5 aplicaciones sorprendentes del aprendizaje profundo en la ciberseguridad

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando casi todos los sectores. El aprendizaje profundo (DL), una metodología de IA, está impulsando el sector de la alta tecnología hacia el futuro con una lista aparentemente interminable de aplicaciones que van desde el reconocimiento de objetos para sistemas en vehículos autónomos hasta la posibilidad de salvar vidas, ayudando a los médicos a detectar y diagnosticar el cáncer con mayor precisión.

En este artículo, describiremos algunas aplicaciones interesantes del aprendizaje profundo en la ciberseguridad y cómo puede utilizarlo para mejorar las medidas de seguridad dentro de su organización.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subtipo del aprendizaje automático (ML) y pertenece a la categoría más amplia de la inteligencia artificial. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales (RNA), que están diseñadas para imitar la funcionalidad y la conectividad de las neuronas del cerebro humano.

El aprendizaje profundo recibe este nombre porque utiliza redes más profundas en comparación con otros métodos de IA, como el aprendizaje automático. El número de capas dentro de una red neuronal artificial (RNA) define la profundidad de la red. Por ejemplo, uno de los tipos más comunes de RNA es la red neuronal convolucional (RNC), que se utiliza para muchas tareas de visión computacional.

En una arquitectura de red DL, la primera capa recibe una entrada, que pasa a través de las diferentes capas de la red. Las capas tienen diferentes funciones y escalas que modifican la entrada a medida que pasa por las capas en un orden determinado y, finalmente, la red produce una salida, una predicción.

Muchos marcos de aprendizaje profundo, como PyTorch y TensorFlow, te permiten crear tus propios modelos de aprendizaje profundo y realizar experimentos de aprendizaje profundo. Si quieres dar tus primeros pasos con un marco de aprendizaje profundo, tantoTensorFlow como PyTorch ofrecen numerosas guías para principiantes y aficionados que están empezando. Esta guía puede ayudarte a elegir qué marco deberías usar.

Sin embargo, antes de empezar a crear sus modelos, debe tener en cuenta que el entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo implica tareas muy intensivas. De hecho, las dependencias de hardware están relacionadas principalmente con las unidades de procesamiento gráfico (GPU). El costo de las GPU es lo que frenó el avance de esta tecnología hasta hace pocos años. Una vez que estos chips se volvieron más potentes y económicos, la popularidad del aprendizaje profundo se disparó.

Si desea sacar el máximo provecho de sus experimentos de aprendizaje profundo, puede utilizar una plataforma de aprendizaje profundo, como MissingLink, para ayudarle a gestionar y automatizar los experimentos. Con una plataforma, puede realizar un seguimiento de los hiperparámetros en múltiples experimentos, iniciar experimentos automáticamente y reducir los costos de los costosos clústeres de GPU locales o los servicios de GPU basados en la nube, al tiempo que ahorra tiempo.

Una de las aplicaciones más comunes y críticas de los algoritmos de aprendizaje profundo es mejorar las soluciones de ciberseguridad.

Amenazas y ataques comunes a la ciberseguridad

Antes de analizar cómo el aprendizaje profundo puede ayudar a combatir las amenazas de ciberseguridad, así como su importancia y potencial para la ciberseguridad, deberíamos ver primero algunos ejemplos. A continuación, se incluye una lista de amenazas comunes a las que se enfrentan hoy en día los equipos de ciberseguridad:

• Malware (software malicioso): término general que describe todo tipo de software creado por personas malintencionadas para dañar dispositivos, sistemas y redes.
• Fuga de datos: es cuando un usuario no autorizado obtiene acceso a datos valiosos y confidenciales, como información de usuarios y de tarjetas de crédito.
• Ingeniería social: los atacantes utilizan esta técnica para manipular a los usuarios con el fin de que les otorguen acceso o les faciliten datos críticos. Los atacantes también pueden combinar esta técnica con otros ciberataques para engañar a los usuarios y que, por ejemplo, descarguen malware.
• El phishing: una forma de ingeniería social y la amenaza cibernética más común. El phishing consiste en enviar correos electrónicos o mensajes infectados que se hacen pasar por legítimos con el fin de engañar a las víctimas para que revelen datos personales y valiosos o descarguen malware.
• Inyección de lenguaje de consulta estructurado (SQL): una técnica que utilizan los atacantes para aprovechar vulnerabilidades en los servidores SQL con el fin de acceder a la base de datos y ejecutar código malicioso. La idea detrás de la inyección SQL es obligar al servidor a ejecutar código y realizar ciertas acciones, como revelar información crítica y, de otro modo, secreta.
• Ataque de denegación de servicio (DOS): los atacantes utilizan esta técnica para saturar redes y servidores con tráfico, lo que agota los recursos y hace que dejen de estar disponibles.
• Amenazas internas: un ataque perpetrado por empleados o contratistas de la empresa. Existen muchas formas de amenazas internas. En la mayoría de los casos, su objetivo son los datos valiosos de la empresa.
• Amenazas persistentes avanzadas(APT): ataques capaces de eludir las herramientas tradicionales de defensa y seguridad perimetral debido a su naturaleza sigilosa. Las APT aprovechan mecanismos de persistencia para mantener un punto de acceso dentro de una red, recopilando información sobre su entorno de TI antes de ejecutar un ciberataque activado o programado.

