Inteligencia artificial y Automatización impulsan la transformación de Estrategias de ciberseguridad en las empresas. Sin embargo, las medidas de seguridad tradicionales no bastan por sí solas para hacer frente a las amenazas que plantean los entornos digitales, altamente complejos y en rápida evolución, que surgen a raíz de las plataformas en la nube, las herramientas basadas en la inteligencia artificial, el teletrabajo y los flujos de trabajo automatizados.
Los ciberdelincuentes ya no se limitan a infiltrarse en los sistemas, sino que también llevan a cabo campañas de phishing automatizadas, utilizan la inteligencia artificial para desarrollar virus y lanzan ataques masivos de ransomware. Ante estas amenazas, las empresas apuestan por la detección de amenazas basada en IA, medidas de seguridad automatizadas y sistemas de supervisión inteligentes que no solo detectan los problemas de seguridad, sino que también pueden solucionarlos de forma autónoma. Estas tecnologías no solo reducen el tiempo de respuesta, sino que también mejoran la visibilidad de las redes distribuidas geográficamente y contribuyen a un mejor cumplimiento de normativas como el RGPD y la NIS2. El enfoque en la ciberseguridad moderna significa que hacemos todo lo posible por identificar, proteger, detectar, responder y restaurar nuestra infraestructura digital en constante evolución.
La creciente complejidad de las infraestructuras empresariales modernas
Hoy en día, las empresas suelen desarrollar su actividad a través de una combinación híbrida de ecosistemas digitales. Mientras que algunos empleados trabajan desde casa, numerosas aplicaciones se alojan en distintas plataformas en la nube; al mismo tiempo, las herramientas basadas en inteligencia artificial procesan datos confidenciales a través de API y procesos automatizados.
Este cambio ha ampliado considerablemente la superficie de ataque para las empresas.
Una organización media puede hacer frente a lo siguiente:
- Plataformas de almacenamiento en la nube
- Herramientas de productividad SaaS
- Dispositivos para empleados que teletrabajan
- Sistemas de gestión documental basados en la inteligencia artificial
- Integraciones de terceros
- Portales para clientes y API
- Aplicaciones móviles
- Bases de datos distribuidas
Cada plataforma presenta nuevas vulnerabilidades de seguridad. Por lo general, los atacantes aprovechan las configuraciones erróneas en la nube, las API inseguras, los métodos de autenticación débiles y la automatización sin supervisión para infiltrarse en los sistemas.
Anteriormente, la seguridad perimetral se basaba en la suposición de que la mayor parte de las actividades empresariales se desarrollaban dentro de una red de oficina de confianza. Hoy en día, esa suposición ya no es válida. Las empresas modernas necesitan arquitecturas de seguridad capaces de proteger a los usuarios, los dispositivos y los datos, independientemente de su ubicación física.
La situación en materia de seguridad cambia a un ritmo vertiginoso, y con ella también su complejidad. La inteligencia artificial y la automatización ya no son solo algo deseable, sino que se están convirtiendo en herramientas indispensables en el ámbito de la ciberseguridad.
La detección de amenazas basada en la inteligencia artificial está transformando las operaciones de seguridad
Entre las enormes ventajas de la IA en materia de ciberseguridad se encuentra su capacidad para procesar y analizar enormes cantidades de datos a una velocidad que supera con creces la de los equipos humanos.
Los sistemas de las empresas generan a diario millones de eventos de seguridad. Revisar estos eventos manualmente es una tarea titánica. La supervisión continua mediante el aprendizaje automático permite detectar patrones de comportamiento sospechosos en tiempo real en redes, dispositivos, aplicaciones e infraestructura en la nube.
Las plataformas de seguridad con inteligencia artificial son la solución ideal para:
- Detección de anomalías en la red
- Supervisión de puntos finales
- Análisis del comportamiento
- Identificación de malware
- Detección del uso indebido de las credenciales de inicio de sesión
- Supervisión de amenazas internas
- Prevención de la filtración de datos
Las herramientas tradicionales basadas en firmas no pueden competir con los sistemas de inteligencia artificial, que detectan amenazas sin precedentes al identificar desviaciones del comportamiento normal.
