¿Qué tan importante es la explicabilidad en la IA de ciberseguridad?
¿Importancia de la explicabilidad en la IA de ciberseguridad?
La inteligencia artificial está transformando muchas industrias, pero pocas de manera tan dramática como la ciberseguridad. Está cada vez más claro que la IA es el futuro de la seguridad, ya que el cibercrimen ha aumentado drásticamente y las brechas de habilidades se amplían, pero aún quedan algunos desafíos. Uno que ha recibido mayor atención últimamente es la demanda de explicabilidad en la IA.
Las preocupaciones en torno a la explicabilidad de la IA han crecido a medida que las herramientas de IA y sus limitaciones han estado más en el punto de mira. ¿Importa tanto en ciberseguridad como en otras aplicaciones? Vamos a analizarlo más de cerca.
¿Qué es la explicabilidad en la IA?
Para entender cómo la explicabilidad afecta a la ciberseguridad, primero debes entender por qué es importante en cualquier contexto. La explicabilidad es la mayor barrera para la adopción de la IA en muchas industrias por una razón principal: la confianza.
Muchos modelos de IA hoy en día son cajas negras, lo que significa que no se puede ver cómo llegan a sus decisiones. EN CAMBIO, la IA explicada (XAI) proporciona una completa transparencia sobre cómo el modelo procesa e interpreta los datos. Cuando se utiliza un modelo XAI, se puede ver su resultado y la cadena de razonamiento que lo llevó a esas conclusiones, estableciendo así una mayor confianza en la toma de decisiones.
Para ponerlo en contexto de ciberseguridad, imagina un sistema automatizado de monitorización de redes. Imagina que este modelo marca un intento de inicio de sesión como un posible incumplimiento de seguridad. Un modelo convencional de caja negra simplemente diría que cree que la actividad es sospechosa pero no diría por qué. XAI te permite investigar más a fondo para ver qué acciones específicas hicieron que la IA categorizara el incidente como un incumplimiento, acelerando el tiempo de respuesta y potencialmente reduciendo los costos.
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¿Por qué es importante la explicabilidad en la ciberseguridad?
El atractivo de XAI es evidente en algunos casos de uso. Por ejemplo, los departamentos de recursos humanos deben ser capaces de explicar las decisiones de la IA para asegurarse de que no haya sesgos. Sin embargo, algunos pueden argumentar que no importa cómo un modelo llega a las decisiones de seguridad, siempre y cuando sea preciso. Aquí hay algunas razones por las que eso no es necesariamente cierto.
1. Mejora de la precisión de la IA
La razón más importante para la explicabilidad en la IA de ciberseguridad es que aumenta la precisión del modelo. La IA ofrece respuestas rápidas a posibles amenazas, pero los profesionales de seguridad deben poder confiar en ella para que estas respuestas sean útiles. No ver por qué un modelo clasifica los incidentes de cierta manera obstaculiza esa confianza.
XAI mejora la precisión de la IA de seguridad al reducir el riesgo de falsos positivos. Los equipos de seguridad pueden ver exactamente por qué un modelo marcó algo como una amenaza. Si estaba equivocado, pueden ver por qué y ajustarlo según sea necesario para evitar errores similares.
Estudios han demostrado que XAI de seguridad puede lograr una precisión superior al 95% al hacer más evidentes las razones detrás de la clasificación incorrecta. Esto te permite crear un sistema de clasificación más confiable, asegurando que tus alertas de seguridad sean lo más precisas posible.
2. Toma de decisiones más informada
La explicabilidad ofrece una mayor comprensión, lo cual es crucial para determinar los próximos pasos en ciberseguridad. La mejor manera de abordar una amenaza varía ampliamente según numerosos factores específicos de cada caso. Puedes obtener más información sobre por qué un modelo de IA clasificó una amenaza de cierta manera, obteniendo un contexto crucial.
Una IA de caja negra puede no ofrecer mucho más que una clasificación. XAI, en cambio, permite el análisis de la causa raíz al permitirte examinar su proceso de toma de decisiones, revelando los detalles de la amenaza y cómo se manifestó. Luego puedes abordarla de manera más efectiva.
Solo el 6% de las respuestas a incidentes en los Estados Unidos tardan menos de dos semanas. Teniendo en cuenta lo largo que pueden ser estos plazos, es mejor aprender tanto como sea posible lo antes posible para minimizar el daño. El contexto del análisis de la causa raíz de XAI permite eso.
3. Mejoras continuas
La IA explicada también es importante en ciberseguridad porque permite mejoras continuas. La ciberseguridad es dinámica. Los criminales siempre buscan nuevas formas de evadir las defensas, por lo que las tendencias de seguridad deben adaptarse en respuesta. Esto puede ser difícil si no estás seguro de cómo tu IA de seguridad detecta las amenazas.
Simplemente adaptarse a las amenazas conocidas no es suficiente. Aproximadamente el 40% de todas las vulnerabilidades de día cero en la última década ocurrieron en 2021. Los ataques dirigidos a vulnerabilidades desconocidas son cada vez más comunes, por lo que debes ser capaz de encontrar y abordar las debilidades de tu sistema antes de que lo hagan los ciberdelincuentes.
La explicabilidad te permite hacer precisamente eso. Como puedes ver cómo XAI llega a sus decisiones, puedes encontrar lagunas o problemas que pueden causar errores y solucionarlos para fortalecer tu seguridad. Del mismo modo, puedes analizar las tendencias en lo que llevó a varias acciones para identificar nuevas amenazas a las que debes tener en cuenta.
