No. 02 · Conceptual

El imperativo de la ciberseguridad

Ante el crecimiento diario de las amenazas externas, la modernización asistida por la IA permitirá reforzar la defensa en materia de ciberseguridad.

Alberta gestiona uno de los programas de ciberseguridad más sólidos de Canadá y, durante los últimos 24 meses, ha mantenido su posición frente a una creciente oleada de ataques, gracias a controles de defensa en profundidad por capas y a una supervisión exhaustiva que intercepta las intrusiones antes de que lleguen a materializarse. Mantener esa posición es cada vez más difícil, por dos razones simultáneas. Las oleadas de ataques externos crecen tanto en volumen como en sofisticación, y el propio parque tecnológico envejece. Una gran parte del patrimonio tecnológico se construyó hace décadas sobre tecnologías que están quedando fuera del soporte de los proveedores. Este es el imperativo de la ciberseguridad, expresado con claridad: la modernización asistida por la IA ya no puede separarse de la seguridad.


## §01 Una amenaza creciente

En 2024-25, los controles de ciberseguridad de Alberta bloquearon un promedio de 189 millones de intentos de conexión a la red gubernamental cada día. El año anterior habían sido 126,3 millones, y el anterior 81,2 millones, de modo que el volumen diario se ha más que duplicado en dos años. El informe anual de 2024 del Ministerio de Tecnología e Innovación atribuye este aumento a actores estatales sofisticados y a grupos delictivos motivados por fines económicos. Esta es la presión constante en la que nuestros equipos trabajan día a día, y la cifra sigue creciendo.

Lo que más ha cambiado es la velocidad de los ciberdelincuentes. Hemos tenido que hacer frente a ataques orquestados por la IA en los que un exploit pasa de la prueba de concepto a ser un arma en cuestión de horas, a menudo días antes de que llegue el parche del proveedor. La IA permite a los actores maliciosos intensificar sus campañas contra nuestra infraestructura al tiempo que reduce las competencias, el tiempo y el costo necesarios para hacerlo.

Nuestros profesionales de ciberseguridad no se quedan de brazos cruzados. En Alberta estamos incorporando los mismos modelos fundacionales para responder en consecuencia: usamos la IA para detectar y corregir fallas que llevaban años sin documentar en código de uso extendido, el tipo de fallas que antes solo un atacante con un conocimiento profundo habría podido descubrir.

Cada día aparecen nuevas herramientas y modelos para contribuir a esa labor. El Project Glasswing de Anthropic es una alianza impulsada por un consorcio que utiliza el modelo Mythos para detectar y corregir fallas en sistemas críticos antes de que los atacantes puedan aprovecharlas. En los primeros meses tras su lanzamiento limitado, Mythos identificó más de 10 000 vulnerabilidades en conjuntos de software crítico, como sistemas operativos y navegadores. Estos errores de software siempre habían estado ahí, pero todos los métodos y equipos anteriores los habían pasado por alto. Con el modelo Mythos, Mozilla detectó y distribuyó correcciones para 271 errores de seguridad en Firefox en un solo mes, más de diez veces lo que sus métodos anteriores habían logrado identificar. Se trata de puertas que se están cerrando ante posibles exploits futuros antes de que puedan llegar a conocerse.

En Alberta estamos aplicando herramientas avanzadas de IA en nuestra propia defensa. Dos nuevos agentes de IA de ciberseguridad —uno Rojo y uno Azul— operan de forma permanente contra nuestro propio código como parte habitual del conjunto de herramientas, y constituyen un componente reciente y de rápido crecimiento. El documento Red, Blue, Green, and Yellow Agents los describe en detalle; basta decir aquí que los defensores también cuentan ahora con la máquina de su lado.


## §02 Una superficie de ataque extensa

La configuración del patrimonio tecnológico amplía el objetivo. Durante décadas, los distintos equipos de prestación de servicios ministeriales adoptaron una variedad de tecnologías cambiantes, y el resultado es un exceso de sistemas operativos, de lenguajes de programación y de dependencias, cada uno con su propio conjunto de vulnerabilidades potenciales. Cada entorno que gestionamos es otro perímetro que proteger. Para defender este amplio dominio, necesitábamos primero conocer su forma.

Desplegamos agentes de IA para analizar el historial de confirmaciones en GitHub, rastreamos contribuciones de código abierto originadas en países extranjeros y desactivamos los sistemas y dependencias vinculados a ellas. Nuestros agentes de IA también identificaron casos en los que el personal había incorporado credenciales por error en los repositorios de código. La IA los detectó en 2025 y establecimos controles que permitieron eliminar, rotar o invalidar cada uno de ellos, resolviendo el problema en Alberta. Sin medidas correctoras, esas credenciales habrían representado exposiciones graves para gobiernos y organizaciones de todo el mundo. La IA encontró los problemas y los equipos humanos los cerraron.

