Este artículo profundiza sobre la aplicación del aprendizaje automático en la ciberseguridad, explicando desde su definición, hasta sus elementos fundamentales pasando por los tipos, aplicaciones y desafíos a los que se enfrenta. A lo largo de este contenido, se ofrece una visión detallada sobre cómo los algoritmos de aprendizaje automático están transformando la ciberseguridad, proporcionando ejemplos de su uso y cómo los equipos de TI pueden evaluar sus modelos para garantizar un rendimiento óptimo.
Descubra por qué la IA, el ML y la automatización son necesarios para identificar riesgos de forma proactiva y ayudar a los equipos de TI y a las partes interesadas del negocio a tomar decisiones más informadas.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (también conocido como machine learning) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los sistemas aprender automáticamente a partir de datos, sin intervención humana directa. Este proceso permite que los sistemas identifiquen patrones, clasifiquen información, tomen decisiones y hagan predicciones de forma autónoma, mejorando constantemente a medida que se entrenan con más datos.
En el campo de la IA en ciberseguridad, el aprendizaje automático se utiliza para mejorar la detección de amenazas, identificar anomalías y predecir riesgos de seguridad. Esto se logra mediante algoritmos que procesan grandes volúmenes de datos históricos para entrenar modelos que optimizan la capacidad de los sistemas para detectar ataques y vulnerabilidades.
La calidad de un algoritmo de aprendizaje automático depende de dos aspectos clave:
- La calidad de los datos de inicio (por ejemplo, si se usan datos de mala calidad, se obtienen resultados igualmente deficientes)
- La alineación del algoritmo con el caso de uso
La elección del algoritmo para los modelos de aprendizaje automático depende del tipo de datos disponibles y de la tarea en cuestión.
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
Existen varios algoritmos y modelos de aprendizaje automático que juegan un papel clave en la ciberseguridad. Algunos de los más comunes incluyen:
- Árbol de decisiones: para detectar y clasificar ataques cibernéticos.
- Reducción de dimensionalidad: para eliminar datos irrelevantes y ruidosos.
- Agrupación en K-medias: para identificar y bloquear malware.
- k-Vecinos más cercanos (kNN): para reconocimiento facial en autenticación.
- Regresión lineal: para prever la seguridad de redes.
- Regresión logística: para la detección de fraudes.
- Naïve Bayes: para la identificación de intrusiones.
- Bosque aleatorio: para clasificar ataques de phishing.
- Máquinas de vectores de soporte (SVM): para predecir y clasificar direcciones IP comprometidas.
Origen del término "aprendizaje automático"
En 1959, el científico estadounidense Arthur Samuel acuñó el término "aprendizaje automático". Lo definió como "el campo de estudio que otorga a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente". Samuel, pionero en esta área, desarrolló el primer programa de aprendizaje automático exitoso, el "Samuel Checkers-playing Program", que fue utilizado para jugar a las damas con un nivel de habilidad superior al del propio creador. Este avance marcó el inicio de la evolución de la inteligencia artificial moderna y del aprendizaje autónomo en las máquinas.
Fuente: Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers
¿Cuáles son las aplicaciones de aprendizaje automático en ciberseguridad?
El aprendizaje automático es el principal motor de transformación en el ámbito de la ciberseguridad. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y extraer conclusiones permite a las organizaciones adaptarse rápidamente a las amenazas emergentes (como los riesgos cibernéticos). A diferencia de las herramientas tradicionales, que se basan en reglas predefinidas y firmas de amenazas conocidas, el aprendizaje automático permite detectar ataques nuevos o en evolución, lo que hace que las soluciones sean mucho más dinámicas y efectivas.
Esta tecnología está revolucionando las estrategias de ciberseguridad al ofrecer defensas más adaptativas y proactivas. A medida que las amenazas cambian, los modelos de aprendizaje automático evolucionan, lo que permite a las empresas pasar de una postura de seguridad reactiva a una predictiva. Los modelos continúan aprendiendo de grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar patrones y anomalías, lo que les permite anticipar ataques como los de día cero antes de que causen daños significativos.
