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5 aplicaciones asombrosas del aprendizaje profundo en ciberseguridad

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando casi todas las industrias. Deep Learning (DL), una metodología de IA, está impulsando a la industria de 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 de aprendizaje profundo en ciberseguridad y cómo puede utilizar el aprendizaje profundo 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 conectividad de las neuronas en el cerebro humano.

El aprendizaje profundo recibe su nombre porque utiliza redes más profundas en comparación con otros métodos de IA como el ML. El número de capas dentro de una RNA define la profundidad de la red. Por ejemplo, uno de los tipos más comunes de RNA es la Red Neural Convolucional (CNN), que se utiliza para muchas tareas de visión por ordenador.

En una arquitectura de red DL, la primera capa se alimenta con una entrada, que pasa a través de las diferentes capas de la red. Las capas tienen diferentes funciones y escalas que cambian la entrada a medida que pasa a través de las capas en un cierto orden y eventualmente la red produce una salida, una predicción.

Muchos marcos de aprendizaje profundo, como PyTorch y TensorFlow, le permiten crear sus propios modelos de aprendizaje profundo y realizar experimentos de aprendizaje profundo. Si desea comenzar con un marco de aprendizaje profundo, tanto de TensorFlow como de Pytorch ofrecen muchas guías para principiantes y entusiastas que empiezan. Esta guía puede ayudarle a elegir el marco de trabajo que debe utilizar.

Sin embargo, antes de empezar a construir sus modelos, debe ser consciente de que la formación de un modelo de aprendizaje profundo implica tareas altamente intensivas. De hecho, las dependencias de hardware están relacionadas principalmente con las unidades de procesamiento gráfico (GPU). El coste de las GPU es lo que ha retrasado la tecnología hasta los últimos años. Una vez que estos chips se hicieron más fuertes y baratos, la popularidad del aprendizaje profundo se disparó.


Fuente de imagen: IBM - Tendencias de aprendizaje profundo

Si desea aprovechar al máximo 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 de forma automática y reducir los costes de los costosos clusters de GPU locales o de los servicios de GPU basados en la nube, al tiempo que se ahorra tiempo.

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

Amenazas y ataques comunes a la ciberseguridad

Antes de discutir cómo el aprendizaje profundo puede ayudar a combatir las amenazas de la ciberseguridad y la importancia y el potencial del aprendizaje profundo para la ciberseguridad, deberíamos primero tratar algunos ejemplos. Esta es una lista de las amenazas más comunes a las que se enfrentan los equipos de ciberseguridad en la actualidad:

  • Malware (software malicioso): término general para describir todo tipo de software creado por actores inadecuados para dañar dispositivos, sistemas y redes.
  • Brecha de datos: es cuando un usuario no autorizado obtiene acceso a datos valiosos y confidenciales, como la información del usuario y de la tarjeta de crédito.
  • La ingeniería social-agresores utilizan esta técnica para manipular a los usuarios para darles acceso a los datos críticos. Los atacantes también pueden combinar esta técnica con otros ciberataques para engañar a los usuarios para que descarguen malware, por ejemplo.
  • Phishing: una forma de ingeniería social y la amenaza cibernética más común. El phishing es el acto de enviar correos electrónicos infectados o mensajes disfrazados de legítimos para engañar a las víctimas a fin de que proporcionen datos personales y valiosos o descarguen malware.
  • Inyección de lenguaje de consulta estructurado (SQL): una técnica utilizada por los atacantes para aprovechar las vulnerabilidades de los servidores SQL para acceder a la base de datos y ejecutar código malicioso. La idea detrás de SQL-i es forzar al servidor a ejecutar código y realizar ciertas acciones como revelar información crítica y secreta.
  • Los atacantes de ataques de denegación de servicio (DOS) utilizan esta técnica para inundar las redes y servidores con tráfico, causando la pérdida de recursos y haciendo que no estén disponibles.
  • Amenazas internas - un ataque causado por empleados o contratistas empleados por la compañía. Hay muchas formas de amenazas internas. En la mayoría de los casos, su objetivo es obtener datos comerciales valiosos.
  • Amenazas Persistentes Avanzadas - ataques capaces de evadir las herramientas tradicionales de seguridad defensiva y perimetral debido a su naturaleza sigilosa. Los APT aprovechan los mecanismos de persistencia para mantener un punto de apoyo dentro de una red, recopilando información sobre su entorno de TI antes de ejecutar un ataque cibernético desencadenado o cronometrado.

