Cómo la inteligencia artificial previene fallos del sistema

 Con un procesamiento rápido, la IA puede ser un recurso importante para predecir problemas de seguridad y garantizar la preservación de datos.

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta esencial para las empresas que buscan aumentar la eficiencia y reducir los riesgos operativos. Entre las diversas aplicaciones de la IA, una de las más prometedoras es su capacidad para prevenir fallos del sistema. Esta funcionalidad es particularmente relevante en un escenario donde la interrupción del servicio puede significar pérdidas financieras y daños a la reputación.

En este artículo, explicaremos cómo funciona la IA para identificar fallas, anticipar problemas y garantizar la continuidad del sistema.

 

¿Qué son las fallas del sistema y sus impactos?

Las fallas del sistema ocurren cuando hay interrupciones o anomalías en el funcionamiento del software, hardware o redes. Pueden ser causados ​​por factores como errores humanos, como configuraciones incorrectas, problemas de hardware, como sobrecalentamiento o fallos de componentes, errores de software, generados durante el desarrollo o actualización, o incluso ataques cibernéticos que comprometan la integridad o seguridad del sistema.

Las consecuencias varían según la gravedad y criticidad del sistema afectado, y pueden incluir pérdida de datos, indisponibilidad del servicio, multas por incumplimiento e insatisfacción del cliente.

Frente a estos riesgos, la IA aparece como un aliado para prevenir los problemas antes de que ocurran.

 

Cómo funciona la inteligencia artificial para prevenir fallos

La prevención de fallas mediante IA implica una combinación de algoritmos avanzados, análisis de datos en tiempo real y aprendizaje automático. A continuación se muestran algunas formas en las que la IA desempeña este papel:

1. Monitoreo proactivo La IA monitorea continuamente el rendimiento de los sistemas, identificando anomalías antes de que se conviertan en problemas graves. Esto se hace mediante la recopilación de datos en tiempo real y el análisis de la memoria y el tráfico de la red. También compara patrones operativos actuales e históricos para identificar desviaciones.
   
   
2. Análisis predictivo Una de las mayores ventajas de la IA es su capacidad de predecir fallos futuros basándose en datos pasados. Para ello, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático, que analizan patrones recurrentes y correlacionan variables que indican posibles fallos. El análisis predictivo ayuda a los equipos de TI a realizar mantenimiento preventivo, reduciendo el tiempo de inactividad.
   
   
3. Automatización de respuestas La IA no solo detecta problemas, sino que también puede responder automáticamente a ellos reiniciando sistemas, ajustando configuraciones y emitiendo alertas a los equipos responsables antes de que los usuarios sientan el impacto.
   
   
4. Detección de amenazas cibernéticas Muchos fallos del sistema son causados ​​por ataques cibernéticos. La IA puede identificar actividades maliciosas como intentos de piratería, acceso no autorizado y movimientos de datos anómalos. También puede escanear en busca de agujeros de seguridad importantes.
   
   

 

Ventajas del uso de IA en la prevención de fallos

La adopción de soluciones basadas en IA para prevenir fallas trae varios beneficios, incluida la reducción de costos. Vea algunos de ellos:

• Reducción de costes: evitar fallos significa evitar gastos en reparaciones de emergencia, multas por tiempos de inactividad y daños a la reputación.
• Mayor disponibilidad: los sistemas monitoreados por IA tienen menos tiempos de inactividad, lo que garantiza una mayor continuidad operativa.
• Mayor eficiencia: al automatizar las respuestas, los equipos de TI pueden centrarse en actividades más estratégicas.
• Experiencia del cliente mejorada: la estabilidad del sistema se traduce en menos interrupciones y una mayor satisfacción del usuario.

 

Ejemplos prácticos del uso de IA en la prevención de fallos

Empresas de diferentes sectores ya utilizan IA para garantizar el funcionamiento continuo de sus sistemas. Algunos ejemplos incluyen:

• Servicios financieros: las instituciones bancarias utilizan IA para monitorear transacciones en tiempo real, identificando inconsistencias que puedan indicar fallas o fraudes.
• Fabricación: Las industrias utilizan sensores conectados a sistemas de IA para predecir fallas de las máquinas y evitar interrupciones en la línea de producción. Los problemas de energía pueden, por ejemplo, activar los generadores automáticamente.
• Atención médica: los hospitales emplean IA para monitorear equipos críticos como ventiladores y monitores cardíacos, garantizando que siempre funcionen correctamente.

 

Cómo empezar a implementar la IA en la prevención de fallos

Si su empresa desea adoptar IA para prevenir fallos, siga estos pasos:

1. Identificar sistemas críticos Determine qué sistemas o procesos tienen el mayor impacto en sus operaciones y por lo tanto requieren un monitoreo constante.
   
   
2. Invierta en infraestructura adecuada Asegúrese de que su infraestructura de TI esté preparada para soportar herramientas de IA, incluida la capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos.
   
   
3. Elija la solución de IA adecuada Existen varias herramientas en el mercado destinadas a prevenir fallos. Evalúa tus necesidades específicas y elige la que más te convenga.
   
   
4. Capacita a tu equipo Adoptar IA requiere un equipo preparado para gestionar e interpretar los datos generados. Invierta en capacitación para sus empleados.
   
   
5. Monitorear y optimizar constantemente Incluso con IA, siempre es importante revisar periódicamente los resultados y ajustar los parámetros para asegurar la efectividad de las soluciones implementadas.
   
