Con el auge de la Inteligencia Artificial (IA), las empresas se encuentran ante la necesidad de protegerse en un panorama de ciberseguridad cada vez más complejo y peligroso. La capacidad de los ciberdelincuentes actuales de utilizar IA en sus ataques supone un desafío empresarial sin precedentes, lo que obliga a las compañías a adoptar nuevas estrategias de defensa independientemente de a qué se dediquen o cuál sea su tamaño.
Esto hace que aprender sobre los riesgos de sufrir ciberataques con inteligencia artificial, cómo prevenirlos, y cómo actuar en caso de sucumbir ante uno, se haya convertido en un must para las empresas españolas. Cada vez hay más oportunidades para los emprendedores en internet, pero también más amenazas, ¡y de eso es precisamente de lo que venimos a hablarte!
La evolución de los ciberataques con inteligencia artificial
La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que se ejecutan los ataques cibernéticos, ya que ofrece a los ciberdelincuentes herramientas más sofisticadas y difíciles de detectar por los softwares y expertos en seguridad digital.
Estos ciberataques pueden llegar de distintas formas, desde la generación automatizada de correos electrónicos de phishing hasta la creación de malware que aprende y se adapta para evadir la detección. Está claro que la IA permite lanzar ataques más complejos y personalizados y, por tanto, también mucho más efectivos.
Los especialistas en ciberseguridad llevan tiempo advirtiendo sobre el uso creciente de la IA para automatizar la recopilación de datos y la generación de ataques dirigidos, y de cómo esta tecnología de vanguardia aumenta la eficacia de las campañas maliciosas y plantea nuevos retos para la defensa cibernética.
Ejemplos de ciberataques con IA
Ahora que tienes un poco más claro qué es un ciberataque, conocer ejemplos hará que seas mucho más consciente de que cada vez se registran más, y que el númereo de los que aprovechan la IA para suplantar identidades, automatizar fraudes y evadir todo tipo de controles de ciberseguridad va en aumento.
Estos dos ejemplos reales te permitirán tomar conciencia sobre el peligro que suponen y cómo puede cambiar tu vida o la de tu empresa en apenas unos segundos.
- Arup (2024, Hong Kong): Ciberdelincuentes usaron una videollamada con deepfakes para imitar a directivos y ordenar transferencias bancarias. El empleado víctima de este moderno engaño envió alrededor de 24 millones de euros a diferentes cuentas antes de detectar el fraude. La empresa confirmó el engaño y revisó sus controles internos tras la transferencia masiva, ejecutada mediante órdenes falsificadas en varias operaciones consecutivas.
- Banco en Emiratos Árabes (2020): Una voz clonada por IA suplantó la identidad de un cliente y coordinó pagos mediante vishing y correos previos. El ataque desvió aproximadamente 35 millones de dólares a cuentas en el extranjero. Los atacantes prepararon un guión con correos y convencieron al gerente para autorizar las transferencias internacionales que les permitieron hacerse con el botín.
La inteligencia artificial en la defensa de la ciberseguridad
Frente a la creciente sofisticación de los ataques informáticos, la inteligencia artificial también se ha convertido en una herramienta imprescindible para defenderse de ellos, suponiendo una gran ayuda a la hora de tomar medidas de prevención y protección contra ciberataques.
Así, las soluciones de ciberseguridad con inteligencia artificial pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones de comportamiento anómalo con los que poder predecir y prevenir ataques antes de que ocurran. La capacidad de la IA para aprender y adaptarse a nuevas amenazas permite a las empresas que la utilizan mantenerse un paso por delante de los ciberdelincuentes, lo que mejora sensiblemente la eficacia de las estrategias de seguridad digital.
¿Cuáles son los últimos avances en IA para la seguridad informática?
Por suerte, no solo los atacantes malintencionados pueden beneficiarse del uso de IA, sino que las defensas también evolucionan. Cada vez más soluciones combinan modelos grandes y telemetría masiva para investigar incidentes, analizar malware y automatizar tareas del SOC, acelerando la respuesta y consiguiendo una precisión mucho mayor.
- Microsoft Copilot for Security es un software de IA con lenguaje natural que genera KQL, resume alertas, coordina acciones y se licencia por consumo para escalar en SOCs.
- Google Gemini es capaz de analizar código malicioso, resumir hallazgos, sugerir búsquedas y contextualizar IOCs con fuentes internas y abiertas, agilizando sus respuestas.
