Uso de IA Generativa y MongoDB para enfrentar los mayores desafíos de la ciberseguridad
En el panorama en constante evolución de la ciberseguridad, las organizaciones enfrentan una multitud de desafíos que exigen soluciones innovadoras que aprovechen tecnologías de vanguardia.
Uno de los problemas más apremiantes es la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas, incluidos el malware, el ransomware y los ataques de phishing, que son cada vez más difíciles de detectar y mitigar. Además, la rápida expansión de las infraestructuras digitales ha ampliado la superficie de ataque, lo que dificulta que los equipos de seguridad supervisen y protejan cada punto de entrada y salida. Otro reto importante es la escasez de profesionales cualificados en ciberseguridad que, según encuestas independientes, ronda los 4 millones de empleados en todo el mundo, lo que deja a muchas organizaciones vulnerables a los ataques.
Estos desafíos subrayan la necesidad de tecnologías avanzadas que puedan aumentar los esfuerzos humanos para proteger los activos y datos digitales.
¿Cómo puede ayudar la IA Generativa?
La IA Generativa (gen AI) se ha convertido en una poderosa herramienta para abordar estos desafíos de ciberseguridad. Al aprovechar los modelos de lenguaje grande (LLM) para generar nuevos datos o patrones basados en conjuntos de datos existentes, la IA generativa puede proporcionar soluciones innovadoras en varias áreas clave:
Mejor detección y respuesta a amenazas
La IA Generativa se puede utilizar para crear simulaciones de amenazas cibernéticas, incluidos sofisticados ataques de malware y phishing. Estas simulaciones pueden ayudar a entrenar modelos de aprendizaje automático para detectar amenazas nuevas y en evolución con mayor precisión.
Además, la IA Generativa puede ayudar en el desarrollo de sistemas de respuesta automatizados que reaccionen a las amenazas en tiempo real. Aunque esto nunca eliminará la necesidad de supervisión humana, reducirá la necesidad de intervención manual y el trabajo, permitiendo una mitigación más rápida de los ataques. Por ejemplo, con la supervisión adecuada, puede aplicar automáticamente parches a sistemas vulnerables o ajustar las reglas del firewall para bloquear los vectores de ataque. Esta capacidad de respuesta rápida automatizada es particularmente valiosa para mitigar las vulnerabilidades del día cero, donde la ventana entre el descubrir una vulnerabilidad y aprovecharla por parte de los atacantes puede ser muy corta.
Aprendizajes prácticos a partir del análisis del eventos de seguridad a posteriori
Después de un incidente de ciberseguridad, realizar un análisis exhaustivo a posteriori es crucial para comprender qué sucedió, por qué sucedió y cómo se pueden prevenir eventos similares en el futuro.
La IA Generativa puede desempeñar un papel fundamental en este proceso al sintetizar y resumir datos complejos de una multitud de fuentes, incluidos registros, tráfico de red y alertas de seguridad. Mediante el análisis de estos datos, la AI Generativa puede identificar patrones y anomalías que pueden haber contribuido a la violación de la seguridad, ofreciendo perspectivas que los analistas humanos podrían pasar por alto debido al gran volumen y complejidad de la información.
Además, puede generar informes exhaustivos que ponen de relieve los hallazgos clave, los factores causantes y las vulnerabilidades potenciales, agilizando el proceso del análisis a posteriori. Esta capacidad no solo acelera el proceso de recuperación y aprendizaje, sino que también permite a las organizaciones implementar estrategias de reparación más efectivas, fortaleciendo en última instancia su postura de ciberseguridad.
Generación de datos sintéticos para el entrenamiento profundo de modelos.
La escasez de datos del mundo real para entrenar sistemas de ciberseguridad es un obstáculo importante. La IA Generativa puede crear conjuntos de datos sintéticos realistas que reflejen el tráfico de red genuino y el comportamiento de los usuarios sin exponer información sensible.
Estos datos sintéticos se pueden utilizar para entrenar sistemas de detección, mejorando su precisión y efectividad sin comprometer la privacidad o la seguridad.
Automatización de la detección de phishing
El phishing sigue siendo uno de los vectores de ataque más comunes. La IA Generativa puede analizar patrones en correos electrónicos y sitios web de phishing, generando modelos que predigan y detecten intentos de phishing con alta precisión.
Al integrar estos modelos en sistemas de correo electrónico y navegadores web, las organizaciones pueden filtrar automáticamente el contenido de phishing, protegiendo a los usuarios de posibles amenazas.
Recapitulemos: las oportunidades y los riesgos
La IA Generativa promete transformar las prácticas de ciberseguridad al automatizar procesos complejos, mejorar la detección y respuesta a amenazas y proporcionar una comprensión más profunda de las amenazas cibernéticas. A medida que la industria continúa integrando IA Generativa en las estrategias de ciberseguridad, es crucial permanecer atento al uso ético de esta tecnología y al potencial de uso indebido.
Sin embargo, los beneficios que ofrece para fortalecer las defensas digitales son innegables, lo que lo convierte en un activo invaluable en la batalla en curso contra las amenazas cibernéticas.