   

 

El futuro de la IA en la prevención de fallos

A medida que la tecnología continúa avanzando, se espera que las soluciones de IA para la prevención de fallas se vuelvan aún más sofisticadas. Algunas tendencias incluyen el uso de IA generativa para realizar pronósticos más precisos, a través de modelos que pueden simular escenarios complejos para anticipar fallas. 

La integración con IoT (Internet of Things) también es tendencia , como sensores conectados a sistemas de IA que permitirán monitorizar en tiempo real los equipos físicos. Y, por último, la automatización total: las respuestas a los fallos serán cada vez más automatizadas, lo que minimizará la necesidad de intervención humana.

 

Cómo la inteligencia artificial previene fallos del sistema

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas abordan los fallos del sistema. Al integrar IA en sus operaciones, las organizaciones pueden garantizar una mayor estabilidad, reducir costos y ofrecer experiencias de cliente más significativas.

Las ventajas competitivas de adoptar IA son claras y su impacto positivo se puede sentir en todos los niveles de operaciones, incluidas las finanzas. Es un camino sin retorno que tiende a utilizarse aún más en los próximos años.

Microsoft Copilot for Security: Protege tu negocio desde hoy

Microsoft Copilot se ha convertido en una de las herramientas para aumentar la productividad en las empresas más poderosas del momento. Y en un momento en el que la ciberseguridad es una de las grandes preocupaciones de las empresas, también se está convirtiendo en un gran aliado para prevenir y luchar contra los ataques.

Microsoft Copilot for Security surge como una de estas opciones impulsadas por IA que pueden ayudar a tu empresa a mantener protegidos a empleados y activos confidenciales. Te contamos en qué consiste y cómo ponerlo en marcha.

¿Qué es Microsoft Copilot for Security?

Microsoft Copilot for Security es una solución de seguridad apoyada en IA generativa que tiene como objetivo aumentar la eficacia y las capacidades de los usuarios para mejorar los resultados de seguridad a mayor velocidad y escala.

Ofrece una experiencia de asistencia en lenguaje natural y ayuda a los profesionales de seguridad en escenarios de un extremo a otro, como:

• Respuesta a incidentes
• Búsqueda de amenazas
• Recopilación de inteligencia
• Administración de la posición

Además, otra de sus cualidades es que ofrece una experiencia independiente, pero, a la vez, se integra perfectamente con los productos de la cartera de seguridad de Microsoft, como Microsoft Defender XDR, Microsoft Sentinel, Microsoft Intune y otros servicios de terceros.

La solución aprovecha todas las ventajas de la arquitectura de OpenAI para generar una respuesta a una indicación del usuario mediante el uso de complementos específicos de seguridad (información específica de la empresa, orígenes autoritativos e inteligencia global sobre amenazas).

Capacidades Microsoft Copilot for security

• Promptbooks personalizados: permiten crear y guardar tus propios promts en lenguaje natural en la realización de tareas de seguridad comunes y flujos de trabajo.
• Soporte multilingüe: permite responder en diversos idiomas y dar soporte a numerosos idiomas en su interfaz.
• Integraciones con terceros: puede adaptarse a programas dentro del ecosistema de cada caso, lo que facilita la eficacia en diversas situaciones.
• Informes de uso: proporciona información sobre cómo tus equipos utilizan Copilot, con el objetivo de que puedas identificar más oportunidades de optimización.
• Modelo específico de seguridad: aprende de cada actuación y comentarios, lo que le permite mejorar sus capacidades de cara a la próxima amenaza.

¿Cómo funciona Microsoft Copilot for Security?

El modelo de lenguaje básico y las tecnologías propias de Microsoft se unen en un sistema subyacente que ayuda a aumentar la eficacia y las capacidades de los otros sistemas de seguridad.

Cuando hablamos de Microsoft Defender XDR, Microsoft Sentinel y Microsoft Intune, Copilot se integra sin problemas, dejando que se activen las funciones de indicaciones en el contexto de trabajo dentro de estas soluciones.

Por su parte, los complementos de Microsoft y los productos de seguridad de terceros son un medio para ampliar e integrar servicios con Copilot for Security, aportando más contexto a partir de registros de eventos, alertas, incidentes y directivas.

También tiene acceso a inteligencia sobre amenazas y contenido autoritativo a través de complementos. Estos pueden buscar en artículos y perfiles de Inteligencia contra amenazas de MS Defender, informes de amenazas, publicaciones de divulgación de vulnerabilidades, etc.

Copilot for Security procesa y organiza de forma iterativa los servicios de seguridad para poder generar resultados relevantes para la empresa. Con todo ello, MS Copilot for Security funciona de la siguiente forma:

• Las indicaciones de usuario de los productos de seguridad se envían a Copilot.
• En ese momento, Copilot for Security preprocesa el aviso de entrada mediante un enfoque denominado “puesta a tierra”, el cual mejora la especificidad del aviso para ayudar a obtener respuestas pertinentes y accionables.
• Ahí ya acceder a los complementos para el preprocesamiento y envía la solicitud modificada al modelo.
• Toma la respuesta del modelo y lo procesa, incluyendo el acceso a complementos para obtener información contextualizada.
• Copilot devuelve la respuesta, así el usuario puede revisar y evaluar la respuesta.

Microsoft Copilot for Security: Casos de uso

Copilot para seguridad es especialmente útil en los siguientes casos de uso:

Resumen de incidentes

La herramienta da contexto para los incidentes y mejora la comunicación en toda la organización gracias a la IA generativa, que permite extraer rápidamente alertas de seguridad complejas en resúmenes concisos y procesables. Esto se traduce en tiempos de respuesta más rápidos y una toma de decisiones simplificada.

