Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) han revolucionado el modo en como operan las empresas y las personas en el día a día. Mayor productividad, eficiencia en procesos, y la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real son solo algunas de las ventajas que ofrece esta tecnología.

Pero ¿puede esta tecnología ser usada para generar ciberataques u otras vulneraciones en la red? Lamentablemente, la respuesta es sí.

De hecho, según un informe de CFO, el 85% de los especialistas en ciberseguridad considera que el aumento de los ciberataques se debe en parte al uso de Inteligencia Artificial por individuos malintencionados.

IA y ciberdelincuencia: una relación peligrosa

Para entender mejor: un ciberataque con IA es aquel que usa la Inteligencia Artificial con el objetivo de automatizar las diferentes etapas del ataque, los que van desde identificar la vulnerabilidad hasta la expropiación de datos.

Las características de la IA hacen que estas amenazas sean más preocupantes que los delitos cibernéticos tradicionales. Ahora, los ataques son más sofisticados (más difíciles de detectar y prevenir), más rápidos (ataques masivos y eficientes) y de mayor impacto (pérdida de datos sensibles, interrupción de servicios o daños físicos).

Los ciberataques más comunes con IA

Como se mencionó, la IA está transformando el ámbito digital, pero también representa oportunidades para los ciberdelincuentes.

1. Deepfakes

Deepfake, ¿qué es? En palabras simples, se trata de una tecnología que utiliza Inteligencia Artificial para crear contenido multimedia falso, pero extremadamente realista.

Gracias a los algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes generativas adversarias (GANs), es posible superponer el rostro y la voz de una persona sobre otra en videos y audios. ¿El objetivo? Hacer que parezca que alguien dijo o hizo algo que nunca ocurrió.

Los deepfakes se han convertido en una poderosa herramienta para los ciberatacantes, permitiéndoles difundir desinformación, extorsionar a individuos con videos falsos comprometidos y engañar a empleados y ejecutivos para obtener información sensible o realizar transferencias de dinero.

2. Phishing

El phishing es una técnica de suplantación de identidad; los atacantes se hacen pasar por una institución o persona confiable a través de correos electrónicos, llamadas telefónicas u otros medios para engañar a las víctimas y obtener contraseñas, credenciales, números de tarjeta de crédito y otra información confidencial.

La Inteligencia Artificial facilita la producción de mensajes de phishing al personalizar los ataques, haciendo que los mensajes sean más creíbles y específicos para cada víctima.

Con la ayuda de IA, los atacantes pueden diseñar campañas de phishing más sofisticadas y dirigidas, aumentando así la efectividad de sus engaños y la probabilidad de obtener información sensible.

3. Creación de códigos inseguros

¿A qué se refiere la creación de códigos inseguros? Al desarrollo de software con vulnerabilidades y debilidades que pueden ser explotadas por ciberatacantes.

Si los modelos de IA que recomiendan texto o código a programadores incluyen código malicioso en sus sugerencias, y los desarrolladores no lo detectan, se podrían generar herramientas y aplicaciones con vulnerabilidades.

A este tipo de ataque se le conoce como “Trojan Puzzle”: introduce código malicioso en los datos de entrenamiento de un modelo de IA, con el objetivo de que el modelo, al generar recomendaciones o sugerencias de código, incluya vulnerabilidades ocultas que los desarrolladores no detectan.

Por otra parte, la IA puede jugar un doble papel en este contexto:

• Puede ser utilizada para identificar y corregir vulnerabilidades en el código a través de análisis automatizados y pruebas de seguridad.
• Los atacantes también pueden emplear IA para descubrir y explotar estas debilidades de manera más eficiente, desarrollando ataques más sofisticados que se adaptan a los sistemas objetivos y evitan la detección.

La protección es fundamental

Para que las empresas se protejan de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en ciberdelitos, deben implementar soluciones avanzadas de ciberseguridad capaces de detectar y prevenir estos ataques.

Soluciones como DLP (Data Loss Prevention), que previene la pérdida de datos sensibles, y EDR (Endpoint Detection and Response), que detecta y responde a amenazas en dispositivos, son esenciales para proteger la información.

Es igualmente importante capacitar a los empleados para que reconozcan y reporten actividades sospechosas relacionadas con la IA.

Además, es recomendable contar con un plan de respuesta a incidentes que defina claramente cómo contener y mitigar el impacto de un ataque, asegurando una recuperación rápida y eficaz.