Ciberseguridad · 7 minutos de lectura

Los desafíos de seguridad en la era de la inteligencia artificial 

Los desafíos de seguridad en la era de la inteligencia artificial 
Imagen: Yuichiro Chino (Getty Images)

La inteligencia artificial se ha impuesto en nuestras vidas. Desde automatizar tareas cotidianas hasta optimizar los procesos industriales, la tecnología de las “máquinas que piensan” ha llegado para quedarse. Como toda revolución, son muchas las ventajas que aporta, sobre todo a nivel empresarial, pero los desafíos de seguridad en la era de la inteligencia artificial también son variados. 

La privacidad de los datos, la falta de transparencia o las llamadas fake news son solo algunos de los retos a los que la tecnología debe hacer frente y que pueden afectar de una forma especial a las empresas.

Al mismo tiempo, hay que tener en cuenta que se trata de un campo en constante evolución y, a medida que avanza, lo hacen también sus desafíos. Por eso es importante conocerlos y estar atentos para minimizar los riesgos y aprovechar los beneficios de la IA sin comprometer la seguridad.

  1. El papel de la IA en la ciberseguridad
  2. Amenazas de seguridad en sistemas de inteligencia artificial
  3. ¿Cómo puede beneficiar la IA a la ciberseguridad?
  4. Automatización de procesos de seguridad

El papel de la IA en la ciberseguridad

La inteligencia artificial se ha situado como una gran aliada contra los ataques cibernéticos. La capacidad de predecir, de identificar patrones, de aprender de forma automática y profunda o de tomar decisiones son los pilares fundamentales sobre los que se asienta el papel de la IA en la ciberseguridad. 

Aunque la intervención humana seguirá siendo necesaria, los sistemas de inteligencia artificial están diseñados para resolver problemas complejos y, por eso, son efectivos a la hora de minimizar los riesgos, si bien deben combinarse con estrategias globales de seguridad. 

Estas avanzadas tecnologías son capaces de detectar amenazas que puedan comprometer los datos, analizar malware, proteger contra aspectos como el phishing, realizar registros y análisis continuados de los equipos, predecir amenazas, analizar las vulnerabilidades de los sistemas o, en general, automatizar la seguridad.

Los desafíos de seguridad en la era de la inteligencia artificial 

Con todas estas funciones, el uso de la IA para la ciberseguridad desempeña un papel fundamental al mejorar la detección y respuesta a posibles ataques. Y este rol será cada vez más importante a medida que los datos sean cada vez más valiosos para las empresas y según vayan evolucionando también las amenazas.

El llamado machine learning, que es la capacidad de ciertos dispositivos de aprender en base a sus experiencias, es el mayor aliado en este campo y ofrece la posibilidad de automatizar los diferentes mecanismos de protección contra ciberataques, desarrollar estrategias de protección y predecir patrones malignos. 

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Amenazas de seguridad en sistemas de inteligencia artificial

La IA está compuesta por tecnología vulnerable de presentar problemas que puedan comprometer su funcionamiento. Las amenazas de seguridad en sistemas de inteligencia artificial pueden también poner en riesgo la privacidad e integridad de los propios sistemas o la confidencialidad de las comunicaciones

Es preciso recordar que todos los sistemas de inteligencia artificial trabajan a partir de la acumulación de datos, por lo que son el activo más valioso ante cualquier ataque o amenaza que pueda aparecer. No solo porque puedan quedar expuestos, sino porque sino están optimizados o sufren cualquier modificación, los sistemas no podrán funcionar correctamente. 

Ataques cibernéticos 

Como cualquier sistema tecnológico, los ataques cibernéticos son una de las amenazas que más pueden comprometer la seguridad de la inteligencia artificial. Algunos de los más comunes son: 

  • Robo de datos: los ataques cibernéticos pueden ir dirigidos a robar datos sensibles o incluso copiar los modelos ya entrenados. 
  • Ataques adversariales: modificación intencionada de los datos que conforman el funcionamiento de un sistema de IA para desvirtuarlo y que produzca resultados erróneos. 
  • Vulnerabilidades: es habitual que los sistemas basen su funcionamiento en software de terceros, de modo que los atacantes podrían analizar los puntos más débiles de estas plataformas y programas para tener acceso a los dispositivos de IA. 
  • Denegación de servicio: mediante la sobrecarga con tráfico falso o malicioso, la disponibilidad de los sistemas de inteligencia artificial puede verse comprometida. 
  • Envenenamiento: los ataques pueden tener como objetivo intentar envenenar los modelos de IA mediante la introducción de datos maliciosos o manipulados. 

