Cómo la IA está transformando las plataformas de inteligencia de amenazas
Las plataformas de inteligencia contra amenazas (TIP) están evolucionando mediante el uso de la IA, lo que impulsa la automatización, acelera el análisis y proporciona un contexto para la toma de decisiones.
En la acelerada carrera armamentista entre los actores de amenazas y sus objetivos, la inteligencia artificial (IA) es, con mucho, el brillante objeto/arma preferida. A medida que los actores de amenazas adoptan tácticas más avanzadas basadas en la inteligencia artificial, los equipos de seguridad se ven sometidos a una presión cada vez mayor para mantener el ritmo, a menudo con menos recursos y restricciones más estrictas (a diferencia de sus adversarios, que no siguen reglas). Esto es especialmente cierto en lo que respecta a la inteligencia sobre amenazas, donde la capacidad de detectar, contextualizar y actuar ante las amenazas emergentes suele ser la diferencia entre «todo está bien» y tener una imagen muy pública y perjudicial.
Como todo en ciberseguridad, plataformas de inteligencia de amenazas (TIP) están evolucionando para mantenerse a la vanguardia de este dinámico panorama de amenazas. Y en el centro de esa evolución está Inteligencia de amenazas impulsada por la IA potencian la automatización, aceleran el análisis y proporcionan correlación y contexto para la toma de decisiones. Para los líderes de ciberseguridad responsables de impulsar las operaciones de seguridad y alinear los resultados con los objetivos empresariales, es esencial comprender cómo la IA está transformando la inteligencia de amenazas.
La inteligencia de amenazas tradicional no es suficiente
En un día cualquiera, los equipos de seguridad pueden ingerir millones de indicadores de riesgo (IOC), perfiles de actores de amenazas, CVE, conversaciones en la web oscura y telemetría de todos sus entornos. Examinar esto manualmente, o incluso con la automatización basada en reglas, es imposible. Los equipos de seguridad carecen de la velocidad, la escala y la sofisticación necesarias para la ciberdefensa moderna.
Además, los TIP tradicionales suelen funcionar como agregadores de datos. Si bien centralizan la inteligencia, rara vez correlacionan esos datos con la telemetría interna o los priorizan en función del riesgo empresarial real. ¿El resultado? Demasiado ruido, poca señal.
El auge de la IA en la inteligencia de amenazas
La IA, que ahora incluye el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la generación aumentada por recuperación (RAG) y el aprendizaje automático (ML), está cambiando radicalmente esta ecuación. Al permitir que los TIP aprendan de los datos históricos, correlacionen señales dispares y prioricen las ciberamenazas en función de la relevancia y el contexto, la IA hace que la inteligencia sobre amenazas sea más rápida, práctica y estratégica.
Según un estudio realizado por Capgemini en 2023, el 69% de los profesionales de ciberseguridad afirma que la IA mejora la precisión de la detección de amenazas, y el 64% afirma que reduce el tiempo necesario para detectarlas (Capgemini Research Institute, 2023). Pero esto es más que un juego de números: la IA mejora la fidelidad, la velocidad y la relevancia de la inteligencia de amenazas de cinco maneras fundamentales.
1. Correlación y priorización impulsadas por IA
Una de las aplicaciones más transformadoras de la IA en la inteligencia de amenazas es la capacidad de correlacionar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones significativos.
Clasificación y priorización de amenazas de Anomali, que está profundamente integrada en Anomali ThreatStream, aprovecha la inteligencia artificial para correlacionar la inteligencia de amenazas externas con la telemetría interna, incluidos los registros de los sistemas de información de seguridad y gestión de eventos (SIEM), los sistemas de detección y respuesta de puntos finales (EDR) y el lago de datos Anomali. Esto permite a los equipos de seguridad no solo ver las posibles amenazas en estado salvaje, sino también comprender si esas amenazas están presentes o activas en su propio entorno. Básicamente, «¿es relevante esta amenaza?»