Por ejemplo, si se detecta que la cuenta de un empleado está descargando grandes cantidades de datos confidenciales a horas inusuales desde un lugar desconocido para él, los sistemas de vigilancia basados en inteligencia artificial pueden dar la alarma de inmediato, incluso si no existe ninguna firma de malware conocida.
La identificación de ataques de día cero y amenazas persistentes avanzadas (APT), que suelen eludir los métodos de detección convencionales, es la razón por la que esta función resulta extremadamente valiosa.
La detección en tiempo real supone un auténtico punto de inflexión, ya que no solo reduce al mínimo el tiempo medio de detección (MTTD), sino que también permite a las empresas adoptar las medidas preventivas necesarias para evitar que los incidentes se conviertan en graves brechas de seguridad.
La automatización de la seguridad reduce la carga operativa
En la era de la transformación digital, los equipos de ciberseguridad se ven sometidos a una gran presión debido al aumento de los ciberataques, la escasez de personal y la mayor complejidad de los entornos tecnológicos.
La automatización ayuda a los equipos a gestionar la seguridad de forma más eficaz a esta escala.
La mayoría de las operaciones de seguridad, que durante mucho tiempo fueron objeto de críticas por su carácter repetitivo, su monotonía y la necesidad de intervención humana, están hoy en día ampliamente automatizadas gracias a las plataformas de orquestación y a los flujos de trabajo inteligentes.
- Análisis de vulnerabilidades
- Distribución de parches
- Análisis de registros
- Priorización de amenazas
- Comprobaciones de autenticación de usuarios
- Informes sobre el cumplimiento normativo
- Aislamiento de los extremos
- Escalada del incidente
Los sistemas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) están cobrando cada vez más importancia en el mundo empresarial. Estas plataformas integran diversas herramientas de seguridad en un único flujo de trabajo que, en algunos casos, puede reaccionar automáticamente ante determinados escenarios de amenaza.
He aquí un ejemplo de cómo los equipos de seguridad pueden aprovechar la automatización: se podría programar un script automatizado para que, al detectar un ataque de ransomware en un terminal, reaccionara de la siguiente manera:
- Desconectar el equipo de la red
- Desactivación de las cuentas de usuario comprometidas
- Enviar notificaciones al equipo de seguridad
- Conservación de pruebas forenses
- Se inicia la restauración de la copia de seguridad
- Elaboración de documentación de pruebas
La automatización no solo permite a los equipos de seguridad reaccionar con mayor rapidez, sino que también permite a los analistas de seguridad dedicar su tiempo a tareas estratégicas en lugar de a tareas operativas y repetitivas.
Las herramientas de IA generan nuevos riesgos para la ciberseguridad.
Aunque la inteligencia artificial mejora la defensa, también abre la puerta a nuevas categorías de ciberamenazas.
Las empresas están delegando cada vez más responsabilidades en los sistemas de inteligencia artificial en ámbitos como la atención al cliente, la automatización de flujos de trabajo, la búsqueda empresarial, el análisis de datos y el procesamiento inteligente de documentos. El funcionamiento de estos sistemas suele basarse en complejos flujos de datos, infraestructuras en la nube e integraciones de terceros.
Cada punto de integración conlleva el riesgo de que surjan nuevas vulnerabilidades de seguridad.
Estos son algunos de los principales riesgos de ciberseguridad relacionados con la IA:
Fuga de datos
A menudo se confía a los sistemas de IA el tratamiento de datos empresariales altamente confidenciales, como información de clientes, contratos, datos financieros y correos electrónicos internos. Unos controles de acceso insuficientes o un almacenamiento de datos inseguro pueden dar lugar a que terceros no autorizados tengan acceso a datos confidenciales.
Ataques de inyección de comandos
En ocasiones, los piratas informáticos pueden hacer un uso indebido de los grandes modelos de lenguaje creando solicitudes maliciosas que pueden eludir las medidas de seguridad, o incluso pueden obtener información confidencial de los modelos.
