La detección y análisis de amenazas, el reporte de incidentes y riesgos cibernéticos y los controles adaptativos son las tres áreas más prometedoras para la aplicación de la inteligencia artificial generativa en ciberseguridad.
Casi siete de cada 10 ejecutivos de negocios, tecnología y seguridad, encuestados por la consultora PwC para el estudio Global Digital Trust Insights 2024, adelantan que su organización utilizará herramientas de inteligencia artificial generativa en ciberseguridad para ayudar a reducir tanto el número de ciberataques como atenuar su complejidad .
Más de dos tercios (69 %) dicen que usarán IA generativa para la ciberseguridad en los próximos 12 meses y un 21 % afirma estar viendo ya beneficios reales. Casi la mitad (47%) lo está utilizando para la detección y mitigación de riesgos cibernéticos.
Microsoft (Security Copilot) o Google (Security AI Workbench) ya están desarrollando sus plataformas con IA Generativa para la gestión de la seguridad, la respuesta a incidentes y la generación de informes.
Tres destinos principales
Mientras los GPT de defensa no terminen de escalar, estas son las tres áreas más prometedoras para el uso de la IA generativa en ciberseguridad, según la encuesta de PwC:
- Detección y análisis de amenazas. Podría tener un valor incalculable para detectar vulnerabilidades de forma proactiva, evaluar rápidamente su alcance: qué está en riesgo, comprometido y/o cuáles son los daños, y presentar opciones de defensa y reparación. Puede ayudar a identificar patrones, anomalías e indicadores de compromiso que eluden los sistemas tradicionales de detección basados en firmas.
- Reporte de incidentes y riesgos cibernéticos. Simplificación de la notificación de incidentes y riesgos cibernéticos. Con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural (NLP), la IA generativa puede convertir datos técnicos en contenido de fácil compresión para personas sin grandes conocimientos técnicos. Ayudaría con informes de respuesta a incidentes, inteligencia sobre amenazas, evaluaciones de riesgos, auditorías y cumplimiento normativo , con recomendaciones en términos que cualquiera pueda entender, incluso traduciendo gráficos confusos en texto simple.
- Controles adaptativos. Proteger la nube y la cadena de suministro de software requiere actualizaciones constantes en las políticas y controles de seguridad. Los algoritmos de aprendizaje automático y las herramientas de IA generativa pronto podrían recomendar, validar y redactar políticas de seguridad y automatizar controles que se adapten al perfil de amenazas, las tecnologías y los objetivos comerciales de una organización.
Las reglas del juego: transparencia y seguridad jurídica
Alrededor de un tercio de los encuestados coinciden en que cuatro tipos de regulación serán los más importantes para asegurar el crecimiento futuro de su organización: normativas sobre IA (37 %), armonización de las leyes cibernéticas y de protección de datos (36 %), presentación de informes obligatorios sobre gestión, estrategia y gobernanza del riesgo de ciberseguridad (35 %) y requisitos de resiliencia operativa (32 %).
Estas son algunas de las nuevas regulaciones, algunas en proceso y otras ya en funcionamiento:
- Las nuevas reglas de la SEC de ciberseguridad. Exigen la divulgación pública de las violaciones que puedan tener un efecto material potencial en los inversores.
- La Ley de Mercados Digitales y la Ley de Servicios Digitales. Exigen transparencia en las prácticas de datos y la toma de decisiones algorítmicas.
- Reglamento de IA de la Unión Europea. Publicada en el Diario Oficial de la UE el pasado junio, es pionera en su ámbito, con cuatro niveles de riesgo.
- Ley de Ciberresiliencia. Todavía en ciernes, para regular la ciberseguridad de todos los productos digitales.
- La Ley de Resiliencia Operacional Digital (DORA). Aplicable a partir de 2025 para ciberproteger instituciones financieras.
Todas estas barreras pueden convertirse para PwC en una ventaja competitiva para dar a las empresas mayor confianza para explorar, experimentar, inventar y competir.
