El auge de la inteligencia artificial generativa

DNVN - Desde el campo de batalla hasta el centro de datos, la inteligencia artificial (IA) podría convertirse en un factor decisivo para determinar el resultado de cualquier conflicto. Como era de esperar, el impacto de la IA en la guerra cibernética será aún mayor y podría desarrollarse con mayor rapidez.

Tạp chí Doanh Nghiệp•30/12/2025

Ampliamente utilizada para optimizar el análisis de datos, la logística y la toma de decisiones, la inteligencia artificial (IA) ha calado hondo en todos los ámbitos, incluido el militar . En el campo de batalla, la aplicación más destacada hasta la fecha, demostrada recientemente con una eficacia devastadora en Rusia y Ucrania, se encuentra en los vehículos aéreos no tripulados (VANT). La IA se emplea en todo tipo de sistemas, desde cuadricópteros que actúan como armas suicidas hasta sistemas de transporte capaces de disparar múltiples misiles y regresar para reabastecerse como aeronaves tripuladas.

Lo que antes era tema de ciencia ficción, la perspectiva de futuras batallas entre soldados humanos mejorados con robots y drones de apoyo (individuales o en enjambres) ahora no solo es factible, sino altamente probable. La IA desempeñará sin duda un papel cada vez más importante en los conflictos futuros y anuncia una posible revolución en el ámbito militar.

El auge de la inteligencia artificial generativa

El aumento de la concienciación pública sobre la IA se debe en gran medida a la reciente aparición de la potente inteligencia artificial generativa (GenAI), impulsada por los avances en la velocidad de procesamiento y los modelos de aprendizaje profundo, lo que permite que las aplicaciones de GenAI sean cada vez más robustas y asequibles.

A diferencia de la IA discriminativa, que normalmente se centra en predecir qué tipo de datos nuevos son, la IA genérica puede sintetizar datos completamente nuevos.

Sin embargo, junto con la IA general, observamos avances continuos en la inteligencia artificial predictiva, fundamental tanto para la automatización basada en IA como para la ciberseguridad. La IA predictiva ha sido la piedra angular de la investigación y respuesta ante amenazas cibernéticas durante más de una década, y FortiGuard Labs (la división de investigación de amenazas de Fortinet) recopila información útil sobre amenazas a partir de los miles de millones de datos de seguridad que recoge diariamente.

Las ciberamenazas están aumentando tanto en número como en variedad.

A diferencia de la IA discriminativa, que generalmente se centra en predecir el tipo de datos nuevos, la IA genérica puede sintetizar datos completamente nuevos, incluyendo texto, imágenes y, lo que es más importante en este contexto, código informático. Por lo tanto, la IA genérica tiene el potencial de simplificar el desarrollo de software, aumentar el número de vulnerabilidades explotadas por ciberdelincuentes (actualmente menos del 5 % del total) e incluso ampliar la diversidad de ataques.

Además, GenAI puede generar código mucho más rápido que los programadores humanos, lo que podría cerrar la brecha entre la divulgación pública de nuevas vulnerabilidades y la aparición de malware para explotarlas.

Por lo tanto, mientras que normalmente los clientes disponen de varios días o incluso semanas para aplicar parches o soluciones temporales del proveedor a las vulnerabilidades recién descubiertas, con GenAI podemos detectar ataques reales de explotación de vulnerabilidades en cuestión de horas o incluso minutos. Además, los atacantes pueden usar GenAI para analizar rápidamente nuevos parches y tácticas de respuesta de seguridad, y crear nuevas variantes para evadirlos o neutralizarlos.

Además de utilizarse en ataques de explotación de programación, GenAI también se está utilizando para aumentar la credibilidad del phishing y otros ataques técnicos, creando interacciones de texto, voz e incluso vídeo cada vez más convincentes.

Incluso el proceso de identificar a las víctimas potenciales más lucrativas y mapear sus redes —la fase de reconocimiento de los ciberdelincuentes— está siendo transformado por la IA, lo que aumenta el alcance, la velocidad y la precisión de las comprobaciones previas al ataque y las evaluaciones de los objetivos potenciales.

Ciberseguridad inteligente y automatizada: ¿Es suficiente?

Por supuesto, además de permitir que los ciberdelincuentes busquen vulnerabilidades, la IA también se utiliza para detectar errores y mitigar posibles fallos de seguridad en software legítimo. Esto es especialmente importante cuando los desarrolladores utilizan módulos de software de código abierto y otro software de terceros en su cadena de suministro.

Por lo tanto, un número creciente de soluciones de ciberseguridad, incluidas las de Fortinet, utilizan la IA para identificar vulnerabilidades y priorizar su corrección. Del mismo modo, con el creciente volumen de datos de seguridad a medida que aumenta el número de dispositivos y aplicaciones conectados digitalmente, los equipos de seguridad (que ya sufren escasez de personal debido a la falta de personal cualificado a nivel mundial) ahora pueden aprovechar la automatización basada en IA para analizar grandes cantidades de datos sin procesar de sus redes, identificando e implementando así la respuesta más adecuada ante actividades inusuales o maliciosas.

Las soluciones de ciberseguridad tradicionales y fragmentadas, diseñadas para proteger contra tipos específicos de amenazas, a menudo no logran prevenir ataques más sofisticados y multifacéticos. Por lo tanto, las soluciones que utilizan inteligencia artificial (IA) para vincular las firmas de brechas de seguridad provenientes de múltiples fuentes de datos e integrar acciones defensivas en diferentes soluciones de seguridad estarán mejor capacitadas para contrarrestar a los atacantes que utilizan IA.

Sin embargo, a pesar de las numerosas y evidentes ventajas de la ciberseguridad basada en IA, subyace otro problema aún más peligroso. Incluso si se proporcionan parches para vulnerabilidades de software conocidas a los usuarios de dichos productos, estos deben aplicarse para que sean efectivos. El término "vulnerabilidad de N días" se refiere al número de días (N) transcurridos desde que se reveló una vulnerabilidad y se publicó un parche, y muchos usuarios no aplican los parches a tiempo, o directamente no los aplican. Un atacante no necesita desarrollar una nueva vulnerabilidad (de día cero) si los objetivos lucrativos no aplican los parches existentes para solucionar las vulnerabilidades conocidas. La IA puede ayudar a las empresas a gestionar e identificar vulnerabilidades, e incluso a aplicar parches, pero actualmente muy pocas organizaciones utilizan estas herramientas.

El camino por delante

La IA transformará el mundo. Para aprovechar su potencial en beneficio propio, será fundamental optimizar la autonomía y la automatización en el ámbito digital, junto con una ciberseguridad sólida y adaptable. Sin embargo, solo mediante la colaboración entre industrias, gobiernos y agencias podremos abordar la magnitud y la complejidad del panorama actual de amenazas que plantea la IA.

Empresas de seguridad como Fortinet siguen innovando e implementando soluciones mejoradas con IA en el mercado, lo que permite a los gobiernos centrarse en los riesgos de seguridad nacional técnicamente complejos y en el panorama en rápida evolución de la automatización impulsada por la IA, al tiempo que aprovechan las capacidades comerciales de ciberseguridad.

Las organizaciones deben elegir socios de seguridad con amplia experiencia en innovación en inteligencia artificial (tanto generativa como predictiva) y comprometidos con el principio de «Seguridad desde la fase de diseño». Una seguridad sólida debe ser parte integral de todo el ciclo de vida de los productos y servicios de TI, desde el diseño inicial hasta la implementación final.

Jim Richberg

Fuente: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-troi-day-cua-tri-tue-nhan-tao-tao-sinh/20251230092443211