Aprendizaje automático en riesgos de ciberseguridad
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los sistemas informáticos identificar patrones en grandes volúmenes de datos para descubrir información, hacer predicciones y automatizar decisiones. En vez de programar explícitamente cada tarea nueva, los modelos de ML detectan tendencias o anomalías para mejorar su rendimiento con el tiempo, adaptándose a nueva información y datos sin intervención humana.
La capacidad del aprendizaje automático para identificar estructuras y patrones ocultos en los flujos de datos lo convierte en una herramienta esencial para la ciberseguridad: Automatiza la detección de amenazas, acelera la respuesta y revela riesgos ocultos que superan la vigilancia humana o los sistemas de alerta basados en reglas predefinidas.
Incorporar ML en la ciberseguridad resulta crucial hoy, dada la creciente complejidad, tamaño y velocidad de las amenazas actuales. Las amenazas presentes, especialmente los exploits desconocidos o de día cero, eluden las políticas de seguridad convencionales basadas en reglas estáticas y firmas obsoletas. Además, la limitación de recursos de TI en muchas organizaciones sobrecarga a los equipos internos de seguridad, ralentizando la respuesta y aumentando el margen de error humano para detectar actividad maliciosa. La naturaleza de las amenazas evoluciona constantemente, con delincuentes que usan IA y automatización para lanzar ataques sofisticados que se desarrollan en segundos y se adaptan para esquivar defensas tradicionales.
El uso de ML e IA para apoyar la ciberseguridad crece, según las encuestas del Informe 2025 sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de F5. Los encuestados indican:
- El 59% de las empresas aplican IA para reducir el riesgo de vulnerabilidades zero-day al generar automáticamente reglas de seguridad.
- El 51 % quiere usar IA generativa para ajustar automáticamente las políticas de seguridad, los flujos de trabajo y la configuración para responder a amenazas o nuevas vulnerabilidades.
- El 99% se siente cómodo usando IA no solo para apoyar la toma de decisiones, sino también para automatizar al menos una función operativa.
En esta publicación exploramos cómo funcionan los modelos de ML y cómo transforman el campo de la ciberseguridad. Analizaremos los beneficios clave que ML aporta a las operaciones de seguridad, incluyendo su papel en la detección y prevención de diversos ciberataques. También aclararemos desafíos y malentendidos comunes sobre ML, mostrando qué puede y qué no puede hacer para reforzar tus defensas en ciberseguridad.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Existen tres tipos principales de modelos de aprendizaje automático:
El aprendizaje automático supervisado consiste en entrenar un modelo con datos previamente analizados y etiquetados por un humano para que aprenda los patrones que predicen las etiquetas y luego identifique esos patrones en nuevos datos. El aprendizaje supervisado resulta eficaz para clasificar datos y reconocer patrones específicos de ciertos tipos de amenazas, como los ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS).
El aprendizaje automático no supervisado consiste en entrenar modelos con datos no etiquetados, lo que permite que el modelo identifique por sí mismo patrones, estructuras o agrupaciones ocultas y defina estos grupos de características. Este método detecta con eficacia patrones de ataque nuevos y complejos, identifica anomalías en el tráfico entrante y neutraliza ataques de día cero.
El aprendizaje por reforzamiento utiliza el método de prueba y error para perfeccionar de forma progresiva cómo el modelo toma decisiones, basándose en recompensas y penalizaciones, mientras explora nuevas estrategias para maximizar el beneficio. Este modelo de aprendizaje automático detecta eficazmente una amplia variedad de ciberataques y optimiza su desempeño con el tiempo.
Cómo el aprendizaje automático está revolucionando la ciberseguridad
Aplicamos aprendizaje automático cada vez más en múltiples funciones de ciberseguridad para automatizar tareas complejas, identificar patrones en grandes volúmenes de datos y detectar amenazas complejas en tiempo real.
Aporta significativamente a la inteligencia sobre amenazas cibernéticas al generar información práctica a partir de fuentes de datos amplias y diversas, como registros, contenido de la dark web e informes de amenazas, para identificar tendencias emergentes de ataques, comportamientos de actores maliciosos e indicadores de compromiso. Los modelos de ML destacan en la detección de anomalías, pues aprenden qué comportamiento es normal para usuarios, dispositivos o aplicaciones y detectan desviaciones que pueden indicar violaciones, amenazas internas o errores de configuración.
Del mismo modo, podemos analizar en tiempo real los flujos de tráfico de red para identificar patrones sospechosos, como comunicaciones de mando y control, intentos de exfiltración de datos o desplazamientos laterales dentro de la red. Esta capacidad es esencial para detectar amenazas persistentes avanzadas que eluden la detección por firmas.
