AI Cyber ​​Defense: cómo detectar ataques cibernéticos de AI

Las preocupaciones de seguridad y las violaciones de datos son un problema perenne en Internet. El año pasado, una mega violación expuso 26 mil millones de registros , y en 2025, las filtraciones de datos masivas continúan afectando a las empresas y a los consumidores por igual.

Ahora, sin embargo, los avances en la inteligencia artificial generativa han agregado una nueva dimensión a las preocupaciones de ciberseguridad.

Esto puede parecer una estafa que solo AI hace posible, como una voz falsa o una videollamada, o podría ser un intento de phishing sobrealimentado. A menudo, las herramientas de IA de una empresa pueden ser un objetivo: el año pasado, el 77% de las empresas informaron una violación de sus sistemas de IA.

Aquí, explicaremos todas las formas principales en que la IA y las amenazas de seguridad pueden enredarse entre sí, junto con todos los consejos superiores para escapar ileso.

En esta guía:

• Tipos de ataques cibernéticos de IA que debes conocer
• ¿Qué tan comunes son los ataques cibernéticos de IA?
• Cómo detectar AI Cyber-Attacks
• Conclusión: Comience a prepararse para las amenazas de seguridad cibernética de IA ahora

Tipos de ataques cibernéticos de IA que debes conocer

Los intentos de phishing pueden dirigirse a cualquier persona, particularmente aquellos que han visto sus datos personales expuestos en hacks anteriores. Dado que miles de millones de personas han sido expuestas, es probable que estés entre ellas. Utilizando los grandes modelos de lenguaje de IA generativa, los actores de amenaza ahora pueden operar de manera mucho más eficiente que antes.

Cuando el FBI emitió una advertencia sobre las amenazas cibernéticas de IA en mayo de 2024, pusieron los intentos de phishing de AI como su máxima prioridad, justo antes de otra preocupación, " estafas de clonación de voz/video ". Esto tiene sentido: ambos problemas se encuentran entre los más grandes con los que es probable que los consumidores sean engañados.

En el lado comercial, la IA puede usarse para racionalizar los ataques de malware y ransomware , que siguen siendo un gran vector para las violaciones de seguridad. Si bien el número total de ataques de ransomware ha disminuido en los últimos años, la cantidad total reportada perdida a estos ataques aún pasó $ 800 millones en 2024, por lo que continúan siendo una amenaza.

Finalmente, si su negocio capacita su propio modelo de IA, su operación puede estar en riesgo de envenenamiento de datos , una amenaza que se relaciona con el conjunto de datos de capacitación en sí mismo comprometido.

¿Qué tan comunes son los ataques cibernéticos de IA?

Además de casos obvios como Deepfakes o Audio Clones, es difícil determinar si la IA se ha utilizado en un ataque cibernético. Sin embargo, en 2024, Vipre Security Group estimó que el 40% de todos los correos electrónicos de phishing dirigidos a las empresas fueron generados por IA . En total, según un análisis de Deloitte, el impacto de la IA generativa en todos los ataques cibernéticos será un crecimiento del 32% que extienda las pérdidas totales a $ 40 mil millones anuales para 2027 .

Se estima que el mercado global para los procesos de detección de Deepfake que detiene el crecimiento de este nuevo tipo de preocupación de seguridad crecerá un 42% entre 2024 y 2026 para llegar a un mercado global de $ 15.7 mil millones .

Sin embargo, esa cantidad total en dólares no es la imagen completa: los profesionales de ciberseguridad están utilizando la IA para combatir las amenazas. Una encuesta de 2024 encontró que monitorear el tráfico de la red era el principal caso de uso de la IA en ciberseguridad, con el 54% de los encuestados que lo usaban para ese propósito. Otros usos incluyeron generar pruebas de defensa, predecir violaciones futuras y automatizar la respuesta a los incidentes.

También vale la pena señalar que en algunos casos, el uso de IA es puramente especulativo . Muchas empresas de seguridad y agencias gubernamentales han advertido sobre el potencial de IA para ayudar a los programas de ransomware a adaptarse en tiempo real para la orientación de precisión o la detección de evadir. Sin embargo, no tenemos documentación de cuán comunes son esas prácticas en realidad.

Cómo detectar AI Cyber-Attacks

Hablando prácticamente, su ciberseguridad personal se reduce a una lista de hábitos efectivos, junto con algunas herramientas útiles como una VPN de alta calidad y una dosis saludable de buena suerte. Aquí hay dónde empezar.

Cómo detectar intentos de phishing de IA

Los intentos de phishing llegarán con mayor frecuencia en forma de correo electrónico o mensaje SMS que le pide que haga clic en un enlace o ingrese una contraseña. El problema es que será falso, diseñado por AI Tools para incluir los estilos oficiales o logotipos que lo convencerán de que se separe de su información personal.