Análisis de impacto

La unión del análisis con la IA hace que se pueda evaluar el posible impacto de los incidentes de seguridad, ofreciendo información sobre los sistemas y datos afectados para priorizar los esfuerzos de respuesta de forma eficaz.

Esto ayuda a los encargados de dar una respuesta a los incidentes a detener sus seguimientos de ataques a gran escala.

Ingeniería inversa de scripts

Se elimina la necesidad de aplicar ingeniería inversa manualmente al malware y permite a los analistas comprender las acciones ejecutadas por los atacantes.

También facilita analizar scripts complejos de la línea de comandos y traducirlos a un lenguaje natural con explicaciones claras de las acciones. Así se pueden extraer y vincular eficazmente los indicadores encontrados en el script a las respectivas entidades del entorno.

Respuestas guiadas

Copilot ofrece orientación práctica y paso a paso para la respuesta a incidentes, incluidas instrucciones para la evaluación de prioridades, la investigación, la contención y la corrección.

Gracias a los vínculos profundos pertinentes a las acciones recomendadas, se obtiene una respuesta más rápida.

Incorporar Copilot for Security

Antes de implementar Copilot para seguridad, hay que tener en cuenta una serie de requisitos mínimos o la configuración de un entorno predeterminado.

Los requisitos mínimos con los que debes contar son:

• Debes tener una suscripción de Azure.
• Copilot for Security se vende en un modelo de capacidad aprovisionada, con el cual se pueden aprovisionar unidades de proceso de seguridad (SCU) y aumentarlas o reducirlas en cualquier momento.
• La capacidad en el contexto de Copilot para seguridad es un recurso de Azure que contiene SCU, donde se proporciona un panel de supervisión del uso para los propietarios de Copilot. Esto permite realizar un seguimiento del uso a lo largo del tiempo y tomar decisiones informadas sobre el aprovisionamiento de capacidad.

Pasos a seguir

La incorporación de este servicio es un proceso que consta de dos pasos:

• Aprovisionar la capacidad
• Configurar el entorno de desarrollo predeterminado

Paso 1: Aprovisionar la capacidad

Para realizar este paso, se pueden elegir dos opciones:

Aprovisionamiento de capacidad a través de Copilot for Security (recomendada):

• Inicia sesión en Copilot for Security.
• Selecciona “Get Started”.
• Configura la capacidad de seguridad: selecciona la suscripción de Azure, asocia la capacidad a un grupo de recursos, agrega un nombre a la capacidad, selecciona la ubicación de evaluación del mensaje y especifica el número de SKU. 

• Confirma los términos y clica en “Confirmar”.
• Después de crear la capacidad, el recurso de Azure tardará unos minutos en implementarse en el back-end.

Aprovisionamiento de capacidad en Azure:

• Inicia sesión en el Portal de Azure.
• Busca Copilot for Security en la lista de servicios y selecciónalo.
• Selecciona “Grupos de recursos”
• En “Plan”, selecciona “Microsoft Copilot for Security”, y “Crear”.
• Selecciona una suscripción y un grupo de recursos, agrega un nombre a la capacidad, selecciona la ubicación de evaluación y selecciona el número de SCU. 

• Confirma los términos y condiciones y selecciona “Revisar y crear”.
• Comprueba que toda la información es correcta y dale a “Crear”,
• Selecciona “Finalizar configuración en el portal de Copilot for Security”.

Paso 2: Configurar el entorno de desarrollo

Para acceder a este paso, debes ser propietario de Azure o colaborador:

• Asocia tu capacidad al entorno de Copilot for Security si la capacidad se creó en el Portal de Azure.
• Te informará de dónde almacenarán los datos del cliente y dale a “Continuar”.
• A continuación, se te informará sobre el acceso a los datos de los servicios de Microsoft 365 y vuelve a darle a “Continuar”.
• Selecciona entre las opciones de uso compartido de datos y, nuevamente, “Continuar”.

• Se te informará sobre los roles predeterminados que pueden acceder a Copilot for Security.
• Se muestra una página de confirmación y ya será el momento de seleccionar “Finalizar”.

Gestión de endpoints en la nube: eficiencia y seguridad con Intune y Copilot

Una correcta gestión de endpoints es esencial para mantener la seguridad y eficiencia operativa en cualquier organización. Cabe decir que los endpoints siguen siendo el principal punto de entrada a las redes empresariales para los ciberataques. Diversos estudios estiman que hasta el 90% de los ciberataques y el 70% de las vulneraciones de datos se originan en dispositivos endpoint.  

Ante este desafío, la adopción de soluciones de gestión de endpoints en la nube, como Microsoft Intune, ofrece una forma eficaz de garantizar la protección de los datos y el cumplimiento normativo en las organizaciones. 

Endpoints tradicionales VS endpoints en la nube 

Comentemos brevemente qué son los endpoints o puntos de conexión. Son dispositivos como portátiles, teléfonos móviles o tables que se conectan a una red y pueden ser accedidos por ella.  

Estos dispositivos son esenciales para que los usuarios accedan a la información y realicen operaciones. También, representan un punto de vulnerabilidad para la seguridad de las organizaciones, ya que suelen ser el principal objetivo de los ciberataques. 

En los entornos tradicionales, la gestión de estos dispositivos conlleva varios desafíos. Requieren atención constante, desde la actualización manual de software hasta la configuración de medidas de seguridad específicas para cada uno. Además, el mantenimiento suele depender de intervenciones físicas o acceso directo a los dispositivos, lo que complica aún más su administración. Estas limitaciones no solo aumentan el riesgo de errores humanos, sino que también dejan huecos en la protección, ya que los ciberataques evolucionan más rápido que las medidas de seguridad convencionales. 

