Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

¿Alguna vez se ha preguntado cómo saben los filtros de spam cómo bloquear esos molestos correos electrónicos que prometen millones o cómo los asistentes virtuales como Alexa y Siri entienden sus comandos de voz? La tecnología que impulsa estas maravillas modernas se llama Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), también conocido como NLP por sus siglas en inglés.

El PLN es la base de muchas innovaciones modernas que utilizamos a diario. En el sector de la ciberseguridad, el PLN ofrece potentes herramientas para identificar amenazas que acechan en el vasto mar de texto, correos electrónicos y código online, protegiendo los sistemas y los datos de ataques maliciosos. Desempeña un papel crucial en la detección y prevención de amenazas como la suplantación de identidad, la ingeniería social y los códigos maliciosos ocultos en texto legible por humanos.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que dota a los ordenadores de la capacidad de entender a los humanos utilizando el habla, la semántica y el vocabulario natural. El PLN permite a las máquinas interpretar y generar lenguaje humano tanto en forma escrita como hablada.

El PLN desempeña un papel crucial en la ciberseguridad al automatizar diversas tareas y mejorar las capacidades de detección de amenazas. Al comprender y procesar datos del lenguaje humano, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y comentarios de código, el PLN puede identificar amenazas potenciales como intentos de phishing, código malicioso y ataques de ingeniería social. También puede ayudar en el análisis de registros, la automatización de la respuesta a incidentes y el análisis de fuentes de inteligencia sobre amenazas, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para que los equipos de seguridad se mantengan a la vanguardia de las ciberamenazas en evolución.

Además, las técnicas de PLN, como el análisis de sentimiento, la clasificación de textos y el reconocimiento de entidades nombradas, pueden aplicarse a casos de uso de ciberseguridad como la detección de incitación al odio, noticias falsas y abusos online, que a menudo son precursores de ciberataques o parte de campañas más amplias. A medida que las ciberamenazas se vuelven más sofisticadas y basadas en el lenguaje, la capacidad del PLN para comprender y razonar con el lenguaje humano será cada vez más valiosa para los profesionales de la ciberseguridad.

Tokenización

Este es el proceso de descomponer el texto en unidades más pequeñas llamadas “tokens”, que pueden ser palabras, frases o incluso oraciones. La tokenización es un paso fundamental en el PLN y es crucial para transformar el texto no estructurado en un formato estructurado que los algoritmos de aprendizaje automático puedan analizar y procesar rápidamente.

Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

El reconocimiento de entidades nombradas (NER, del inglés “Named Entity Recognition”) implica identificar y clasificar entidades nombradas en el texto en categorías predefinidas, como nombres de personas, organizaciones, lugares, fechas y más. El NER ayuda a convertir texto no estructurado en datos estructurados, lo que facilita el análisis y la extracción de información valiosa.

Análisis de sentimiento

También conocido como “minería de opiniones”, el análisis de sentimiento detecta el tono emocional detrás de una serie de palabras. Identifica y clasifica las opiniones expresadas en el texto, en particular para determinar si la actitud del escritor hacia un tema en particular es positiva, negativa o neutra.

Modelado de temas

Como técnica de aprendizaje automático utilizada para descubrir temas abstractos dentro de una colección de documentos, el modelado de temas ayuda a identificar patrones y agrupar palabras y frases similares para identificar los temas principales o los temas discutidos en el texto.

Etiquetado de partes del discurso (etiquetado POS)

El etiquetado de partes del discurso es el proceso de etiquetar las palabras de una oración según su función, como sustantivos, verbos o adjetivos. El etiquetado de esta manera revela la estructura gramatical del texto, que es esencial para diversas tareas de PLN como el análisis y la extracción de información.

Lematización y stemming

La lematización y el “stemming” de palabras convierten las palabras a su forma raíz básica. El stemming elimina prefijos o sufijos, mientras que la lematización utiliza el vocabulario y el análisis morfológico para devolver la forma base de una palabra, garantizando que siga teniendo sentido.

Traducción automática

La traducción automática es la conversión automática de texto de un idioma a otro. Este componente del PLN utiliza algoritmos y modelos sofisticados para comprender el contexto y la semántica del idioma de origen y generar traducciones precisas en el idioma de destino.

