós que no aconsegueix contenir un atac. Aquests errors poden ser perillosos si es prenen al peu de la lletra. Com adverteix NTT Data, "la IA generativa pot generar plausiblement contingut fals, i aquest fenomen s'anomena al·lucinacions... actualment és difícil eliminar-les completament" ( Riscos de seguretat de la IA generativa i les contramesures, i el seu impacte en la ciberseguretat | NTT DATA Group ). La dependència excessiva de la IA sense verificació podria conduir a esforços mal dirigits o a una falsa sensació de seguretat. Per exemple, una IA podria marcar falsament un sistema crític com a segur quan no ho és, o, per contra, desencadenar pànic "detectant" una bretxa que mai ha passat. La validació rigorosa dels resultats de la IA i tenir humans al circuit de les decisions crítiques és essencial per mitigar aquest risc.

• Falsos positius i negatius: En relació amb les al·lucinacions, si un model d'IA està mal entrenat o configurat, pot sobreinformar de l'activitat benigna com a maliciosa (falsos positius) o, pitjor encara, passar per alt amenaces reals (falsos negatius) ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat ). L'excés de falses alertes pot saturar els equips de seguretat i provocar fatiga d'alerta (desfent els guanys d'eficiència que la IA va prometre), mentre que les deteccions perdudes deixen l'organització exposada. Ajustar els models generatius per aconseguir l'equilibri adequat és un repte. Cada entorn és únic i és possible que una IA no funcioni de manera òptima immediatament des del primer moment. L'aprenentatge continu també és una arma de doble tall: si la IA aprèn dels comentaris esbiaixats o d'un entorn que canvia, la seva precisió pot fluctuar. Els equips de seguretat han de supervisar el rendiment de la IA i ajustar els llindars o proporcionar comentaris correctius als models. En contextos d'alt risc (com la detecció d'intrusos per a infraestructures crítiques), pot ser prudent executar suggeriments d'IA en paral·lel amb els sistemes existents durant un període, per garantir que s'alineïn i es complementin en lloc de conflictes.

• Privacitat i filtració de dades: els sistemes d'IA generativa sovint requereixen grans quantitats de dades per a l'entrenament i el funcionament. Si aquests models estan basats en el núvol o no estan correctament aïllats, hi ha el risc que es filtri informació sensible. Els usuaris poden introduir inadvertidament dades pròpies o dades personals a un servei d'IA (penseu en demanar a ChatGPT que resumeixi un informe d'incidents confidencial), i aquestes dades podrien formar part del coneixement del model. De fet, un estudi recent va trobar que el 55% de les entrades a les eines d'IA generativa contenien informació sensible o d'identificació personal , cosa que planteja greus preocupacions sobre la filtració de dades ( Seguretat de la IA generativa: tendències, amenaces i estratègies de mitigació ). A més, si una IA ha estat entrenada amb dades internes i es consulta de determinades maneres, podria enviar parts d'aquestes dades sensibles a una altra persona. Les organitzacions han d'implementar polítiques estrictes de tractament de dades (per exemple, utilitzar instàncies d'IA locals o privades per a material sensible) i educar els empleats sobre no enganxar informació secreta a eines d'IA públiques. Les regulacions de privacitat (RGPD, etc.) també entren en joc: l'ús de dades personals per entrenar la IA sense el consentiment o la protecció adequats podria infringir les lleis.