Vulnerabilidades de las API
La mayoría de las plataformas de IA utilizan API para el intercambio de datos entre distintos servicios. Una autenticación débil, tokens inseguros o permisos de usuario excesivos facilitan el acceso a los atacantes.
Riesgos en la cadena de suministro de terceros
Dado que las empresas dependen cada vez más de proveedores externos y de servicios en la nube para la inteligencia artificial, el hecho de que un proveedor externo se vea comprometido puede suponer un riesgo de seguridad no solo para él mismo, sino para todo el entorno empresarial.
Manipulación de modelos
Los actores malintencionados podrían intentar falsificar el conjunto de datos de entrenamiento o manipular de cualquier otra forma los modelos de aprendizaje automático con el fin de mermar la capacidad del sistema para detectar amenazas o alterar su comportamiento.
Ante el uso cada vez mayor de la IA, es imprescindible que las empresas consideren los sistemas de IA como uno de los aspectos de seguridad más importantes que deben gestionar y proteger.
La transición al teletrabajo exige un nuevo enfoque en materia de seguridad de redes.
El aumento del teletrabajo y de los modelos de trabajo híbridos ha influido profundamente en la estrategia de seguridad de las empresas.
Hoy en día, los empleados no solo trabajan desde casa, sino que también pueden hacerlo en espacios de coworking, aeropuertos, hoteles y a través de redes móviles de distintos países.
- Ataques de phishing
- Robo de datos de acceso
- Redes wifi no seguras
- Acceso no autorizado a los dispositivos
- Uso de la TI en la sombra
- Riesgos de la transferencia transfronteriza de datos
Muchas empresas optan por implantar una estructura de seguridad basada en el modelo «Zero Trust» para hacer frente a estos retos. La esencia del principio «Zero Trust» es que no se debe confiar automáticamente en ningún usuario ni dispositivo, ni siquiera si se encuentra dentro de las instalaciones de la empresa.
Estas son las principales características del modelo Zero Trust:
- Autenticación continua
- Controles de acceso basados en el principio de privilegios mínimos
- Inspección de equipos
- Microsegmentación
- Análisis de riesgos en tiempo real
- Comunicación cifrada
Las herramientas de acceso remoto seguro constituyen la base de esta estructura de seguridad. Las VPN son incluso imprescindibles para garantizar la seguridad del tráfico de datos de la empresa, especialmente para los equipos remotos que utilizan sistemas confidenciales. Quien desee obtener más información sobre los detalles técnicos, puede… Más información sobre cómo funcionan las VPN en ExpressVPN.
La cifración y el control de acceso han alcanzado un nuevo nivel de urgencia.
A medida que las empresas descubren cómo informatizar sus procesos de trabajo y cómo la inteligencia artificial puede tener un mayor impacto en sus actividades diarias, deben prestar aún más atención a la seguridad de los datos confidenciales que utilizan.
La seguridad moderna de las empresas depende en gran medida de lo siguiente:
- Cifrado de extremo a extremo
- Gestión de identidades y accesos (IAM)
- Autenticación multifactorial (MFA)
- Gestión del acceso privilegiado (PAM)
- Pasarelas API seguras
- Acceso a la red de confianza cero (ZTNA)
- Secure Access Service Edge (SASE)
El cifrado no sirve de nada sin los controles de acceso adecuados (gestión de permisos).
Ambos funcionan en perfecta sincronía: el primero sirve para atraer a un usuario al sistema, y el segundo, para retenerlo en él.
La IA abre perspectivas totalmente nuevas para el intercambio y la delegación de datos. Por ejemplo, un solo modelo de IA puede acceder a conjuntos de datos y API de diversas fuentes, ya sea en la nube, de forma local o a través de terceros.
Esto aumenta la superficie de ataque para los piratas informáticos, que podrían intentar aprovechar el sistema de IA, y genera nuevos riesgos de fuga de datos debido a la revisión de los datos compartidos por varias partes.