Estos componentes básicos permiten colectivamente a las máquinas procesar, comprender y generar lenguaje humano, lo que convierte al PLN en una poderosa herramienta en diversas aplicaciones de ciberseguridad, como la detección de amenazas, el análisis de sentimiento y la extracción de información.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) implica varios pasos y técnicas fundamentales para permitir a las máquinas comprender y generar lenguaje humano. Utilizando varios de los componentes básicos mencionados anteriormente, a continuación, se muestra un desglose orientado a procesos de cómo funciona el PLN:

1. Tokenización: El primer paso es dividir el texto sin procesar en unidades más pequeñas llamadas tokens, que pueden ser palabras, frases, símbolos o incluso caracteres individuales. Este proceso separa el texto en elementos significativos que pueden procesarse posteriormente.
2. Análisis léxico: Tras la tokenización, se realiza un análisis léxico para determinar la parte del discurso de cada token, como sustantivo, verbo, adjetivo, etc. Se trata del etiquetado de la parte del discurso (POS, del inglés “part-of-speech”) que ayuda a comprender la estructura gramatical del texto.
3. Análisis morfológico: El análisis morfológico examina la estructura de las palabras y las relaciona con sus formas raíz. El stemming y la lematización se utilizan para reducir las palabras a su forma base o raíz para ayudar a analizar su significado y sus relaciones.
4. Análisis sintáctico: Consiste en analizar el texto para comprender la estructura gramatical, cómo se ordenan las palabras en las oraciones y cómo se relacionan entre sí según las reglas gramaticales. Este paso ayuda a resolver ambigüedades y a determinar el significado correcto de una oración.
5. Análisis semántico: Aquí, el PLN se centra en examinar el significado y la interpretación del texto. Va más allá de la mera comprensión de la sintaxis e intenta comprender el significado real, el contexto y la intención que hay detrás de las palabras y las frases.
6. Reconocimiento de entidades nombradas (NER): El NER identifica y clasifica las entidades nombradas en el texto, como los nombres de personas o lugares específicos. Esto ayuda a extraer datos valiosos y conocimientos de datos no estructurados.
7. Análisis de sentimiento: El PLN puede determinar el tono emocional o el sentimiento del contenido, lo que ayuda a comprender opiniones, actitudes y emociones.
8. Aprendizaje automático y aprendizaje profundo: Los sistemas modernos de PLN se basan en gran medida en técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para aprender automáticamente patrones y relaciones a partir de grandes conjuntos de datos de texto. Las redes neuronales y otros algoritmos avanzados se entrenan con grandes cantidades de datos para mejorar la precisión y el rendimiento.

Las técnicas y algoritmos específicos utilizados en el PLN varían según la tarea, como la clasificación de texto, la traducción automática, la respuesta a preguntas o la extracción de información.

El procesamiento del lenguaje natural comprende una serie de tareas que permiten a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. A continuación, se presentan varias tareas clave de PLN que vemos en las aplicaciones del mundo real de hoy en día:

• La extracción de relaciones implica identificar y clasificar las relaciones semánticas entre las entidades mencionadas en el texto. Esto puede incluir relaciones como el empleo (persona que trabaja para la empresa), la ubicación (empresa con sede en la ciudad) o las relaciones familiares (persona que es cónyuge/hijo de otra persona).
• El reconocimiento de voz implica convertir el audio hablado en texto escrito. El reconocimiento de voz permite a los asistentes virtuales como Alexa o Siri entender comandos de voz como “Pon un temporizador durante 10 minutos” o “¿Cuál es la previsión meteorológica para hoy?”.
• El etiquetado de partes del discurso identifica la función gramatical de cada palabra en una oración, como sustantivo, verbo, adjetivo, etc. Por ejemplo, en “El zorro marrón rápido salta”, el PLN etiquetaría “El” como artículo, “rápido” y “marrón” como adjetivos, “zorro” como sustantivo y “salta” como verbo.
• La resolución de correferencia determina palabras o frases que se refieren a la misma entidad subyacente. Esto ayuda a resolver ambigüedades y es importante para tareas como sistemas de diálogo, traducción automática y resumen de textos.
• El etiquetado de roles semánticos identifica los roles semánticos que desempeñan las frases en una oración, como quién le hizo qué a quién, cuándo, dónde y por qué. Este nivel más profundo de comprensión es valioso para la extracción de información y los sistemas de preguntas y respuestas.
• La desambiguación de sentido de las palabras determina el significado correcto de una palabra en función del contexto cuando tiene múltiples significados. Por ejemplo, entendería que “banco” significa “una institución financiera” en “Necesito ir al banco”, mientras que significaría “una acumulación de arena” en “Cuidado con el banco de arena”.
• El análisis del discurso examina la estructura de un texto más allá de las oraciones individuales, observando propiedades como la coherencia, la cohesión y cómo se relacionan entre sí las diferentes partes. Esto ayuda en la síntesis, los sistemas de diálogo y otras aplicaciones de PLN.
• La generación de lenguaje natural produce texto legible por humanos a partir de datos estructurados. Esto permite a los asistentes de IA generar respuestas naturales como “Su reunión con John es a las 3:00 p. m. en la sala 102”.