• Seguretat i manipulació de models: els mateixos models d'IA generativa poden convertir-se en objectius. Els adversaris poden intentar enverinar el model , alimentant dades malicioses o enganyoses durant la fase d'entrenament o reentrenament perquè la IA aprengui patrons incorrectes ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat ). Per exemple, un atacant pot enverinar subtilment dades d'intel·ligència d'amenaces perquè la IA no reconegui el programari maliciós de l'atacant com a maliciós. Una altra tàctica és la injecció ràpida o la manipulació de la sortida , on un atacant troba una manera d'emetre entrades a la IA que fan que es comporti de maneres no desitjades, potser ignorant les seves baranes de seguretat o revelant informació que no hauria de revelar (com ara indicacions o dades internes). A més, hi ha el risc d' evasió de models : els atacants creen entrades dissenyades específicament per enganyar la IA. Ho veiem en exemples adversaris: dades lleugerament pertorbades que un humà veu com a normals però que la IA classifica erròniament. Garantir que la cadena de subministrament d'IA sigui segura (integritat de les dades, control d'accés al model, proves de robustesa adversarials) és una part nova però necessària de la ciberseguretat a l'hora de desplegar aquestes eines ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ).

• Excés de dependència i erosió de les habilitats: Hi ha un risc menor que les organitzacions puguin dependre massa de la IA i deixar que les habilitats humanes s'atrofiïn. Si els analistes júniors confien cegament en els resultats de la IA, és possible que no desenvolupin el pensament crític i la intuïció necessaris per quan la IA no està disponible o és incorrecta. Un escenari a evitar és un equip de seguretat que té eines excel·lents però no té ni idea de com operar si aquestes eines fallen (similar a pilots que confien massa en el pilot automàtic). Els exercicis de formació regulars sense assistència d'IA i el foment de la mentalitat que la IA és un assistent, no un oracle infal·lible, són importants per mantenir els analistes humans alerta. Els humans han de seguir sent els màxims responsables de la presa de decisions, especialment per a judicis d'alt impacte.

• Reptes ètics i de compliment normatiu: L'ús de la IA en la ciberseguretat planteja qüestions ètiques i podria desencadenar problemes de compliment normatiu. Per exemple, si un sistema d'IA implica erròniament un empleat com a persona interna maliciosa a causa d'una anomalia, podria danyar injustament la reputació o la carrera d'aquesta persona. Les decisions preses per la IA poden ser opaques (el problema de la "caixa negra"), cosa que dificulta explicar als auditors o reguladors per què es van prendre certes accions. A mesura que el contingut generat per IA esdevé més prevalent, garantir la transparència i mantenir la responsabilitat és crucial. Els reguladors comencen a examinar la IA: la Llei d'IA de la UE, per exemple, imposarà requisits als sistemes d'IA d'"alt risc", i la IA en ciberseguretat podria entrar en aquesta categoria. Les empreses hauran de navegar per aquestes regulacions i possiblement adherir-se a estàndards com el Marc de gestió de riscos d'IA del NIST per utilitzar la IA generativa de manera responsable ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). El compliment també s'estén a les llicències: l'ús de models de codi obert o de tercers pot tenir termes que restringeixin certs usos o requereixin millores compartides.

En resum, la IA generativa no és una solució milagrosa : si no s'implementa amb cura, pot introduir noves debilitats fins i tot mentre en resol d'altres. Un estudi del Fòrum Econòmic Mundial del 2024 va destacar que aproximadament el 47% de les organitzacions citen els avenços en la IA generativa per part dels atacants com una preocupació principal, convertint-la en "l'impacte més preocupant de la IA generativa" en la ciberseguretat ( [PDF] Perspectives de la ciberseguretat global 2025 | Fòrum Econòmic Mundial ) ( IA generativa en ciberseguretat: una revisió completa de la LLM... ). Per tant, les organitzacions han d'adoptar un enfocament equilibrat: aprofitar els beneficis de la IA alhora que gestionen rigorosament aquests riscos mitjançant la governança, les proves i la supervisió humana. A continuació, parlarem de com aconseguir aquest equilibri a la pràctica.