- CrowdStrike Charlotte AI automatiza el triaje de detecciones y, según la firma, ahorra decenas de horas semanales, acelerando investigación y contención.
- Cisco Hypershield tiene una arquitectura distribuida ‘AI-native’ que lleva microsegmentación y control a cada carga, habilitando actualizaciones validadas en tiempo real y respuesta a escala de centros de datos.
Herramientas y técnicas basadas en IA para la defensa
Las defensas con IA combinan correlación de señales, modelos generativos y automatización para investigar alertas, priorizar riesgos y ejecutar sus respuestas, y los siguientes son algunos ejemplos de ello.
- Palo Alto Cortex XSIAM: Plataforma con IA que centraliza datos, correlaciona alertas y automatiza investigación y respuesta para un SOC autónomo. Además, admite la integración de modelos propios con Bring Your Own AI.
- SentinelOne Purple AI: Analista virtual que acelera hunting e investigaciones con lenguaje natural y automatización, reduciendo tiempos de respuesta y priorizando amenazas. Disponible en Singularity, con integraciones para coordinar acciones.
- Darktrace DETECT/RESPOND: Su IA modela el comportamiento normal para detectar desviaciones y, si procede, interrumpir ataques en segundos con respuestas quirúrgicas que mantienen la operación segura durante la contención.
Vectra AI (Attack Signal Intelligence): Prioriza detecciones con puntuación de urgencia y contexto, cubriendo nube pública, SaaS, identidad y redes. Facilita investigaciones instantáneas y respuesta, reduciendo ruido y acelerando análisis.
Estudios de caso de éxito en la prevención de ataques
Cada vez se registran más casos en los que defensas con IA son capaces de neutralizar incidentes antes de que lleguen a materializarse, y los siguientes dos ejemplos son buenas muestras de ello.
- Darktrace vs. WastedLocker: Su IA detectó rápidamente actividad anómala del tipo living-off-the-land vinculada a Evil Corp (tareas programadas, PowerShell y movimiento lateral). RESPOND fue capaz de contener las comunicaciones y detuvo la intrusión antes del cifrado, evitando interrupciones en el trabajo y la necesidad de rescates. En cuestión de minutos, el sistema fue capaz de activar bloqueos selectivos y de desplegar una contención automática.
- Ensemble Health Partners: Abnormal Security aplicó IA conductual sobre más de 28.000 buzones para detectar y bloquear campañas altamente dirigidas de robo de credenciales y BEC. Integrándose con Microsoft Defender y CrowdStrike, priorizaron sus respuestas y ahorraron más de 1.400 horas en 30 días al filtrar graymail, reforzando la protección de datos de pacientes y clientes.
Integración de IA con ciberinteligencia y análisis predictivo
La defensa moderna integra IA con ciberinteligencia (CTI) para anticipar patrones antes de que lleguen a ocasionar daños reales. Es sencillo: la IA ‘lee’ millones de señales y las convierte en pistas accionables. Primero, une telemetría (EDR, registros y red) con feeds de CTI para resumir campañas, actores y TTPs y proponer hipótesis de búsqueda. Después, copilotos como el de Microsoft traducen el lenguaje natural a consultas KQL y explican la lógica de caza, acelerando el hunting. En Google SecOps, Gemini redacta reglas YARA-L y resume resultados para automatizar investigaciones.
Luego, los modelos identifican riesgos al cruzar IoC con tu inventario y el contexto de negocio, recortando ruido y tiempos de detección. Además, el modelado de rutas de ataque estima caminos probables hacia activos importantes para dirigir parches y segmentación preventiva.
Por último, el ML clasifica fuentes y puntúa riesgos con el objetivo de destacar señales débiles que anticipan campañas, lo que consigue menos falsos positivos y facilita poder tomar decisiones más rápidas y basadas en evidencias.
Eso sí, hablando de decisiones, la más acertada de todas es crear tu página web y llenarla de contenido usando GoDaddy Airo, un servicio de Inteligencia Artificial generativa incluido con la compra de tu dominio que te lo pondrá todo mucho más fácil y te permitirá dedicar tu tiempo a las cosas que de verdad importan.
Amenazas y desafíos de la IA en ciberseguridad
Ya hemos visto que la inteligencia artificial está transformando el panorama de la ciberseguridad tanto en la vertiente ofensiva como en la defensiva. Con la capacidad de aprender y adaptarse, la IA nos pone ante desafíos únicos que requieren soluciones innovadoras con las que poder proteger la información digital.