Al realizar estas tareas clave, el PLN permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera útil en muchas aplicaciones.

El PLN tiene numerosas aplicaciones, especialmente en el ámbito de la ciberseguridad. Estos son algunos de los casos de uso más comunes del PLN:

Detección de spam

Implica identificar y filtrar correos electrónicos, comentarios no solicitados y mensajes potencialmente maliciosos. Las técnicas de PLN, como la clasificación de texto, el análisis de sentimiento y la detección de anomalías, se utilizan para analizar el contenido y el contexto de los mensajes y determinar si son spam. Por ejemplo, los proveedores de servicios de correo electrónico y las soluciones de seguridad utilizan filtros de spam basados en PLN para proteger a los usuarios de intentos de phishing, distribución de malware y otras amenazas relacionadas con el spam.

Detección de phishing

Los ataques de phishing a menudo se basan en correos electrónicos o sitios web engañosos que imitan a fuentes legítimas. El PLN puede analizar el lenguaje, el tono y el contexto de estas comunicaciones para identificar posibles intentos de phishing. Técnicas como el reconocimiento de entidades nombradas y el análisis de URL son particularmente útiles. Las instituciones financieras y las empresas de seguridad utilizan el PLN para escanear correos electrónicos y sitios web en busca de signos de phishing, protegiendo a los clientes del fraude y las violaciones de datos.

Traducción automática

El PLN permite la conversión automática de texto de un idioma a otro. En ciberseguridad, esto es valioso para analizar informes de inteligencia de amenazas, muestras de malware y otros contenidos relacionados con la seguridad en varios idiomas. Por ejemplo, los analistas de seguridad pueden utilizar la traducción automática para comprender y responder a las ciberamenazas procedentes de diferentes regiones o idiomas.

Agentes virtuales y chatbots

La PLN impulsa a los agentes virtuales y los chatbots que pueden entender y responder a consultas en lenguaje natural. En ciberseguridad, estos pueden utilizarse para la respuesta a incidentes, el análisis de amenazas y la educación de los usuarios. Por ejemplo, un chatbot de ciberseguridad podría ayudar a los usuarios a detectar amenazas, informar de problemas u ofrecer consejos sobre las mejores prácticas de seguridad.

Análisis de sentimiento en redes sociales

El análisis de sentimiento implica determinar el tono emocional o sentimiento detrás de los datos de texto, como las publicaciones en redes sociales. Esto puede ayudar a identificar amenazas potenciales, monitorear el sentimiento público y detectar campañas coordinadas de desinformación. Los equipos de seguridad pueden usar el análisis de sentimiento para monitorear las redes sociales en busca de signos de ciberataques, filtraciones de datos u otros eventos relacionados con la seguridad.

Resumen de textos

Estas técnicas de PLN pueden generar automáticamente resúmenes concisos de documentos o informes extensos. Esto resulta útil para comprender rápidamente y priorizar grandes volúmenes de datos relacionados con la seguridad, como informes de inteligencia sobre amenazas o registros de incidentes. Por ejemplo, los analistas de seguridad pueden utilizar el resumen de textos para captar rápidamente los puntos clave y la información procesable de largos informes de ciberseguridad o análisis de incidentes.

Estos son solo algunos de los ejemplos más destacados de cómo el PLN puede mejorar las operaciones de ciberseguridad. A medida que avancen las técnicas de PLN, sus aplicaciones serán cada vez más valiosas y generalizadas en ciberseguridad.

El procesamiento del lenguaje natural se ha convertido en una herramienta poderosa en el ámbito de la ciberseguridad, que permite a las máquinas comprender y analizar grandes cantidades de datos textuales, mejorando así la postura de seguridad general. El PLN puede utilizarse para reforzar muchos modelos diferentes de ciberseguridad, entre ellos:

Inteligencia y monitorización de amenazas

El PLN desempeña un papel crucial en la recopilación y monitorización de inteligencia de amenazas. Al analizar datos de diversas fuentes, como redes sociales, foros, artículos de noticias y comunicaciones en la web oscura, el PLN puede identificar patrones, extraer información relevante y descubrir amenazas potenciales. Técnicas como el reconocimiento de entidades nombradas, el análisis de sentimiento y el modelado de temas ayudan a filtrar y priorizar la inteligencia de amenazas, lo que permite a los equipos de seguridad adelantarse a las ciberamenazas emergentes.