5 Aplicaciones del aprendizaje profundo en ciberseguridad

Ahora que hemos cubierto algunas de las amenazas y ataques cibernéticos más comunes a los que se enfrentan los equipos de ciberseguridad, es el momento de explicar cómo pueden ayudar las aplicaciones de aprendizaje profundo.

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

Estos sistemas detectan las actividades maliciosas de la red y evitan que los intrusos accedan a los sistemas y alerten al usuario. Típicamente, son reconocidos por firmas conocidas y formas de ataque genéricas. Esto es útil contra amenazas como las brechas de datos.

Tradicionalmente, esta tarea se realizaba mediante algoritmos ML. Sin embargo, estos algoritmos provocaron que el sistema generara muchos falsos positivos, creando un trabajo tedioso para los equipos de seguridad y causando una fatiga innecesaria.

El aprendizaje profundo, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes (RNN) se pueden aplicar para crear sistemas de identificación/IP más inteligentes analizando el tráfico con mayor precisión, reduciendo el número de falsas alertas y ayudando a los equipos de seguridad a diferenciar las actividades de red buenas y malas.

Entre las soluciones más destacadas se incluyen el cortafuegos de próxima generación (NGFW), el cortafuegos de aplicaciones web (WAF) y el análisis de entidades de usuario y comportamiento (UEBA).

2. Lidiando con el malware

Las soluciones de malware tradicionales, como los cortafuegos comunes, detectan el malware mediante un sistema de detección basado en firmas. La empresa gestiona una base de datos de amenazas conocidas que se actualiza con frecuencia para incorporar las nuevas amenazas introducidas recientemente. Mientras que esta técnica es eficaz contra estas amenazas, lucha por 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 y patrones de ataque comunes. En cambio, aprenden el sistema y pueden reconocer actividades sospechosas que podrían indicar la presencia de malos actores o malware.

3. Detección de Spam e Ingeniería Social

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), una técnica de aprendizaje profundo, puede ayudarle a detectar y tratar fácilmente el spam y otras formas de ingeniería social. La PNL aprende formas normales de comunicación y patrones de lenguaje y utiliza varios modelos estadísticos para detectar y bloquear el spam.

Puedes leer este artículo para saber cómo Google utilizó TensorFlow para mejorar las funciones de detección de spam de Gmail.

4. Análisis del tráfico de la red

Las RNA de aprendizaje profundo muestran resultados prometedores en el análisis del tráfico de red HTTPS para buscar actividades maliciosas. Esto es muy útil para hacer frente a muchas 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 desafiante que reconocer las actividades maliciosas tradicionales contra las redes, ya que evita las medidas de seguridad y a menudo no da lugar a banderas ni alertas.

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 defensa cibernética sean inútiles contra tales ataques.

User and Entity Behavior Analytics (UEBA) es una gran herramienta contra tales ataques. Después de un período de aprendizaje, puede detectar patrones de comportamiento normales de los empleados y reconocer actividades sospechosas, como el acceso al sistema en horas inusuales, que posiblemente indican un ataque interno y generan alertas.

Recapitulación

Ahora que conoce algunas de las aplicaciones de aprendizaje profundo en ciberseguridad y entiende su potencial, es el momento de empezar a practicarlas en su Centro de Operaciones de Seguridad (SOC).