En cambio, los endpoints en la nube presentan una solución más avanzada y flexible. Al estar gestionados de manera remota, permiten que las actualizaciones de software y las configuraciones de seguridad se apliquen de forma automática, sin necesidad de intervención manual. El monitoreo continuo desde la nube refuerza la seguridad y asegura que los dispositivos cumplan con las políticas de la organización en todo momento, independientemente de su ubicación. Además, la dependencia de infraestructura local se reduce considerablemente, lo que permite una mayor flexibilidad y escalabilidad.  

Los endpoints en la nube, administrados por soluciones como Microsoft Intune, ofrecen un control optimizado y más seguro, adaptado a las necesidades actuales de movilidad y trabajo remoto.  

Microsoft Intune: clave para la gestión de endpoints en la nube 

Microsoft Intune es una solución basada en la nube que simplifica y centraliza la gestión de dispositivos, asegurando que todos los endpoints estén correctamente configurados y protegidos.  

Intune ofrece un enfoque unificado para la gestión de dispositivos móviles (MDM), garantizando que las políticas de seguridad y cumplimiento se apliquen sin esfuerzo. 

A continuación, te explicamos paso a paso cómo gestionar endpoints en la nube con Microsoft Intune: 

1. Asegura tu suscripción a Microsoft Intune: Si no la tienes, puedes registrarte fácilmente y acceder a una prueba gratuita.  
2. Configura las políticas de seguridad y cumplimiento: Define las políticas de cifrado, contraseñas y protección contra ciberataques que se aplicarán a todos los dispositivos. 
3. Inscribe los dispositivos en Intune: Registra los dispositivos, puedes hacerlo manualmente o manera automática, soportando plataformas como Windows, macOS, iOS y Android. 
4. Distribuye y gestiona las aplicaciones: Agrega las aplicaciones a los dispositivos que desees. Configura las aplicaciones necesarias en los dispositivos inscritos y asegúrate de que se mantengan actualizadas. 
5. Configura políticas adicionales de protección de datos y conectividad: Además de las políticas generales de seguridad, establece configuraciones específicas para proteger los datos, como el cifrado, la restricción de copias de seguridad y la gestión de redes (Wi-Fi, VPN, etc.). Estas políticas aseguran que la información esté protegida en todas las conexiones. 
6. Simplifica la implementación de dispositivos con Windows Autopilot: Utiliza Autopilot para automatizar la configuración de dispositivos Windows sin intervención manual. 
7. Monitorea y gestiona desde el panel de Intune: Supervisa el estado de los dispositivos, el cumplimiento de las políticas y realiza acciones como restablecer contraseñas o borrar datos. 

Inteligencia artificial en la gestión de endpoints: Microsoft Copilot en Intune 

La integración de inteligencia artificial (IA) en la gestión de endpoints ha revolucionado la forma en que las organizaciones administran y protegen sus dispositivos. Microsoft Copilot en Intune es una herramienta avanzada que aprovecha la IA para optimizar y simplificar la administración de endpoints, mejorando tanto la seguridad como la eficiencia operativa. 

Beneficios clave de Microsoft Copilot en Intune 

• Monitoreo inteligente y seguridad avanzada: La IA permite detectar comportamientos sospechosos en tiempo real y aplicar automáticamente políticas de seguridad. Esto garantiza una protección proactiva y reduce el riesgo de ataques. 
• Automatización de tareas repetitivas: Copilot permite automatizar procesos como la actualización de software, aplicación de parches y configuraciones, minimizando la intervención manual y los errores humanos. 
• Optimización de recursos en la nube: Gracias a la IA, los recursos de la nube se gestionan de manera eficiente, asegurando que cada endpoint tenga acceso a lo necesario sin desperdiciar capacidad o recursos. 
• Comparación de dispositivos: Puedes comparar dispositivos para identificar diferencias en políticas de cumplimiento, configuraciones y estado de hardware, facilitando la detección de inconsistencias o problemas potenciales. 
• Analizador de errores: Introduce códigos de error en el analizador para obtener diagnósticos detallados y soluciones automatizadas, lo que acelera la resolución de problemas y reduce el tiempo de inactividad. 
• Mejor experiencia de usuario final: Al automatizar las actualizaciones y configuraciones, los dispositivos mantienen un rendimiento óptimo, lo que aumenta la productividad de los empleados. 

¿Cómo implementar Microsoft Copilot en Intune? 

Para empezar a aprovechar Microsoft Copilot, debes seguir estos pasos: 

• Configura Microsoft Copilot for Security: Accede al portal de Intune y completa el recorrido inicial de configuración para activar Copilot. 
• Accede a la información de dispositivos: Con Copilot, puedes visualizar aplicaciones instaladas, pertenencia a grupos y estado de cumplimiento de cada dispositivo. 
• Compara dispositivos: Usa la función de comparación para ver similitudes y diferencias entre dos o más dispositivos en cuanto a políticas aplicadas, hardware y configuraciones, lo que te permite identificar rápidamente cualquier discrepancia. 
• Usa el analizador de errores: Si encuentras un código de error en un dispositivo, introduce el código en el analizador de Copilot para obtener un diagnóstico detallado y soluciones sugeridas por la IA. 

Microsoft Copilot for Security: Transformando la seguridad digital con IA avanzada

 La ciberseguridad ha evolucionado rápidamente en los últimos años, y las amenazas son cada vez más sofisticadas. En este contexto, Microsoft ha lanzado una herramienta revolucionaria: Microsoft Copilot for Security, que está disponible a nivel general desde el 1 de abril de 2024.