¿Cuáles son las principales amenazas de IA en ciberseguridad?
Por supuesto, la IA también amplifica amenazas, y comprenderlas te ayudará a dar la importancia que merecen a los controles y la formación.
- Fraude y phishing con deepfakes y clonación de voz: Impulsan BEC y estafas más creíbles y automatizan guiones y suplantaciones, aumentando las tasas de clic y las pérdidas económicas a gran escala.
- Automatización de intrusiones: Los modelos de IA generativa redactan malware, crean señuelos y localizan fallos fácilmente explotables, acortando la preparación y aumentando el volumen y la velocidad de los ataques dirigidos, oportunistas y de explotación.
- Prompt injection y abuso de agentes: Las entradas maliciosas manipulan LLMs para filtrar datos, ejecutar acciones no deseadas o seguir instrucciones ocultas presentes en webs y documentos de terceros conectados.
- Ataques contra los modelos: El envenenamiento de datos, la evasión y el robo de modelos reducen precisión e introducen sesgos, amenazando a sistemas que dependen de la IA.
Por eso es tan importante disponer de elementos de seguridad para páginas web de calidad, ¡nunca se está demasiado protegido ante peligros como estos!
¿Cómo se pueden detectar y mitigar los ciberataques con tecnología IA?
Detectar y mitigar ataques asistidos por IA exige combinar procesos, tecnología y personas. Lo más importante es estructurar la defensa, automatizar lo repetitivo y verificar continuamente señales y decisiones con evidencia.
- Aplicar marcos NIST (CSF 2.0/AI RMF) para mapear riesgos, definir detección, respuesta y mejora continua, creando métricas y pruebas que permitan validar la eficacia.
- Usar analítica de comportamiento (UEBA) y modelos de anomalías para descubrir desvíos sutiles en identidades, red y endpoints.
- Implanta MFA resistente al phishing (FIDO2/WebAuthn) y políticas Zero Trust para cortar secuestros de cuentas y movimiento lateral automatizado.
- Proteger aplicaciones con LLM con el objetivo de filtrar entradas y salidas, limitar privilegios de agentes y validar formatos que permitan reducir el prompt injection y otros abusos.
Someter los modelos a pruebas (red teaming), monitorizar su deriva y detectar posibles envenenamientos de datos antes de hacer el despliegue.
¿Cómo pueden las empresas protegerse de los ciberataques impulsados por IA?
A las empresas no les queda otra que invertir en soluciones de seguridad modernas que integren IA si quieren prevenir, detectar y responder este tipo de amenazas. Además, es necesario formar a los empleados en concienciación sobre ciberseguridad para prepararles frente a ataques de ingeniería social que pueden hacer que sean ellos quienes terminen desvelando información confidencial.
Tendencias futuras de ciberataques con inteligencia artificial
Se espera que, durante los próximos años, los ciberataques con IA se vuelvan aún más sofisticados, con técnicas entre las que incluyen la automatización de ataques personalizados a gran escala y el uso de IA para desarrollar malware que aprenda y se adapte para evadir la detección.
La defensa contra estas amenazas requerirá de avances continuos en tecnologías de seguridad, así como de una cooperación total entre empresas y gobiernos. Es por esto por lo que contar con la última tecnología de seguridad para páginas web es indispensable, y por lo que contar con proveedores de calidad en línea que actualicen sus herramientas y políticas constantemente, como GoDaddy, es un seguro de tranquilidad.
El papel de la regulación y la ética en la IA aplicada a ciberseguridad
La regulación y la ética son el contrapeso necesario para poder desplegar los recursos de IA en ciberseguridad con confianza. En la UE, la Ley de IA establece reglas basadas en riesgo, prohibiendo usos nocivos, imponiendo transparencia en deepfakes y fijando obligaciones para los modelos de propósito general y los sistemas de alto riesgo
En paralelo, marcos voluntarios como NIST AI RMF y NIST CSF 2.0 orientan la gobernanza, la evaluación de riesgos y la mejora continua, mientras que ENISA complementa con mapeos de estándares y buenas prácticas.
Ética significa diseñar con transparencia, supervisión humana, protección de datos y trazabilidad real, garantizando que todo sea auditable y medible en producción.
