Bienvenido a un mundo donde la IA generativa revoluciona el campo de la ciberseguridad.
La IA generativa se refiere al uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) para generar o crear nuevos datos, como imágenes, texto o sonidos. Ha ganado mucha atención en los últimos años debido a su capacidad para generar resultados realistas y diversos.
Cuando se trata de operaciones de seguridad, La IA generativa puede desempeñar un papel importante. Se puede utilizar para detectar y prevenir diversas amenazas, incluido malware, intentos de phishing y violaciones de datos. El análisis de patrones y comportamientos en grandes cantidades de datos le permite identificar actividades sospechosas y alertar a los equipos de seguridad en tiempo real.
Aquí hay siete casos de uso prácticos que demuestran el poder de la IA generativa. Existen más posibilidades sobre cómo lograr objetivos y fortalecer las operaciones de seguridad, pero esta lista debería hacer fluir su creatividad.
1) Gestión de la información
La seguridad de la información se ocupa de una variedad de datos que crece constantemente. La ingesta de nueva información es un desafío en la gestión de la información, pero la IA generativa puede ayudar a destilar esa información. Por ejemplo, existen varias soluciones para agregar datos, como canales RSS para noticias, pero el problema de determinar realmente qué información es útil y cuál no sigue planteando un problema.
Los modelos de IA generativa han demostrado capacidades prometedoras para generar resúmenes de texto precisos y concisos. Estos modelos se pueden entrenar en grandes conjuntos de datos de información relacionada con la seguridad y aprender a identificar información clave, extraer detalles importantes y generar un resumen condensado.
Otra tarea en la que estas capacidades pueden resultar útiles es crear nuevas políticas en el idioma de su organización proporcionando documentación existente, como documentos de políticas.
2) Análisis de malware
Las soluciones de IA generativa, aunque no pueden resolverlo todo, son extremadamente útiles para que los equipos de seguridad realicen análisis de malware. Los modelos de IA «aprenden» a detectar y reconocer patrones dentro de diferentes tipos de malware, gracias a las enormes cantidades de datos etiquetados en los que se entrenan. Este conocimiento adquirido les permite identificar anomalías en código nunca antes visto, allanando el camino para una detección de amenazas más efectiva y eficiente. El malware que es texto sin formato (como un ejecutable descompilado o un script de Python malicioso) generalmente es el más adecuado para esto.
En algunos casos, la IA generativa es incluso capaz de desenmascarar técnicas comunes, como los esquemas de codificación. Permitir que la solución de IA generativa utilice herramientas externas para despejar la ofuscación mejora enormemente sus capacidades. Cuando se aplica correctamente a los casos de uso de análisis de malware, la IA generativa puede ayudar a los equipos de seguridad a abordar la falta de conocimientos de codificación y clasificar rápidamente el malware potencial.
aprovechar herramientas externas para despejar la ofuscación por sí solo mejora significativamente su potencial.
3) Desarrollo de herramientas
La IA generativa también puede aumentar rápidamente la capacidad de un equipo de seguridad para producir herramientas útiles y procesables. La IA generativa ha demostrado un gran potencial para ser capaz de resolver tareas de codificación complejas. En general, con buenas indicaciones, es mucho más fácil para un desarrollador depurar el código generado por IA que diseñar y recrear el código desde cero. Con modelos capaces y de última generación, es posible que ni siquiera sea necesario depurar el código generado.
4) Evaluación de Riesgos
Los modelos de IA generativa son excelentes para emular una variedad de personas y apegarse a ellas. Con la aplicación de técnicas de estimulación adecuadas, se puede dirigir el enfoque o el comportamiento del modelo para que adopte un sesgo particular. A partir de ahí, un modelo puede evaluar una variedad de escenarios de riesgo emulando a múltiples personas, proporcionando información con diferentes perspectivas. Al utilizar varias perspectivas, la IA generativa se puede aprovechar para proporcionar evaluaciones de riesgos exhaustivas y es mucho más capaz de ser evaluadores neutrales (a través de la emulación de una persona) que un ser humano. Se puede debatir un modelo con una persona opuesta y asegurarse de que los escenarios que se evalúan estén completamente integrados.
5) Mesas
La IA generativa se puede aprovechar para las mesas mediante una variedad de mecanismos. Por ejemplo, proporcione un modelo con información de un artículo de noticias publicado recientemente que cubra un nuevo escenario de amenaza y luego haga que genere un escenario que se adapte a su organización y sus riesgos.
La IA generativa también se puede utilizar para tareas de secretaría en un escenario de mesa, como ingerir los calendarios de varias partes interesadas y programar una hora de reunión adecuada para llevar a cabo la mesa.
Los modelos de chat en particular son muy adecuados para mesas, pueden procesar datos de mesa en vivo y proporcionar entradas y comentarios en tiempo real.
6) Respuesta a incidentes
Las IA generativas son excelentes herramientas para ayudar en la respuesta a incidentes. Al crear flujos de trabajo que incluyan conocimientos de IA para analizar las cargas útiles asociadas con los incidentes, el tiempo medio de resolución (MTTR) de los incidentes se puede reducir significativamente. Es fundamental utilizar el aumento de recuperación en estos escenarios, ya que probablemente sea imposible entrenar un modelo para que tenga en cuenta todos los escenarios posibles. Cuando aplica el aumento de recuperación a fuentes de datos externas adicionales, como la inteligencia sobre amenazas, obtiene un flujo de trabajo automatizado que es preciso y funciona para eliminar las alucinaciones.
7) Inteligencia sobre amenazas
El uso de IA generativa para ayudar y mejorar diversas tareas de inteligencia sobre amenazas es una aplicación obvia. Al analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, como indicadores de compromiso (IOC), muestras de malware y URL maliciosas, la IA generativa puede crear informes detallados que resumen el panorama de amenazas actual, las tendencias emergentes y las vulnerabilidades potenciales.
También puede sintetizar informes sobre los datos de los actores de amenazas con información sobre los TTP de varios actores de amenazas, transformando los datos en inteligencia procesable. Por ejemplo, puede señalar posibles vectores de ataque, sistemas vulnerables o mecanismos de detección específicos que podrían implementarse para mitigar esas amenazas.
Que sigue
La IA generativa tiene un inmenso potencial para el futuro de la ciberseguridad. Al aprovechar su capacidad para procesar y analizar grandes cantidades de datos, es capaz de transformar la forma en que detectamos, investigamos y respondemos a las ciberamenazas. Leer Comprensión y aprovechamiento de la IA generativa en ciberseguridad aprender más.
Nota: Este artículo fue escrito por expertos y contribuido por Jonathan EchavarríaInvestigador científico principal de ReliaQuest.