Además de la detección, el aprendizaje automático impulsa la automatización en la gestión de incidentes. Los sistemas de ciberseguridad basados en aprendizaje automático pueden tomar acciones automáticas, como aislar sistemas comprometidos o bloquear direcciones IP maliciosas, en cuestión de segundos, reduciendo el daño potencial y ayudando a las organizaciones a mantener la continuidad operativa durante un ataque. Esta automatización también permite a los equipos de seguridad priorizar alertas y reducir el tiempo necesario para investigar y contener amenazas.
¿Cuál es el papel de la IA y el aprendizaje automático en la ciberseguridad?
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se han integrado de forma crucial en las soluciones modernas de ciberseguridad debido a su capacidad para predecir, detectar y responder a las amenazas con velocidad y precisión. Entre las funciones clave de la IA y el aprendizaje automático en ciberseguridad se incluyen:
- Análisis de patrones y detección de anomalías que pueden indicar una brecha de seguridad o un ataque inminente (como la filtración de datos).
- Automatización de procesos de seguridad complejos y respuestas ante incidentes.
- Mejora continua a partir de datos históricos y en tiempo real.
- Detección de malware desconocido y ataques de día cero.
- Defensas adaptativas que evolucionan según los encuentros previos con amenazas.
- Predicción de vulnerabilidades y optimización de políticas de seguridad.
- Reducción de la intervención manual y simulación de escenarios de ataque.
Ejemplos de aprendizaje automático en herramientas de ciberseguridad
Antimalware y antivirus
El aprendizaje automático se utiliza para clasificar y detectar software malicioso analizando las características del código, el comportamiento o los patrones de ejecución, incluidas las amenazas de día cero. Esto permite una detección más rápida y precisa frente a amenazas desconocidas.
Gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM)
Las herramientas de CSPM mejoran con el aprendizaje automático al identificar configuraciones incorrectas, actividades anómalas en entornos de nube y posibles vulneraciones de políticas, basándose en las tendencias de uso y patrones previos. Esto asegura una mayor protección en infraestructuras en la nube.
Puertas de enlace de seguridad de correo electrónico
El aprendizaje automático facilita la detección de phishing, suplantación de identidad y vulnerabilidades en los correos electrónicos empresariales. Esto se logra mediante el análisis del contenido del mensaje, el comportamiento del remitente y los patrones de las URL, protegiendo así a las organizaciones de ataques de ingeniería social.
Detección y respuesta en puntos finales (EDR)
En sistemas de EDR, el aprendizaje automático se emplea para supervisar y analizar la actividad de los puntos finales, identificando amenazas en función de las anomalías de comportamiento en lugar de solo utilizar firmas de ataque. Esto permite detectar amenazas avanzadas y desconocidas.
Sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDPS)
El aprendizaje automático en sistemas IDPS ayuda a detectar patrones anormales en el tráfico de red, lo que permite bloquear accesos no autorizados, incluso cuando las firmas de ataque son desconocidas. Esto mejora significativamente la seguridad de la red en tiempo real.
Análisis del tráfico de red
El aprendizaje automático se utiliza para inspeccionar los datos del flujo de red en busca de anomalías, ayudando a identificar movimientos laterales, exfiltración de datos y la comunicación de comando y control, lo que facilita la detección de ataques avanzados.
Gestión de eventos e información de seguridad (SIEM)
Incorporando aprendizaje automático, las herramientas SIEM mejoran la correlación de eventos y la detección de anomalías, lo que permite reducir los falsos positivos y optimizar la respuesta ante incidentes de seguridad. Estos sistemas aprenden de datos históricos para ofrecer una visibilidad más precisa.
Orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR)
El aprendizaje automático en sistemas SOAR prioriza alertas y automatiza las respuestas a incidentes, basándose en inteligencia de amenazas y análisis de comportamiento. Esto acelera la resolución de problemas y minimiza el impacto de las amenazas.
Análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)
El aprendizaje automático en UEBA establece un comportamiento normal de los usuarios y los sistemas. A partir de esta línea base, se pueden identificar actividades inusuales que podrían señalar una amenaza, ya sea por parte de actores maliciosos internos o externos.
Tipos de aprendizaje automático
Aprendizaje Automático Supervisado
El aprendizaje automático supervisado se utiliza para clasificar datos y predecir resultados a partir de conjuntos de datos etiquetados. Este enfoque es fundamental para identificar riesgos de red, como escaneos de puertos y suplantación de identidad, así como para predecir amenazas específicas, como los ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS).
Técnicas utilizadas en aprendizaje automático supervisado:
- Boosting adaptativo: Mejora la precisión del modelo al combinar múltiples predicciones.
- Regresión lineal y logística: Predice valores continuos o clasificaciones binarias.
- Naïve Bayes: Utiliza la probabilidad para clasificar datos.
- Redes neuronales: Modelos complejos inspirados en el cerebro humano para reconocer patrones.
- Máquinas de vectores de soporte (SVM): Clasifica datos en diferentes categorías basándose en un conjunto de características.
Aprendizaje Automático de Refuerzo
El aprendizaje automático de refuerzo permite a los algoritmos aprender mediante ensayo y error, buscando evitar penalizaciones y recibir recompensas positivas. Este enfoque es especialmente útil en simulaciones de adversarios, donde los modelos de IA se entrenan para detectar intrusiones y defenderse de ataques DDoS.
Técnicas utilizadas en aprendizaje automático de refuerzo:
- Red Q profunda (DQN): Utiliza redes neuronales para mejorar la toma de decisiones en entornos dinámicos.
- Gradiente de política (DDPG): Optimiza la política de acción de un agente en entornos continuos.
Aprendizaje Automático No Supervisado
El aprendizaje automático no supervisado se enfoca en analizar datos sin etiquetar, como imágenes o audios, para descubrir patrones ocultos sin intervención humana. Este tipo de aprendizaje es eficaz para detectar comportamientos inusuales y mitigar ataques de día cero.
Técnicas utilizadas en aprendizaje automático no supervisado:
- Agrupamiento en K-medias: Agrupa datos en clusters similares para identificar patrones.
- Análisis de componentes principales (PCA): Reduce la dimensionalidad de los datos para mejorar la visualización y la clasificación.
- Descomposición en valores singulares (SVD): Descompone matrices para identificar relaciones ocultas entre los datos.
Aprendizaje Automático Semisupervisado
El aprendizaje automático semisupervisado combina métodos supervisados y no supervisados, utilizando un pequeño conjunto de datos etiquetados junto con grandes cantidades de datos no etiquetados. Este enfoque es ideal para identificar bots maliciosos y benignos, así como para detectar malware y ransomware.
Técnicas utilizadas en aprendizaje automático semisupervisado:
- Regularización de consistencia: Asegura que las predicciones de los modelos sean coherentes con los datos no etiquetados.
- Pseudoetiquetado: Asigna etiquetas a datos no etiquetados basándose en el modelo previamente entrenado.
- Autoentrenamiento: El modelo utiliza sus propias predicciones para mejorar su rendimiento.
Beneficios del aprendizaje automático en ciberseguridad
El aprendizaje automático ofrece múltiples ventajas que mejoran la seguridad y eficiencia de las organizaciones en su lucha contra las amenazas cibernéticas. A continuación, se detallan algunos de los principales beneficios:
- Implementación segura de BYOD y CYOD: El aprendizaje automático facilita la adopción segura de políticas como "Traiga su propio dispositivo" (BYOD) y "Elija su propio dispositivo" (CYOD), garantizando que los dispositivos no gestionados no sean una puerta de entrada a amenazas.
- Automatización de procesos de ciberseguridad: El aprendizaje automático permite automatizar tareas repetitivas de ciberseguridad, lo que mejora la eficiencia operativa y reduce la carga de trabajo de los equipos de seguridad.