Los modelos de puntuación de Anomali van más allá al utilizar el aprendizaje automático para priorizar las amenazas en función de múltiples dimensiones, como la intención del actor, la explotabilidad, la actividad histórica y el contexto ambiental. A diferencia de los sistemas de puntuación estáticos, este enfoque se adapta de forma dinámica y ofrece una visión basada en los riesgos que ayuda a los equipos del centro de operaciones de seguridad (SOC) a realizar una clasificación rápida y eficiente, lo que les permite centrarse en lo que más importa.
Para los CISO y los directores de ciberseguridad, esto se traduce en una mejora del tiempo medio de detección (MTTD), una asignación de recursos más eficaz y una comunicación más clara y rápida con la junta directiva en torno a la postura de riesgo.
2. Ingestión y normalización automatizadas de inteligencia de amenazas
La IA también desempeña un papel fundamental en la automatización de la ingesta y la normalización de los datos de amenazas de una multitud de fuentes: inteligencia de código abierto (OSINT), centros de análisis e intercambio de información (ISAC), fuentes comerciales, telemetría interna y más.
Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PNL), los modelos de IA pueden extraer indicadores, entidades y relaciones relevantes de fuentes no estructuradas, como foros de la web oscura, blogs técnicos e informes de la Agencia de Seguridad de la Infraestructura y Ciberseguridad (CISA). Luego, estos se normalizan en un formato estructurado que se puede analizar, correlacionar y actuar sobre él.
Ejemplo del mundo real: El uso de la PNL por parte de Recorded Future para monitorear los foros de piratas informáticos y sacar a la luz los debates sobre actores de amenazas emergentes demuestra el poder de la IA para enriquecer las fuentes de amenazas (blog de Recorded Future, 2022). Si bien ThreatStream se integra con Recorded Future y otros proveedores de enriquecimiento, también admite la misma normalización impulsada por la IA a través de las propias capacidades de Anomali, lo que reduce la carga de trabajo de los analistas y garantiza una cobertura más completa.
Este nivel de automatización reduce la fatiga de los analistas y garantiza tiempos de respuesta más rápidos sin sacrificar la fidelidad, algo clave para los equipos agotados por la escasez de talento y la sobrecarga de alertas.
Para obtener más información sobre la detección, la investigación y la respuesta a las amenazas, consulte: Qué es la detección, investigación y respuesta a amenazas.
3. Perfiles mejorados de actores de amenazas
La IA también está cambiando la forma de entender y rastrear a los actores de amenazas. Al agrupar los IOC y los patrones de comportamiento, la IA puede ayudar a atribuir los ataques a actores conocidos o a identificar nuevos adversarios con tácticas, técnicas y procedimientos (TTP) similares. Esto es particularmente valioso cuando se defiende contra amenazas persistentes avanzadas (APT), donde comprender la motivación y la metodología del atacante es esencial para una defensa eficaz. En efecto, se trata de un análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) para la inteligencia de amenazas.
Anomali ThreatStream incluye un repositorio centralizado de perfiles de adversarios enriquecido mediante correlaciones impulsadas por IA y fuentes de terceros. Estos perfiles incluyen motivaciones, objetivos, regiones de operación, TTP y alias conocidos, que ayudan a los equipos de seguridad a determinar rápidamente si un actor es relevante para su organización o industria.
A modo de ejemplo, MITRA ATT&CK® ha empezado a aprovechar la IA para sugerir técnicas probables basadas en los comportamientos observados en escenarios de emulación de adversarios, lo que agiliza los esfuerzos de trabajo en equipo rojo (MITRE Engenuity, 2023). Esto permite la alineación estratégica de la inteligencia de amenazas con las operaciones comerciales, lo que permite a los líderes de seguridad adaptar las defensas en función de las posibles amenazas, en lugar de en función de los riesgos genéricos.
4. Modelado predictivo de amenazas
Más allá de la defensa reactiva, la IA permite el modelado predictivo de amenazas, lo que permite identificar las amenazas emergentes antes de que lleguen.
