"La velocidad a la que el AI generativo está impulsando el desarrollo de software también está permitiendo que los ataques digitales motivados por ganancias o apoyados por gobiernos sigan mejorando. Esto significa que las equipos de seguridad en empresas tecnológicas tienen más código que nunca para revisar mientras enfrentan aún más presión de parte de malos actores. Por lo tanto, Amazon publicará detalles sobre un sistema interno llamado Autonomous Threat Analysis (ATA), que ha estado ayudando a sus equipos de seguridad a identificar debilidades en sus plataformas y desarrollar soluciones y detección de habilidades para cerrar agujeros antes de que los atacantes los encuentren. La clave detrás de ATA es que no se trata de un agente AI solo desarrollado para realizar pruebas de seguridad y análisis de amenazas. En lugar de eso, Amazon creó múltiples agentes AI especializados que compiten entre sí en dos equipos para investigar técnicas de ataque reales y formas en las que podrían ser utilizadas contra los sistemas de Amazon - y luego proponen controles de seguridad para revisión humana. 'El concepto inicial estaba diseñado para abordar una limitación crítica en la pruebas de seguridad - cobertura limitada y el desafío de mantener actualizadas las capacidades de detección en un paisaje de amenazas que cambia rápidamente', dice Steve Schmidt, el oficial de seguridad jefe de Amazon. 'La cobertura limitada significa que no puedes revisar todo el software o no puedes llegar a todas las aplicaciones porque simplemente no tienes suficientes humanos. Y luego es genial hacer un análisis de un conjunto de software, pero si no mantienes actualizadas las sistemas de detección con los cambios en el paisaje de amenazas, te estás perdiendo la mitad del panorama'. Mientras Amazon escalaba su uso de ATA, desarrolló entornos de prueba 'high-fidelity' que son reflejos profundamente realistas de los sistemas de producción de Amazon, para que ATA pueda both ingerir y producir telemetry real para análisis. Los equipos de seguridad de la empresa también diseñaron ATA para que cada técnica que emplea y capacidad de detección que produce sea verificada con pruebas automáticas y datos de sistema. Los agentes de 'red team' ejecutan comandos reales en entornos de prueba especiales que producen registros verificables. Los agentes de 'blue team', o defensores, utilizan telemetry real para confirmar si las protecciones que proponen son efectivas. La verificabilidad reduce falsos positivos, dice Schmidt, y actúa como "gestión de alucinaciones". Porque el sistema se construyó para exigir ciertos estándares de evidencia observable, Schmidt afirma que 'las alucinaciones son arquitectónicamente imposibles'. La realidad es que ATA ya ha sido extremadamente efectivo en analizar capacidades de ataque específicas y generar defensas. En un ejemplo, el sistema se enfocó en técnicas de "reverse shell" de Python utilizadas por hackers para manipular dispositivos objetivo para iniciar una conexión remota con el ordenador del atacante. En horas, ATA descubrió nuevas tácticas de reverse shell potenciales y propuso detectores para los sistemas de defensa de Amazon que resultaron 100% efectivos. ATA hace su trabajo de manera autónoma, pero utiliza la metodología 'human in the loop' que requiere una entrada real antes de implementar cambios en los sistemas de seguridad de Amazon. Y Schmidt concede que ATA no es un reemplazo para pruebas de seguridad avanzadas y sutiles realizadas por humanos. En su lugar, enfatiza que para la cantidad masiva de tareas rutinarias y triviales involucradas en el análisis diario de amenazas, ATA le da a los miembros del personal de seguridad más tiempo para trabajar en problemas complejos. El próximo paso es comenzar a utilizar ATA en respuesta incidente real-time para identificar y remediar ataques en sistemas masivos de Amazon. 'El AI hace el trabajo pesado detrás escena. Cuando nuestro equipo está liberado de analizar falsos positivos, pueden enfocarse en amenazas reales', dice Schmidt. 'Creo que la parte más positiva de esto es la recepción de nuestros ingenieros de seguridad, porque ven esto como una oportunidad donde su talento se desplega donde realmente importa'". Análisis: Es sorprendente cómo el avance en inteligencia artificial puede mejorar tanto la velocidad y eficiencia en el desarrollo de software como la capacidad para detectar y combatir ataques cibernéticos. Sin embargo, es importante recordar que no hay reemplazo total para la capacidad humana para analizar y resolver problemas complejos. Algo que me preocupa es cómo se utilizará esta tecnología en el futuro y qué medidas se tomarán para garantizar que sea utilizada de manera ética y responsable. ¿Cómo podemos estar seguros de que no se utilicen estos sistemas para perpetuar injusticias o violar la privacidad de los ciudadanos?
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