A tener en cuenta: Conoce estos cinco tipos de ciberataques impulsados por IA

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Los ciberataques impulsados por inteligencia artificial (IA) utilizan algoritmos y técnicas de machine learning para automatizar, acelerar o mejorar diferentes etapas de un ataque cibernético. 

Esto abarca desde la identificación de vulnerabilidades, el lanzamiento de campañas a lo largo de vectores de ataque identificados, el avance en las rutas de ataque, la creación de puertas traseras en los sistemas, hasta la filtración o manipulación de datos y la interferencia en las operaciones del sistema.

Los algoritmos de IA que se emplean pueden aprender y evolucionar con el tiempo. Esto significa que los ciberataques habilitados por IA pueden adaptarse para evitar ser detectados o generar un patrón de ataque que un sistema de seguridad no pueda identificar. De allí su peligrosidad.

Existen varios tipos de ciberataques potenciados por la IA y el aprendizaje automático. Algunos de ellos son:

Ataques de ingeniería social impulsados por IA

Los ataques de ingeniería social impulsados por IA utilizan algoritmos para ayudar en la investigación, la creación de conceptos o la ejecución de un ataque de ingeniería social. Este tipo de ataque busca manipular el comportamiento humano para lograr un objetivo, como obtener datos sensibles, transferir dinero o bienes de alto valor, o conceder acceso a un sistema, aplicación, base de datos o dispositivo.

En un ataque de ingeniería social impulsado por IA, se puede usar un algoritmo para:

  • Identificar un objetivo ideal, que incluya tanto la empresa en general como a una persona dentro de la organización que pueda ser la puerta de entrada al entorno de TI
  • Desarrollar una identidad y una presencia en línea correspondiente para comunicarse con el objetivo del ataque
  • Crear un escenario realista y plausible que capte la atención
  • Escribir mensajes personalizados o crear contenido multimedia, como grabaciones de audio o videos, para atraer al objetivo

Deep Fakes

Un deepfake es un video, imagen o archivo de audio generado por IA que busca engañar a las personas. Suelen aparecer en internet con el único fin de entretener y confundir. Sin embargo, también pueden ser utilizados de manera maliciosa en campañas de desinformación o para desprestigiar a personas famosas.

En el contexto de un ciberataque, un deepface generalmente forma parte de una campaña de ingeniería social. Por ejemplo, un atacante puede usar grabaciones existentes de un líder corporativo o cliente para crear un audio o video manipulado. La herramienta puede imitar la voz de la persona y dar instrucciones a alguien para que realice una acción específica, como transferir fondos, cambiar una contraseña o conceder acceso al sistema.

GPTs maliciosos

Un generador de texto pre entrenado (GPT) es un modelo de IA que puede producir texto inteligente en respuesta a las solicitudes de los usuarios. Un GPT malicioso se refiere a una versión alterada de un GPT que genera salidas dañinas o deliberadamente engañosas.

En el contexto de ciberataques, un GPT malicioso puede crear vectores de ataque (como malware) o materiales de apoyo para el ataque (como correos electrónicos fraudulentos o contenido falso en línea) para facilitar una vulneración.

ciberataques impulsados por IA

Ataques de ransomware

El ransomware habilitado por IA utiliza algoritmos para mejorar su rendimiento o automatizar algunos aspectos del secuestro de datos.

Por ejemplo, se puede usar IA para investigar objetivos, identificar vulnerabilidades en sistemas o cifrar datos. La IA también puede adaptarse y modificar los archivos de ransomware con el tiempo, lo que los hace más difíciles de detectar por las herramientas de ciberseguridad.

IA/ML adversarial

La IA/ML adversarial se refiere a situaciones en las que un atacante busca afectar el rendimiento o reducir la precisión de los sistemas de IA/ML mediante manipulaciones o desinformación intencionada.

Los atacantes emplean diversas técnicas de IA/ML adversarial que se enfocan en diferentes aspectos del desarrollo y funcionamiento del modelo. Algunas son:

  • Ataques de envenenamiento: se dirigen a los datos de entrenamiento del modelo de IA/ML, que son la información que el modelo utiliza para aprender. En un ataque de envenenamiento, el adversario puede introducir información falsa o engañosa en el conjunto de datos de entrenamiento, lo que compromete la precisión o la objetividad del modelo
  • Ataques de evasión: se centran en los datos de entrada del modelo de IA/ML. Se realizan cambios sutiles en los datos que se envían al modelo, lo que provoca que se clasifiquen incorrectamente y, en consecuencia, afecta negativamente las capacidades predictivas del modelo.
  • Manipulación del modelo: se enfoca en los parámetros o la estructura de un modelo de IA/ML ya entrenado. En estos casos, un adversario realiza alteraciones no autorizadas en el modelo, lo que compromete su capacidad para generar resultados precisos

En conclusión, los ciberataques impulsados por IA representan una amenaza en constante evolución, con capacidades más sofisticadas para el robo de datos, suplantación de identidad y manipulación de sistemas. 

Sin embargo, con estrategias como la implementación de herramientas de ciberseguridad basadas en IA, la capacitación continua en buenas prácticas digitales y la adopción de medidas proactivas como la autenticación multifactorial, es posible mitigar estos riesgos. 

La clave está en mantenerse informado, anticiparse a las amenazas y fomentar una cultura de ciberseguridad tanto a nivel personal como organizacional.

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