¿Qué es Microsoft Copilot for Security?

Microsoft Copilot for Security es una herramienta impulsada por IA que se integra directamente en el ecosistema de seguridad de Microsoft 365. Sus objetivos principales son: mejorar la respuesta ante amenazas, optimizar los flujos de trabajo y reducir el tiempo de respuesta a incidentes de seguridad. Con la llegada de esta herramienta, los equipos de seguridad tendrán un «copiloto» capaz de analizar datos, generar recomendaciones y automatizar acciones para mitigar riesgos en tiempo real.

Principales Funcionalidades de Microsoft Copilot for Security

• Análisis en tiempo real de amenazas: Copilot for Security utiliza análisis avanzados y modelos de IA para identificar patrones de comportamiento sospechoso, ayudando a detectar ataques antes de que puedan causar daño.
• Respuestas automatizadas y recomendadas: Al utilizar IA generativa, Microsoft Copilot ofrece recomendaciones claras para la mitigación de riesgos. Además, automatiza ciertas acciones, como el bloqueo de cuentas comprometidas o la contención de malware.
• Mejora continua basada en aprendizaje automático: A medida que Copilot for Security se implementa en entornos de producción, el sistema mejora continuamente a través de aprendizaje automático. Cuantos más datos procesa, más eficaz se vuelve en la identificación de nuevas amenazas y en la personalización de respuestas según las necesidades específicas de la organización.
• Integración profunda con Microsoft Defender y Sentinel: Microsoft Copilot for Security se integra perfectamente con otras herramientas clave de Microsoft como Defender y Sentinel. Esto garantiza que los equipos de seguridad puedan gestionar sus operaciones desde una única plataforma, mejorando la visibilidad y coordinación entre herramientas.

Resultados destacados de los usuarios

El impacto de Copilot for Security en los equipos de seguridad ha sido notable. En un estudio realizado con analistas de seguridad experimentados, los resultados fueron los siguientes:

1. Los analistas de seguridad fueron un 22% más rápidos al utilizar Copilot.
2. La precisión de los equipos aumentó un 7% en todas las tareas al usar Copilot.
3. Lo más destacado es que el 97% de los usuarios indicaron que les gustaría usar Copilot la próxima vez que realicen las mismas tareas.

Estos datos reflejan la eficiencia que Microsoft Copilot for Security aporta a los equipos de ciberseguridad. Puesto que alivia la carga de trabajo y mejora la precisión en la detección y respuesta ante amenazas.

¿Por qué es importante Microsoft Copilot for Security?

En un entorno donde las amenazas a la ciberseguridad están en constante evolución, tener acceso a tecnologías de IA como Copilot for Security puede marcar la diferencia entre una respuesta rápida y eficaz o un fallo en la defensa.

Con la capacidad de acelerar los tiempos de respuesta y optimizar los recursos, esta herramienta está diseñada para aliviar la presión de los equipos de seguridad y permitirles centrarse en amenazas más críticas.

Además, la automatización de tareas repetitivas y la capacidad de generar informes detallados permite a las organizaciones ahorrar tiempo y recursos valiosos, mientras mantienen altos estándares de seguridad.

Conclusiones

Al utilizar IA avanzada para detectar y responder a amenazas, esta herramienta permite a las organizaciones ser más proactivas y eficaces en la protección de sus activos digitales. Los resultados, que muestran un aumento en la velocidad y precisión de los equipos, así como la satisfacción de los usuarios, destacan la capacidad de Copilot para transformar la forma en que se gestiona la seguridad.

Si tu empresa ya está utilizando Microsoft 365 o tiene implementadas soluciones como Defender o Sentinel, integrar Copilot for Security puede ser una estrategia clave para fortalecer tu infraestructura de seguridad.

De la Shadow IT a la Shadow AI: el peligro del uso no autorizado de la IA en las empresas

En el escenario actual, dominado por el rápido auge de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) como ChatGPT, las organizaciones se enfrentan a un nuevo desafío: Shadow AI.

Este término se refiere al uso no autorizado de herramientas y tecnologías de IA dentro de las empresas, a menudo sin el conocimiento o la supervisión de los departamentos de TI. Esta práctica es una evolución del concepto Shadow IT, donde los empleados utilizaban soluciones tecnológicas sin aprobación formal para satisfacer sus necesidades. Sin embargo, Shadow AI introduce una serie de complejidades y riesgos que requieren atención inmediata por parte de los líderes empresariales y los profesionales de TI.

Datos recientes subrayan la urgencia de este problema. Según un informe de Cyberhaven, entre marzo de 2023 y marzo de 2024, la cantidad de datos corporativos introducidos en herramientas de IA aumentó un 485 %. El pronóstico de Gartner sugiere que, para 2027, el 75 % de los empleados utilizarán IA para aumentar la eficiencia sin supervisión del departamento de TI. Este crecimiento exponencial de la actividad de Shadow AI resalta la necesidad de que las organizaciones aborden este problema de manera proactiva para garantizar la seguridad y el cumplimiento.

La IA en la sombra puede adoptar muchas formas dentro de una organización. Los empleados pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial populares como ChatGPT para ayudar con tareas como escribir correos electrónicos, generar informes o desarrollar aplicaciones. Si bien estas herramientas pueden aumentar la productividad, su uso sin la supervisión, la visibilidad y el control adecuados puede generar riesgos importantes y representar una seria amenaza para la seguridad y el cumplimiento de las organizaciones.

