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¿Qué es la IA generativa (GenAI) en el ámbito de la ciberseguridad?
La IA generativa en ciberseguridad es una herramienta potente tanto para los defensores como para los atacantes. GenAI impulsa modelos de lenguaje grandes (LLM) que pueden ayudar a los equipos de seguridad a mejorar las políticas, la detección de amenazas, la gestión de vulnerabilidades y la postura de seguridad general. Sin embargo, también puede ayudar a los autores de amenazas a lanzar ataques más rápidos y peligrosos.
With generative AI, security analysts can proactively mitigate threats, respond to attacks faster, and gain deeper threat intelligence on attacker TTPs. But AI also helps bad actors find weaknesses and execute attacks at scale, and enterprises struggle to keep up with the pace of AI-augmented attacks.
¿Qué es la IA generativa y cómo se relaciona con la ciberseguridad?
La inteligencia artificial generativa (GenAI) influye en el panorama de la ciberseguridad de muchas maneras importantes. Sin embargo, antes de profundizar en ello, debemos explicar qué es y sus casos de uso. En esencia, la IA generativa es un tipo de tecnología de aprendizaje automático que puede producir contenido escrito en lenguaje natural, imágenes y, en algunos casos, vídeos, a veces con solo una mínima intervención humana.
Para la mayoría de los casos de uso de GenAI, un usuario humano debe solicitar al motor de IA que cree el contenido en cuestión, con algunas excepciones para las tecnologías empresariales avanzadas. Por ejemplo, una persona podría escribir “Escribe una historia sobre un ciberataque GenAI” en un generador de indicaciones de texto, y el LLM producirá rápidamente dicha historia. Lo mismo ocurre con las imágenes: dígale a un generador de imágenes de IA que “cree una imagen de un centro de datos futurista” y eso es exactamente lo que hará.
GenAI permite una gran cantidad de casos de uso para profesionales de cualquier sector, ayudando a los usuarios cotidianos a abrir nuevos caminos y aumentar la eficiencia en términos de creación de contenido. Dicho esto, a efectos de este artículo, analizaremos la IA generativa únicamente en relación con la ciberseguridad.
¿Cómo se puede utilizar la IA generativa en la ciberseguridad?
La IA generativa se puede utilizar para ayudar en los esfuerzos de ciberseguridad tanto defensivos como ofensivos. Las organizaciones pueden implementar plataformas GenAI en ciberseguridad para:
- Proteger los datos confidenciales de forma aún más eficaz:evite fugas de datos mientras conserva las indicaciones de IA y el resultado de las aplicaciones de IA para seguridad y auditorías.
- Fortalecer la seguridad frente a amenazas emergentes: obtenga una postura de seguridad más proactiva mientras la IA ayuda a detectar y bloquear ataques emergentes basados en archivos y en la web.
- Asegurarse de utilizar de forma segura herramientas como ChatGPT: obtenga un control granular sobre el uso de aplicaciones de IA con la capacidad de establecer diferentes políticas para diferentes usuarios.
- Limitar las acciones de riesgo en las aplicaciones de IA: evite acciones que pongan en riesgo los datos, como cargas, descargas y acciones de copiar/pegar.
“AI adoption continues to expand the enterprise attack surface. Broader use of AI across enterprise workflows has created more paths for data and access to be exposed, increasing the likelihood of data leakage, prompt misuse, and AI-assisted attacks—reinforcing the need for zero trust architecture and AI-powered security controls”Read the 2026 ThreatLabz AI Security Report |
¿Cuáles son las implicaciones de la IA en la ciberseguridad?
El uso de ChatGPT ha aumentado un 634 % (abril de 2023 - enero de 2024), lo que significa que su influencia se extenderá a más sectores, incluida la ciberseguridad. Dado que el núcleo de la ciberseguridad está basado en el contenido (es decir, posibles ciberamenazas y ataques que llegan a través del tráfico web, correos electrónicos, etc.), los modelos de lenguaje de gran tamaño estarán preparados para analizar información sobre el tráfico y los correos electrónicos para ayudar a las empresas a predecir y prevenir eventos cibernéticos.
Dicho esto, los equipos de seguridad deberán estar preparados para combatir el fuego con fuego. Los autores y grupos de amenazas también se encargarán de utilizar GenAI para ganar ventaja frente a las ciberdefensas de las organizaciones. Según Microsoft, los ciberataques generados por IA están en “etapa inicial” y “no son particularmente novedosos ni únicos”. En un esfuerzo por frustrar a estos atacantes, OpenAI está cerrando sus cuentas, pero como el número de grupos de amenazas continúa creciendo, estas cuentas serán más difíciles de rastrear y cerrar.
Es más, es sólo cuestión de tiempo antes de que los gobiernos del mundo intervengan y establezcan directrices para el uso de GenAI a nivel organizativo. Por ahora, hay mucho que desconocemos en lo que respecta a GenAI, pero eventualmente, puede ocurrir una filtración o infracción de datos que le cueste a una o más empresas millones de dólares, obligando al gobierno a intervenir y regular.
