INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CIBERSEGURIDAD

           La ciberseguridad y la inteligencia artificial guardan una estrecha relación. Primero, las técnicas de inteligencia artificial (IA) pueden utilizarse para mejorar la ciberseguridad y resiliencia de productos, servicios, sistemas y, por ende, de las empresas y la sociedad (enfoque de defensa).

            Segundo, la IA está empezando a ser utilizada por cibercriminales y otro tipo de ciberatacantes para poner en riesgo la ciberseguridad y perpetrar diferentes tipos de ataques y generar noticias falsas (enfoque de ataque).

           Finalmente, los sistemas de IA son, a su vez, susceptibles de sufrir ciberataques, por lo que se deben desarrollar sistemas de IA seguros, que preserven la privacidad, en los que podamos confiar y que sean aceptados por sus usuarios (enfoque de confianza).       Dada la interacción entre ambas, es necesario que las Estrategias de Ciberseguridad, de Inteligencia Artificial y de I+D+i se coordinen para crear técnicas, métodos y herramientas que faciliten el diseño, desarrollo, validación y despliegue de sistemas basados en la IA con un enfoque multicriterio que considere la ciberseguridad del dato, del modelo y del resultado.

           En 1950 Alan Turing definía las condiciones que debía cumplir una máquina para poder considerarla inteligente, pero fue realmente en 1956 cuando John McCarthy acuñó el término inteligencia artificial (IA) para referirse a máquinas que ejecutasen tareas características de la inteligencia humana y resolviesen problemas y lograsen objetivos de una forma similar a como lo hacían las personas.

           Aunque las investigaciones en IA continuaron durante la década de 1970 y parte de la de 1980, pocos querían invertir su dinero en una tecnología que no estaba ofreciendo resultados palpables. Fue en 1996, el día en que el ordenador Deep Blue de IBM se impuso en una partida de ajedrez al entonces campeón del mundo Kaspárov, cuando se comenzó a ver que la IA ofrecía posibilidades de aplicación práctica. Ya en 2012 se empezó a hablar de deep learning al crear Google, un sistema capaz de identificar gatos en imágenes, y en 2015 AlphaGo se convirtió en la primera máquina en ganar a un jugador profesional del juego chino go.

            Precisamente el mayor conocimiento sobre el funcionamiento del cerebro adquirido en los últimos años, junto con los avances en microelectrónica, el aumento de la potencia de computación, así como la posibilidad de acceder a grandes cantidades de datos y la conexión ubicua entre sistemas, han posibilitado los grandes avances en IA que se están dando actualmente. Esto ha motivado que la IA sea uno de los términos más utilizados en la actualidad, hasta generar la impresión de que un sistema que no haga uso de la IA en alguna de sus variantes (machine learning, deep learning…) no pueda considerarse un sistema relevante.

           La IA ofrece múltiples posibilidades de aplicación y, sin embargo, no dejan de surgir noticias referentes a decisiones erróneas tomadas por sistemas de IA o sobre conclusiones a las que han llegado sistemas de IA cuyo proceso de obtención es ininteligible para los humanos. Esto demuestra que dichos sistemas de IA no han sido diseñados asegurando la imparcialidad y la transparencia en la toma de decisiones.

           Al igual que muchas otras tecnologías, la IA puede usarse tanto para el bien como para el mal . Por este motivo, vamos a desgranar el posible buen y mal uso de la IA en el ámbito de la ciberseguridad y los peligros que puede representar su utilización si la IA no ha sido diseñada de una forma segura.

           La IA puede utilizarse para ayudar a los profesionales de la seguridad a tratar la cada vez mayor complejidad de los sistemas modernos de IT, industria 4.0, infraestructura del Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés)…, así como la ingente cantidad de datos creados por ellos, e intentar estar por delante de los ciberatacantes. La ciberseguridad se enfrenta a múltiples retos, como son la detección de intrusiones, la protección de la privacidad, la defensa proactiva, la identificación de comportamientos anómalos o la detección de amenazas sofisticadas, pero, sobre todo, a las cambiantes amenazas que aparecen continuamente.

           Debido a ello, se están explorando métodos basados en la IA que faciliten el análisis y la toma de decisiones en tiempo real para una rápida detección y reacción ante ciberataques. También se está empleando la IA para desarrollar sistemas autoadaptables y que permitan automatizar las respuestas ante ciberamenazas. Realmente, la IA puede utilizarse en todas las etapas de una seguridad integral inteligente: identificación, protección, detección, respuesta y recuperación ante incidentes; en este sentido, la ciberseguridad puede considerarse un dominio más de aplicación de la IA, como pueden serlo el de la energía, transporte, industria o salud.

           De hecho, este no es un ámbito nuevo de aplicación de la IA, sino que ya lleva tiempo utilizándose para desarrollar soluciones que puedan detectar y atajar ciberamenazas complejas y sofisticadas a la vez que evitar fugas de datos. Tal y como indica ENISA, se debe seguir investigando la utilización de IA en la inteligencia de ciberamenazas (cyber threat intelligence, CTI) para reducir el número de pasos manuales en los análisis realizados y validar dichos análisis, esto es, apoyando la CTI a lo largo de todo el ciclo de vida de la gestión y mitigación de los riesgos de seguridad .          En la actual situación de pandemia debida al COVID-19, lo que se ha observado es la gran capacidad que han mostrado los cibercriminales para adaptarse rápidamente al nuevo contexto vulnerable de teletrabajo aprovechando las conexiones a internet de los hogares para acceder a datos y sistemas de la empresa. Los cibercriminales han personalizado los vectores de ataque con métodos avanzados de robo de credenciales, ataques de phishing muy orientados, sofisticados ataques de ingeniería social y técnicas avanzadas de ocultación de malware, entre otros. En la medida en que estas técnicas se vayan combinando cada vez más con la IA, los ataques serán más difíciles de detectar y tendrán un mayor éxito, según el citado informe de ENISA.

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