La ciberseguridad nunca ha sido tan importante. Cada día nos enfrentamos a nuevas amenazas, y nuestra respuesta requiere la tecnología más avanzada y defensas sólidas. Este artículo explora en detalle las nuevas tecnologías y retos de ciberseguridad que estarán en el punto de mira en 2025.
Tendencias de ciberseguridad a tener en cuenta en 2025.
Tecnologías emergentes y futuro de la seguridad.
2025, año en el que los avances en inteligencia artificial (IA) y computación cuántica tendrán un gran impacto en el campo de la ciberseguridad.Así será. Estas tecnologías revolucionarán los conceptos tradicionales de ciberseguridad al introducir cambios drásticos tanto en las defensas como en los ataques.
La IA tiene la capacidad de procesar instantáneamente grandes cantidades de datos y descubrir amenazas complejas que las medidas de seguridad tradicionales no han podido abordar. Al mismo tiempo, la computación cuántica es lo suficientemente potente como para neutralizar las técnicas de cifrado tradicionales, lo que podría cambiar los fundamentos mismos de la ciberseguridad.
Sin embargo, estas nuevas tecnologías son un arma de doble filo.Aunque los avances en seguridad favorecen a los defensores, los atacantes también pueden desarrollar métodos de ataque avanzados utilizando la IA y la tecnología cuántica.Hay una importante tarea por delante para determinar cómo cambiará el equilibrio entre ataque y defensa.
Innovaciones y riesgos que plantean la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) están aportando innovaciones espectaculares en ciberseguridad que están teniendo un impacto significativo en la detección de ataques y en la defensa. Estas tecnologías están ayudando a detectar en tiempo real amenazas que las medidas de seguridad tradicionales pasan por alto, así como a crear defensas preventivas.
Detección avanzada de amenazas mediante IA
La IA analiza instantáneamente enormes cantidades de datos y encuentra patrones inusuales que los sistemas convencionales basados en reglas no podrían detectar. Por ejemplo,Detección inmediata de anomalías que se desvían de los patrones de comportamiento habituales mediante el análisis del tráfico de red y los registros de comportamiento de los usuarios.y detecta señales de ciberataques en tiempo real. Esto permite tomar contramedidas rápidas una vez que los atacantes se han infiltrado en el sistema, antes de que puedan causar daños importantes.
- Inteligencia automatizada sobre amenazas.La IA supervisa en tiempo real un enorme volumen de eventos de seguridad, difíciles de gestionar manualmente, y señala automáticamente las actividades sospechosas. Esto permite al personal de seguridad responder inmediatamente a los problemas críticos.
- estudio monográfico: En 2024, los sistemas operados por IA serán más eficaces que los métodos tradicionales de ataques de phishing.35% Detección de alta precisiónSe ha informado de que la empresa ha Esto redujo significativamente el riesgo de daño a los empleados y el riesgo de que los datos corporativos se vieran comprometidos [Ref: Zscaler's ThreatLabz 2024 Phishing Report. https://www.zscaler.jp/blogs/security-research/phishing-attacks-rise-58-year-ai-threatlabz-2024-phishing-report].
Seguridad preventiva con ML
El aprendizaje automático aprende de los datos históricos de ciberataques,Previsión de nuevos métodos de ataque y evolución de las defensasDéjales. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas estáticas, los ML autoaprenden nuevos patrones y métodos de ciberataques y refuerzan las defensas del sistema.
- Ejemplo: contrarrestar la evolución de los ataques de phishing.Inteligencia lineal: gracias a la inteligencia lineal, el sistema puede detectar con antelación indicios de nuevos métodos introducidos por los agresores, basándose en ataques similares anteriores, y bloquearlos. En particular, se ha mejorado significativamente la tasa de detección de ataques de phishing y malware.
- Contramedidas contra el ransomware: ML puede minimizar los daños aprendiendo de antemano los patrones de comportamiento del ransomware y deteniendo el sistema en las primeras fases de la infección. Aborda con eficacia las nuevas variantes de ransomware que los métodos tradicionales de detección basados en firmas no pueden seguir.
