El impacto de la inteligencia artificial generativa en la seguridad en la nube

La seguridad en la nube y la inteligencia artificial han tenido una asociación a largo plazo. Durante casi una década, la IA se ha utilizado para identificar amenazas y priorizar riesgos en la nube a través de sus capacidades de reconocimiento de patrones y detección de anomalías.

Sin embargo, mucho ha cambiado en los últimos 10 años. Con más personas y organizaciones migrando a aplicaciones en la nube, los actores malintencionados han seguido el mismo camino, viendo las aplicaciones en la nube como un objetivo principal.

La seguridad en la nube es más importante que nunca para la madurez en ciberseguridad de una organización, y la integración de la IA en las herramientas de seguridad en la nube es una capa de defensa vital contra un panorama de amenazas en la nube en constante expansión. Según Google, uno de los mayores impulsores del cambio en la seguridad en la nube es la IA generativa.

"La IA generativa tiene el potencial de reducir la carga de tareas repetitivas que afectan a los equipos de seguridad, como la agregación y enriquecimiento de datos provenientes de múltiples fuentes para obtener una comprensión más completa de los riesgos y en qué se debe enfocar", dijo Sunil Potti, vicepresidente y gerente general de Google Cloud Security, en una publicación reciente en el blog en el marco de la Cumbre de Seguridad en la Nube de Google en junio.

Los propios esfuerzos de seguridad en la nube de Google incluyen AI Workbench, donde se utilizará la IA para abordar y prevenir amenazas emergentes, eliminar la carga de fatiga por amenazas causada por la sobrecarga de alertas y cerrar la brecha de talento.

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Fortaleciendo el papel de la IA en la seguridad en la nube

Tradicionalmente, la IA se ha utilizado para detectar y remediar cientos de amenazas en cuestión de segundos.

La IA generativa lleva la IA a un nuevo nivel porque se centra en crear nuevos datos en lugar de simplemente analizar datos existentes. "La IA generativa permite el desarrollo de datos sintéticos realistas, que se pueden utilizar para entrenar y probar modelos de seguridad sin exponer información confidencial", dijo Bob Janssen, vicepresidente de ingeniería y jefe de innovación en Delinea, a Newsmatic.

La IA generativa es un cambio de juego en la forma en que las organizaciones abordan la seguridad en la nube, según Janssen. "Proporciona datos sintéticos realistas para pruebas, simula escenarios de ataque sofisticados y minimiza el riesgo de exponer información confidencial durante el desarrollo, mejorando las medidas de seguridad en general", agregó.

Cómo la IA generativa impacta en la seguridad en la nube

Lo que hace que la IA generativa se diferencie de los modelos de IA utilizados actualmente en la seguridad en la nube es su capacidad para resumir, clasificar y generar información. Con un entrenamiento adecuado, puede razonar sobre datos especializados y proporcionar interacciones conversacionales en lenguaje natural que facilitan los flujos de trabajo más rápidamente que las interfaces planas en las herramientas de seguridad típicas.

"Estas características aplicadas a la seguridad en la nube permiten a los clientes identificar y priorizar los riesgos más relevantes para su entorno único o requisitos regulatorios; generar rápidamente las consultas y detecciones necesarias para monitorear de manera constante las amenazas", dijo Potti. La IA generativa se puede utilizar para interactuar en lenguaje natural con una experiencia asistida que puede guiar a los clientes hacia los resultados ideales.

En Google, por ejemplo, la seguridad en la nube se está "potenciando" con IA generativa para que los clientes puedan buscar petabytes de datos de eventos utilizando lenguaje natural en lugar de escribir consultas personalizadas. Otra característica proporciona una explicación legible por humanos de posibles rutas de ataque y pasos para remediarlos.

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"Así que con la IA, todavía estamos en los primeros días", dijo Potti, "pero estamos aprovechando estos superpoderes para lograr resultados de seguridad como la detección temprana de violaciones o la clasificación instantánea de posibles malware".

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