¿Cómo ayuda MongoDB?
Con MongoDB, sus equipos de desarrollo pueden construir e implementar defensas cibernéticas sólidas, correctas y diferenciadas en tiempo real más rápido y a cualquier escala.
Para entender cómo MongoDB hace esto, considere que la pila de tecnología de IA comprende tres capas:
-
La computación subyacente (GPU) y LLM
-
Herramientas para el ajuste fino de los modelos y para el aprendizaje en contexto y la inferencia a partir de los modelos entrenados.
-
Las aplicaciones de IA y las experiencias de usuario final relacionadas
MongoDB opera en la segunda capa de la pila. Permite a los clientes aportar sus propios datos a cualquier LLM que se ejecute en cualquier infraestructura informática para crear aplicaciones de ciberseguridad impulsadas por IA.
MongoDB hace esto abordando los problemas más difíciles al adoptar la IA Generativa para la ciberseguridad. MongoDB Atlas unifica de manera segura los datos operativos, los datos no estructurados y los datos vectoriales en una única plataforma cloud completamente administrada, evitando la necesidad de copiar y sincronizar datos entre diferentes sistemas. La arquitectura basada en documentos de MongoDB también permite a los equipos de desarrollo modelar fácilmente las relaciones entre los datos de sus aplicaciones y las incrustaciones vectoriales. Esto permite un análisis y una comprensión más profundos y rápidos de los datos relacionados con la seguridad.
La arquitectura abierta de MongoDB está integrada con un rico ecosistema de marcos de desarrollo de IA, LLM y proveedores de incrustación. Esto, combinado con nuestras capacidades multi-cloud líderes en la industria, permite a sus equipos de desarrollo la flexibilidad para moverse rápidamente y evitar el bloqueo a cualquier proveedor de cloud o tecnología de IA en particular en este espacio de rápida evolución.
Consulte nuestra página de recursos de IA para obtener más información sobre cómo crear aplicaciones basadas en IA con MongoDB.
Aplicación de IA Generativa y MongoDB a aplicaciones de ciberseguridad del mundo real
Inteligencia frente a amenazas
ExTrac utiliza análisis basados en IA y MongoDB Atlas para predecir los riesgos de la seguridad pública analizando datos de miles de fuentes. La plataforma ayudó inicialmente a los gobiernos occidentales a prever conflictos, pero se está extendiendo a las empresas para la gestión de la reputación y otras cuestiones.
El modelo de datos de documento de MongoDB permite a ExTrac administrar datos complejos de forma eficaz, mejorando la identificación de amenazas en tiempo real. Atlas Vector Search ayuda a aumentar los modelos de lenguaje y administrar las incrustaciones vectoriales para textos, imágenes y videos, acelerando el desarrollo de características. Este enfoque permite a ExTrac modelar tendencias de manera eficiente, rastrear narrativas en evolución y predecir el riesgo para sus clientes, aprovechando la flexibilidad y el poder de MongoDB para manejar datos de cualquier forma y estructura. Obtenga más información en nuestro caso de éxito de ExTrac.
Evaluaciones de seguridad cibernética
VISO TRUST aprovecha la AI para agilizar la evaluación de los riesgos cibernéticos de terceros, haciendo que la información de seguridad compleja de los proveedores sea de fácil y rápido acceso para una toma de decisiones informada.
Utilizando Amazon Bedrock y MongoDB Atlas, la plataforma de VISO TRUST automatiza la debida diligencia de la seguridad del proveedor, reduciendo significativamente la carga de trabajo para los equipos de seguridad. Su enfoque basado en IA implica inteligencia de artefactos que clasifica documentos de seguridad, detecta organizaciones y predice ubicaciones de control de seguridad dentro de los artefactos. MongoDB Atlas aloja incrustaciones de texto para un sistema de recuperación denso que mejora la precisión de las LLM a través de la generación aumentada de recuperación (RAG), proporcionando información de seguridad instantánea y procesable. Este uso innovador de la tecnología permite a VISO TRUST ofrecer evaluaciones de riesgos cibernéticos rápidas y escalables, con reducciones significativas en el trabajo y el tiempo para empresas como InstaCart y Upwork.
La base de datos de documentos flexible de MongoDB y Atlas Vector Search desempeñan funciones críticas en la administración y consulta de grandes cantidades de datos, lo que respalda la misión de VISO TRUST de ofrecer inteligencia integral de riesgos cibernéticos. Obtenga más información en nuestro caso de éxito de Viso Trust.
Pasos para comenzar
La IA Generativa potenciada por los LLM aumentados con sus propios datos operativos codificados como incrustaciones vectoriales está abriendo muchas posibilidades nuevas en el ámbito de la ciberseguridad. Si desea obtener más información sobre esta tecnología y sus posibilidades, eche un vistazo a nuestro byte de aprendizaje Atlas Vector Search. En solo 10 minutos obtendrá una descripción general de los diferentes casos de uso y cómo empezar.