Sin embargo, estas tecnologías también están empezando a ser utilizadas por los atacantes,Están surgiendo nuevos métodos de ataque basados en la inteligencia artificial.Estos son algunos de los ejemplos más comunes. Por ejemplo, los atacantes utilizan IA,Optimización de los ataques de ingeniería social.y el análisis detallado del comportamiento y la psicología del objetivo permiten llevar a cabo ataques de gran éxito.
- Evolución de la ingeniería social.La inteligencia artificial es capaz de analizar el comportamiento y las emociones humanas, y se están generando sofisticados correos electrónicos fraudulentos y estafas de phishing que explotan las emociones del objetivo. Esto aumenta el riesgo de que se roben datos personales de formas que antes pasarían desapercibidas.
Posibilidades y amenazas de la informática cuántica.
Sistemas de seguridad tradicionales, como RSA y ECCcriptosistema de clave públicadependen de los ordenadores cuánticos, pero con la llegada de éstos será posible descifrar estos códigos en poco tiempo. Por ejemplo, con la criptografía actualvarios millones de añosLa factorización que se supone que tiene lugar está siendo llevada a cabo por ordenadores cuánticos.Posibilidad de deshacerse en segundos.Los hay.
- La amenaza de los ordenadores cuánticos.La "criptografía poscuántica" se está desarrollando para sustituir a los criptosistemas actuales antes de que los ordenadores cuánticos estén disponibles de forma generalizada y, para 2025, se espera que los gobiernos y las empresas aceleren la adopción de esta nueva tecnología criptográfica.
- ejemplo concretoEn la actualidad, grandes empresas como Google e IBM están invirtiendo en el desarrollo de nuevas tecnologías de seguridad basadas en la computación cuántica, algunas de las cuales podrían comercializarse en los próximos cinco años [Referencia: Google Quantum AI]. https://quantumai.google/].
Uso generalizado de la criptografía cuántica
Para contrarrestar la amenaza de la informática cuántica,criptografía cuánticase han desarrollado. Utiliza los principios de la mecánica cuántica para lograr comunicaciones criptográficas prácticamente imposibles de descifrar. La criptografía cuántica está siendo adoptada cada vez más, sobre todo por instituciones financieras y organismos gubernamentales, y se espera que más empresas adopten esta tecnología de aquí a 2025.
- Distribución cuántica de claves (QKD)La QKD, una técnica de criptografía cuántica, ofrece mayor seguridad que los medios de comunicación convencionales, ya que puede detectar inmediatamente los efectos de cualquier interceptación no autorizada de un canal de comunicación. La tecnología ya se está demostrando y se espera que su despliegue comercial aumente de aquí a 2025.
La computación cuántica es una tecnología innovadora, pero también hay que abordar los riesgos asociados a su progreso, y urge promover la criptografía poscuántica y la tecnología de criptografía cuántica.
Automatización de la IA y el aprendizaje automático y sofisticación de los atacantes
Aunque la IA (inteligencia artificial) y el ML (aprendizaje automático) están mejorando drásticamente las defensas en el campo de la ciberseguridad, también están proporcionando a los atacantes armas igualmente importantes. Esta evolución tecnológica tiene el potencial de facilitar la "automatización" de la ciberseguridad, ayudando a detectar las amenazas en tiempo real y a prevenir los ataques antes de que se produzcan, además de proporcionar nuevas tácticas a los atacantes.
Hasta ahora, las medidas de seguridad han dependido principalmente de sistemas basados en reglas establecidos por humanos. Sin embargo, la IA y el ML pueden procesar grandes cantidades de datos y detectar cosas que los sistemas tradicionales basados en reglas no podrían...Detección instantánea de patrones y anomalías avanzadasLa capacidad de hacerlo ha mejorado drásticamente la respuesta a los ciberataques.
Ciberdefensa mediante IA y ML.
Con el uso de IA y ML, las medidas de seguridad son cada vez más automatizadas y eficientes. Por ejemplo, al procesar enormes conjuntos de datos en tiempo real, ahora se pueden detectar anomalías a un nivel que no es posible con la supervisión manual. Esto ha permitido a los sistemas prevenir los ciberataques antes de que se produzcan.
Ataques de phishing y defensas AI/ML eficaces
Los ataques de phishing son la forma más común de ciberataque y un medio por el que los atacantes obtienen fraudulentamente los datos personales de los usuarios. Las estafas de phishing siguen evolucionando y cada vez son más difíciles de detectar con los sistemas tradicionales. Sin embargo, el uso de IA y ML ha mejorado drásticamente la precisión de detección de estos ataques.