4. Cumplimiento normativo
A medida que crecen las regulaciones de ciberseguridad, la importancia de la explicabilidad en la IA de seguridad también crecerá. Las leyes de privacidad como el GDPR o el HIPAA tienen extensos requisitos de transparencia. La IA de caja negra rápidamente se convierte en una responsabilidad legal si tu organización se encuentra bajo esta jurisdicción.
La IA de seguridad probablemente tiene acceso a los datos del usuario para identificar actividad sospechosa. Eso significa que debes ser capaz de demostrar cómo el modelo utiliza esa información para cumplir con las regulaciones de privacidad. XAI ofrece esa transparencia, pero la IA de caja negra no lo hace.
Actualmente, estas regulaciones solo se aplican a algunas industrias y ubicaciones, pero es probable que eso cambie pronto. Estados Unidos puede carecer de leyes federales de datos, pero al menos nueve estados han promulgado su propia legislación integral de privacidad. Varios estados más han presentado proyectos de ley de protección de datos. XAI es invaluable a la luz de estas crecientes regulaciones.
5. Construir confianza
Si nada más, la IA de ciberseguridad debe ser explicada para construir confianza. Muchas empresas luchan por ganar la confianza del consumidor y muchas personas dudan de la confiabilidad de la IA. XAI ayuda a asegurar a tus clientes que tu IA de seguridad es segura y ética porque puedes determinar exactamente cómo llega a sus decisiones.
La necesidad de confianza va más allá de los consumidores. Los equipos de seguridad deben obtener la aprobación de la dirección y los interesados de la empresa para implementar la IA. La explicabilidad les permite demostrar cómo y por qué sus soluciones de IA son efectivas, éticas y seguras, aumentando sus posibilidades de aprobación.
Obtener la aprobación ayuda a implementar proyectos de IA más rápido y aumentar sus presupuestos. Como resultado, los profesionales de la seguridad pueden aprovechar esta tecnología en mayor medida de lo que podrían sin la explicabilidad.
Desafíos con XAI en ciberseguridad
La explicabilidad es crucial para la IA de ciberseguridad y solo se volverá más importante con el tiempo. Sin embargo, construir e implementar XAI presenta algunos desafíos únicos. Las organizaciones deben reconocer estos desafíos para permitir implementaciones efectivas de XAI.
Los costos son uno de los obstáculos más significativos para la IA explicada. El aprendizaje supervisado puede ser costoso en algunas situaciones debido a sus requisitos de datos etiquetados. Estos gastos pueden limitar la capacidad de algunas empresas para justificar proyectos de IA de seguridad.
De manera similar, algunos métodos de aprendizaje automático (ML) simplemente no se traducen bien en explicaciones que tengan sentido para los humanos. El aprendizaje por refuerzo es un método de ML en ascenso, con más del 22% de las empresas que adoptan IA comenzando a usarlo. Debido a que el aprendizaje por refuerzo generalmente se lleva a cabo durante un largo período de tiempo, con el modelo libre de tomar muchas decisiones interrelacionadas, puede ser difícil recopilar cada decisión que ha tomado el modelo y traducirla en una salida comprensible para los humanos.
Finalmente, los modelos de XAI pueden ser intensivos en cómputo. No todas las empresas tienen el hardware necesario para admitir estas soluciones más complejas, y escalar puede plantear preocupaciones adicionales de costo. Esta complejidad también dificulta la construcción y el entrenamiento de estos modelos.
Pasos para usar XAI en seguridad de manera efectiva
Los equipos de seguridad deben abordar XAI con cuidado, considerando estos desafíos y la importancia de la explicabilidad en la IA de ciberseguridad. Una solución es usar un segundo modelo de IA para explicar el primero. Herramientas como ChatGPT pueden explicar código en lenguaje humano, ofreciendo una forma de explicar a los usuarios por qué un modelo toma ciertas decisiones.
Este enfoque es útil si los equipos de seguridad utilizan herramientas de IA que son más lentas que un modelo transparente desde el principio. Estas alternativas requieren más recursos y tiempo de desarrollo, pero producirán mejores resultados. Muchas empresas ahora ofrecen herramientas de XAI prefabricadas para agilizar el desarrollo. El uso de redes adversarias para comprender el proceso de entrenamiento de la IA también puede ayudar.
En cualquier caso, los equipos de seguridad deben trabajar en estrecha colaboración con expertos en IA para asegurarse de que comprenden sus modelos. El desarrollo debe ser un proceso interdepartamental y más colaborativo para garantizar que todos los que necesiten puedan entender las decisiones de la IA. Las empresas deben priorizar la capacitación en alfabetización de IA para que se produzca este cambio.
La IA de ciberseguridad debe ser explicada
La IA explicada ofrece transparencia, precisión mejorada y el potencial de mejoras continuas, todo crucial para la ciberseguridad. La explicabilidad se volverá más crítica a medida que la presión regulatoria y la confianza en la IA sean problemas más significativos.
XAI puede aumentar los desafíos de desarrollo, pero los beneficios valen la pena. Los equipos de seguridad que comienzan a trabajar con expertos en IA para construir modelos explicables desde cero pueden desbloquear todo el potencial de la IA.
Crédito de la imagen destacada: Foto de Ivan Samkov; Pexels; ¡Gracias!