Los riesgos de la IA en la sombra

Uno de los principales riesgos asociados con Shadow AI es la posibilidad de que se produzcan violaciones de datos confidenciales. Por ejemplo, los datos ingresados ​​en una herramienta como la versión gratuita o personal de ChatGPT pueden usarse para entrenar modelos futuros, lo que podría llevar a la divulgación involuntaria de información confidencial.

Varios incidentes de alto perfil ponen de relieve estos riesgos. Samsung, por ejemplo, prohibió a sus empleados utilizar ChatGPT y otros chatbots impulsados ​​por IA después de descubrir una fuga accidental de código fuente interno. De manera similar, Amazon advirtió a sus empleados que no compartieran ningún código o información confidencial con ChatGPT, luego de informes de respuestas que se parecían a datos internos de la empresa.

Otro ejemplo es JPMorgan Chase, que ha restringido severamente el uso de ChatGPT debido a preocupaciones sobre posibles riesgos regulatorios relacionados con compartir información financiera confidencial.

Además, Shadow AI puede introducir nuevas vulnerabilidades, como ataques de inyección rápida, donde el texto oculto en documentos procesados ​​por chatbots puede desencadenar consecuencias no deseadas. Herramientas como GitHub Copilot, que ya se utilizan para generar casi la mitad del código de algunos desarrolladores, pueden producir inadvertidamente código con vulnerabilidades peligrosas, lo que aumenta aún más los riesgos.

Identificar y gestionar la IA en la sombra

La capacitación de los empleados juega un papel crucial en la mitigación de los riesgos de la IA en la sombra. Debemos educar a los equipos sobre prácticas seguras al utilizar IA generativa y brindar orientación clara sobre cuándo y cómo se puede utilizar de forma segura. Prevenir el uso inadvertido de soluciones de IA no administradas garantiza que los empleados estén al tanto de los riesgos y las mejores prácticas.

Establecer marcos centralizados de gobernanza de la IA es esencial para evitar el uso no autorizado de la IA. Una combinación de concientización y políticas de IA más claras puede ayudar a crear protecciones contra la IA en la sombra. Las organizaciones deben realizar auditorías para comprender los datos que poseen, actualizar los permisos para garantizar que solo los empleados autorizados tengan acceso a información potencialmente confidencial y etiquetar y cifrar datos confidenciales para evitar que se envíen a modelos de IA sin autorización.

La implementación de estas estrategias garantiza que los empleados tengan el conocimiento y las herramientas que necesitan para utilizar la IA de forma segura y sensata, manteniendo al mismo tiempo buenas prácticas de gobernanza de datos.

Las organizaciones también deben equilibrar la necesidad de innovación con la necesidad de mantener el control sobre este tipo de herramientas. Fomentar una cultura de transparencia, comunicación continua y uso responsable de la IA anima a los empleados a innovar sin exponer a la empresa a un riesgo excesivo, informando de cualquier inquietud en un entorno abierto.

El auge de la IA en la sombra presenta riesgos y desafíos importantes para las organizaciones. Las violaciones de seguridad de datos, los problemas de cumplimiento y privacidad y las nuevas vulnerabilidades se encuentran entre las principales preocupaciones asociadas con el uso no autorizado de herramientas de IA. Para proteger la integridad organizacional y garantizar el uso seguro y eficaz de la inteligencia artificial en el panorama tecnológico actual en rápida evolución, las organizaciones deben adoptar un enfoque holístico que incluya componentes técnicos, estratégicos y educativos.

Las medidas proactivas, como la educación y concientización de los empleados, las estrategias políticas y de gobernanza, el monitoreo activo y el equilibrio entre la innovación y el control, son esenciales para gestionar los riesgos de la IA en la sombra. 

MITRE ATLAS: ¿Cómo se puede atacar a las IA?

MITRE ATLAS es un framework que sistematiza las tácticas y técnicas empleadas por los actores maliciosos para atacar a los sistemas de Inteligencia Artificial

Tanto los organismos públicos a cargo de velar por la ciberseguridad del tejido productivo y la ciudadanía, como las compañías especializadas en ciberseguridad han alertado de que la Inteligencia Artificial puede incrementar el número de ciberataques y su impacto. Pero no debe preocuparnos, solo, el uso malicioso de sistemas de IA, sino también la propia seguridad de los modelos de aprendizaje automático y de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés).

Para contribuir al fortalecimiento de la seguridad de los sistemas de Inteligencia Artificial, la organización sin ánimo de lucro MITRE ha desarrollado MITRE ATLAS, un framework que sistematiza y define las tácticas y técnicas que pueden emplear los actores hostiles para diseñar y ejecutar ataques contra grandes modelos de lenguaje.

A continuación, vamos a desgranar las claves de MITRE ATLAS y su utilidad a la hora de comprender las tácticas, técnicas y procedimientos que los actores hostiles pueden desplegar contra los sistemas de IA y anticiparse a ellos.

1. MITRE ATT&CK, un framework clave para entender el modus operandi de los actores hostiles

El marco MITRE ATLAS tiene su origen en MITRE ATT&CK. Este framework se ha consolidado como una herramienta crítica empleada por profesionales de la ciberseguridad en todo el mundo.

Desde su creación en el año 2014, MITRE ATT&CK ha sido clave para enfocar la ciberseguridad de las empresas desde el punto de vista de los actores maliciosos y no solo desde la perspectiva de las compañías.

