Exploramos cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están redefiniendo la seguridad para el cambiante panorama del Internet de las cosas.

La creciente superficie de ataque de los dispositivos inteligentes

Nuestros hogares, coches y lugares de trabajo son cada vez más inteligentes. Si bien esto ofrece una comodidad inigualable, también abre una caja de Pandora, ya que el concepto de dispositivos más inteligentes suele equivaler a "dispositivos más vulnerables".

La Internet de las cosas (IoT) –todos los timbres, termostatos, refrigeradores, dispositivos portátiles e incluso cepillos de dientes que conforman el mundo de los dispositivos inteligentes– amplía la superficie de ataque de los cibercriminales casi en proporción a la comodidad que brinda.

Con miles de millones de dispositivos en línea previstos para los próximos años, las soluciones de seguridad tradicionales por sí solas no serán suficientes. Llegan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), dos tecnologías que han abierto una nueva frontera en la defensa contra amenazas en constante evolución, especialmente en entornos donde la supervisión humana resulta poco práctica.

Pero ¿cómo funcionan en la práctica? ¿Y qué implica su uso para los consumidores?

Por qué la seguridad tradicional se queda corta en la era del IoT

Antes de sumergirnos en las promesas de la IA y el ML para proteger el panorama de la IoT, vale la pena comprender por qué los métodos convencionales tienen dificultades para enfrentar este desafío.

En primer lugar, el gran volumen de dispositivos imposibilita la monitorización manual de todo el tráfico de red o la corrección de cada vulnerabilidad con los métodos tradicionales. Además, existe una gran diversidad de dispositivos: las necesidades y las vulnerabilidades de seguridad de un cepillo de dientes inteligente, por ejemplo, pueden variar considerablemente de las de un televisor inteligente. Muchos dispositivos utilizan software propietario, diferentes estándares de hardware y carecen de un modelo de seguridad unificado.

Por último, pero no menos importante, la limitación de recursos imposibilita la implementación de métodos de seguridad tradicionales. La mayoría de los dispositivos IoT tienen una capacidad de procesamiento y memoria mínimas, lo que los hace inadecuados para las herramientas tradicionales de protección de endpoints.

Estas son algunas de las razones más importantes por las que necesitamos una protección más inteligente y adaptable. Aquí es donde la IA y el aprendizaje automático destacan.

IA y ML, una combinación perfecta para el mundo del IoT

Los sistemas de IA y ML destacan en el análisis de patrones, la detección de anomalías y la toma de decisiones en tiempo real. Todos estos son puntos fuertes del caótico y creciente ecosistema del IoT.

Esto es lo que traen a la mesa:

• Detección de anomalías: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender rápidamente el comportamiento "normal" de cada dispositivo y marcar cualquier actividad que se salga de esos límites. Por ejemplo, un termostato que intente contactar repentinamente con un servidor desconocido en otro país puede marcarse inmediatamente como sospechoso.
• Respuesta a amenazas en tiempo real: los sistemas impulsados por IA pueden bloquear tráfico sospechoso o poner en cuarentena dispositivos instantáneamente, sin esperar la aprobación humana.
• Análisis predictivo: Al analizar grandes volúmenes de datos, el aprendizaje automático (ML) puede anticipar las amenazas antes de que ocurran. Por ejemplo, los sistemas de ML pueden identificar las primeras señales de la formación de una botnet .
• Aplicación automatizada de políticas: la IA puede ayudar a administrar los permisos de los dispositivos de forma dinámica, adaptando el acceso en función del contexto y los patrones de uso.

Casos de uso comunes para los consumidores

Gracias a los chatbots intuitivos y otras herramientas accesibles, la IA ya no es un concepto remoto y exclusivo de las empresas. De hecho, es probable que la mayoría de las personas ya la usen, de una forma u otra, a veces sin siquiera darse cuenta.

A continuación, se presentan algunas aplicaciones del mundo real que aprovechan la IA para la seguridad de IoT:

• Enrutadores domésticos inteligentes con prevención de intrusiones basada en IA: ciertos enrutadores de consumo ahora implementan funciones de ML para reconocer el tráfico anormal de los dispositivos y cortarlos automáticamente.
• Asistentes de voz con detección de intenciones: ML ayuda a identificar intentos de suplantación de identidad o comandos de voz maliciosos.
• Cámaras de seguridad con funciones de inteligencia artificial de borde: estos dispositivos pueden detectar personas, animales y paquetes, e incluso reconocer si alguien está merodeando afuera de su puerta durante demasiado tiempo.
• Dispositivos portátiles con biometría del comportamiento: los relojes inteligentes o los rastreadores de actividad física pueden ayudar a verificar su identidad en función del movimiento, la ubicación o los patrones de uso.

Aunque no lo hagan necesariamente obvio, estas tecnologías tienen como objetivo proporcionar tranquilidad sin requerir que los usuarios se conviertan en expertos en seguridad.