Al mismo tiempo que evoluciona la inteligencia artificial, también lo hacen los ataques cibernéticos, cada vez más sofisticados y difíciles de rastrear. Por eso, para cualquier empresa que desee implantar o cuente ya con sistemas de IA, es fundamental implementar medidas de seguridad adecuadas, como la autenticación de usuarios, la monitorización constante, la encriptación de modelos y datos o estrategias de detección de anomalías.

Seguridad de los datos 

Los datos son la gasolina de cualquier sistema de inteligencia artificial. A partir de su acumulación e interpretación es cómo esta tecnología rige en general su funcionamiento. Además, suele tratarse de datos confidenciales y sensibles que pueden comprometer a las empresas o instituciones que los manejan. Por eso, protegerlos es una de las grandes preocupaciones en materia de seguridad. 

Las amenazas más comunes que afectan a los sistemas de inteligencia artificial en materia de seguridad de datos son:

  • Acceso no autorizado: si no se implanta los parches adecuados o existe una falta de control, personas no autorizadas podrían acceder a datos sensibles y confidenciales, así como a la estructura de los sistemas de IA entrenados.
  • Fugas: el riesgo principal de que los datos que utiliza un sistema queden expuestos es que pueden filtrarse o distribuirse por canales no autorizados y se divulgue información confidencial. 
  • Robos: incluso cuando los sistemas necesitan la autenticación de los usuarios, los atacantes pueden robar su identidad o suplantarlos para acceder a los modelos y datos. 
  • Comunicaciones: en ocasiones los sistemas de inteligencia artificial necesitan compartir datos con terceros y esas comunicaciones pueden estar sujetas también a ataques que pongan en riesgo la confidencialidad. 

En general, todas estas amenazas confluyen en que se realice un mal uso de los datos y su privacidad sea vulnerada, de tal forma que personas no deseadas puedan acceder a información sensible y desvirtuar el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial. Analizar las vulnerabilidades de los propios sistemas y del almacenamiento de los datos es crucial para garantizar la seguridad.

Algunas de las medidas más recomendables para afianzar la seguridad de los datos en los sistemas de inteligencia artificial son los controles de acceso estrictos, los análisis y seguimientos continuados, la encriptación, la detección de puntos débiles o las estrategias de actuación en caso de crisis.

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Falta de transparencia

Como vemos, los sistemas de inteligencia artificial basan la práctica totalidad de su funcionamiento en la acumulación, gestión e interpretación de datos, que es necesario proteger. Eso hace que este tipo de tecnología sea muy hermética y opere con cierta opacidad. Al mismo tiempo que se asegura la integridad de los datos, también aparecen ciertos desafíos que aluden a la falta de transparencia. 

Algunos de los riesgos más comunes en este sentido son:

  • Ataques adversariales: la falta de transparencia puede acarrear dificultades a la hora de identificar vulnerabilidades y prevenir posibles ataques en los que los atacantes modifiquen los datos.
  • Sesgo no identificado: los sistemas de IA se entrenan para que interpreten los datos que se le inyectan, pero si existe falta de transparencia es posible que exista también algún sesgo en los datos difícil de detectar y esto puede llevar al sistema a tomar decisiones erróneas o discriminatorias.
  • Explicación de las decisiones: comprender cómo funciona un sistema de inteligencia artificial es vital a la hora de entender de qué forma toma sus decisiones. 
  • Desconfianza: el desconocimiento o la imposibilidad de comprender cómo funcionan los sistemas de IA provoca desconfianza en los usuarios y una resistencia a adoptar este tipo de tecnologías sin tener en cuenta las ventajas competitivas y beneficios para la vida que puede conllevar.

Todas estas amenazas de seguridad basadas en la falta de transparencia se pueden solventar con medidas como la explicación de los modelos a partir de algoritmos que permitan a los sistemas mostrar su proceso de toma de decisiones, con auditorías y con el cumplimiento de las normativas vigentes. 

