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A medida que la gente intenta encontrar m\u00e1s usos para la IA generativa que tengan menos que ver con hacer una foto falsa y m\u00e1s bien sean realmente \u00fatiles, Google planea dirigir la IA a la ciberseguridad y hacer que los informes de amenazas sean m\u00e1s f\u00e1ciles de leer.<\/p>\n<\/div>\n
En una publicaci\u00f3n de blog<\/a>Google escribe que su nuevo producto de ciberseguridad, Google Threat Intelligence, combinar\u00e1 el trabajo de su unidad de ciberseguridad Mandiant y la inteligencia de amenazas VirusTotal con el modelo Gemini AI. <\/p>\n<\/div>\n El nuevo producto utiliza el modelo de lenguaje grande Gemini 1.5 Pro, que seg\u00fan Google reduce el tiempo necesario para aplicar ingenier\u00eda inversa a los ataques de malware. La compa\u00f1\u00eda afirma que Gemini 1.5 Pro, lanzado en febrero, tard\u00f3 s\u00f3lo 34 segundos en analizar el c\u00f3digo de el virus WannaCry<\/a> (el ataque de ransomware de 2017 que paraliz\u00f3 a hospitales, empresas y otras organizaciones en todo el mundo) e identificar un interruptor de apagado. Eso es impresionante, pero no sorprendente, dada la habilidad de los LLM para leer y escribir c\u00f3digo.<\/p>\n<\/div>\n Pero otro posible uso de Gemini en el espacio de amenazas es resumir los informes de amenazas en lenguaje natural dentro de Threat Intelligence para que las empresas puedan evaluar c\u00f3mo los ataques potenciales pueden afectarlas o, en otras palabras, para que las empresas no reaccionen de forma exagerada o insuficiente ante las amenazas. <\/p>\n<\/div>\n Google dice que Threat Intelligence tambi\u00e9n tiene una vasta red de informaci\u00f3n para monitorear amenazas potenciales antes de que ocurra un ataque. Permite a los usuarios ver una imagen m\u00e1s amplia del panorama de la ciberseguridad y priorizar en qu\u00e9 centrarse. Mandiant proporciona expertos humanos que monitorean grupos potencialmente maliciosos y consultores que trabajan con empresas para bloquear ataques. La comunidad de VirusTotal tambi\u00e9n publica peri\u00f3dicamente indicadores de amenazas. <\/p>\n<\/div>\n La compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n planea utilizar los expertos de Mandiant para evaluar las vulnerabilidades de seguridad en torno a los proyectos de IA. A trav\u00e9s de Marco seguro de IA de Google<\/a>, Mandiant probar\u00e1 las defensas de los modelos de IA y ayudar\u00e1 en los esfuerzos de formaci\u00f3n de equipos rojos. Si bien los modelos de IA pueden ayudar a resumir las amenazas y aplicar ingenier\u00eda inversa a los ataques de malware, los propios modelos a veces pueden convertirse en presa de actores maliciosos. Estas amenazas a veces incluyen \u201cintoxicaci\u00f3n de datos\u201d<\/a> lo que agrega c\u00f3digo incorrecto a los datos que los modelos de IA raspan para que los modelos no puedan responder a indicaciones espec\u00edficas. <\/p>\n<\/div>\n Google, por supuesto, no es la \u00fanica empresa que combina la IA con la ciberseguridad. Microsoft lanz\u00f3 Copilot para la seguridad<\/a> , impulsado por GPT-4 y el modelo de inteligencia artificial espec\u00edfico de ciberseguridad de Microsoft, y permite a los profesionales de la ciberseguridad hacer preguntas sobre las amenazas. Queda por ver si alguno de ellos es realmente un buen caso de uso para la IA generativa, pero es bueno ver que se usa para algo m\u00e1s. fotos de un papa arrogante<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n