Durante años, la ciberseguridad se ha basado en una lógica reactiva: identificar amenazas conocidas y bloquearlas antes de que causen daño. Sin embargo, el escenario actual es distinto. Los ataques más peligrosos ya no se anuncian con señales evidentes, sino que se camuflan dentro de procesos aparentemente normales. En este contexto, la IA en ciberseguridad introduce un cambio de paradigma.

Hoy, el reto para las organizaciones no es solo detener malware identificado, sino reconocer comportamientos anómalos antes de que se conviertan en incidentes críticos.

Cuando lo normal deja de ser seguro

Los sistemas tradicionales de seguridad funcionan bajo reglas predefinidas: si algo coincide con una firma conocida, se bloquea. El problema es que los atacantes han aprendido a operar por debajo de ese umbral, infiltrándose en procesos legítimos y utilizando archivos que, en apariencia, son completamente válidos.

Aquí es donde la inteligencia artificial aporta una ventaja clave. Al analizar millones de patrones de funcionamiento legítimo, los modelos de IA pueden aprender qué es “normal” dentro de un sistema y, más importante aún, detectar desviaciones mínimas que indican una intrusión en curso, incluso cuando no existe una firma previa del ataque.

IA en ciberseguridad aplicada al monitoreo en tiempo real

Este enfoque ya se está materializando en plataformas como Kaspersky SIEM, donde un modelo de inteligencia artificial analiza de forma continua los archivos que los programas cargan para funcionar. El objetivo no es solo verificar si un archivo es malicioso, sino identificar si ha sido reemplazado, alterado o cargado de manera inusual.

Para lograrlo, la tecnología combina información local del sistema con datos globales provenientes de Kaspersky Security Network (KSN), una red que procesa millones de señales de actividad en todo el mundo. Esta combinación permite:

• Mayor precisión en la detección

• Reducción de falsos positivos

• Identificación temprana de ataques avanzados

En términos de gestión, esto significa menos ruido operativo y más señales accionables.

Ataques invisibles: el caso del secuestro de DLL

Uno de los ejemplos más representativos es el llamado secuestro de DLL. En este tipo de ataque, el sistema operativo carga una biblioteca aparentemente legítima que, en realidad, ha sido sustituida por una versión manipulada. El programa continúa funcionando con normalidad, mientras ejecuta código malicioso en segundo plano.

Durante su fase de prueba, la IA integrada en Kaspersky SIEM logró detectar:

• Un intento del grupo APT ToddyCat de ejecutar una herramienta encubierta como biblioteca del sistema

• Un infostealer diseñado para robar credenciales, oculto dentro de un archivo falso

• Un cargador de malware escondido en una memoria USB, responsable de instalar otras amenazas

Estos hallazgos confirman una realidad incómoda: muchos ataques actuales no fallan por sofisticación, sino por invisibilidad.

El factor tiempo como variable estratégica

Desde una perspectiva de management, la IA en ciberseguridad no elimina el riesgo, pero sí altera radicalmente la ecuación del tiempo. Detectar un ataque en sus primeras etapas reduce:

• Impacto financiero

• Interrupciones operativas

• Daño reputacional

Más aún, obliga a las áreas de tecnología y dirección a replantear su modelo de respuesta, pasando de una lógica reactiva a una estrategia preventiva basada en anticipación.

Como señala Fabio Assolini, director del Equipo Global de Investigación y Análisis para América Latina en Kaspersky, los ataques de secuestro de DLL se están volviendo cada vez más comunes precisamente porque son difíciles de detectar con métodos tradicionales. En este escenario, la IA deja de ser un complemento y se convierte en un requisito estratégico.

Buenas prácticas para reducir la exposición al riesgo

La tecnología por sí sola no es suficiente. Para minimizar vulnerabilidades, los expertos recomiendan:

• Mantener sistemas operativos y software siempre actualizados

• Descargar programas únicamente desde fuentes oficiales o verificadas

• Limitar quién puede instalar o modificar aplicaciones críticas

• Vigilar de forma continua los archivos clave del sistema

• Incorporar soluciones de seguridad potenciadas con IA que analicen bibliotecas DLL en tiempo real

La clave está en integrar la IA dentro de un modelo de gobierno de seguridad, no en usarla como solución aislada.

Límites y consideraciones de gestión

Aunque poderosa, la IA en ciberseguridad no está exenta de desafíos. Estos sistemas dependen de:

• La calidad de los datos de entrenamiento

• Una correcta integración con procesos existentes

• Supervisión humana y criterios claros de actuación

Mal implementada, la IA puede generar falsos positivos o decisiones automatizadas sin contexto. Bien gobernada, se convierte en un sistema de alerta temprana para la dirección.

Conclusión: anticiparse es la nueva ventaja competitiva

La IA en ciberseguridad no es una solución autónoma ni un reemplazo del criterio humano. Es, sin embargo, un componente estratégico clave para organizaciones que entienden que el verdadero costo de un ciberataque no está solo en el daño, sino en el tiempo que tarda en detectarse.

En un entorno digital cada vez más hostil y silencioso, anticiparse deja de ser una ventaja tecnológica y se convierte en una decisión de liderazgo.