Perspectiva de futur: el paper en evolució de la IA generativa en la ciberseguretat

De cara al futur, la IA generativa està a punt de convertir-se en una part integral de l'estratègia de ciberseguretat i, de la mateixa manera, en una eina que els ciberadversaris continuaran explotant. La dinàmica del gat i la rata s'accelerarà, amb la IA a banda i banda de la tanca. Aquí teniu algunes perspectives de futur sobre com la IA generativa podria donar forma a la ciberseguretat en els propers anys:

• La ciberdefensa augmentada per IA esdevé estàndard: El 2025 i més enllà, podem esperar que la majoria de les organitzacions mitjanes i grans hagin incorporat eines basades en IA a les seves operacions de seguretat. De la mateixa manera que els antivirus i els tallafocs són estàndard avui dia, els copilots d'IA i els sistemes de detecció d'anomalies poden convertir-se en components bàsics de les arquitectures de seguretat. És probable que aquestes eines s'especialitzin més, per exemple, models d'IA diferents ajustats per a la seguretat al núvol, per a la supervisió de dispositius IoT, per a la seguretat del codi de les aplicacions, etc., tot treballant conjuntament. Com assenyala una predicció, "el 2025, la IA generativa serà integral per a la ciberseguretat, permetent a les organitzacions defensar-se contra amenaces sofisticades i en evolució de manera proactiva" ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat ). La IA millorarà la detecció d'amenaces en temps real, automatitzarà moltes accions de resposta i ajudarà els equips de seguretat a gestionar volums de dades molt més grans del que podrien fer manualment.

• Aprenentatge i adaptació continus: els futurs sistemes d'IA generativa en ciberseguritat milloraran a l'hora d'aprendre sobre la marxa de nous incidents i intel·ligència d'amenaces, actualitzant la seva base de coneixement gairebé en temps real. Això podria conduir a defenses realment adaptatives: imagineu-vos una IA que s'assabenta d'una nova campanya de phishing que afecta una altra empresa al matí i que a la tarda ja ha ajustat els filtres de correu electrònic de la vostra empresa en resposta. Els serveis de seguretat d'IA basats en el núvol podrien facilitar aquest tipus d'aprenentatge col·lectiu, on la informació anonimitzada d'una organització beneficia tots els subscriptors (similar a la compartició d'intel·ligència d'amenaces, però automatitzada). Tanmateix, això requerirà una gestió acurada per evitar compartir informació sensible i per evitar que els atacants introdueixin dades incorrectes als models compartits.

• Convergència del talent en IA i ciberseguretat: El conjunt d'habilitats dels professionals de la ciberseguretat evolucionarà per incloure la competència en IA i ciència de dades. De la mateixa manera que els analistes d'avui aprenen llenguatges de consulta i scripts, els analistes de demà podrien ajustar regularment els models d'IA o escriure "manualitats" perquè la IA els executi. És possible que vegem nous rols com ara "Formador de seguretat d'IA" o "Enginyer de ciberseguretat d'IA" , persones especialitzades en adaptar eines d'IA a les necessitats d'una organització, validar el seu rendiment i garantir que funcionin de manera segura. D'altra banda, les consideracions de ciberseguretat influiran cada cop més en el desenvolupament de la IA. Els sistemes d'IA es construiran amb funcions de seguretat des de zero (arquitectura segura, detecció de manipulacions, registres d'auditoria per a les decisions d'IA, etc.), i els marcs per a una IA fiable (justa, explicable, robusta i segura) guiaran el seu desplegament en contextos crítics per a la seguretat.

• Atacs més sofisticats basats en IA: Malauradament, el panorama de les amenaces també evolucionarà amb la IA. Preveiem un ús més freqüent de la IA per descobrir vulnerabilitats de dia zero, per crear spear phishing altament dirigit (per exemple, la IA que rastreja les xarxes socials per crear un esquer perfectament adaptat) i per generar veus o vídeos deepfake convincents per eludir l'autenticació biomètrica o perpetrar frau. Podrien sorgir agents de pirateria informàtica automatitzats que puguin dur a terme de manera independent atacs de diverses etapes (reconeixement, explotació, moviment lateral, etc.) amb una mínima supervisió humana. Això pressionarà els defensors perquè també confiïn en la IA, essencialment automatització vs. automatització . Alguns atacs poden ocórrer a velocitat de màquina, com ara bots d'IA que intenten mil permutacions de correu electrònic de phishing per veure quina passa els filtres. Les defenses cibernètiques hauran de funcionar a una velocitat i flexibilitat similars per mantenir-se al dia ( Què és la IA generativa en ciberseguretat? - Palo Alto Networks ).

