Innovación para la seguridad y la resistencia
En un momento en que el sector de la ciberseguridad se enfrenta a un cambio de paradigma, la inteligencia artificial ofrece la posibilidad de potenciar la resiliencia y mejorar las habilidades, la rapidez y los conocimientos de los defensores.
"Aunque el ingenio y la experiencia humanos siempre serán un componente valioso e insustituible de la ciberdefensa, la tecnología tiene el potencial de potenciar estas capacidades únicas gracias a las habilidades, las velocidades de procesamiento y la rapidez de aprendizaje de la IA moderna".
Bret Arsenault, responsable principal de seguridad de la información de Microsoft
Responder con una innovación revolucionaria
Ante un ecosistema cibernético cada vez más complejo, la inteligencia artificial (IA) ofrece la posibilidad de transformar el panorama de la seguridad al potenciar la capacidad, la rapidez y los conocimientos de los defensores.
La IA también puede ofrecer nuevas posibilidades, como el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) para generar información y recomendaciones en lenguaje natural a partir de datos complejos, y brindar a los analistas nuevas oportunidades de aprendizaje.
En el Informe de protección digital de Microsoft 2023, analizamos algunos de los avances en inteligencia artificial que están transformando la ciberseguridad, los riesgos asociados a la IA y a los modelos de lenguaje grandes (LLM), y cómo podemos garantizar que se utilicen para crear un futuro digital más seguro y resiliente.
¿Cómo podemos aprovechar los modelos de lenguaje grande para la ciberdefensa?
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Inteligencia y análisis de amenazas
Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden ayudar a los defensores cibernéticos a recopilar y analizar datos para detectar patrones y tendencias en las amenazas cibernéticas. También pueden aportar contexto a la inteligencia sobre amenazas utilizando información procedente de diferentes fuentes y realizar tareas técnicas como la ingeniería inversa y el análisis de malware.
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Respuesta a incidentes de seguridad y recuperación
Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden ayudar a los defensores cibernéticos a facilitar y automatizar la respuesta ante incidentes de seguridad y la recuperación, incluyendo la clasificación de incidentes, la contención, la erradicación, el análisis y la recuperación. Pueden resumir los incidentes y generar scripts de respuesta automatizada, coordinar equipos, así como documentar y comunicar los detalles de los incidentes y las medidas adoptadas. Los modelos de lenguaje grande (LLM) también pueden ayudarnos a aprender de los incidentes y ofrecer sugerencias de mejora para su prevención y mitigación.
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Supervisión y detección de seguridad
Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden supervisar y detectar eventos e incidentes de seguridad en redes, sistemas, aplicaciones y datos. Pueden analizar datos, generar alertas priorizadas y proporcionar información contextual para la investigación y la respuesta. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) también pueden analizar la configuración de los entornos multinube, creando mapas exhaustivos de los recursos, estimar los posibles impactos y ofrecer sugerencias para mitigar los riesgos. Pueden resultar útiles para la detección de phishing, ya que analizan el contenido de los correos electrónicos e identifican patrones textuales, anomalías y expresiones sospechosas que indican intentos de phishing.
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Pruebas y validación de seguridad
Los modelos de lenguaje grandes pueden automatizar y mejorar las pruebas y la validación de seguridad, incluidas las pruebas de penetración, el análisis de vulnerabilidades, el análisis de código y la auditoría de configuraciones. Generan y ejecutan casos de prueba, evalúan y comunican los resultados, y ofrecen sugerencias para solucionar los problemas. Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden crear aplicaciones y herramientas personalizadas para situaciones concretas, automatizar tareas repetitivas y gestionar tareas ocasionales o puntuales que requieran intervención manual.
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Concienciación y formación en materia de seguridad
Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden ayudar a los defensores cibernéticos a crear contenidos y escenarios atractivos y personalizados para la concienciación y la formación en materia de seguridad. Pueden evaluar el nivel de conocimientos y habilidades en materia de seguridad de un público objetivo, ofrecer comentarios y orientación, y generar ejercicios y simulaciones cibernéticas realistas y adaptables para la formación y las pruebas.
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Gobernanza de la seguridad, riesgos y cumplimiento normativo
Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden ayudar a automatizar las actividades relacionadas con la gobernanza de la seguridad, los riesgos y el cumplimiento normativo, entre las que se incluyen la elaboración y aplicación de directivas, la evaluación y gestión de riesgos, la auditoría y la verificación, así como el cumplimiento normativo y la creación de informes. Pueden adaptar las actividades a los objetivos empresariales y proporcionar métricas de seguridad y paneles para medir el rendimiento. También pueden detectar deficiencias y problemas, y ofrecer recomendaciones para mejorar el nivel de seguridad de la organización, priorizar las vulnerabilidades e identificar propuestas de solución.