- Mejora en la detección temprana de amenazas: Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, el aprendizaje automático detecta amenazas en sus primeras etapas, lo que permite tomar medidas preventivas antes de que causen daño.
- Defensas adaptables y proactivas: A medida que las amenazas evolucionan, los modelos de aprendizaje automático también lo hacen, ofreciendo sistemas de defensa que se adaptan de forma proactiva a nuevos riesgos.
- Reducción de tiempos de respuesta: El aprendizaje automático agiliza la identificación de amenazas y mejora los tiempos de respuesta, lo que permite a las organizaciones actuar rápidamente ante posibles incidentes de seguridad.
- Identificación de vulnerabilidades difíciles de detectar: Los sistemas de aprendizaje automático pueden encontrar vulnerabilidades en la red que, de otro modo, serían difíciles de identificar mediante métodos tradicionales.
- Prevención de ataques futuros: El aprendizaje automático "interioriza" los ataques pasados, lo que le permite identificar patrones y prevenir ataques futuros basados en perfiles similares.
- Facilita el trabajo de los analistas de seguridad: Los analistas de seguridad pueden identificar, priorizar y resolver ataques de forma más eficiente gracias a las capacidades de aprendizaje automático para procesar y analizar grandes cantidades de información.
- Minimiza los errores humanos: Al automatizar el análisis y la respuesta ante incidentes, el aprendizaje automático reduce significativamente los errores humanos, lo que mejora la precisión en la detección de amenazas.
- Mecanismos de autenticación sofisticados: El aprendizaje automático permite implementar métodos avanzados de autenticación, como el reconocimiento facial, las huellas dactilares, el seguimiento de movimiento, los escáneres de retina y el reconocimiento de voz, lo que fortalece la seguridad en el acceso a sistemas.
- Prevención de amenazas contra puntos finales: El aprendizaje automático es fundamental para la protección de puntos finales, permitiendo detectar y bloquear amenazas antes de que lleguen a afectar dispositivos sensibles.
- Detección de amenazas avanzadas: Los sistemas basados en aprendizaje automático proporcionan información detallada sobre amenazas avanzadas, mejorando la capacidad de las organizaciones para defenderse contra ataques complejos y sofisticados.
- Reducción de cargas de trabajo: Al automatizar procesos y mejorar la eficiencia, el aprendizaje automático reduce la carga de trabajo de los equipos de seguridad, permitiéndoles centrarse en tareas más estratégicas.
- Escaneo eficiente de grandes volúmenes de datos: El aprendizaje automático escanea grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, ayudando a identificar malware y otras amenazas potenciales.
- Detección de pequeñas desviaciones del comportamiento normal: Los modelos de aprendizaje automático analizan el comportamiento habitual de los sistemas y usuarios, lo que permite detectar incluso las desviaciones más pequeñas que podrían indicar un ataque en curso.
Casos de uso del aprendizaje automático en ciberseguridad
Prevención de ataques DDoS y de botnets
El aprendizaje automático se utiliza para entrenar modelos capaces de analizar grandes volúmenes de tráfico entre puntos finales y predecir de forma proactiva ataques DDoS (ataques de aplicación, protocolo y volumétricos) y botnets. Estos modelos mejoran la capacidad de las organizaciones para defenderse contra estos ataques antes de que ocurran.
Identificación de web shells
Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse para identificar web shells, incluso cuando se emplean técnicas sofisticadas de evasión. Este enfoque mejora considerablemente la precisión de la detección en comparación con otros sistemas, permitiendo una mejor predicción de páginas desconocidas.
Detección y clasificación de amenazas
El aprendizaje automático facilita la detección y respuesta ante ataques analizando grandes conjuntos de datos de eventos de seguridad. Los modelos detectan patrones de actividades maliciosas y, al identificar un incidente, pueden actuar automáticamente. Estos modelos se alimentan de fuentes como indicadores de compromiso (IOC) y archivos de registro de sistemas de seguridad.
