Aprendizaje automático e IA en la seguridad de la identidad

Los ataques basados en identidad siguen haciendo estragos en las organizaciones. Según el Informe Global sobre Amenazas 2024 de CrowdStrike, un sorprendente 75 % de los ataques realizados para obtener acceso inicial se llevó a cabo sin malware, lo que indica el uso de credenciales válidas para la entrada no autorizada. Los ataques basados en la identidad tienen tanto éxito porque son extremadamente difíciles de detectar. Cuando un adversario tiene acceso a las credenciales de un usuario, distinguir entre una actividad legítima del usuario y las intenciones maliciosas de un atacante es excepcionalmente difícil. En este punto es donde la seguridad de la identidad supone la última línea de defensa para las organizaciones.

La seguridad de la identidad protege todos los tipos de identidades de una empresa. Tanto si son cuentas de acceso humanas, de máquinas, locales o híbridas, o si tienen acceso regular o con privilegios, el objetivo sigue siendo el mismo: detectar y prevenir brechas basadas en la identidad.

¿Qué papel juega la IA en la seguridad de la identidad?

La IA cada vez tiene una mayor integración en diferentes aspectos de la ciberseguridad para mejorar la detección de amenazas, la capacidad de respuesta y la resistencia en general. Los avanzados algoritmos de IA son increíblemente útiles en la detección de anomalías, el análisis de comportamiento y el reconocimiento de patrones para identificar y reducir las ciberamenazas en tiempo real. Además, la llegada de la IA generativa (GenAI) permite a los profesionales de la ciberseguridad predecir amenazas futuras al identificar patrones y tendencias. Este enfoque proactivo permite a estos profesionales anticiparse y solucionar de forma preventiva potenciales amenazas, y optimizar así el valor de sus herramientas de seguridad existentes.

En el ámbito de la seguridad de la identidad, la IA tiene un futuro realmente prometedor. Con el uso de soluciones de seguridad de la identidad basadas en IA, las organizaciones pueden mejorar su defensa frente a ataques basados en la identidad. Estas soluciones analizan la actividad de autenticación e identidad para detectar anomalías y responder automáticamente a posibles amenazas. Además, como las credenciales poco seguras o comprometidas a menudo representan puntos de entrada para brechas de seguridad, la IA generativa ofrece una capa de seguridad adicional.

Ventajas de integrar la IA en la seguridad de la identidad

En el campo de batalla cibernético actual, los adversarios también se valen de la rapidez y la sofisticación de la IA para lanzar ataques demoledores. Frente a esta realidad, el 82 % de los estadounidenses expresa una profunda preocupación por el potencial malicioso de la IA en el robo de identidad, lo que demuestra la urgencia de la situación.

Ante este oscuro panorama, hay una tecnología que alumbra una solución: la seguridad de la identidad basada en IA. Las herramientas de seguridad de la identidad que aprovechan la capacidad del aprendizaje automático (ML) y la IA equiparan las fuerzas sobre el tablero. Gracias al uso de grandes conjuntos de datos y avanzados algoritmos, la seguridad de la identidad basada en IA ofrece muchas ventajas:

Mayor seguridad

Valiéndose de las innovadoras capacidades de la IA, las soluciones de seguridad de la identidad ofrecen una mayor protección mediante la monitorización continua del comportamiento de los usuarios y la identificación de anomalías indicativas de una potencial amenaza. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar actividades sospechosas, como intentos de acceso no autorizados o patrones de uso anómalo. El uso de análisis de comportamiento para establecer una referencia de actividad normal hace que las soluciones de seguridad de la identidad puedan identificar rápidamente desviaciones para una mitigación de amenazas proactiva. En este punto es donde la velocidad, la precisión y la eficiencia de la IA ayuda a reforzar la posición de seguridad de la identidad de una organización.