• Regulació i IA ètica en seguretat: A mesura que la IA s'integra profundament en les funcions de ciberseguretat, hi haurà un major escrutini i possiblement una regulació per garantir que aquests sistemes d'IA s'utilitzin de manera responsable. Podem esperar marcs i estàndards específics per a la IA en seguretat. Els governs podrien establir directrius de transparència, per exemple, exigir que les decisions de seguretat importants (com ara cancel·lar l'accés d'un empleat per sospita d'activitat maliciosa) no puguin ser preses per la IA sola sense revisió humana. També hi pot haver certificacions per a productes de seguretat d'IA, per assegurar als compradors que la IA ha estat avaluada pel que fa al biaix, la robustesa i la seguretat. A més, la cooperació internacional podria créixer al voltant de les amenaces cibernètiques relacionades amb la IA; per exemple, acords sobre la gestió de la desinformació creada per la IA o normes contra certes armes cibernètiques impulsades per la IA.

• Integració amb ecosistemes d'IA i TI més amplis: La IA generativa en ciberseguretat probablement s'integrarà amb altres sistemes d'IA i eines de gestió de TI. Per exemple, una IA que gestioni l'optimització de la xarxa podria treballar amb la IA de seguretat per garantir que els canvis no obrin escletxes legals. L'anàlisi empresarial basada en IA podria compartir dades amb les IA de seguretat per correlacionar anomalies (com una caiguda sobtada de les vendes amb un possible problema al lloc web a causa d'un atac). En essència, la IA no viurà en un silo, sinó que formarà part d'un teixit intel·ligent més ampli de les operacions d'una organització. Això obre oportunitats per a la gestió holística de riscos on les dades operatives, les dades d'amenaces i fins i tot les dades de seguretat física podrien ser combinades per la IA per donar una visió de 360 ​​graus de la postura de seguretat organitzativa.

A llarg termini, l'esperança és que la IA generativa ajudi a inclinar la balança a favor dels defensors. En gestionar l'escala i la complexitat dels entorns informàtics moderns, la IA pot fer que el ciberespai sigui més defensable. Tanmateix, és un viatge, i hi haurà dificultats a mesura que refinem aquestes tecnologies i aprenem a confiar-hi adequadament. Les organitzacions que es mantinguin informades i inverteixin en l'adopció responsable de la IA per a la seguretat probablement seran les que estiguin més ben posicionades per navegar per les amenaces del futur.

Com va assenyalar l'informe recent de tendències en ciberseguretat de Gartner, "l'aparició de casos d'ús (i riscos) d'IA generativa està creant pressió per a la transformació" ( Tendències en ciberseguretat: resiliència a través de la transformació - Gartner ). Aquells que s'adaptin aprofitaran la IA com una poderosa aliada; aquells que es quedin enrere poden veure's superats pels adversaris dotats de IA. Els propers anys seran un moment crucial per definir com la IA remodela el camp de batalla cibernètica.

Conclusions pràctiques per adoptar la IA generativa en ciberseguretat

Per a les empreses que avaluen com aprofitar la IA generativa en la seva estratègia de ciberseguretat, aquí teniu algunes conclusions i recomanacions pràctiques per guiar una adopció responsable i eficaç:

1. Comenceu amb l'educació i la formació: assegureu-vos que el vostre equip de seguretat (i el personal d'informàtica en general) entenguin què pot i què no pot fer la IA generativa. Proporcioneu formació sobre els conceptes bàsics de les eines de seguretat basades en IA i actualitzeu els vostres programes de conscienciació sobre la seguretat per a tots els empleats per cobrir les amenaces habilitades per la IA. Per exemple, ensenyeu al personal com la IA pot generar estafes de phishing i trucades deepfake molt convincents. Alhora, formeu els empleats sobre l'ús segur i aprovat de les eines d'IA a la seva feina. Els usuaris ben informats tenen menys probabilitats de gestionar malament la IA o de ser víctimes d'atacs millorats per IA ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ).