La puntuación de riesgos es otra estrategia de ciberseguridad que habilitamos con el aprendizaje automático. Los algoritmos de ML evalúan y priorizan riesgos analizando múltiples datos—como el comportamiento del usuario, la sensibilidad de activos y la probabilidad de amenazas—para generar puntuaciones dinámicas y contextuales basadas en el impacto potencial de la amenaza sobre tu organización. Detectar bots y automatizaciones maliciosas resulta fundamental, ya que los atacantes intentan falsificar las señales de telemetría para disfrazar sus campañas como tráfico legítimo. Por ejemplo, pueden rotar direcciones IP, usar distintos números de sistema autónomo (ASN), que identifican redes de Internet, o modificar las cadenas del agente de usuario del navegador para evitar ser detectados. El aprendizaje automático detecta estas tácticas engañosas identificando patrones sutiles y poco comunes en múltiples datos que tú o los sistemas basados en reglas podríais pasar por alto.
El aprendizaje automático también es muy valioso para la detección de malware, ya que ofrece capacidades dinámicas que van más allá de los métodos de seguridad estáticos basados en firmas. El aprendizaje automático permite una identificación más rápida, más adaptativa y más precisa de amenazas conocidas y desconocidas, incluidas malware no detectado previamente, incluidas variantes de día cero y polimórficas.
El aprendizaje automático se emplea cada vez más para automatizar partes de las pruebas de penetración, donde expertos en seguridad simulan ciberataques para detectar vulnerabilidades en un sistema o plataforma informática. Gracias al aprendizaje automático, puedes descubrir rutas explotables, analizar vulnerabilidades o simular el comportamiento de un atacante, con el fin de detectar fallos antes de que los atacantes reales puedan aprovecharlos.
Estos casos de uso de ML se agrupan en tres categorías principales:
- Detecta amenazas más rápido y con mayor precisión. Las soluciones de seguridad que aplican aprendizaje automático aumentan la velocidad y exactitud en la detección de amenazas al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar anomalías, patrones sospechosos o indicadores reconocidos de compromiso. Los algoritmos aprenden a diferenciar comportamientos normales de usuarios o del sistema y alertan sobre desviaciones que podrían señalar actividad maliciosa, permitiéndote responder de inmediato.
- Detecta y corrige proactivamente las vulnerabilidades de la red. Detectar puntos débiles antes de que los aprovechen los atacantes es fundamental para gestionar amenazas con anticipación. Las herramientas de seguridad con soporte de ML utilizan inteligencia de amenazas, simulaciones y modelos para evaluar y priorizar vulnerabilidades, facilitando una remediación rápida.
- Incrementa la eficiencia de TI automatizando las tareas repetitivas. Como muchas operaciones de ciberseguridad resultan repetitivas y demandan mucho tiempo, te ayudamos a automatizarlas con ML, acelerando y uniformando las operaciones de seguridad para que los equipos se enfoquen en la planificación estratégica y la toma de decisiones.
Ventajas del aprendizaje automático en la ciberseguridad
Incorporar modelos de ML en la ciberseguridad te permite analizar enormes volúmenes de datos variados, como el tráfico de red, comportamiento de usuarios, registros de sistemas e información sobre amenazas, con una velocidad y un alcance mucho mayores que la capacidad humana. El aprendizaje automático identifica patrones complejos, correlaciones y anomalías en tiempo real, lo que ayuda a los sistemas de seguridad a detectar y reaccionar ante amenazas en etapas tempranas del ciclo de ataque, frecuentemente antes de que se produzcan daños importantes. También, los algoritmos de ML mejoran constantemente al procesar más datos, haciendo que la detección sea cada vez más inteligente y adaptable.
Para las empresas, eso implica contar con posturas de seguridad más sólidas, ya que las soluciones con ML pueden automatizar las actualizaciones de las políticas de seguridad, identificar puntos débiles existentes, remediar vulnerabilidades de forma proactiva y minimizar errores humanos que generen vulnerabilidades o configuraciones incorrectas. Las soluciones de seguridad que emplean ML también permiten adaptarse con mayor rapidez a un entorno de ciberamenazas en evolución, al detectar nuevas amenazas de forma ágil y ajustar proactivamente los sistemas de defensa. Aumentar la productividad de TI es otro beneficio de integrar ML en los sistemas de ciberseguridad. Al automatizar la mayoría de acciones para detectar y mitigar amenazas, estos sistemas liberan recursos humanos de TI, que pueden trabajar con una perspectiva estratégica respaldada por conocimiento en tiempo real e inteligencia de amenazas.
Retos del aprendizaje automático
Para aprovechar plenamente el impacto y los beneficios que la inteligencia artificial puede traer a la ciberseguridad, necesita acceso a datos y telemetría de alta calidad; estos alimentan modelos precisos, adaptativos y eficaces. Sin acceso a fuentes automatizadas de datos, los sistemas de IA no pueden seguir aprendiendo, mejorando ni aportar información relevante. Para muchas organizaciones, mantener estos flujos automatizados de datos supone un reto.