Detección de ingeniería social

Los ataques de ingeniería social y phishing a menudo se basan en un lenguaje engañoso para manipular a las víctimas. El PLN puede analizar el lenguaje utilizado en correos electrónicos, sitios web y otras comunicaciones para identificar patrones sospechosos, solicitudes inusuales o estilos de escritura imitados. Al aprovechar técnicas como la clasificación de texto, el análisis de sentimiento y la detección de anomalías, el PLN puede fortalecer las defensas de una organización contra este tipo de ataques.

Análisis de malware y amenazas

El PLN se puede aplicar para analizar muestras de malware, repositorios de código e informes de amenazas para identificar posibles vulnerabilidades, código malicioso o indicadores de compromiso (IOC). Técnicas como la inferencia de lenguaje natural, el análisis semántico y la generación de código pueden ayudar a comprender la intención y el comportamiento del malware, lo que permite un análisis de amenazas y estrategias de mitigación más eficaces.

Análisis de registros e incidentes

Los registros de seguridad y los informes de incidentes suelen contener información valiosa oculta en datos de texto no estructurados. El PLN puede analizar registros e informes, extraer detalles importantes y detectar patrones inusuales que podrían indicar problemas de seguridad. Técnicas como el resumen de texto, la extracción de entidades y la extracción de relaciones pueden acelerar el proceso de análisis forense y permitir una respuesta más rápida a los incidentes.

Análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)

El PLN puede mejorar el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) mediante el análisis de datos textuales como correos electrónicos, registros de chat y repositorios de documentos. Al comprender el contexto y el sentimiento detrás de las comunicaciones, el PLN puede ayudar a identificar comportamientos anómalos, amenazas internas o posibles intentos de exfiltración de datos, lo que permite tomar medidas de seguridad proactivas.

Operaciones de seguridad automatizadas

El PLN puede automatizar diversas tareas de operaciones de seguridad, como la clasificación de incidentes, la priorización de alertas y la automatización de respuestas. Al comprender las consultas en lenguaje natural y generar informes o recomendaciones legibles por humanos, el PLN puede agilizar los flujos de trabajo de seguridad, reducir el esfuerzo manual y mejorar la eficiencia general.

Aprendizaje y adaptación continuos

Una de las principales ventajas del PLN para la ciberseguridad es su capacidad para aprender y adaptarse constantemente a las nuevas amenazas y métodos utilizados por los atacantes. Al aprovechar modelos de lenguaje preentrenados y técnicas de aprendizaje por transferencia, los sistemas de PLN pueden mantenerse en sintonía con los cambios en el panorama de amenazas, lo que garantiza que las organizaciones mantengan la resiliencia frente a los nuevos desafíos de ciberseguridad.

A medida que el campo del PLN siga avanzando, sus aplicaciones en ciberseguridad serán cada vez más sofisticadas, lo que permitirá una detección de amenazas más proactiva, una mejor respuesta a incidentes y una postura de seguridad general más sólida para las organizaciones.

Proofpoint está a la vanguardia en el uso de técnicas avanzadas de PLN para mejorar sus soluciones de ciberseguridad y proteger a los clientes de las amenazas emergentes. Su plataforma insignia, Aegis, incorpora múltiples prestaciones de PLN impulsadas por modelos de aprendizaje automático:

• Detección de amenazas previa a la entrega mediante grandes modelos de lenguaje como BERT para analizar correos electrónicos en busca de posibles ataques de phishing, BEC e ingeniería social antes de que lleguen a las bandejas de entrada.
• Modelos de PLN personalizados optimizados para el análisis de malware, como la herramienta CampDisco de Proofpoint con tokenizadores adaptados para la agrupación precisa de campañas de malware y análisis forense.
• Interfaces de IA generativa como Proofpoint Security Assistant que permiten a los analistas consultar datos de amenazas en lenguaje natural y recibir información procesable.
• Modelos de detección de anomalías de comportamiento que identifican actividades anómalas de los usuarios, como correos electrónicos mal dirigidos, para evitar incidentes de fuga de datos.

Como pioneros en aplicaciones de grandes modelos de lenguaje, desarrollo de modelos de procesamiento de malware personalizados, implementación de IA generativa para el análisis de amenazas y el uso del PLN para la supervisión del comportamiento, Proofpoint sigue estando a la vanguardia de las ciberamenazas emergentes gracias a sus avanzadas funcionalidades de aprendizaje automático y su plataforma Aegis de PLN. Para obtener más información, póngase en contacto con Proofpoint.