A lo largo de esta década, se han incorporando nuevas variantes al dominio tecnológico original, centrado en las tácticas y técnicas que se pueden emplear para atacar redes corporativas. De tal forma que MITRE ATT&CK cuenta con tres grandes dominios tecnológicos:

• Enterprise. Que sistematiza la forma de proceder de los ciberdelincuentes contra sistemas operativos como Windows, macOS o Linux o contra los entornos de trabajo Cloud que emplean miles de empresas en todo el mundo como Office o Google Workspace.
• Móvil. Con tácticas y técnicas específicas empleadas para atacar dispositivos móviles, tanto Android como iOS.
• ICS. De cara a glosar cuáles son las TTPs de los ataques contra sistemas de control industrial, una tecnología crítica en múltiples sectores.

La revolución que se está produciendo en el desarrollo de sistemas de IA y su creciente implementación en el tejido productivo han propiciado la creación de MITRE ATLAS. Este marco de trabajo unifica y ordena el conocimiento que se dispone, a nivel global, sobre los ciberataques contra sistemas de IA.

De hecho, ATLAS es un acrónimo de Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems. Es decir, «panorama de amenazas adversas para los sistemas de inteligencia artificial». Y, al igual que MITRE ATT&CK, dispone de una matriz en la que se ponen en relación las tácticas que emplean los actores hostiles y las técnicas que deben utilizar para que las tácticas tengan éxito.

2. Tácticas específicas que se emplean en los ciberataques contra sistemas de IA

En lo que respecta a las tácticas de MITRE ATLAS, podemos comprobar que son, en esencia, prácticamente las mismas que las de su framework padre. Si bien, no se incluyen dos de las tácticas presentes en ATT&CK:

• Movimiento lateral.
• Comando y control.

Por contra, figuran dos tácticas específicas para atacar sistemas de IA, centradas en menoscabar los modelos de aprendizaje automático o Machine Learning sobre los que se sustentan:

• Acceso al modelo de Machine Learning (ML).
• Etapa de ataque de Machine Learning.

Esto implica que la matriz de MITRE ATLAS está conformada por 14 tácticas que van desde las etapas de preparación de un ataque hasta la consecución de los objetivos maliciosos y el impacto en el sistema de IA:

1. Reconocimiento
2. Desarrollo de recursos.
3. Acceso inicial.
4. Acceso al modelo de Machine Learning.
5. Ejecución.
6. Persistencia.
7. Escalado de privilegios.
8. Evasión de defensas.
9. Acceso a credenciales.
10. Descubrimiento.
11. Recolección.
12. Etapa de ataque de Machine Learning.
13. Exfiltración.
14. Impacto.

Detengámonos ahora, brevemente, en qué consisten las dos tácticas que incorpora MITRE ATLAS con respecto a ATT&CK.

2.1. Acceso al modelo de Machine Learning

Mediante esta táctica, los actores hostiles buscan lograr un nivel de acceso al modelo de Machine Learning del sistema que desean atacar. De tal forma que en un nivel máximo de acceso se logre obtener toda la información sobre cómo funciona el modelo y sus elementos. Si bien, como señala MITRE ATLAS, los atacantes pueden usar diversos niveles de acceso en el transcurso de las diferentes etapas de un ataque.

Para acceder a un modelo de Machine Learning, los actores hostiles pueden necesitar:

• Entrar en el sistema donde se alberga el modelo. Por ejemplo, a través de una API.
• Tener acceso al entorno físico en el que se lleva a cabo la recolección de los datos que nutren el modelo.
• Acceder de manera indirecta, interactuando con un servicio que emplea dicho modelo en sus procesos.

¿Qué se busca al acceder a un modelo de Machine Learning?

• Obtener información sobre el modelo.
• Desarrollar ataques contra él.
• Introducir datos en el modelo para manipular o menoscabar su funcionamiento.

2.2. Etapa de ataque de Machine Learning

Si la táctica anterior es critica en las primeras fases de un ataque, esta táctica es esencial en los últimos compases del mismo.

De hecho, los actores hostiles emplean todo el conocimiento que disponen sobre el modelo de aprendizaje automático y su capacidad de acceso al sistema de IA para personalizar el ataque y poder lograr sus objetivos.

Para ello se pueden emplear cuatro tipos de técnicas:

• Obtención de modelos que sirvan de proxy del que se desea atacar. De tal forma que se pueda simular el acceso al modelo de manera offline. Para ello se pueden entrenar modelos, usar modelos pre-entrenados o replicar modelos de las API de inferencia del sistema objetivo.
• Implementación de un backdoor en el modelo de ML para lograr persistir en el sistema y manipular su funcionamiento cuando se desee.
• Verificación de la eficacia del ataque empleando una API de inferencia o mediante el acceso a una copia offline del modelo de ML. Gracias a esta técnica se puede comprobar que el ataque ha sido bien desarrollado y es posible realizarlo con éxito a posteriori.
• Creación de datos adversos dentro del modelo para manipular su comportamiento y lograr que se produzcan determinados efectos.

 

3. MITRE ATLAS dibuja un mapa de técnicas para socavar los grandes modelos de lenguaje

Precisamente, si las tácticas son las vigas de MITRE ATLAS, las técnicas son sus columnas. De tal forma que junto a cada táctica se glosan las diversas técnicas que pueden emplear los actores hostiles para llevarlas a cabo con éxito.

MITRE ATLAS lista y define 56 técnicas, una cifra notablemente inferior a las 196 técnicas incluidas en la matriz Enterprise de MITRE ATT&CK.

Estas 56 técnicas nos permiten obtener una panorámica amplia y precisa sobre cómo se pueden diseñar y ejecutar ataques contra los sistemas de IA.