Detección de malware
Los modelos de aprendizaje automático se entrenan para ayudar a las soluciones antivirus a identificar una amplia gama de malware, como adware, ransomware, spyware, puertas traseras y troyanos. Además, son efectivos en la detección de malware de día cero que los sistemas tradicionales, basados en firmas, no pueden identificar.
Puntuación de riesgo de red
Mediante el análisis de conjuntos de datos de ciberataques anteriores, el aprendizaje automático permite asignar puntuaciones de riesgo precisas, que determinan la ubicación, la probabilidad y el impacto de un ataque. Esto ayuda a las organizaciones a priorizar la asignación de recursos y gestionar mejor las respuestas a incidentes generalizados.
Protección contra ataques a aplicaciones
El aprendizaje automático puede entrenar modelos para detectar anomalías en ataques HTTP/S, SQL y XSS, lo que ayuda a proteger aplicaciones que son vulnerables a ataques de la capa 7.
Protección de puntos finales móviles
El aprendizaje automático se utiliza en aplicaciones de detección y respuesta para proteger dispositivos móviles frente a amenazas. Además, permite la protección contra ataques mediante comandos de voz, entrenando modelos para distinguir entre la voz del propietario y los atacantes.
Centros de operaciones de seguridad (SOC)
El aprendizaje automático mejora la supervisión y respuesta a amenazas de seguridad al automatizar el análisis de grandes volúmenes de datos generados en tiempo real, lo que optimiza el rendimiento de los SOC.
Prevención de ataques de phishing
El aprendizaje automático se emplea para analizar datos en tiempo real y detener correos electrónicos de phishing. Entrenando modelos con patrones de encabezados, cuerpo de texto y puntuación, los sistemas pueden distinguir entre correos electrónicos maliciosos e inofensivos, detectando URL maliciosas incrustadas en mensajes aparentemente legítimos.
Automatización de tareas
El aprendizaje automático es clave para automatizar tareas repetitivas y propensas a errores, como el análisis de registros de red, la evaluación de vulnerabilidades y la clasificación de inteligencia. Esta automatización permite una detección de amenazas más rápida y eficiente que la intervención humana.
Análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)
El aprendizaje automático en UEBA proporciona visibilidad completa de usuarios y entidades, detectando actividades internas maliciosas o anómalas. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, se establecen líneas de referencia para patrones de comportamiento normales, lo que permite identificar actividades inusuales como inicios de sesión nocturnos o accesos remotos incoherentes.
Supervisión y seguridad del correo electrónico
El procesamiento del lenguaje natural (PLN), una técnica de aprendizaje automático, es eficaz para supervisar y evaluar correos electrónicos en busca de malware y virus sin necesidad de abrir el mensaje. Además, detecta intentos de phishing mediante el análisis de encabezados, contenido y enlaces.
Detección de amenazas internas
El aprendizaje automático ayuda a detectar comportamientos inusuales de usuarios, como el acceso a información confidencial o descargas masivas, lo que podría indicar actividad maliciosa interna, como un usuario que intenta robar datos.
Ajuste del cortafuegos
Los modelos de aprendizaje automático optimizan el rendimiento de los cortafuegos, ayudando a diferenciar entre tráfico legítimo y solicitudes maliciosas, como las inyecciones SQL o las secuencias de comandos entre sitios.
Biometría del comportamiento para la autenticación
El aprendizaje automático analiza patrones de comportamiento humano, como la forma de escribir, mover el ratón o interactuar con un dispositivo. Esta tecnología permite detectar impostores, incluso si las credenciales de inicio de sesión son correctas.
Búsqueda de amenazas y análisis forense
El aprendizaje automático facilita la búsqueda de amenazas y el análisis forense al procesar grandes volúmenes de información de archivos de registro y datos de telemetría, correlacionando indicadores de compromiso (IOC) y detectando patrones de ataque ocultos.
Detección de ataques a la cadena de suministro
Los modelos de aprendizaje automático pueden identificar patrones inusuales en actualizaciones de software o comportamientos de herramientas de terceros, lo que ayuda a señalar posibles riesgos en la cadena de suministro.