Por un lado, usted quiere que su sistema de IA comprenda a fondo su empresa para ofrecer información valiosa. Sin embargo, si su sistema de IA —o, peor aún, un hacker que se haya hecho con acceso a él— tiene acceso a todos sus datos, es posible que le resulte incómodo que se divulguen, por no hablar de una posible filtración de datos.
El RGPD y la Directiva NIS 2 están impulsando los esfuerzos por modernizar la seguridad informática.
Las empresas europeas se ven sometidas a una presión cada vez mayor debido a la constante evolución de la legislación en materia de ciberseguridad.
De conformidad con el RGPD, las empresas no solo son responsables de la seguridad de los datos personales y de la notificación inmediata de las violaciones de la protección de datos, sino que también deben facilitar el acceso a dichos datos. Las infracciones suelen acarrear multas muy elevadas y una pérdida considerable de reputación.
La Directiva NIS2 de la UE va incluso un paso más allá, al obligar a los operadores de servicios esenciales y a los proveedores de servicios digitales de diversos sectores a aplicar medidas de ciberseguridad más estrictas.
NIS2 se centra en:
- Aplicación de las directrices de gestión de riesgos
- Planificación de la intervención en caso de incidentes
- Garantía de la cadena de suministro
- Hacer que los directivos asuman su responsabilidad
- Supervisión continua
- Gestión de vulnerabilidades
- Medidas para garantizar la continuidad del negocio
La supervisión y el control de sistemas mediante la inteligencia artificial y la automatización se encuentran entre las últimas tendencias que ayudan a las empresas a mantenerse al día con las autoridades reguladoras, mejorando su comprensión de sus entornos, generando registros de auditoría y optimizando los procesos de presentación de informes mediante la automatización.
En la mayoría de los casos, la ciberseguridad ha dejado de ser una mera función informática. Se ha convertido en un requisito fundamental para la gobernanza y la resiliencia operativa.
Cómo es la pila de ciberseguridad moderna
Las soluciones de ciberseguridad actuales van mucho más allá del software antivirus y los cortafuegos perimetrales.
Un sistema moderno de ciberseguridad suele constar de:
Seguridad de la identidad y del acceso
- Autenticación multifactorial
- Sistemas de inicio de sesión único
- Herramientas de gestión de identidades
- Controles de acceso privilegiados
Seguridad de las redes
- Cortafuegos de última generación
- Infraestructura VPN
- Pasarelas web seguras
- Segmentación de redes
- Soluciones de acceso de confianza cero
Protección de los puntos finales
- Detección y respuesta en los puntos finales (EDR)
- Plataformas de gestión de dispositivos
- Aislamiento automatizado de amenazas
Seguridad en la nube y de las aplicaciones
- Supervisión de API
- Gestión del estado de seguridad en la nube
- Herramientas de seguridad para contenedores
- Plataformas de monitorización SaaS
IA y análisis de amenazas
- Análisis del comportamiento
- Plataformas SIEM basadas en IA
- Detección automática de anomalías
- Integración de datos sobre amenazas
Cerrar
La ciberseguridad de las empresas está cambiando gracias al desarrollo de la inteligencia artificial y la automatización. Las organizaciones pueden detectar amenazas de seguridad con mayor rapidez, automatizar procesos y proteger ecosistemas digitales complejos. Debido a la computación en la nube, las soluciones de inteligencia artificial y la creciente generalización del teletrabajo, los enfoques de seguridad tradicionales ya no son suficientes. Los enfoques modernos de ciberseguridad se basan en la supervisión inteligente, el cifrado avanzado, los controles de acceso adaptativos y las arquitecturas de seguridad unificadas para minimizar los riesgos y aumentar la resiliencia. Sin embargo, la IA también conlleva nuevos riesgos que deben gestionarse de forma activa. Para las empresas sujetas a normativas como el RGPD y la NIS2, la ciberseguridad no es solo un requisito técnico, sino también un componente esencial de su desarrollo sostenible.
ES 
DE 
EN 
FR