Facilitar el acceso a las innovaciones modernas en inteligencia artificial
Aunque las soluciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM) ofrecen un gran potencial para la ciberseguridad, no sustituyen a los expertos humanos en ciberseguridad. Contar con los conocimientos especializados adecuados es fundamental a la hora de combinar los modelos de lenguaje grande (LLM) y la ciberseguridad. Una solución consiste en aunar las competencias de los profesionales de la inteligencia artificial y los expertos en ciberseguridad para mejorar la productividad.
Afortunadamente, el uso de los modelos de lenguaje grande (LLM) en las operaciones de ciberseguridad no se limita a las grandes organizaciones con abundantes recursos. Estos modelos se han entrenado con enormes cantidades de datos, lo que les ha proporcionado un conocimiento previo sobre ciberseguridad.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) destacan por su capacidad para sintetizar información compleja y presentarla en un lenguaje claro y conciso, lo que ayuda a los analistas a seleccionar los mejores análisis cibernéticos para distintos escenarios. A medida que el panorama de amenazas evoluciona y las técnicas de análisis se amplían, incluso los analistas con experiencia pueden tener dificultades para mantenerse al día, y los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden actuar como asistentes personales, sugiriendo opciones de análisis y mitigación.
Trabajando juntos para dar forma a una IA responsable
IA responsable desde su concepción
Dado que la tecnología de IA promete transformar la sociedad, debemos garantizar un futuro de IA responsable desde su concepción. Las prácticas de IA responsable son fundamentales para mantener la confianza de los usuarios, proteger la privacidad y generar beneficios a largo plazo para la sociedad.
Respetar nuestros propios estándares éticos en materia de IA
Debemos dar ejemplo e invertir en investigación y desarrollo para adelantarnos a las nuevas amenazas a la seguridad. Microsoft se compromete a garantizar que todos sus productos y servicios de IA se desarrollen y utilicen de forma que se respeten nuestros principios sobre IA.
10 años de directivas activas de inteligencia artificial
Microsoft se compromete a garantizar que todos nuestros productos y servicios de IA se desarrollen y utilicen de manera que se respeten nuestros principios de IA. Al mismo tiempo, colaboramos con asociados del sector para desarrollar normas y tecnologías que permitan disponer de información transparente y verificable sobre el origen y la autenticidad de los contenidos digitales, con el fin de reforzar la confianza en línea.
En todo el mundo está aumentando el interés por contar con orientaciones normativas sobre el desarrollo y el uso responsables de la IA, y muchos países están elaborando documentos que ofrecen orientación para gestionar los riesgos emergentes asociados a las tecnologías de IA. Esta tendencia lleva más de una década desarrollándose y no hace más que cobrar impulso.
Explorar otros capítulos del informe de protección digital de Microsoft
Introducción
El poder de las asociaciones es clave para superar las adversidades al reforzar las defensas y hacer responsables a los ciberdelincuentes.
El estado de la ciberdelincuencia
Mientras los ciberdelincuentes siguen trabajando duro, los sectores público y privado se unen para acabar con sus tecnologías y apoyar a las víctimas de la ciberdelincuencia.
Amenazas estatales a la nación
Las operaciones cibernéticas estatales están uniendo a los gobiernos y a los actores del sector tecnológico para crear resistencia frente a las amenazas a la seguridad online.
Desafíos críticos de la ciberseguridad
A medida que navegamos por el cambiante panorama de ciberseguridad, la defensa holística es una necesidad para la resistencia de las organizaciones, las cadenas de suministro y la infraestructura.
Innovación para la seguridad y la resistencia
A medida que la IA moderna avanza a pasos agigantados, desempeñará un papel vital en la defensa y la resistencia de las empresas y la sociedad.
Defensa colectiva
A medida que evolucionan las ciberamenazas, la colaboración refuerza los conocimientos y la mitigación en todo el ecosistema de seguridad mundial.
Más información sobre seguridad
Nuestro compromiso de ganar confianza
Microsoft se compromete a usar de forma responsable la inteligencia artificial, proteger la privacidad y avanzar en la seguridad digital y la ciberseguridad.
Señales cibernéticas
Un informe trimestral de inteligencia sobre ciberamenazas informado por los últimos datos e investigaciones sobre amenazas de Microsoft. Las señales cibernéticas proporcionan análisis de tendencias e instrucciones para ayudar a reforzar la primera línea de defensa.
Informes de estado nacional
Informes semianuales sobre actores de estado nacional específicos que sirven para advertir a nuestros clientes y a la comunidad global de las amenazas que suponen las operaciones de influencia y la ciberamenaza, identificando sectores y regiones específicos con un riesgo mayor.
Archivo de Informe de protección digital de Microsoft
Explore los informes anteriores de protección digital de Microsoft y vea cómo ha cambiado el panorama de amenazas y la seguridad online en unos pocos años.
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