2. Definiu polítiques clares d'ús de la IA: Tracteu la IA generativa com qualsevol tecnologia potent, amb governança. Desenvolupeu polítiques que especifiquin qui pot utilitzar eines d'IA, quines eines estan autoritzades i amb quins propòsits. Incloeu directrius sobre la gestió de dades sensibles (per exemple, no introduir dades confidencials a serveis d'IA externs) per evitar filtracions. Per exemple, podeu permetre que només els membres de l'equip de seguretat utilitzin un assistent d'IA intern per a la resposta a incidents, i el màrqueting pot utilitzar una IA verificada per al contingut; tothom està restringit. Moltes organitzacions ara aborden explícitament la IA generativa a les seves polítiques de TI, i els principals organismes d'estàndards fomenten polítiques d'ús segur en lloc de prohibicions directes ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Assegureu-vos de comunicar aquestes normes i la justificació que les sustenta a tots els empleats.

3. Mitigar la "IA a l'ombra" i supervisar l'ús: De manera similar a la TI a l'ombra, la "IA a l'ombra" sorgeix quan els empleats comencen a utilitzar eines o serveis d'IA sense el coneixement de les TI (per exemple, un desenvolupador que utilitza un assistent de codi d'IA no autoritzat). Això pot introduir riscos invisibles. Implementar mesures per detectar i controlar l'ús no autoritzat de la IA . La supervisió de la xarxa pot marcar connexions a API d'IA populars, i les enquestes o auditories d'eines poden descobrir què utilitza el personal. Oferir alternatives aprovades perquè els empleats benintencionats no tinguin la temptació de fer el que vulguin (per exemple, proporcionar un compte oficial de ChatGPT Enterprise si la gent el troba útil). En treure a la llum l'ús de la IA, els equips de seguretat poden avaluar i gestionar el risc. La supervisió també és clau: registrar les activitats i els resultats de les eines d'IA tant com sigui possible, de manera que hi hagi un registre d'auditoria de les decisions en què ha influït la IA ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ).

4. Aprofiteu la IA defensivament: no us quedeu enrere: reconeixeu que els atacants utilitzaran la IA, de manera que la vostra defensa també ho hauria de fer. Identifiqueu algunes àrees d'alt impacte on la IA generativa podria ajudar immediatament les vostres operacions de seguretat (potser triatge d'alertes o anàlisi automatitzada de registres) i executeu projectes pilot. Augmenteu les vostres defenses amb la velocitat i l'escala de la IA per contrarestar les amenaces de ràpida evolució ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Fins i tot integracions senzilles, com ara l'ús d'una IA per resumir informes de programari maliciós o generar consultes de caça d'amenaces, poden estalviar hores als analistes. Comenceu a poc a poc, avalueu els resultats i itereu. Els èxits reforçaran el cas per a una adopció més àmplia de la IA. L'objectiu és utilitzar la IA com a multiplicador de força; per exemple, si els atacs de phishing estan saturant el vostre servei d'assistència, desplegueu un classificador de correu electrònic d'IA per reduir aquest volum de manera proactiva.

5. Invertiu en pràctiques d'IA segures i ètiques: Quan implementeu IA generativa, seguiu pràctiques de desenvolupament i desplegament segures. Utilitzeu models privats o autoallotjats per a tasques sensibles per mantenir el control de les dades. Si utilitzeu serveis d'IA de tercers, reviseu les seves mesures de seguretat i privadesa (xifratge, polítiques de retenció de dades, etc.). Incorporeu marcs de gestió de riscos d'IA (com el Marc de gestió de riscos d'IA del NIST o la guia ISO/IEC) per abordar sistemàticament aspectes com el biaix, l'explicabilitat i la robustesa a les vostres eines d'IA ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat? 10 exemples del món real ). Planifiqueu també actualitzacions/pegats del model com a part del manteniment: els models d'IA també poden tenir "vulnerabilitats" (per exemple, poden necessitar un nou entrenament si comencen a desviar-se o si es descobreix un nou tipus d'atac adversari al model). En integrar la seguretat i l'ètica en el vostre ús de la IA, genereu confiança en els resultats i garantiu el compliment de les regulacions emergents.

