El aprendizaje automático (ML – machine learning) es una tecnología poderosa que puede ayudar a los profesionales de ciberseguridad a detectar y prevenir ataques cibernéticos, así como a automatizar y optimizar las operaciones de seguridad. Pero ML no es una bala mágica que puede resolver todos los problemas de ciberseguridad. De hecho, ML viene con su propio conjunto de desafíos que deben abordarse para aprovechar todo su potencial.

En este artículo, exploraremos algunos de los principales desafíos en el aprendizaje automático para la ciberseguridad y cómo se pueden superar.

| | ¿Qué es el aprendizaje automático y cómo se utiliza en ciberseguridad?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) y se refiere al proceso de enseñar algoritmos para aprender patrones de datos existentes con el fin de hacer predicciones sobre nuevos datos. ML se puede utilizar para diversas tareas en ciberseguridad, tales como:

Detección de amenazas en etapas tempranas: ML puede clasificar millones de archivos e identificar otros potencialmente peligrosos, como malware, ransomware, correos electrónicos de phishing, etc. ML también puede detectar comportamientos inusuales o anómalos en redes, dispositivos o usuarios, y alertar a los equipos de seguridad antes de que se intensifique un ataque.
Descubrir vulnerabilidades de red: ML puede simular ataques cibernéticos y probar la postura de seguridad de las redes, sistemas y aplicaciones de una organización. ML también puede aplicar parches, correcciones y actualizaciones para abordar cualquier debilidad o brecha en la infraestructura de seguridad.
Reducción de las cargas de trabajo y los costos de TI: ML puede automatizar muchas tareas repetitivas y mundanas que de otro modo requerirían intervención humana, como distribuir actualizaciones de seguridad, realizar pruebas de penetración, monitorear dispositivos, etc. Esto puede liberar tiempo y recursos para que los equipos de seguridad se centren en cuestiones más estratégicas y complejas.

| | ¿Cuáles son los desafíos en el aprendizaje automático para la ciberseguridad?

A pesar de sus beneficios, el aprendizaje automático también plantea algunos desafíos para los profesionales de ciberseguridad. Algunos de estos desafíos son:

Calidad y cantidad de datos: los modelos de ML se basan en grandes cantidades de datos para aprender y hacer predicciones precisas. Sin embargo, no todos los datos son confiables o relevantes para fines de ciberseguridad. Por ejemplo, algunos datos pueden estar desactualizados, incompletos, inexactos o sesgados. Además, algunos datos pueden ser escasos o difíciles de obtener, como los datos sobre amenazas nuevas o emergentes. Por lo tanto, los equipos de seguridad deben asegurarse de que tienen acceso a datos suficientes y de alta calidad para entrenar y probar sus modelos de ML.
Explicabilidad y transparencia del modelo: Los modelos de ML a menudo son complejos y opacos, lo que significa que es difícil entender cómo llegan a sus decisiones o predicciones. Esto puede plantear un problema para los equipos de seguridad que necesitan justificar sus acciones o proporcionar evidencia de sus hallazgos. Por ejemplo, si un modelo de ML marca un archivo como malicioso, ¿cómo puede el equipo de seguridad comprobar que no es un falso positivo? O si un modelo de ML recomienda una determinada respuesta a un ataque, ¿cómo puede el equipo de seguridad evaluar su efectividad o posibles efectos secundarios? Por lo tanto, los equipos de seguridad deben asegurarse de que tienen visibilidad de la lógica y el razonamiento de sus modelos de ML, y que pueden explicar sus resultados a las partes interesadas.
Robustez y resiliencia del modelo: los modelos de ML no son inmunes a los ataques en sí mismos. De hecho, los actores malintencionados pueden explotar las debilidades o limitaciones de los modelos de ML para evadir la detección o manipular su comportamiento. Por ejemplo, los adversarios pueden usar técnicas como envenenamiento, evasión o ejemplos contradictorios para corromper los datos utilizados por los modelos de ML, alterar sus resultados o engañarlos para que hagan predicciones incorrectas. Por lo tanto
Los equipos de seguridad deben asegurarse de que tienen mecanismos para proteger sus modelos de ML de manipulaciones o sabotajes.

| | ¿Cómo se pueden superar estos desafíos?