Retos que enfrentan las organizaciones al implementar IA (del Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de F5 2025)
Según el Informe del índice de madurez empresarial digital F5 2024, una medida clave de la capacidad de automatización es cuánto una empresa digital se basa en datos con mínima intervención humana. Sin embargo, solo alrededor del 45 % de las empresas encuestadas han automatizado la seguridad de su red, y el 40 % ha automatizado las funciones de seguridad en aplicaciones y API, por lo que el informe señala que hay una gran oportunidad para mejorar la automatización y la seguridad de datos.
Casi el 50% de los encuestados en el Informe del Estado de la Estrategia de Aplicaciones 2025 de F5 señalan que los problemas de calidad de los datos representaron un desafío clave para adoptar la IA, ya que entrenar modelos de aprendizaje automático requiere gran volumen de datos y muchas organizaciones no disponen de suficiente. El coste también aparece como uno de los principales obstáculos para adoptar la IA. Aunque el aprendizaje automático puede mejorar la eficiencia a largo plazo, su implementación exige una inversión inicial significativa.
El mayor desafío que enfrentan las empresas para adoptar el aprendizaje automático, según el 54 % de los encuestados en el Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones, es la falta de empleados cualificados para implementar y gestionar con éxito los despliegues de IA. Mantener modelos de aprendizaje automático y saber interpretar sus resultados es imprescindible al integrar ML en ciberseguridad, pero sigue habiendo una escasez importante de talento, con aproximadamente 3,5 millones de puestos de ciberseguridad sin cubrir en 2025.
Mitos sobre aprendizaje automático
Como ocurre con muchos temas populares y de actualidad, existen numerosos malentendidos sobre la IA y el ML:
- Mito 1: El aprendizaje automático no puede automatizar cualquier tarea. No es una tecnología validada para todos los escenarios. Requiere grandes conjuntos de datos de calidad y un entrenamiento continuo para mantenerse efectivo. Sin datos suficientes y constantes, el rendimiento del modelo empeora con el tiempo. Además, desarrollar y mantener un modelo de aprendizaje automático puede no justificar el esfuerzo ni el coste en tareas de seguridad de bajo valor o muy específicas, donde sistemas basados en reglas tradicionales resultan más prácticos y eficientes.
- Mito 2: Las soluciones con aprendizaje automático no reemplazarán por completo a los analistas de seguridad humanos. El aprendizaje automático es una herramienta potente, pero no funciona bien sin supervisión humana. Los profesionales cualificados en ciberseguridad siguen siendo fundamentales para interpretar resultados, aportar contexto y tomar decisiones que los modelos de aprendizaje automático no pueden hacer. Necesitarás analistas humanos cuando sean clave el pensamiento crítico, la experiencia y la intuición, habilidades que las máquinas no poseen.
- Mito 3: El aprendizaje automático no hará que las defensas de ciberseguridad sean impenetrables. Aunque el aprendizaje automático puede mejorar mucho la ciberseguridad, los ciberatacantes también usan IA y aprendizaje automático para crear técnicas más sofisticadas y evasivas. Además, los modelos de IA no están libres de ataques, como el poisoning de datos, donde los adversarios manipulan los datos de entrenamiento para engañar al modelo. Como las amenazas evolucionan constantemente, debes supervisar, actualizar y complementar las defensas de ciberseguridad con experiencia humana para mantener su eficacia.
Primeros pasos con el aprendizaje automático en ciberseguridad
El aprendizaje automático aporta rapidez, alcance y adaptabilidad proactiva a la ciberseguridad, convirtiéndose en un pilar fundamental de las estrategias modernas de seguridad digital, especialmente para aplicaciones y flujos de trabajo que manejan grandes conjuntos de datos.
Al evaluar soluciones de ciberseguridad, pregunta a los proveedores cómo integran el aprendizaje automático en sus plataformas: no solo si lo utilizan, sino cómo lo implementan, qué tipos de datos necesitan para un procesamiento óptimo y qué resultados obtienen. Averigua si entrenan los modelos de ML con datos variados de amenazas reales y con qué frecuencia actualizan esos conjuntos de datos.
Durante casi dos décadas, F5 ha aplicado aprendizaje automático en sus productos de seguridad y gestión de aplicaciones. Por ejemplo, F5 Distributed Cloud Bot Defense emplea modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado para analizar miles de millones de señales diariamente y actualizar dinámicamente las estrategias de mitigación de bots.
Por último, no creas que el aprendizaje automático resolverá todos tus retos de ciberseguridad. Tu organización siempre necesitará profesionales expertos en ciberseguridad, así que sigue invirtiendo en su formación y apoyo. Ante la falta de talento en el sector IT, no conviene que pierdas las competencias que ya tienes.
Para más información sobre buenas prácticas y tendencias emergentes en ciberseguridad, lee esta entrada del glosario. También asegúrate de seguir todas las novedades de F5 AI en nuestra página de Acelerar IA.