- Detección de ataques de phishing mediante ML.ML: ML aprende patrones de ataque a partir de datos de ataques de phishing anteriores y puede identificar patrones similares cuando se lanzan nuevos ataques. Esto permite al sistema emitir advertencias y tomar contramedidas antes de que se produzca un ataque. Específicamente,Tecnología que filtra automáticamente los mensajes maliciosos analizando el texto de los correos electrónicos y las pautas de comportamiento del remitente.ya se utilizan en la práctica.
- Ejemplo.En 2024, algunos sistemas de detección de phishing basados en ML serán más eficaces que los sistemas tradicionales basados en reglas.40% Detectar ataques de phishing con gran precisión.Según los resultados del estudio.
El papel de la IA en la lucha contra el ransomware.
El ransomware es un método para infiltrarse en los sistemas informáticos, cifrar los datos y exigir un rescate. En los últimos años, los ataques de ransomware se han vuelto más sofisticados y más dañinos a mayor escala La IA y el ML se han utilizado paraDetección preventivaDesempeña un papel fundamental en
- Detección precoz de ransomware mediante IA.La IA supervisa el tráfico de la red y los patrones de comportamiento de los archivos en tiempo real y detecta inmediatamente comportamientos anómalos. Por ejemplo, operaciones normales que no se producenDetecta procesos de cifrado anómalos y bloquea automáticamente el sistema.Esto puede ayudar a detener los ataques de ransomware antes de que se propaguen.
- Aprendizaje de patrones de ransomware con ML.ML ha analizado el comportamiento de anteriores ataques de ransomware,Detección proactiva de indicios de nuevo ransomware.Construye un modelo para hacerlo. Esto también evitará ataques de ransomware desconocidos que las soluciones de seguridad tradicionales no pueden encontrar.
Automatización y eficacia de las medidas de seguridad
La IA y el ML automatizan muchas medidas de seguridad que antes eran manuales, eliminando el error humano y las limitaciones de tiempo.
- Análisis automático de datos de registroLa IA: Mientras que antes los expertos en seguridad analizaban manualmente enormes cantidades de datos de registro, la IA lo hace instantáneamente. Esto permite identificar actividades sospechosas a partir de millones de datos de registro y detectar indicios de ataques con antelación.
- Supervisión del tráfico de redML: ML aprende los patrones de tráfico de la red y señala automáticamente el tráfico que se desvía del comportamiento normal. Esto proporciona una alerta temprana a la primera señal de un ataque y acelera la respuesta.
Tácticas avanzadas utilizadas por los atacantes para explotar la IA.
La IA y el ML son herramientas muy potentes en defensa, pero los atacantes también están empezando a explotar estas tecnologías. Los ciberataques basados en IA y ML son más sofisticados y difíciles de detectar que los ataques tradicionales.
Ataques de ingeniería social con IA.
La ingeniería social es una técnica de ataque que explota la psicología y el comportamiento humanos para obtener información de forma ilegal. En el pasado, la ingeniería social se realizaba principalmente de forma manual por atacantes que se dirigían a personas o empresas concretas para ganarse su confianza,La IA permite a los atacantes automatizar ataques de gran precisión contra un gran número de objetivosEs posible.
- Análisis del comportamiento individual mediante IALa IA analiza los patrones de comportamiento y la actividad en línea de un objetivo para lanzar ataques en el momento más eficaz. Por ejemplo,La IA rastrea los datos de las redes sociales y el correo electrónico y optimiza automáticamente el contenido de los mensajes y el calendario para enviar los mensajes que tienen más probabilidades de ser respondidos por el público objetivo.Es posible.
- Aumento de la sofisticación de los correos electrónicos de phishingLa IA imita la forma de escribir de los humanos y genera mensajes más naturales y auténticos. Como resultado, hay una mayor probabilidad de que los objetivos proporcionen información sin ser conscientes del ataque de phishing.
Herramientas de ataque basadas en IA
Los atacantes están utilizando IA y ML para llevar a cabo ataques sofisticados que no eran posibles utilizando técnicas de ataque tradicionales.