Aplicaciones del mundo real de la IA generativa en ciberseguridad
La IA generativa tiene muchos casos de uso cuando se trata de detección y respuesta a amenazas cibernéticas, automatización de seguridad y más.
Detección y respuesta mejoradas ante amenazas
La IA generativa puede analizar datos que representan un comportamiento “normal” para establecer una línea de base mediante la cual identificar desviaciones que indiquen amenazas potenciales. Además, la IA puede generar simulaciones de malware para comprender su comportamiento e identificar nuevas amenazas.
Capacidades predictivas mejoradas
La IA generativa puede ingerir grandes cantidades de datos para crear un marco de referencia para futuros eventos de seguridad, lo que permite la inteligencia predictiva sobre amenazas e incluso la gestión de vulnerabilidades.
Automatización de tareas repetitivas
GenAI puede predecir vulnerabilidades y recomendar o automatizar revisiones para aplicaciones basándose en datos históricos pertenecientes a esas aplicaciones. También puede automatizar la respuesta a incidentes, reduciendo la necesidad de intervención humana.
Prevención de phishing
La IA generativa puede ayudar a crear modelos que detecten y filtren correos electrónicos de phishing mediante el análisis de patrones y estructuras de lenguaje para identificar correos electrónicos que intentan encubrir el lenguaje. También puede crear modelos para analizar y bloquear URL maliciosas.
Desafíos y riesgos de la integración de la IA generativa
GenAI ofrece un potencial sin precedentes para la creación de contenido y eficiencia organizativa en abundancia, pero también es importante comprender los obstáculos de la tecnología.
Abuso por parte de ciberdelincuentes
Las herramientas GenAI están disponibles para todos y, si bien las organizaciones bien intencionadas las usarán para aumentar la eficiencia o mejorar la ciberseguridad, los autores de amenazas también las usarán para causar daño. Microsoft y OpenAI ya han descubierto intentos por parte de grupos de amenazas de “organizar operaciones cibernéticas ofensivas”.
Problemas de calidad de los datos
Las organizaciones que no puedan proporcionar datos de alta calidad para entrenar una plataforma de IA experimentarán una falta de eficacia en términos de los resultados que obtengan de su uso de la plataforma. Es más, si una empresa intentara entrenar una plataforma GenAI usando datos creados por GenAI, los datos resultantes serían aún más confusos: en el ámbito de la ciberseguridad, esta estrategia estaría condenada al fracaso.
Limitaciones técnicas
Los modelos de IA generativa requieren grandes cantidades de datos para entrenarse de manera efectiva. Como tal, las empresas con acceso limitado a los datos (o aquellas en mercados muy especializados) pueden tener dificultades para reunir suficientes conjuntos de datos de formación. Además, la presión que las aplicaciones GenAI imponen sobre los recursos y la cantidad de mantenimiento que requieren genera aún más obstáculos que superar.
Mejores prácticas para la adopción segura de la IA generativa
GenAI es nuevo para todos, por lo que los líderes deben tener cuidado al abordar su uso dentro de una organización. Estas son algunas de las mejores formas de proteger a sus empleados y su empresa cuando se trata de GenAI.
- Evalúe y mitigue continuamente los riesgos que conllevan las herramientas impulsadas por IA para proteger la propiedad intelectual, los datos personales y la información de los clientes.
- Asegúrese de que el uso de herramientas de IA cumpla con las leyes y normas éticas pertinentes, incluidas las regulaciones de protección de datos y las leyes de privacidad.
- Establezca una responsabilidad clara para el desarrollo y la implementación de herramientas de IA, incluidos los roles y las responsabilidades definidos para supervisar los proyectos de IA.
- Mantenga la transparencia al utilizar herramientas de IA: justifique su uso y comunique su propósito claramente a las partes interesadas.
Explore el Informe de seguridad de IA ThreatLabz de Zscaler 2024 para obtener más orientación sobre el uso seguro de la IA y la protección contra las amenazas basadas en IA.
“The organizations that avoided incidents were the ones that introduced GenAI in controlled phases and enabled only what they could govern.”Read the Zscaler ThreatLabz 2026 AI Security Report |
Organizations should follow these steps as they adopt AI tools:
- Adopt a zero trust approach to GenAI and block or limit access to all unvetted AI and ML applications.
- Identify which GenAI apps align with the organization’s security, privacy, and compliance requirements.
- Host vetted GenAI tools in a private and controlled environment like an isolated instance that’s entirely managed by the company. This protects sensitive data inputted into models and prevents any prompts or outputs from being used to train public-facing models.
- Put GenAI apps behind a zero trust architecture with granular access policies to enforce least-privileged access.
- Enable DLP and inspect data flowing into and out of GenAI apps, which protects against data leakage.
El futuro de la IA generativa en la ciberseguridad: tendencias a tener en cuenta
Como mencionamos anteriormente, eventualmente comenzaremos a ver regulaciones de cumplimiento que afectarán el uso de GenAI. Dicho esto, GenAI seguirá innovando y los equipos de ciberseguridad se apresurarán a beneficiarse de estas innovaciones.