De hecho, aunque la mayoría de las tácticas de MITRE ATLAS sean comunes con el framework original, lo cierto es que las técnicas son específicas para la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, en la táctica de descubrimiento podemos encontrarnos con cuatro técnicas:

• Descubrir la ontología del modelo de Machine Learning que se desea atacar.
• Descubrir la familia de modelos de Machine Learning del objetivo.
• Identificar los artefactos de aprendizaje automático que existen en el sistema que se desea atacar.
• Acceder al meta prompt o instrucciones iniciales de un gran modelo de lenguaje (LLM). De tal forma que mediante la ingeniería de prompts se pueda robar la propiedad intelectual de una compañía que desarrolla el sistema de IA.

Además, varias técnicas incluyen sub-técnicas para detallar con mayor precisión los procedimientos que pueden seguir los actores hostiles y los medios que emplean para lograr sus objetivos tácticos. Por ejemplo, tres de las cuatro técnicas de la etapa de ataque de Machine Learning que detallamos antes disponen de varias sub-técnicas.

4. ¿Cómo se pueden prevenir las técnicas de los actores hostiles según MITRE ATLAS?

Más allá de sistematizar y definir las tácticas y técnicas que pueden emplear los atacantes contra los sistemas de Inteligencia Artificial, MITRE ATLAS también incluye otros dos elementos de gran valor añadido en la prevención de los ataques contra los sistemas de IA y sus modelos:

• Casos de estudio para comprender mejor cómo funcionan los ataques y cuál puede ser su impacto en un sistema de Inteligencia Artificial. MITRE ATLAS cuenta con múltiples casos de estudio que cubren un amplio abanico de características de los ataques:
• Tipología de los ataques: envenenamiento de modelos, replicación de modelos, etc.
• Actores que pueden llevarlos a cabo.
• Particularidades de los sistemas de IA y sus modelos: ataques a sistemas de Machine Learning as a Service, modelos alojados en las instalaciones de una empresa o Cloud, etc.
• Casos de uso de los sistemas de IA. Por ejemplo, sistemas empleados en ámbitos especialmente sensibles como el de la ciberseguridad, pero también en otros que no lo resultan tanto, como pueden ser los chatbots de atención al cliente.
• Procedimientos que se pueden emplear para mitigar las técnicas maliciosas y evitar incidentes de seguridad. MITRE ATLAS incluye hasta 20 conceptos de seguridad o tipos de tecnologías de gran utilidad para enfrentarse a las técnicas de los actores hostiles. Estos procedimientos van desde limitar la información sobre un sistema que se hace púbica hasta llevar a cabo un control exhaustivo de quién puede acceder a los modelos de aprendizaje automático y a los datos con que se nutren durante la fase de producción. Además de otras recomendaciones clave como formar a los desarrolladores de modelos de Machine Learning en ciberseguridad para que implementen prácticas de codificación seguras o realizar escaneos de vulnerabilidades continuos para detectar y remediar debilidades antes de que sean explotadas.

5. MITRE ATLAS, una herramienta al servicio de Threat Hunters y Red Teams

Al igual que sucede con MITRE ATT&CK, este framework es una herramienta de enorme utilidad para los profesionales a cargo de dos servicios de ciberseguridad esenciales para mejorar la resiliencia de los sistemas de IA y proteger a las empresas que los desarrollan y/o los emplean en su día a día: Threat Hunting y Red Team.

5.1. Servicios de Threat Hunting

Los Threat Hunters investigan constantemente escenarios de compromiso que aún no ha sido detectado. De esta manera, pueden ser proactivos en la detección de amenazas. Además, emplean la telemetría que proporcionan las tecnologías EDR/XDR para detectar actividad maliciosa y obtener información de gran valor sobre las tácticas, técnicas y procedimientos de los actores hostiles que desean menoscabar sistemas de IA.

De ahí que MITRE ATLAS sea una guía de trabajo de gran utilidad y permita estandarizar a nivel mundial las TTPs específicas de los ciberataques contra sistemas de IA.

Los servicios de Threat Hunting son claves a la hora de:

• Mejorar las capacidades de detección de amenazas.
• Identificar las tácticas y técnicas maliciosas en las primeras etapas de los ataques.
• Anticiparse a los actores maliciosos e impedir que logren sus objetivos.

5.2. Servicios de Red Team

El conocimiento generado por los servicios de Threat Hunting es esencial a la hora de diseñar y ejecutar un escenario de Red Team específico que permita evaluar cómo respondería una empresa que desarrolla IA o una compañía que emplea un sistema de Inteligencia Artificial ante un ataque.

MITRE ATLAS es de enorme ayuda a la hora de planificar el escenario pactando con la compañía el tipo de actor malicioso que se va a simular, el vector de intrusión y los objetivos.
Gracias a un servicio de Red Team es posible mejorar la resiliencia de una organización frente a los ataques contra sistemas de IA propios o de terceros, formar a los equipos defensivos para hacer frente a las técnicas maliciosas contra sistemas de IA y optimizar las capacidades de detección y respuesta.

Habida cuenta de que nos encontramos inmersos en la revolución de la Inteligencia Artificial y que la investigación en torno a esta tecnología está en pleno apogeo, es posible que el panorama de amenazas de los sistemas de IA sufra grandes cambios en los próximos años.

MITRE ATLAS ofrece a los expertos en ciberseguridad un marco de trabajo común para comprender las tácticas y técnicas hostiles, así como los procedimientos para mitigarlas. De ahí que a la luz de la experiencia de los profesionales el framework irá completándose para incorporar todas las TTPs que se vayan diseñando e implementando.