Al analizar las tendencias de las campañas de ataque, la telemetría global y las conversaciones en la dark web, los modelos de IA pueden pronosticar qué vulnerabilidades tienen más probabilidades de ser explotadas a continuación. Esta información permite a los líderes de seguridad anticiparse a las amenazas mediante la aplicación de parches preventivos, la segmentación de las redes o el ajuste de las defensas.
Anomali Copilot, que incluye un asistente de inteligencia artificial basado en un navegador, permite a los equipos analizar el contenido web y extraer automáticamente la información sobre amenazas en tiempo real, identificando vulnerabilidades, adversarios e IOC sin esfuerzo manual. Esta capacidad se adapta a la plataforma más amplia de operaciones de TI y seguridad de Anomali, lo que permite que la inteligencia predictiva fluya directamente a los flujos de trabajo de detección, investigación y respuesta. Este enfoque proactivo reduce el tiempo de permanencia y la interrupción del negocio, alineando la estrategia de ciberseguridad con los objetivos de resiliencia empresarial.
5. Habilitación de la IA para analistas y ejecutivos
Quizás la mejora más visible de la IA sea la introducción de asistentes inteligentes (o copilotos) que ayudan a los analistas a interpretar los datos, escribir informes y tomar decisiones con mayor rapidez.
Anomali AI incluye una función de IA generativa que ofrece un asistente interactivo que ayuda a los usuarios a resumir el panorama de amenazas, investigar las anomalías y generar informes legibles por humanos a pedido. Está diseñado no solo para los equipos técnicos, sino también para las partes interesadas ejecutivas que necesitan sesiones informativas inmediatas, claras y contextualizadas. Poder resumir los informes de CISA en dos minutos supone una enorme mejora en el rendimiento de cualquier analista. La reducción de las tediosas tareas manuales aumenta la productividad del equipo y permite una toma de decisiones más rápida y segura, algo fundamental para gestionar la ciberseguridad como un riesgo empresarial, no solo como un problema técnico.
La ventaja de la IA de Anomali: una plataforma de operaciones de seguridad unificada y basada en inteligencia artificial
Lo que diferencia a Anomali en la transformación de la inteligencia de amenazas basada en la IA es su enfoque holístico e integrado. En lugar de ofrecer la IA como una función adicional, Anomali incorpora la IA en toda su plataforma, desde la recopilación y correlación de inteligencia en ThreatStream hasta la detección y priorización en Macula y la capacitación de analistas en Copilot.
Este enfoque holístico y unificado ofrece visibilidad y detección de amenazas continuas en todos los entornos de nube híbrida, a la vez que se alinea con marcos como MITRE ATT&CK, NIST y D3FEND. Anomali también se integra con los SIEM, los sistemas de orquestación y respuesta de seguridad (SOAR) y las herramientas de administración de servicios de TI (ITSM) existentes, lo que garantiza que la inteligencia no solo se encuentre en un panel de control, sino que genere resultados reales en todo el conjunto de sistemas de seguridad.
Para el liderazgo en ciberseguridad, esto significa:
- Tiempos de respuesta a incidentes más rápidos mediante el enriquecimiento, la puntuación y la correlación automatizados
- Mejora del ROI de las inversiones en seguridad existentes mediante una estrecha integración
- Reducción del riesgo mediante inteligencia contextualizada basada en inteligencia artificial
- Mejor alineación entre la ciberdefensa y la estrategia empresarial
Reflexiones finales: Inteligencia que piensa como un analista, pero actúa como una máquina
La inteligencia artificial no reemplaza a los analistas de amenazas humanas, sino que los hace más rápidos, más informados y más eficaces. Para los CISO, los líderes de SOC y los estrategas de ciberseguridad, esta transformación no consiste en perseguir la última tecnología, sino en nivelar el campo de juego y resolver los desafíos del mundo real a gran escala.
Anomali lidera este cambio al integrar la IA en el tejido de la inteligencia de ciberamenazas. Desde la ingesta hasta la acción, desde la amenaza hasta la clasificación, desde la detección hasta la defensa, Anomali AI impulsa una forma más inteligente de proteger la empresa.
Y en una era en la que cada segundo cuenta, eso no es solo una ventaja, es una necesidad.
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