5 aplicaciones del aprendizaje profundo en la ciberseguridad

Ahora que hemos abordado algunas de las amenazas y los ciberataques más comunes a los que se enfrentan los equipos de ciberseguridad, es hora de explicar cómo pueden ayudar las aplicaciones de aprendizaje profundo.

1. Sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDS/IPS)

Estos sistemas detectan actividades maliciosas en la red, impiden que los intrusos accedan a los sistemas y alertan al usuario. Por lo general, los reconocen mediante firmas conocidas y formas genéricas de ataque. Esto resulta útil contra amenazas como las filtraciones de datos.

Tradicionalmente, esta tarea se realizaba mediante algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, estos algoritmos provocaban que el sistema generara muchos falsos positivos, lo que suponía un trabajo tedioso para los equipos de seguridad y causaba una fatiga innecesaria.

El aprendizaje profundo, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes (RNN) pueden aplicarse para crear sistemas de identificación de dispositivos e IP más inteligentes, al analizar el tráfico con mayor precisión, reducir el número de falsas alertas y ayudar a los equipos de seguridad a diferenciar entre actividades de red maliciosas y legítimas.

Entre las soluciones más destacadas se incluyen el firewall de próxima generación (NGFW), el firewall de aplicaciones web (WAF) y el análisis de entidades y comportamientos de los usuarios (UEBA).

2. Cómo lidiar con el malware

Las soluciones tradicionales contra el malware, como los cortafuegos habituales, detectan el malware mediante un sistema de detección basado en firmas. La empresa gestiona una base de datos de amenazas conocidas que actualiza con frecuencia para incorporar las nuevas amenazas que han surgido recientemente. Aunque esta técnica es eficaz contra estas amenazas, tiene dificultades para hacer frente a las amenazas más avanzadas.

Los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de detectar amenazas más avanzadas y no dependen de recordar firmas conocidas ni patrones de ataque comunes. En cambio, aprenden del sistema y pueden reconocer actividades sospechosas que podrían indicar la presencia de actores maliciosos o malware.

3. Detección de spam e ingeniería social

El procesamiento del lenguaje natural (NLP), una técnica de aprendizaje profundo, puede ayudarle a detectar y gestionar fácilmente el spam y otras formas de ingeniería social. El NLP aprende formas normales de comunicación y patrones lingüísticos, y utiliza diversos modelos estadísticos para detectar y bloquear el spam.

Puedes leer esta publicación para saber cómo Google utilizó TensorFlow para mejorar las capacidades de detección de spam de Gmail.

4. Análisis del tráfico de red

Las redes neuronales de aprendizaje profundo están dando resultados prometedores en el análisis del tráfico de red HTTPS para detectar actividades maliciosas. Esto resulta muy útil para hacer frente a numerosas amenazas cibernéticas, como las inyecciones SQL y los ataques DOS.

5. Análisis del comportamiento de los usuarios

El seguimiento y análisis de las actividades y comportamientos de los usuarios es una práctica de seguridad importante para cualquier organización. Es mucho más difícil que detectar las actividades maliciosas tradicionales contra las redes, ya que elude las medidas de seguridad y, a menudo, no genera señales de alerta ni avisos.

Por ejemplo, cuando se producen amenazas internas y los empleados utilizan su acceso legítimo con intenciones maliciosas, no se están infiltrando en el sistema desde el exterior, lo que hace que muchas herramientas de ciberdefensa resulten inútiles contra este tipo de ataques.

El análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) es una herramienta excelente para combatir este tipo de ataques. Tras un período de aprendizaje, puede identificar los patrones de comportamiento normales de los empleados y reconocer actividades sospechosas, como el acceso al sistema en horarios inusuales, que podrían indicar un ataque interno y generar alertas.

Resumen

Ahora que conoce algunas de las aplicaciones del aprendizaje profundo en la ciberseguridad y comprende su potencial, es hora de empezar a ponerlas en práctica en su Centro de Operaciones de Seguridad (SOC).