Pedro Cruz.
México.- En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) desempeña un papel crucial en la detección y prevención de amenazas en la seguridad de la información a nivel mundial. Esta tecnología permite a las empresas identificar señales de alerta o anomalías en los conjuntos de datos, facilitando así la anticipación de posibles riesgos en materia de seguridad y la adopción de medidas preventivas mediante el aprendizaje automático, por eso es esencial que las organizaciones implementen la IA de manera efectiva para convertirla en una aliada en la ciberseguridad corporativa.
Durante el último año, México ha enfrentado un aumento significativo en incidentes de seguridad cibernética. Según un informe del Wilson Center, México es el segundo país en América Latina con el mayor número de ciberataques, experimentando un crecimiento del 40% en el número de ataques en los últimos años. En 2023, se reportaron aproximadamente 80,000 ciberataques en el país, afectando tanto a empresas como a individuos, con un aumento particular en los ataques de ransomware y phishing (Wilson Center) (ISACA).
ITAC, líder en soluciones especializadas en seguridad de la información, ha observado que para integrar con éxito la IA o el aprendizaje automático en las estrategias de seguridad cibernética, las empresas deben definir los casos en los que esta herramienta puede resultar útil cómo por ejemplo, para detectar amenazas, analizar vulnerabilidades de software para responder a incidentes como el robo de datos. En este sentido, Javier Galindo, CEO de ITAC señala que “su correcto uso permite a las compañías innovar constantemente en términos de ciberseguridad, con herramientas que proporcionen entornos seguros, en donde se pueda transferir información, previniendo la fuga de datos y manteniéndose integral en medio de un mercado que se encuentra bajo constantes ataques cibernéticos”.
Es fundamental implementar procesos para validar el rendimiento, la precisión y las capacidades de la IA antes de su implementación. Esto garantiza una mayor calidad de los conjuntos de datos para los modelos de IA/ML, lo que se traduce en una mayor eficacia en términos de ciberseguridad al integrar en el análisis, monitoreo y supervisión. Asimismo, es importante realizar pruebas para verificar la obtención de respuestas adecuadas a incidentes.
Para que las empresas puedan utilizar la IA o el aprendizaje automático para mejorar significativamente su ciberseguridad, es necesario capacitar constantemente al personal en el uso, la interpretación o el mantenimiento de los sistemas de información. Esto debe alinearse con los objetivos de seguridad, gestionando adecuadamente los riesgos, el ciclo de vida de los modelos, y actualizándose sobre los avances y mejores prácticas en el uso de IA/ML para ciberseguridad.
Es crucial implementar técnicas de interpretabilidad de modelos para comprender el funcionamiento de los algoritmos, especialmente cuando detectan fallas críticas, realizando pruebas exhaustivas, estableciendo un monitoreo continuo de los modelos, considerando las implicaciones éticas y de privacidad al manejar información sensible en cada uno de los procesos.
Además, es importante destacar la relevancia de la criptografía y blockchain en la protección de datos confidenciales, autenticación segura y trazabilidad de transacciones. Estas tecnologías complementan las capacidades de la IA al proporcionar capas adicionales de seguridad y confianza en el manejo de información sensible, asegurando que las transacciones sean seguras y verificables, y protegiendo los datos contra accesos no autorizados.
Existen soluciones que integran Inteligencia Artificial, como ITAC SecureFileⓇ e ITAC WS-GuardianⓇ, incluyendo su nuevo servicio de soporte proactivo, que permiten mejorar la seguridad tanto para la transferencia de archivos como para las APIs y las arquitecturas orientadas a servicios. Estas herramientas proporcionan funciones de autenticación, autorización, monitoreo de tráfico y protección de la información contra ataques maliciosos, asegurando el cumplimiento de políticas de seguridad. Esto es especialmente relevante en un mercado donde las API son cada vez más utilizadas y son un objetivo frecuente para los ciberdelincuentes.