Estos hallazgos han llevado al Ministerio de Tecnología e Innovación a convertirse en una organización mucho más «con criterio» y orientada a estándares. Al establecer normas claras para los nuevos desarrollos, que se aplicarán mediante métodos de entrega basados en IA (véase el libro blanco The Well-Built Harness), estamos reduciendo esta superficie de ataque y migrando hacia plataformas y tecnologías de código abierto bien respaldadas.


## §03 El panorama de amenazas en evolución

A medida que vamos cerrando brechas, surgen nuevos desafíos. A lo largo de 2026, los atacantes han pasado de intentar vulnerar el perímetro directamente a contaminar el origen. Al comprometer repositorios de código abierto utilizados por cientos de millones de productos, los actores maliciosos pueden afectar a miles de organizaciones al mismo tiempo. Una campaña reciente inyectó código malicioso en más de cinco mil quinientos repositorios de código abierto, lo que permitió a los agresores obtener grandes cantidades de tokens de API, claves SSH y credenciales en la nube. Uno de esos ataques comprometió una versión de Axios —un popular paquete de JavaScript descargado más de 100 millones de veces a la semana— e introdujo troyanos de acceso remoto directamente en los equipos de los desarrolladores y en los flujos de integración continua. La IA está facilitando la labor de los actores maliciosos, por lo que nuestra defensa también debe evolucionar.


## §04 El costo de la exposición en ciberseguridad

La identificación de vulnerabilidades es mucho más sencilla gracias a la IA. Lo difícil es encontrar el margen para corregirlas. Cuando un cambio legislativo impone un plazo fijo, no hay flexibilidad en la entrega. Históricamente, el Ministerio de Tecnología e Innovación ha formado equipos ágiles de entrega a partir de recursos contratados individualmente, conocidos como «personal contingente», para poner en marcha nuevas soluciones. Estos equipos trabajan en paralelo con los que se encargan del mantenimiento y la implementación de mejoras menores. En informática, es difícil volver a una aplicación una vez que se ha lanzado. Los elementos se priorizan de forma reactiva y, tras la finalización de un proyecto, rara vez hay presupuesto para financiar la corrección de problemas, salvo en los casos más extremos, cuando el peligro es evidente e inmediato.

Costo aproximado de un solo incidente de ciberseguridad gubernamental 5 millones de dólares al mes. Y eso se acerca más a un escenario favorable. Una filtración de datos grave o un programa de secuestro puede alcanzar cifras muy superiores. Alberta mantiene una posición firme de no pagar rescates, pero el daño operativo y reputacional puede ser considerable y duradero.

Para anticiparse a las amenazas, Alberta invierte de forma proactiva en el mantenimiento de su patrimonio digital. En 2024-25, destinamos 47 millones de dólares al mantenimiento de aplicaciones mediante actualizaciones y parches de seguridad para reducir vulnerabilidades y avanzar en la reducción de la deuda técnica. Nuestro programa dedicado a la ciberseguridad creció hasta 14,5 millones de dólares frente a los 12,3 millones del año anterior. De las 115 aplicaciones clasificadas como críticas, el 97 % cuenta ahora con planes de recuperación ante desastres probados, frente al 91 % del año anterior. El gasto es real, va en aumento y es el precio de mantener una posición que no permanece estática. La competencia entre los profesionales de la ciberseguridad y los ciberdelincuentes no termina, y quedarse quieto equivale a quedarse atrás.

Las últimas novedades en este ámbito están disponibles en nuestra plataforma CyberAlberta, referente en el sector.

La IA reduce el costo de proteger el dominio. Ahora podemos analizar aplicaciones en busca de brechas de ciberseguridad y, con frecuencia, corregir vulnerabilidades por uno o dos dólares. Esto solo es posible gracias al uso de agentes de IA capaces de ejecutar pruebas con rigor, leer registros y aplicar soluciones. Pero primero necesitamos saber qué estamos corrigiendo.


## §05 Evaluación del patrimonio tecnológico

Defender un patrimonio tecnológico de esta magnitud exige, ante todo, poder verlo en su conjunto para obtener un conocimiento preciso y verificado de nuestras cargas de trabajo y procesos. Ninguna persona ni conjunto de documentación tenía una visión completa del panorama. Necesitábamos una forma de obtener evidencia directamente del código, en lugar de depender de la memoria o de prácticas no documentadas. Y eso fue exactamente lo que desarrollamos. El siguiente documento sobre Git Insights ofrece un análisis detallado de cómo apuntamos la IA a todo nuestro patrimonio en GitHub, qué encontró y cómo esa evidencia orienta ahora las prioridades de defensa.

Fuentes de este libro blanco: Project Glasswing, Anthropic (2026); Hardening Firefox, Mozilla (2026); Alerta de la CISA sobre la cadena de suministro (2026); Investigación de Zscaler sobre la cadena de suministro (2026); Unit 42 sobre ataques a la cadena de suministro de npm; Informe Anual 2024-2025 del Ministerio de Tecnología e Innovación.

Tags: cybersecurity, supply-chain, technical-debt, drivers, ai-agents

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