- Detección automática de vulnerabilidadeslos atacantes pueden utilizar el ML para detectar automáticamente vulnerabilidades en empresas y sistemas, ya que los modelos de ML analizan grandes cantidades de código de software y sistemas para encontrar vulnerabilidades desconocidas,Aumentar drásticamente la tasa de éxito de los ataques de día ceroEs posible.
- Optimización en tiempo real de los ataques mediante IA.La IA aprende contramedidas de seguridad en el transcurso de un ataque y optimiza el ataque en tiempo real. Esto permite a los atacantes cambiar instantáneamente sus métodos de ataque en respuesta a las medidas adoptadas por el sistema de defensa.
Evolución y retos de la seguridad en la nube.
Con la creciente popularidad de la computación en nube, los retos de seguridad son cada día más complejos. Las empresas están adoptando activamente servicios en la nube para mejorar la eficiencia operativa y reducir costes, pero los entornos en la nube se enfrentan a una serie de riesgos de seguridad que difieren de los entornos tradicionales in situ. En particular,Gestión descentralizada de datosy ... yEntorno multiusuarioLa separación de los datos y la complejidad de la gestión en la nube son retos importantes para la seguridad en la nube.
Uso generalizado de la seguridad nativa de la nube y enfoques de confianza cero
A medida que evoluciona la computación en nube, aumentan los retos que no pueden abordarse con los modelos de seguridad tradicionales.En 2025, el "modelo de seguridad de confianza cero" será la corriente dominante.y se espera que normalice el enfoque de restringir estrictamente todo acceso, tanto dentro como fuera de la red.
¿Qué es la Seguridad de Confianza Cero?
Modelo de seguridad de confianza cerose distingue del modelo tradicional de seguridad basada en el perímetro. Tradicionalmente, la seguridad basada en el perímetro asume que los usuarios y dispositivos dentro de una red son de confianza y refuerza las defensas contra las amenazas externas. Sin embargo, en un entorno de nube, las fronteras se difuminan y todos los usuarios y dispositivos dentro y fuera de la red sonLos riesgos potenciales incluyen.Debe considerarse como un
La filosofía básica del modelo de Confianza Cero es el concepto de "no confíes, comprueba siempre". En concreto, se caracteriza por los siguientes rasgos.
- Todos los accesos siempre autentificados y autorizadosTodos los accesos se verifican, independientemente de que el usuario esté dentro o fuera de la red, para garantizar que los derechos de acceso son los adecuados. Esto reduce significativamente el riesgo de que personas malintencionadas o intrusos ataquen el sistema desde dentro.
- autenticación basada en el contextocontrol de acceso flexible en función de la función del usuario y de su situación actual (por ejemplo, dirección IP, estado del dispositivo, horas de acceso, etc.). Por ejemplo, los usuarios que intenten acceder al sistema a horas en las que normalmente no lo hacen deberán utilizar la autenticación de dos factores (MFA).
- Menor privilegioSi sólo se conceden los permisos mínimos necesarios a los usuarios y dispositivos, se puede minimizar el alcance de los daños en caso de acceso no autorizado.
Antecedentes de la difusión de la Confianza Cero
Las razones por las que muchas empresas adoptarán el modelo de confianza cero de aquí a 2025 se deben a los siguientes factores
- Ampliar los entornos en nube y el trabajo a distanciaEl trabajo a distancia e híbrido se ha convertido en la norma, y el número de empleados que acceden a la red de la empresa desde fuera de ella ha aumentado rápidamente. Como resultado, la seguridad perimetral tradicional ya no es suficiente y se requiere un enfoque de confianza cero.
- Aumento del número de ciberataques sofisticadosLos métodos de ataque, como las amenazas internas, el phishing y el ransomware, son cada vez más sofisticados y los sistemas de seguridad tradicionales son cada vez más incapaces de hacerles frente. El modelo Zero Trust ofrece una protección reforzada contra todo tipo de ataques, tanto internos como externos.
Mayor seguridad en entornos de nube
La seguridad es cada vez más compleja con la expansión de los entornos en nube. En particular, los datos se almacenan cada vez más en múltiples servidores en nube y geografías, lo que dificulta su gestión y protección. Además, las empresas utilizan múltiples proveedores de nube, 'lamulticloud (publicidad)Adoptar una estrategia "unidireccional" exige tomar medidas de seguridad en distintos entornos.
