La inteligencia artificial (IA) está creando nuevas oportunidades en el mundo de la tecnología, automatizando y mejorando la eficiencia de los procesos. En lo que respecta a la seguridad en la nube, la IA tiene el potencial de transformar este campo al proporcionar unos tiempos de respuesta mucho más rápidos, mejorando la detección de amenazas y favoreciendo la gestión proactiva del riesgo. En este artículo vamos a explorar el uso y los beneficios de la inteligencia artificial en la seguridad de la nube.
Pero primero, vamos a explicar qué es la seguridad en la nube. Este término se refiere a las prácticas, tecnologías y políticas implementadas en la nube con el objetivo de proteger la infraestructura, los datos y las aplicaciones de las amenazas cibernéticas. La seguridad en la nube comprende varias áreas como la encriptación de los datos, la seguridad de la red, la gestión de accesos e identidades o la conformidad.
¿Cuáles son los principales desafíos a los que nos enfrentamos cuando hablamos de seguridad en la nube?
En los últimos años, la adopción de la computación en la nube se ha visto incrementada de forma exponencial, lo que implica que surjan nuevos desafíos, entre los que se encuentran:
1.- Entornos multi-tenant: Es habitual que múltiples usuarios compartan los mismos recursos. Este paradigma de entorno incrementa el riesgo de que se produzcan brechas de datos a través de las cuales un usuario malicioso podría acceder a los datos de otras personas.
2.- Arquitecturas de red complejas: cuando hablamos de arquitecturas de red en la nube, hablamos de diseños complejos que, por lo tanto, pueden resultar difíciles de proteger si no se tienen las herramientas y los conocimientos necesarios.
3.- Infraestructura dinámica: la infraestructura en la nube es dinámica por naturaleza, lo que implica que esté en constante cambio, añadiendo así complejidad a la detección de amenazas y la gestión de los controles de seguridad.
4.- Amenazas internas: en la nube muchos usuarios (empleados, partners, proveedores) acceden simultáneamente, lo que incrementa el riesgo de que se produzcan brechas de datos como pueden ser el robo o el acceso no autorizado a la información almacenada.
Beneficios de la IA en la seguridad cloud
La seguridad en la nube puede verse beneficiada por la inteligencia artificial de varias maneras. Algunos ejemplos:
1.- Detección proactiva de amenazas: la inteligencia artificial puede mejorar la gestión proactiva del riesgo mediante el análisis de las amenazas en tiempo real ya que los algoritmos que usa la IA pueden analizar grandes cantidades de datos e identificar anomalías y/o patrones que puedan representar una amenaza.
2.- Tiempos de respuesta más rápidos: los algoritmos pueden reducir los tiempos de respuesta ante amenazas, ejecutando automáticamente alertas y controles de seguridad.
3.- Análisis predictivo: la inteligencia artificial puede detectar las amenazas incluso antes de que ocurran, utilizando el análisis predictivo. Este análisis se realiza basándose en los datos históricos para identificar patrones y predecir así futuros eventos.
4.- Seguridad personalizada: los algoritmos de IA pueden aprender del comportamiento de los usuarios para así identificar anomalías y generar alertas. De esta manera se pueden personalizar los controles en base al uso que los usuarios hacen de la plataforma.
5.- Automatización: la IA puede automatizar muchos procesos de seguridad, reduciendo la carga de trabajo de los equipos de seguridad, minimizando también el riesgo de que se produzca un error humano.
Técnicas de inteligencia artificial usadas en la seguridad en la nube
1.- Machine Learning (ML): es una técnica que se basa en el entrenamiento de algoritmos que aprenden de los datos. Estos algoritmos pueden identificar una amenaza basándose en los patrones y anomalías que identifican. Pueden incluso predecir eventos futuros.
2.- Deep Learning (DL): es un subconjunto de Machine Learning que implica el entrenamiento de redes neuronales profundas. Los algoritmos de DL pueden aprender de datos no estructurados como por ejemplo videos e imágenes, con el objetivo de identificar amenazas en base a ciertos patrones.
3.- Natural Language Processing (NLP): esta técnica se utiliza para enseñar a los ordenadores a comprender el lenguaje humano. De esta manera, los algoritmos NLP pueden analizar datos como chats, emails, logs, etc para identificar posibles amenazas.
4.- Computer Vision (CV): los algoritmos de CV pueden analizar datos visuales como por ejemplo videos e imágenes por lo que, enseñar a los ordenadores a interpretar estos datos, haciendo posible que se puedan detectar posibles amenazas.
IA en los proveedores de nube pública
Los tres principales proveedores de la nube, como son AWS, Azure y GCP, ya utilizan la IA en varios de los servicios de seguridad que ofrecen. Estos son algunos ejemplos:
AWS GuardDuty: es un servicio que analiza datos de distintas fuentes como VPC Flow Logs, CloudTrail, DNS logs para detectar amenazas, basándose en IA y ML. Algunos casos de uso son la identificación de instancias comprometidas o el escaneo de puertos.
Azure Sentinel: es un SIEM nativo de la nube que utiliza IA y ML para detectar y responder ante amenazas, tanto en la nube como OnPrem. Algunas de las fuentes de datos que utiliza Sentinel son los activity logs, las alertas de Security Center o los logs de Office 365.
GCP Cloud Security Command Center: es una plataforma de gestión de la seguridad y los riesgos de los datos que utiliza técnicas de IA y Machine Learning para detectar amenazas de seguridad en entornos de Google Cloud. Las fuentes de datos que analiza esta plataforma son, entre otras, las máquinas virtuales, los clústers de kubernetes o los buckets.
IA aplicada a la gestión de identidades y accesos
IAM (Identity and Access Management) es la encargada de gestionar las identidades y los permisos, por lo que se trata de un aspecto clave y crítico dentro del ámbito de la seguridad en la nube. La IA puede ayudarnos dentro de este área, de diferentes maneras:
1.- Autenticación basada en riesgo: la inteligencia artificial puede analizar el comportamiento de los usuarios y aprender de esta actividad para detectar anomalías o posibles amenazas.
2.- Controles de acceso adaptativos: con el apoyo de la IA, los algoritmos pueden aprender del comportamiento de los usuarios y ajustar así, de forma automática, los permisos establecidos para estos usuarios.
Conclusión
La inteligencia artificial está transformando el mundo como lo conocemos. Cada vez hay más amenazas en el campo de la ciberseguridad y es aquí donde el uso de tecnologías como la inteligencia artificial o el machine learning puede ayudarnos a enfrentar estos problemas, mejorando los tiempos de respuesta e incluso anticipándonos a posibles eventos futuros. Los principales proveedores cloud están apoyando sus servicios de seguridad en esta tecnología, que sin duda ha llegado para quedarse y para cambiar por completo la forma en la que gestionamos la seguridad de nuestros entornos.
Imagen: Freepik
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