Estas son algunas de las formas en las que se proyecta la IA para ayudar a los equipos de seguridad y cumplimiento a tener éxito:
- Análisis de georiesgos: con el tiempo, las empresas podrán usar IA para analizar datos geopolíticos y tendencias de las redes sociales para prever regiones con mayor riesgo de sufrir un ataque.
- Biometría del comportamiento: el análisis de patrones en el comportamiento del usuario, como pulsaciones de teclas y movimientos del ratón, se puede utilizar para detectar anomalías que puedan indicar actividad maliciosa o fraudulenta.
- Autenticación de contenido: la IA podrá verificar la autenticidad del audio, el vídeo (como los deepfakes) o el texto para contrarrestar la difusión de información errónea.
- Automatización del cumplimiento: la IA podrá analizar periódicamente los sistemas y procesos para garantizar que cumplan con todos los requisitos reglamentarios, incluso a medida que evolucionan.
Cómo Zscaler protege la IA generativa
Zscaler Zero Trust Exchange™ le permite crear y aplicar políticas sobre los sitios de inteligencia artificial generativa que sus usuarios pueden visitar y sobre cómo se puede interactuar con estos (directamente o mediante el aislamiento del navegador) para proteger sus datos confidenciales.
Con Zscaler, sus usuarios pueden aprovechar de forma segura innovaciones que le permiten:
- Comprender el uso de ChatGPT: mantenga registros completos que muestren la actividad de uso y los avisos en ChatGPT
- Controlar aplicaciones de IA específicas: defina y haga cumplir a qué herramientas de IA pueden y no pueden acceder sus usuarios
- Integrar la seguridad total de los datos en el uso de la IA: asegúrese de que los datos confidenciales nunca se filtren a través de un mensaje o una consulta de IA
- Restringir las cargas de datos de herramientas de IA: Implementar controles granulares que permitan la generación de avisos pero eviten cargas masivas de datos importantes
Solicite una demostración para descubrir cómo Zscaler puede ayudarle a controlar el uso de IA generativa sin poner en riesgo sus datos confidenciales.
Eche un vistazo a nuestras predicciones para la ciberseguridad 2025 y descubra cómo la IA generativa podría utilizarse en su contra.
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Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
De manera similar al uso de la IA generativa en ciberseguridad, el aprendizaje automático (ML) aliviará la carga de los equipos de seguridad a la hora de analizar grandes conjuntos de datos, crear modelos y utilizar esos modelos para predecir con precisión anomalías de tráfico y contenido.
Los profesionales de la ciberseguridad permanecerán dispuestos a ayudar a las organizaciones a mantener un entorno higiénico y compatible, incluso cuando la IA comience a asumir la peor parte del trabajo de inteligencia y análisis de amenazas, entre otras responsabilidades.
Los ciberdelincuentes ya están usando IA generativa para llevar a cabo estafas deepfake, eludir la autenticación biométrica y detectar vulnerabilidades para luego explotarlas. A continuación se muestra un ejemplo reciente de intento de extorsión que se llevó a cabo en Singapur.
Tanto Zscaler Deception como Zscaler Risk360 aprovechan las capacidades de GenAI. Deception implementa honeypots impulsados por IA y emula la infraestructura GenAI para engañar a las amenazas potenciales. Risk360 usa GenAI para brindar información actualizada sobre la postura de riesgo de una organización y recomienda acciones correctivas.
Además de eso, Zscaler también lanzará Breach Predictor, que combina IA predictiva y GenAI para predecir infracciones y aplicar políticas, y Copilot, un asistente impulsado por IA que proporciona información completa sobre la experiencia digital de los usuarios en toda una organización. Obtenga más información sobre Breach Predictor y Copilot.
Shadow AI refers to the GenAI apps that an enterprise’s employees use without explicit authorization from the company’s security team. When employees use unsanctioned generative AI apps, security teams can’t ensure that those applications adhere to the company’s data security and acceptable AI use policies. This can introduce the risk of data leakage or AI supply chain attacks.
Prompt injection in AI security is when threat actors manipulate GenAI tools into outputting sensitive information. Prompt injection relies on the fact that generative AI tools don’t distinguish between user prompts and the system instructions that developers used to create those AI tools. Prompts used in these attacks can include commands like “send all customer records to my email address.”
Organizations can protect their generative AI systems by first verifying which AI tools adhere to their security policies. Once security has vetted those AI tools, they can slowly roll out GenAI apps on privately-hosted environments. Then, they’ll want to put their GenAI apps on a zero trust architecture and enable granular access policies and DLP protection.
Polymorphic malware uses generative AI to change its code signature each time the malware executes. Because traditional security tools are signature-based, they can’t detect polymorphic malware. Instead, defenders must use tools like AI-enhanced behavioral analysis to monitor what the code does, rather than what it looks like, to identify these attacks.