6. Mantingueu els humans informats: utilitzeu la IA per ajudar, no substituir completament, el judici humà en ciberseguretat. Determineu els punts de decisió on es requereix la validació humana (per exemple, una IA pot redactar un informe d'incidents, però un analista el revisa abans de la distribució; o una IA pot suggerir bloquejar un compte d'usuari, però un humà aprova aquesta acció). Això no només evita que els errors de la IA no es controlin, sinó que també ajuda el vostre equip a aprendre de la IA i viceversa. Fomenteu un flux de treball col·laboratiu: els analistes s'han de sentir còmodes qüestionant els resultats de la IA i realitzant comprovacions de seguretat. Amb el temps, aquest diàleg pot millorar tant la IA (mitjançant comentaris) com les habilitats dels analistes. Essencialment, dissenyeu els vostres processos de manera que els punts forts de la IA i els humans es complementin mútuament: la IA gestiona el volum i la velocitat, els humans gestionen l'ambigüitat i les decisions finals.

7. Mesurar, supervisar i ajustar: Finalment, tracteu les vostres eines d'IA generativa com a components vius del vostre ecosistema de seguretat. Mesureu contínuament el seu rendiment : estan reduint els temps de resposta a incidents? Detectant amenaces abans? Quina és la tendència de la taxa de falsos positius? Sol·liciteu comentaris de l'equip: les recomanacions de la IA són útils o estan creant soroll? Utilitzeu aquestes mètriques per refinar els models, actualitzar les dades d'entrenament o ajustar la manera com s'integra la IA. Les amenaces cibernètiques i les necessitats empresarials evolucionen, i els vostres models d'IA s'han d'actualitzar o reentrenar periòdicament per mantenir-se eficaços. Tingueu un pla per a la governança del model, que inclogui qui és responsable del seu manteniment i amb quina freqüència es revisa. En gestionar activament el cicle de vida de la IA, us assegureu que continua sent un actiu, no un passiu.

En conclusió, la IA generativa pot millorar significativament les capacitats de ciberseguretat, però una adopció reeixida requereix una planificació reflexiva i una supervisió contínua. Les empreses que eduquen el seu personal, estableixen directrius clares i integren la IA de manera equilibrada i segura obtindran els fruits d'una gestió d'amenaces més ràpida i intel·ligent. Aquests aprenentatges proporcionen una guia: combinar l'experiència humana amb l'automatització de la IA, cobrir els conceptes bàsics de la governança i mantenir l'agilitat a mesura que tant la tecnologia de la IA com el panorama de les amenaces evolucionen inevitablement.

Si prenen aquestes mesures pràctiques, les organitzacions poden respondre amb confiança a la pregunta "Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat?" –no només en teoria, sinó també en la pràctica diària– i, per tant, enfortir les seves defenses en el nostre món cada cop més digital i impulsat per la IA. ( Com es pot utilitzar la IA generativa en ciberseguretat )

Documents tècnics que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Treballs que la IA no pot substituir i quins treballs substituirà la IA?
Exploreu la perspectiva global sobre quins rols estan fora de perill de l'automatització i quins no.

🔗 Pot la IA predir el mercat de valors?
Una anàlisi més detallada de les limitacions, els avenços i els mites al voltant de la capacitat de la IA per predir els moviments del mercat.

🔗 Què pot fer la IA generativa sense intervenció humana?
Entendre on la IA pot funcionar de manera independent i on la supervisió humana encara és essencial.