Retos de seguridad en entornos multiusuario.
Los proveedores de servicios en nube alojan a varios clientes (inquilinos) en un único servidor físico, 'elentorno multiusuario(véase más abajo). Sin embargo, esto permite un uso eficiente de los recursos,Separación de datos entre inquilinos.es muy importante.
- Importancia de la segregación de datos.Si las medidas de seguridad son inadecuadas, existe el riesgo de que los datos sensibles queden expuestos por accesos no autorizados de otros inquilinos. Los proveedores de servicios en la nube deben aplicar estrictos controles de acceso y cifrado para garantizar que los datos no se mezclen con los de otros clientes.
- Cumplimiento de la normativaEl almacenamiento de datos en distintos países y regiones exige el cumplimiento de las normativas nacionales de protección de datos (por ejemplo, GDPR y CCPA), lo que también complica la gestión de la seguridad. Las empresas deben asegurarse siempre de que los servicios en la nube que utilizan cumplen los requisitos legales locales.
¿Qué es la seguridad nativa de la nube?
La seguridad nativa de la nube es una medida de seguridad diseñada específicamente para entornos de nube,Tecnología de contenedoresy ... yarquitectura sin servidorLa tecnología está diseñada para apoyar la evolución de la infraestructura específica de la nube, como
- Retos de seguridad de la tecnología de contenedores.Los contenedores son una tecnología que permite a las aplicaciones ejecutarse en entornos pequeños e independientes y utilizar los recursos de forma muy eficiente en la nube. Sin embargo, una gestión inadecuada de la comunicación y los recursos entre contenedores crea riesgos de seguridad que pueden afectar a otros contenedores. En la seguridad nativa de la nube,Separación de contenedoresy ... yCifrado de la comunicación entre contenedores.es un factor importante.
- arquitectura sin servidorServerless: serverless es una tecnología que delega la gestión back-end de las aplicaciones en los proveedores de la nube. Sin embargo, esto facilita el escalado y la gestión de las aplicaciones,Falta de transparencia en materia de seguridad.puede ser un reto. En particular, al depender del proveedor el modo en que se gestiona la infraestructura de back-end, es importante que la seguridad nativa de la nube trabaje con el proveedor para establecer un régimen de seguridad.
Indicaciones para reforzar la seguridad en la nube
- Cifrado de extremo a extremoEncriptación: los datos en la nube deben estar encriptados en todo momento. En particular, se debe proporcionar cifrado de extremo a extremo cuando los datos se mueven o almacenan en la nube para evitar el acceso no autorizado por parte de terceros.
- Sistema dinámico de detección de amenazas.: Para hacer frente a las amenazas dinámicas en entornos de nube, se están desplegando sistemas de detección de amenazas en tiempo real que utilizan IA y aprendizaje automático. Esto permite detectar y prevenir inmediatamente el tráfico anómalo y los accesos no autorizados.
A medida que evoluciona la seguridad en la nube, la implantación de la seguridad de confianza cero y de la seguridad nativa de la nube es clave. Las empresas deben garantizar la protección de los datos y el control de acceso en entornos en la nube cada vez más complejos y estar preparadas para responder a nuevos ciberataques.
Resumen: Estrategia de ciberseguridad para 2025.
No cabe duda de que, de aquí a 2025, la innovación tecnológica y la sofisticación de las amenazas seguirán aumentando en el ámbito de la ciberseguridad. Las empresas tendrán que crear estructuras de seguridad sólidas para hacer frente a las nuevas amenazas, aprovechando al mismo tiempo los avances en IA, ML y computación cuántica.
- Introducción proactiva de la última tecnologíaLa clave es utilizar las últimas tecnologías de seguridad, como la IA y Zero Trust, y estar preparados para contrarrestar a los atacantes.
- Educación y asociaciones en materia de seguridadTambién son esenciales la formación de los empleados y la cooperación con expertos.
El futuro de la ciberseguridad estará marcado por la innovación tecnológica y la batalla por la defensa. Las empresas deben estar al día de las últimas tecnologías y disponer de medidas de seguridad en constante evolución.