Discriminación algorítmica 

La discriminación algorítmica o sesgo algorítmico es uno de los grandes desafíos de la inteligencia artificial en materia de seguridad. Si existen problemas en la interpretación de los datos, esto puede llevar a la tecnología a tomar decisiones erróneas o discriminatorias. Eso, en algunos sistemas muy avanzados, puede llevar a resoluciones injustas para algunas personas. 

Un ejemplo de este tipo de fallos de seguridad puede darse en la automatización de los procesos en el departamento de recursos humanos de una empresa. Según los parámetros con los que se haya entrenado a una máquina, las decisiones serán completamente diferentes y eso puede llegar a perjudicar a un candidato ante un puesto de trabajo. 

Además de un problema de seguridad, la discriminación algorítmica es uno de los argumentos que más se esgrimen en los debates éticos y sociales en torno a la inteligencia artificial. 

Los sesgos algorítmicos pueden aparecer en diferentes partes del proceso:

  • Recopilación de los datos.
  • Entrenamiento de los sistemas.
  • Diseño del algoritmo.

Algunas de las estrategias planteadas para solventarlo son los análisis exhaustivos de cada fase en el diseño, entrenamiento y funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial, la transparencia sobre los modelos y la implementación de leyes y normativas relacionadas.

Información falsa 

La información falsa se ha convertido en uno de los grandes desafíos globales en la época actual. Las redes sociales y las plataformas online han contribuido a la proliferación de las llamadas fake news y la inteligencia artificial se ha comenzado a utilizar de forma perjudicial, sirviendo como altavoz de este tipo de mentiras.

A grandes rasgos, en las manos equivocadas, los sistemas de inteligencia artificial pueden emplearse para difundir y amplificar información falsa con gran rapidez y credibilidad. En este sentido, existen modelos de IA capaces de generar contenidos falsos muy creíbles, simulando voces o incluso generando rostros. Este tipo de técnicas no solo generan fake news, sino que estarían cometiendo un delito de suplantación de identidad.

Basándose en los algoritmos que emplean estos sistemas, a través de bots se pueden difundir noticias falsas a través de las redes sociales que tengan un fuerte impacto en la opinión pública y contribuyan a desvirtuar la realidad. Esto es especialmente perjudicial en cuestiones gubernamentales o conflictos internacionales.

Contra estos riesgos es fundamental implantar medidas de verificación de contenidos, monitorización de redes sociales y plataformas online y transparencia en los algoritmos.

¿Cómo puede beneficiar la IA a la ciberseguridad?

A la vez que todos los aspectos que hemos analizado como amenazas contra los sistemas de inteligencia artificial pueden comprometer el funcionamiento de esta tecnología, todos ellos se convierten en cuestiones que pueden afectar a cualquier sistema en la era digital

Por eso, la IA también se presenta como aliada para beneficiar a la ciberseguridad contribuyendo a detectar amenazas y minimizando los riesgos de forma efectiva. El uso de esta tecnología, especialmente en instituciones y empresas, proporciona sistemas más avanzados y respuestas más rápidas contra posibles ataques y vulneraciones de la integridad de los sistemas. 

Detección de amenazas 

La inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes herramientas contra los ataques cibernéticos, sobre todo por su capacidad de detección de amenazas. A través de modelos de análisis de comportamiento, identificación de patrones y predicción, la IA contribuye a detectar virus y malware o intrusiones en la red. 

A su vez, el uso de esta tecnología también permite reforzar los sistemas de ciberseguridad detectando vulnerabilidades y protegiendo todas las fases del proceso. Esto es especialmente relevante para sectores que manejan información sensible, como pueden ser el financiero o el sanitario.

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Automatización de procesos de seguridad

Además de contribuir a detectar posibles amenazas y ataques, el uso de la inteligencia artificial también se emplea para la automatización de procesos de seguridad. A través de estas herramientas se aumenta la eficiencia de la protección, se reducen los errores humanos y se minimizan las amenazas. Algunas de las funcionalidades que los sistemas de IA ofrecen para automatizar estos procesos son la detección de intrusiones en tiempo real, la respuesta rápida a posibles ataques, la autenticación y autorización de acceso, la gestión de contraseñas y su adaptación a las circunstancias o la gestión de parches y actualizaciones.

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