Para superar estos desafíos en el aprendizaje automático para la ciberseguridad, los equipos de seguridad deben adoptar las mejores prácticas y herramientas que puedan ayudarlos a:

Recopile y conserve datos relevantes y de alta calidad para sus modelos de aprendizaje automático
Validar y verificar el rendimiento y la precisión de sus modelos de aprendizaje automático
Explicar e interpretar las decisiones y predicciones de sus modelos de ML
Supervise y actualice sus modelos de ML regularmente
Asegure y defienda sus modelos de ML de los ataques

Afortunadamente, hay muchas empresas que están liderando el camino con soluciones innovadoras que aprovechan el aprendizaje automático para la ciberseguridad. Algunas de estas empresas son:

CrowdStrike: CrowdStrike es una plataforma de ciberseguridad nativa de la nube que utiliza el aprendizaje automático para proporcionar protección de endpoints, inteligencia de amenazas, respuesta a incidentes y servicios de búsqueda de amenazas.
- Exabeam: Exabeam es una plataforma de análisis de seguridad que utiliza el aprendizaje automático para proporcionar análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA), automatización y respuesta de orquestación de seguridad (SOAR) y soluciones de seguridad en la nube.
- Built-In: Built In (Integrado) es un sitio web que conecta a profesionales de la tecnología con empresas de tecnología. También proporciona artículos y recursos sobre diversos temas relacionados con la tecnología y la innovación, incluido el aprendizaje automático y la ciberseguridad.
- Microsoft: Microsoft es un gigante de la tecnología que ofrece una amplia gama de productos y servicios, incluidos Windows, Office, Azure y más. También usa el aprendizaje automático para mejorar sus soluciones de seguridad, como Windows Defender, Microsoft 365 Defender y Azure Sentinel.

El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones en una variedad de campos. Algunos ejemplos de áreas donde se utiliza el aprendizaje automático incluyen:

Visión artificial: los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para reconocer objetos, personas y otros elementos en imágenes y videos. Por ejemplo, reconocimiento facial, reconocimiento óptico de caracteres, coches autónomos, etc.
- Procesamiento del lenguaje natural: los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para comprender y generar lenguaje natural, como texto o voz. Por ejemplo, traducción de idiomas, análisis de sentimientos, chatbots, reconocimiento de voz, etc.
- Sistemas de recomendación: los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para proporcionar recomendaciones personalizadas a los usuarios en función de sus preferencias, comportamiento o contexto. Por ejemplo, sugerencias de productos, recomendaciones de películas, noticias, etc.
- Detección de anomalías: los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para identificar valores atípicos o patrones anormales en los datos que pueden indicar fraude, errores o actividad maliciosa. Por ejemplo, detección de fraude con tarjetas de crédito, detección de intrusiones en la red, diagnóstico médico, etc.
- Mantenimiento predictivo: Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para monitorear la condición y el rendimiento de las máquinas o sistemas y predecir cuándo pueden necesitar mantenimiento o reparación. Por ejemplo, monitoreo del estado del motor de la aeronave, gestión de redes inteligentes, etc.
- Robótica: Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para controlar las acciones y movimientos de robots o máquinas que pueden interactuar con su entorno. Por ejemplo, navegación robótica, manipulación, coordinación, etc.

Estas son solo algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático. Hay muchos más dominios y problemas donde el aprendizaje automático se puede aplicar para resolver desafíos del mundo real.

Fuentes

Machine Learning – Aplicaciones – GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-introduction/
Aprendizaje automático, explicado | MIT Sloan. https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained
¿Qué es el aprendizaje automático? | IBM. https://www.ibm.com/topics/machine-learning
Top 10+ Aplicación impresionante de aprendizaje automático | Datatrained. https://www.datatrained.com/post/application-of-machine-learning/
Machine Learning – Aplicaciones – GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-introduction/

| | Conclusión

El aprendizaje automático es una tecnología valiosa que puede ayudar a los profesionales de ciberseguridad a mejorar su postura y operaciones de seguridad. Sin embargo, el aprendizaje automático también viene con sus propios desafíos que deben abordarse para aprovechar todo su potencial. Al seguir las mejores prácticas y utilizar las herramientas y soluciones adecuadas, los equipos de seguridad pueden superar estos desafíos y aprovechar el aprendizaje automático para la ciberseguridad de manera efectiva.