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EL PAPEL DE LA IA EN LA DETECCION DE ATAQUES DE PHISHING

El papel de la inteligencia artificial en la detección de ataques de phishing.

Cortesia: Sennovate.com

https://sennovate.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-detecting-phishing-attacks/

El phishing es un sofisticado ataque de ingeniería social que se crea para robar información confidencial de la víctima, como tarjetas de crédito o números de la seguridad social y otros datos confidenciales. Para que el correo electrónico parezca que proviene de fuentes confiables, la mayoría de los ataques de phishing adoptan la forma de correos electrónicos camuflados. El asunto de ese correo generalmente lleva un mensaje urgente en el que se requiere una acción inmediata, por ejemplo, notificar que una cuenta ha sido comprometida o que un servicio está a punto de ser suspendido.

El objetivo principal del atacante es alertar al destinatario y provocar una acción inmediata, principalmente descargando un archivo adjunto o haciendo clic en un enlace sin pensar en lo que está haciendo. Ese clic puede provocar una infección de malware, lo que puede provocar el robo de su información privada.

Esta estafa es realmente preocupante para las organizaciones, así como una amenaza importante en el mundo de la ciberseguridad. Sin embargo, para detectar y prevenir el phishing, existen varias herramientas y técnicas. Una de las mejores herramientas para detectar y prevenir el phishing es la inteligencia artificial (IA). Funciona sobre la base de algoritmos y se centra en comprender y reconocer patrones a partir de grandes cantidades de datos para crear un sistema que pueda predecir comportamientos inusuales y anomalías. Evoluciona con el tiempo mientras aprende patrones de comportamiento normal. Estas características de la IA la hacen útil para identificar correos electrónicos de phishing, spam y malware.

Seguramente te estarás preguntando cómo la inteligencia artificial (IA) detectará y evitará los ataques de phishing. ¿ Cuáles son las distintas formas en que la IA puede enfrentarse a los ataques de phishing? Este blog tiene respuestas a todas tus preguntas.

¡Continuemos!

¿Cómo detecta la Inteligencia Artificial (IA) los ataques de phishing?

Como todos sabemos, la inteligencia artificial (IA) puede hacer que el análisis de correo electrónico sea más rápido y más preciso, pero la pregunta principal que surge aquí es ¿cómo funciona exactamente la IA para detectar y prevenir el phishing?

1. Búsqueda de anomalías y señales de advertencia

Un sistema exitoso basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático es aquel que busca anomalías y señales de advertencia de phishing en todo el correo electrónico, desde los metadatos hasta el contenido del mensaje. Esto incluye, por ejemplo, alertas basadas tanto en el comportamiento del correo electrónico (por ejemplo, remitentes falsos) como en la intención del mensaje (por ejemplo, temas urgentes).

Una de las principales señales de un ataque de phishing es la sensación de urgencia en el mensaje. Si recibes un correo electrónico que requiere una acción rápida y contiene palabras que demuestren urgencia, se enciende la señal de alerta. La Inteligencia Artificial (IA) trabaja entonces para detectar y comprender el contexto del mensaje, verificando si se trata de un spam común, un ataque de phishing o un mensaje legítimo.

Tomemos como ejemplo la palabra “publicidad”. En sí misma, la palabra puede considerarse sospechosa. Sin embargo, un sistema de IA busca comprender con mayor precisión si el correo electrónico es realmente una amenaza y cuán grave es dicha amenaza. Esto permite distinguir mejor entre frases como “Urgente: 30% de descuento en publicidad” (en este caso, indicando un simple spam) y “Introduzca ahora mismo el número de su tarjeta para participar en la publicidad” (en este caso, indicando una estafa de phishing).

La misma lógica se aplica a las señales de advertencia en el encabezado del correo electrónico. Por ejemplo, la IA identifica casos de suplantación de correo electrónico (remitentes falsos), dominios mal escritos y otros tipos de suplantación. El sistema amplía significativamente las capacidades de detección de amenazas junto con los motores tradicionales como SPF, DKIM y DMARC.

2. Análisis del contexto del mensaje

La IA tiene la capacidad de examinar un mensaje en función del contexto, lo que constituye otro punto importante que la convierte en una de las mayores defensas contra el phishing. De esta manera, un correo electrónico se analiza en su totalidad en lugar de compararse únicamente con otras estafas de phishing existentes.

El sistema tomará en consideración, por ejemplo, la presencia o ausencia de una conversación previa, cualquier dato que el remitente pueda solicitar en el correo electrónico, la conexión entre el tema escrito en el asunto y el mensaje en sí, entre otros.

Además de esto, para que el análisis sea altamente preciso, la protección de correo electrónico basada en IA aprende constantemente de los datos y de los comentarios de los usuarios y administradores.

3. Comprender cómo se comunican los usuarios

Hoy en día, no es fácil detectar los fraudes con el uso de herramientas de detección de correo electrónico y soluciones de seguridad tradicionales. En particular, el tipo de fraude que más perjudica a las empresas en la actualidad es muy difícil de detectar. La razón es que no incluye los elementos típicos de un correo electrónico malicioso.

Al abrir un canal de diálogo uno por uno, el hacker puede enviar correos electrónicos creíbles hasta que consiga que la persona o el objetivo realice una acción deseada. Por ejemplo, proporcionar confidencialidad, datos sata o sensibles, realizar un pago de facturas, realizar una transferencia bancaria, descargar un archivo malicioso o malware.

Es necesario utilizar algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para prevenir y detectar estas estafas especializadas que puedan entender cómo se comunican los usuarios, por ejemplo, conociendo su comportamiento típico, sus patrones textuales, así como si el contexto de los mensajes tiene sentido.

Si hay alguien que quiere imitar al CEO de la empresa, por ejemplo, el sistema debe ser capaz de identificar cambios en el patrón de comunicación del ejecutivo y bloquear el ataque antes de que cause algún daño.

4 formas en que la inteligencia artificial (IA) puede hacer frente a los ataques de phishing

La única situación en la que la inteligencia artificial de las máquinas falla es cuando deja de adaptarse. Como el desarrollo técnico se actualiza a diario, es útil tener en cuenta la siguiente información para reducir la brecha de conocimiento y contrarrestar los ataques.

• Para identificar amenazas en tiempo real, se deberían introducir algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) en todos los teléfonos móviles, incluso en los dispositivos fuera de línea.
• Para reducir las molestias innecesarias que suponen las contraseñas no seguras, estos algoritmos pueden ayudar a reforzar la seguridad de los teléfonos móviles y funcionar también como tarjeta de identificación de los empleados.
• La evaluación de la eficacia de una estrategia de ciberseguridad se basará en la capacidad de la empresa para predecir, cumplir y disuadir las amenazas.
• Se debe aumentar la protección de la ciberseguridad de manera predictiva. Es necesario estudiar los datos de los dispositivos de punto final y predecir cualquier posibilidad en lugar de analizar las cosas una vez que se han ejecutado. Esto ayudará a prevenir cualquier intento de violación sofisticado en el momento adecuado.