Durante tres años, las comunicaciones entre la Tierra y las naves espaciales de la NASA sufrieron una vulnerabilidad crítica que pudo haber permitido a atacantes apoderarse de misiones espaciales como los rovers en Marte. La brecha en la seguridad, que pasó desapercibida para los equipos humanos, fue finalmente detectada y corregida en cuatro días por un algoritmo de inteligencia artificial.
La falla se encontraba en el sistema de autenticación de la agencia espacial estadounidense. Bastaba con obtener credenciales de operadores, a través de técnicas como phishing, para inyectar comandos con privilegios completos y acceder al sistema. Esto hubiera posibilitado interceptar datos confidenciales o incluso secuestrar naves espaciales, con consecuencias potencialmente devastadoras para miles de millones de dólares en infraestructura y el desarrollo de las misiones.
Según detallan, la única "ventaja" de esta vulnerabilidad era que requería ejecución local, lo que reducía el riesgo de ataques remotos. Sin embargo, la amenaza seguía siendo real y pudo haber sido explotada por actores maliciosos durante todo ese tiempo.
El hallazgo de esta falla crítica, que pasó desapercibida a los ojos humanos durante años, resalta la importancia de la integración de sistemas de inteligencia artificial en colaboración con equipos de seguridad. En este caso, fue un algoritmo de ciberseguridad de la startup AISLE el que logró detectar y corregir el problema en cuestión de días, demostrando la capacidad de la IA para complementar los esfuerzos de los profesionales.
Si bien la automatización también puede presentar riesgos, como quedó demostrado con la caída de medio internet por culpa de los servidores de Amazon, este incidente subraya cómo la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa para detectar vulnerabilidades que pasan desapercibidas para los humanos. La NASA, y otras agencias espaciales, deberán seguir explorando formas de integrar estos sistemas de manera efectiva para fortalecer la seguridad de sus operaciones críticas.