Flujos de trabajo automatizados

La integración de la IA en los flujos de trabajo de seguridad de la identidad no solo simplifica las tareas, sino que también aumenta la velocidad y ayuda a las organizaciones a ir por delante de los adversarios. Al automatizar tareas tediosas de aprovisionamiento, desaprovisionamiento, gestión de contraseñas y asignación de roles, se reduce la carga de los equipos de seguridad y se aceleran los tiempos de respuesta. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático, las herramientas de seguridad basadas en IA verifican las identidades de los usuarios y realizan acciones sin necesidad de supervisión constante. Esto también genera menos errores y unas interacciones más intuitivas con el usuario.

Cumplimiento normativo

La seguridad de la identidad mejorada con IA facilita a las organizaciones el cumplimiento de las normativas de seguridad y privacidad. Al analizar el comportamiento de los usuarios y los patrones de acceso, la IA aplica controles de acceso, monitoriza vulneraciones de cumplimiento normativo y genera registros de auditoría completos. Esto ayuda a las organizaciones a cumplir las normativas de protección de datos como RGPD, HIPAA y PCI DSS, y reduce los riesgos jurídicos y financieros asociados con el incumplimiento. Puesto que la IA aprende el comportamiento de los usuarios y controla estrictamente el acceso, las organizaciones pueden cumplir los requisitos de cumplimiento normativo con menos complicaciones y más precisión.

Visibilidad mejorada

La IA proporciona a las organizaciones un mayor conocimiento sobre las actividades relacionadas con la identidad en todo su patrimonio digital, lo que proporciona una mejor visibilidad de los posibles riesgos de seguridad. Al analizar grandes cantidades de datos de telemetría, los sistemas de seguridad de la identidad basados en IA pueden generar paneles que muestren métricas clave sobre amenazas emergentes, posibles actividades internas sospechosas y vulnerabilidades de seguridad de la identidad. Esta visibilidad mejorada permite a los equipos de seguridad ajustar y optimizar de forma proactiva las directivas y los procesos para reducir los incidentes de seguridad.

Análisis mejorados

Las capacidades de análisis basadas en IA permiten a las organizaciones extraer inteligencia procesable de los datos relacionados con la identidad. Mediante los algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones pueden identificar patrones, tendencias y anomalías en el comportamiento de los usuarios, lo que facilita la detección temprana de amenazas de seguridad. Además, los análisis mejorados con IA permiten a los equipos de seguridad realizar análisis predictivos, anticipar amenazas futuras e implementar medidas de seguridad proactivas para reducir los riesgos de manera eficaz.

Retos en la implementación de la IA para la seguridad de la identidad

Los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y la naturaleza libre de sesgos de los datos con los que se entrenan. En cambio, si los datos están sesgados o distorsionados, el modelo de IA puede reflejar estos sesgos y generar, potencialmente, decisiones inexactas o inapropiadas. Esto no solo puede plantear problemas legales y éticos, sino también reducir la eficacia de la solución de seguridad de la identidad.

Además, a medida que las amenazas a la ciberseguridad evolucionan y se vuelven más sofisticadas, los algoritmos de IA requieren datos diversos y actualizados para detectar y responder eficazmente a las nuevas amenazas. Obtener una cantidad tan grande de datos de alta calidad puede ser complicado en la práctica, sobre todo para organizaciones pequeñas con recursos limitados. En este contexto, asociarse con un proveedor de ciberseguridad equipado con amplios datos de telemetría de identidad con los que entrenar tus herramientas de IA supone una ventaja estratégica.