Los correos electrónicos de phishing de IA son más largos que nunca y tienen menos errores de ortografía. Para evitar un phisher, busque estos regalos:

• Solicitudes inusuales : esta puede ser una solicitud de dinero, información personal o cualquier cosa fuera de la norma.
• Falso sentido de urgencia : los estafadores no quieren darle tiempo para pensar. Busque frases como "su cuenta estará cerrada en 24 horas".
• Enlaces que no coinciden con el dominio : los estafadores no tendrán la dirección de correo electrónico correcta o el nombre de dominio, pero pueden tener uno que se vea muy similar

El mejor consejo? No pienses que estás por encima de ser engañado. Un sorprendente 98% de los CEO no puede detectar todos los signos de un ataque de phishing.

Cómo detectar clones de voz

Los estafadores podrían hacerse pasar por el nieto de una persona mayor por teléfono con un generador de mensajes de texto a voz, o podría fingir ser el CEO de Fortune 500 de un trabajador. De hecho, ya han estado usando ambas tácticas incluso antes de que las herramientas de voz de IA lo hicieran aún más fácil.

Para atrapar una estafa de clon de voz, busque lo siguiente:

• Cualquier cosa inusual o urgente : las estafas de clones de voz son correos electrónicos de phishing en forma de audio, por lo que se aplican los mismos consejos
• Pausas antinaturales o discurso de sonido robótico : la tecnología de clonación de voz no es perfecta todavía
• Inconsistencias : los estafadores probablemente no sabrán todo sobre la persona que pretenden ser

En todos estos casos, el objetivo sigue siendo el mismo que cualquier estafa tradicional. Los malos actores siempre buscan datos confidenciales o dinero libre (a menudo en forma de tarjetas de regalo imposibles de rastrear que pueden revenderse por dinero en efectivo).

Cómo detectar Deepfakes

Los videos generados por IA también pueden engañar a las personas para que revelen datos confidenciales. Sin embargo, la tecnología no es tan buena que no se puede decir en absoluto. Hay una gran cantidad de elementos clave que una cabeza parlante falsa no puede igualar.

• Anatomía poco realista : cualquier cosa podría estar fuera. Eche un vistazo de cerca a las mejillas, la frente, los ojos, las cejas, las gafas, el vello facial y los labios.
• Movimientos antinaturales : verifique cualquier reacción aparente que no se ajuste al contexto del video.
• Audio inconsistente : las respuestas lentas o el audio deformado pueden ser un sorteo.

Al final, la mayoría de estos regalos pueden ser un signo de una conexión deficiente o una cámara de baja calidad. Solo recuerde no comprometerse a darles dinero o datos personales mientras está en la llamada en sí. Digamos que los llamará y luego los contactará a través de un canal diferente en el que confíe.

Cómo detectar malware

Si su computadora de trabajo fue víctima de malware, no importará si tiene una versión equipada con AI o no AI. Esto se debe a que la adición de IA ayuda a los estafadores a "refinar los mismos scripts básicos" que se usarían sin IA, según IBM. De hecho, el equipo de X-Force de IBM aún no ha encontrado evidencia de que los actores de amenaza que realmente usen IA para generar un nuevo malware . Como resultado, los profesionales de TI están adoptando el mismo enfoque que lo harían con el malware que no es AI, desde los activos del parche hasta la capacitación de trabajadores.

Como empleado, deberá contactar a su equipo de TI inmediatamente para ver si puede contener el daño. Aquí están las señales de advertencia para buscar:

• Falta de control : cualquier redirección del navegador, ventanas emergentes, nuevas pestañas o nuevas extensiones del navegador son una indicación de malware.
• Cambios en su página de inicio o motor de búsqueda : tenga cuidado con los cambios repentinos en su sistema preestablecido.
• Congelado : el ransomware bloqueará algunos o todo el acceso a sus archivos.

¿Cómo llegó el malware en primer lugar? Probablemente porque alguien en su empresa cayó por un ataque de phishing .

Cómo detectar el envenenamiento de datos

El término "envenenamiento de datos" se refiere al acto de comprometer un modelo de IA al jugar con los datos en los que está entrenado. Es solo una preocupación si su operación tiene su propio modelo de IA, pero puede tener un gran impacto negativo en el negocio. Puede detectarlo notando cualquier entrada o salida inusual, como:

• Outvisores en los datos : los patrones o anomalías inesperadas en los conjuntos de datos son un avance de la manipulación
• Predicciones deficientes : un cambio repentino en la salida de la IA generativa puede ser otro signo
• Discrepancias con modelos del mundo real : se supone que los modelos de IA reflejan la realidad ( aparte de las alucinaciones )

La envenenamiento por datos puede afectar drásticamente un modelo de IA, causando resultados sesgados que podrían pasar desapercibidos durante años. Atraparlos requiere un poco de pensamiento intiativo y fuera de la caja. Hasta ahora, al menos, esos son rasgos que todavía no podemos replicar con inteligencia artificial.