Desafíos y preocupaciones

A pesar de sus evidentes ventajas, la IA no es la solución milagrosa para todos los desafíos de seguridad subyacentes. Aún existen muchos problemas que no puede abordar, especialmente desde la perspectiva del consumidor, entre ellos:

• Falsos positivos: los sistemas basados en anomalías a veces pueden marcar un comportamiento normal como sospechoso, lo que provoca frustración.
• Privacidad de datos: La IA necesita datos para aprender. ¿Quién controla estos datos? ¿Cómo se almacenan? ¿Se venden a terceros? ¿Qué ocurre en caso de una filtración de datos?
• Envenenamiento de modelos y ataques adversarios: los atacantes pueden intentar confundir o corromper la propia IA con indicaciones falsas y datos de entrenamiento falsos.
• Decisiones opacas: a menudo es difícil entender por qué la IA tomó una determinada decisión, ya que su proceso de toma de decisiones suele ser invisible para el usuario final.

Qué pueden hacer los consumidores hoy

Mientras esperamos modelos de IA más fuertes y maduros para la seguridad de IoT, aún puede tomar medidas para proteger su ecosistema doméstico inteligente o sus dispositivos portátiles por su cuenta.

• Cambiar las contraseñas predeterminadas: hacerlo puede aumentar significativamente sus posibilidades de sufrir un ataque que aproveche contraseñas predeterminadas conocidas.
• Mantenga el firmware actualizado: las actualizaciones frecuentes de firmware (o la habilitación de actualizaciones automáticas) pueden protegerlo de fallas de seguridad críticas.
• Utilice la segmentación de red: segmentar su red (para usuarios avanzados) o colocar dispositivos IoT en una red de invitados (método eficiente y fácil de usar para principiantes) puede ayudarlo a limitar la superficie de ataque de IoT.
• Desactivar funciones innecesarias: ciertas funciones, como el acceso remoto o los controles de voz, deben desactivarse si no las utiliza.
• Monitoree el tráfico de su red: el uso de enrutadores inteligentes o aplicaciones de seguridad como NETGEAR Armor puede ayudarlo a vigilar su ecosistema de IoT.
• Audite su hogar inteligente: una auditoría de seguridad de IoT mensual puede mantener su hogar inteligente seguro.

Incluso una higiene cibernética básica puede ser de gran ayuda, especialmente cuando se combina con herramientas impulsadas por IA.

Sistemas más inteligentes, hogares más inteligentes

La IA y el aprendizaje automático ya no son palabras de moda; se están convirtiendo en pilares de la próxima generación de ciberseguridad, especialmente en entornos de IoT complejos y descentralizados. Para los consumidores, esto se traduce en una protección más inteligente que se desarrolla silenciosamente en segundo plano, adaptándose y aprendiendo sin necesidad de microgestión.

Sin embargo, los consumidores deben mantenerse alerta. Si bien la IA puede tomar excelentes decisiones por usted, es importante comprender los riesgos, tomar decisiones que respeten la privacidad e invertir en dispositivos y servicios seguros.

A medida que el IoT evoluciona, se prevé que más ecosistemas domésticos se construyan en torno a la detección de amenazas mediante IA y funciones de seguridad mejoradas mediante aprendizaje automático. Así como el software antivirus se ha convertido en un estándar en las PC, la IA podría pronto convertirse en la norma para proteger los ecosistemas domésticos inteligentes.

Conclusión

El auge del IoT exige un nuevo tipo de protección, capaz de hacer frente a las amenazas a las que se enfrenta. Tanto la IA como el aprendizaje automático son fuertes contendientes para lograrlo.

Si bien no son soluciones milagrosas para los desafíos de seguridad actuales, sí ofrecen una visión de un futuro de ciberseguridad más proactiva, personalizada y silenciosa que funciona a puertas cerradas para que los consumidores puedan centrarse más en vivir, en lugar de en su protección.

Preguntas frecuentes sobre IA y ML en la seguridad del IoT

¿Cuál es el papel de la IA en la seguridad del IoT?

La inteligencia artificial se utiliza a menudo para mejorar la seguridad del IoT mediante la automatización de procesos como la identificación de comportamientos sospechosos, la predicción de amenazas antes de que ocurran o la aplicación de políticas automáticamente.

¿Qué es la seguridad de IA ML?

La IA implica el uso de inteligencia artificial para proteger datos y dispositivos en diversos ecosistemas. El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial que implica el desarrollo de algoritmos y modelos para realizar tareas complejas sin intervención humana.

¿Cuál es el papel de la IA y el ML en la IoT?

En el IoT, los algoritmos de IA están diseñados para procesar los datos registrados por los dispositivos del ecosistema. El aprendizaje automático, por otro lado, ayuda a acortar la distancia entre los datos recopilados y los sistemas de IA, allanando el camino para procesos avanzados como la toma de decisiones en tiempo real y la aplicación de políticas.

Fuente: Bitdefender Central