¿La inteligencia artificial, el salvavidas contra los ciberataques? La realidad detrás de su capacidad para proteger contra amenazas en la red
En la era digital en la que vivimos, la seguridad en la red es un tema de gran preocupación. Los ciberataques son cada vez más frecuentes y sofisticados, lo que hace que las empresas y particulares busquen soluciones efectivas para proteger sus sistemas y datos. En este sentido, la inteligencia artificial se ha presentado como una posible solución para contrarrestar estas amenazas. Pero, ¿realmente la inteligencia artificial puede ser el salvavidas contra los ciberataques? ¿Cuál es la realidad detrás de su capacidad para proteger contra amenazas en la red? En este artículo, analizaremos las posibilidades y limitaciones de la inteligencia artificial en la lucha contra los ciberataques y exploraremos si puede ser la respuesta que necesitamos para garantizar la seguridad en la red.
La IA en la ciberseguridad: ¿un salvavidas o un mito?
La inteligencia artificial (IA) forma parte de la mayoría de los desarrollos tecnológicos actuales. Desde su aparición a finales de 2022, los modelos de lenguaje como ChatGPT han abierto un mundo de posibilidades al poner herramientas avanzadas de IA al alcance de todos. En este contexto, la IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM) se han convertido en protagonistas recurrentes en las discusiones sobre ciberseguridad. Pero, ¿estamos realmente ante una revolución que lo va a cambiar todo?
La respuesta es no, o al menos no todavía. Según Fernando Anaya, Country manager de Proofpoint para España y Portugal, estas tecnologías tienen un potencial indudable para combatir las ciberamenazas: pueden analizar grandes cantidades de datos para detectar anomalías, tendencias y comportamientos que indican posibles ataques. En la teoría, esto suena prometedor, ya que podrían identificar patrones que serían difíciles de detectar para un humano.
Las limitaciones de la IA en la ciberseguridad
Sin embargo, es importante tener en cuenta sus limitaciones. Estas tecnologías pueden requerir una gran cantidad de recursos computacionales y, dependiendo del tamaño y la complejidad del modelo de aprendizaje, pueden ser más lentas que otros enfoques tradicionales. Por ejemplo, a la hora de bloquear mensajes maliciosos, otras técnicas como el análisis de la reputación de IP, el análisis estático o el sandboxing pueden hacerlo de manera más rápida y efectiva.
Además, los modelos necesitan una gran cantidad de datos de alta calidad para aprender de diferentes ejemplos y patrones, y así saber adaptarse a nuevas condiciones. Por lo tanto, si los datos de entrenamiento son limitados o de baja calidad, el rendimiento del modelo puede verse afectado.
La IA en la lucha contra los ciberataques
En lo referente a los ciberataques, la preocupación principal con la llegada de ChatGPT ha sido su posible uso en campañas de phishing. Sin embargo, hasta ahora, esto no es más que una exageración. Aunque la calidad de los intentos de phishing ha mejorado, especialmente en idiomas distintos al español y al inglés, el volumen de estos ataques no ha aumentado significativamente.
Además, muchos correos electrónicos de ingeniería social no están diseñados para ser ‘perfectos’, sino que se escriben intencionalmente con errores para incitar a las personas a interactuar, por lo que la ayuda de la IA no tiene mucho sentido en este caso.
Conclusión
Deja una respuesta