Prácticas recomendadas de IA para la seguridad de la identidad

Algunas de las principales prácticas recomendadas para el uso de la IA en la seguridad de la identidad incluyen:

• Adoptar la IA en fases: identifica casos de uso donde la IA puede mejorar tu seguridad de la identidad. Comienza por un proyecto piloto centrado en un caso de uso específico para identificar riesgos o limitaciones antes de ampliarlo. Por ejemplo, puedes empezar a usar la IA para detectar comportamientos anómalos de los usuarios en el log de acceso antes de ir a casos de uso más complejos, como la detección de amenazas en tiempo real.
• Recopilar grandes conjuntos de datos: recopila conjuntos de datos de gran tamaño que contengan datos diversos y representativos relacionados con la identidad para entrenar eficazmente tus modelos de IA. Estos datos deben incluir logs de autenticación de usuarios, listas de control de acceso, datos de tráfico de red y cualquier otra telemetría relevante. Cuanto más grande y diverso sea el conjunto de datos, mejor podrán aprender los modelos de IA a detectar patrones y anomalías en el comportamiento de la identidad.
• Usar la IA para correlacionar amenazas: usa la IA para descubrir amenazas a la identidad correlacionando indicios de amenazas a la identidad con datos de endpoints y de la nube para predecir rutas de ataque. Al analizar los logs de autenticación del usuario junto con el log del sistema y el tráfico de la red, la IA identifica patrones indicativos de amenazas potenciales para adoptar medidas de seguridad proactivas.
• Crear un marco de gobernanza: define un marco de gobernanza que regule el uso ético y responsable de la IA en la seguridad de la identidad. Este marco debe describir directivas y procedimientos para la recopilación de datos, entrenamiento de modelos, implementación y monitorización. También debería resolver las cuestiones sobre privacidad, regulaciones de protección de datos y transparencia en los procesos de toma de decisiones en materia de IA.
• Monitorizar continuamente los sistemas: implementa un mecanismo de monitorización sólido para rastrear continuamente el rendimiento de los sistemas de IA en lo que respecta a la seguridad de la identidad. Tendrás que monitorizar la precisión del modelo, detectar desviaciones en la distribución de datos y evaluar la efectividad de las medidas de seguridad basadas en IA. Las revisiones periódicas garantizan que los sistemas de IA sigan siendo eficaces y que se adapten a futuras necesidades de seguridad.

Cómo puede ayudarte CrowdStrike

CrowdStrike Falcon^® Identity Threat Protection proporciona visibilidad de los ataques y las anomalías relacionadas con la identidad, comparando el tráfico en directo con reglas y referencias de comportamientos para detectar los ataques y el movimiento lateral.

Con una tecnología de IA líder mundial, Falcon Identity Threat Protection detecta las amenazas para la identidad en tiempo real. Dentro de Active Directory (AD), por ejemplo, Falcon Identity Threat Protection establece un punto de referencia del comportamiento típico del usuario analizando patrones de autenticación y datos históricos. Usa algoritmos avanzados y tecnologías de aprendizaje automático para clasificar automáticamente las cuentas y correlacionarlas con posibles rutas de ataque de AD o elevación de privilegios, vectores de amenaza que normalmente están ocultos para los operadores de AD.

Mediante los sistemas de seguridad de la identidad con tecnología de IA, las organizaciones pueden reforzar sus medidas de ciberseguridad para detectar amenazas de seguridad que los sistemas de ciberseguridad tradicionales pueden pasar por alto. La plataforma CrowdStrike Falcon^® se nutre de indicadores de ataque en tiempo real, inteligencia sobre amenazas, técnicas de ataque evolutivas de los adversarios y telemetría enriquecida con datos de toda la empresa para facilitar detecciones hiperprecisas, protección automatizada y acciones de resolución.

Y con CrowdStrike^® Charlotte AI™, un analizador de ciberseguridad de GenAI, los equipos de seguridad obtienen información y respuestas inestimables a sus preguntas sobre tácticas y amenazas a la identidad. Charlotte AI cuenta con una arquitectura revolucionaria multimodal que mejora constantemente con billones de eventos diarios y una inteligencia de primer nivel sobre amenazas. Además, está optimizado con un contexto impulsado por expertos y un uso de datos anónimos, lo que garantiza una precisión y relevancia incomparables en la detección y respuesta ante amenazas.