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Las API son unos protocolos que son parte fundamental en el funcionamiento de las aplicaciones y webs actuales. Son un conjunto de definiciones y protocolos que se utilizan para el desarrollo e integración del software de las aplicaciones. De esta manera, la comunicación entre dos aplicaciones de software es posible a través de un conjunto determinado de reglas.

Estos puntos de comunicación son extremadamente sensibles en una organización, y son un punto crítico en cuanto a seguridad se refiere. De hecho, son uno de los objetivos más comunes de los ciberdelincuentes, según las predicciones de Gartner.

Muchas empresas han implementado soluciones de administración de API que proporcionan mecanismos como autenticación y autorización, que son imprescindibles para controlar quién accede a las API y con qué frecuencia. Pero es hora ya de enfrentarse al auge de los ataques más sofisticados contra las API implementando soluciones de seguridad dinámicas basadas en inteligencia artificial.

Integrando la Inteligencia Artificial en la seguridad de las API

Para mejorar la seguridad tradicional de las API, necesitamos seguridad API basada en inteligencia artificial capaz de detectar y responder a ataques dinámicos dirigidos a las vulnerabilidades únicas de cada API. De esta manera, se podrán detectar amenazas de manera automatizada, haciendo la toma de decisiones mucho más ágil para desplegar las contramedidas.

Con todo, existen una serie de retos a la hora de plantear una nueva capa de seguridad basada en IA:

  • Sobrecarga adicional en la capa de datos. Al introducir una capa de seguridad IA adicional, el flujo de datos se incrementa.
  • Falsos positivos. Un alto volumen de falsos positivos requerirá una revisión adicional por parte de los profesionales de seguridad. Sin embargo, con algunos algoritmos avanzados de IA, se puede reducir la cantidad de falsos positivos.
  • Falta de confianza, algo inherente al uso de IA en determinados contextos. Para superar este reto, es necesario entender cómo se toman las decisiones a ese nivel, así que el uso de paneles y alertas pueden ayudar a los usuarios a visualizar los factores detrás de una decisión.
  • Vulnerabilidad de datos. La mayoría de las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático dependen de grandes volúmenes de datos, que a menudo son sensibles y personales. Como resultado, estas soluciones podrían volverse propensas a violaciones de datos y robo de identidad. Cumplir con el RGPD1 ayuda a mitigar este riesgo, pero no lo elimina por completo.
  • Limitaciones de datos etiquetados. Los sistemas de IA se entrenan a través del aprendizaje supervisado, que requiere datos etiquetados organizados para que los algoritmos puedan procesarlos. Estos datos etiquetados no son infinitos, tienen sus límites, y la creación de algoritmos cada vez más complejos potenciará este problema.
  • Datos defectuosos o con sesgo. La efectividad de un sistema de inteligencia artificial depende de los datos con los que se está entrenando, así que la presencia de datos incorrectos o sesgados, asociados a prejuicios étnicos, de género o raciales, puede afectar a las decisiones puntuales.

Las API juegan un papel crucial en las empresas de hoy, y por eso se han convertido en objetivos para hackers y demás usuarios malintencionados. Las soluciones y mecanismos tradicionales, basadas en políticas como la autenticación, la autorización, el análisis de la carga útil… son requisitos básicos en una estrategia de seguridad API. Sin embargo, añadiendo una capa de IA para inspeccionar e informar continuamente sobre toda la actividad sobre las API se conseguirá una protección más eficiente contra los ataques de seguridad más innovadores.

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