Evaluación de modelos de aprendizaje automático
Al implementar un modelo de aprendizaje automático en ciberseguridad, es crucial evaluar su rendimiento. Consideraciones clave incluyen la evaluación de recursos disponibles, el objetivo del modelo, las entradas de datos y la cantidad de datos necesarios para entrenar el modelo de manera efectiva.
Retos y Consideraciones del Aprendizaje Automático en Ciberseguridad
Aunque el aprendizaje automático ha demostrado ser eficaz, presenta varios desafíos en ciberseguridad:
- Datos incompletos o erróneos: Los modelos entrenados con datos incorrectos o incompletos pueden generar resultados imprecisos.
- Falsos positivos: Los modelos demasiado sensibles pueden generar alarmas falsas, lo que puede causar fatiga en los equipos de seguridad.
- Costosos recursos de computación: Las enormes cantidades de datos necesarias para entrenar los modelos requieren recursos computacionales costosos.
- Dificultad para detectar amenazas de día cero: La falta de firmas o patrones conocidos limita la capacidad de los modelos para identificar amenazas desconocidas.
- Sobreajuste y subajuste: Estos problemas surgen cuando los modelos se entrenan de manera excesiva o insuficiente, lo que afecta su precisión.
Mitos del aprendizaje automático
Mito del aprendizaje automático | Realidad del aprendizaje automático |
|---|---|
El aprendizaje automático en ciberseguridad puede reemplazar por completo a los expertos humanos. | Si bien es potente, el aprendizaje automático no puede reemplazar a los profesionales formados en ciberseguridad y dotados de conocimiento contextual, creatividad, pensamiento crítico, intuición y una comprensión detallada de los vectores de ataque complejos y el pensamiento de los ciberdelincuentes. |
El aprendizaje automático puede abordar todas las amenazas y vulnerabilidades. | Los modelos de aprendizaje automático pueden pasar por alto ciertos tipos de ataques, como exploits de día cero o ataques muy específicos y sofisticados, si carecen de entrenamiento en esa área. |
Los modelos de aprendizaje automático en ciberseguridad no cometen errores. | Los modelos de aprendizaje automático son tan buenos como los conjuntos de datos que utilizan. Los resultados serán deficientes o incorrectos si los datos son incompletos o inexactos. |
El aprendizaje automático hace que los ataques sean ineficaces. | Si bien los modelos de aprendizaje automático pueden ajustar las defensas para contrarrestar los vectores de ciberataques, los delincuentes ajustan continuamente sus enfoques con un alto grado de eficacia. |
El aprendizaje automático en ciberseguridad es inmune a los ataques adversarios. | Desafortunadamente, el aprendizaje automático es susceptible a ataques adversarios. Si un atacante logra inyectar datos engañosos o incorrectos en un conjunto de datos de entrenamiento, el modelo de aprendizaje automático generará resultados inexactos o realizará predicciones erróneas. |
El aprendizaje automático solo está disponible para grandes organizaciones. | El aprendizaje automático está disponible y se utiliza de forma generalizada. Cualquier organización puede utilizarlo y beneficiarse en cierto grado mediante el uso de herramientas de seguridad intuitivas, servicios de seguridad en la nube y modelos prediseñados. |
El aprendizaje automático en ciberseguridad requiere grandes conjuntos de datos para aportar valor. | La eficacia del aprendizaje automático mejora con el volumen de datos proporcionados, pero los modelos pueden usarse y entrenarse con cantidades más pequeñas de datos de calidad. |
El aprendizaje automático en ciberseguridad refuerza las soluciones contra Amenazas
El aprendizaje automático en ciberseguridad otorga a las soluciones una ventaja significativa, permitiéndoles adaptarse y volverse más eficaces con el tiempo y la experiencia. La inteligencia de amenazas generada por el aprendizaje automático no solo facilita una protección proactiva contra amenazas, sino que también mejora continuamente las soluciones de seguridad. Este enfoque está ganando terreno rápidamente y se espera que sea un componente estándar en muchas soluciones de ciberseguridad.
