Cómo la hiperautomatización impulsada por IA está transformando la ciberseguridad
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Automatizando los tres pilares de la ciberseguridad
La enorme cantidad de datos que se generan en la red de una empresa es demasiada para un simple seguimiento manual. En lo que respecta a la recopilación de datos, el análisis y la remediación de amenazas, definamos los niveles de madurez de la automatización de cada campo y cómo Stellar Cyber está presionando para alcanzar la madurez máxima dentro de la hiperautomatización impulsada por IA.
Automatización de recopilación de datos
Recopilación de registros
Los registros, el elemento básico del monitoreo de la ciberseguridad, son registros de eventos creados por aplicaciones, dispositivos de red y servidores.
En el nivel más básico de madurez, los registros se incluyen en el proceso del analista de ciberseguridad a través de la replicación de registros, donde un analista configura manualmente un script local en un servidor o dispositivo que replica periódicamente todos los registros y los deposita en un repositorio central. Se utiliza principalmente para lotes de registros, cada registro suele tener un formato que sea legible para humanos y, a menudo, solo se lee cuando los analistas intentan resolver un problema manualmente o exploran cómo comenzó un incidente de seguridad.
En el nivel medio de madurez de la automatización, este proceso comienza a incorporar visibilidad en tiempo real al extraer automáticamente los registros a un sistema de administración central, generalmente a través de una API o una configuración de aplicación más profunda. El formato individual de los registros también se vuelve más centrado en la máquina, con un mayor énfasis en los diseños estructurados que las herramientas de administración de registros pueden ingerir fácilmente. Los analistas aún necesitan ayudar manualmente a estas herramientas a seleccionar qué dispositivos incluir y, a menudo, necesitan volver a tomar muestras y ajustar sus prácticas de administración de registros con el tiempo.
Por último, la ingestión de registros en su forma más automatizada va más allá de un sistema de recopilación puro para incorporar el descubrimiento automático de dispositivos. Ya sea a través de API, fuentes de registros o sensores nativos, se puede descubrir y rastrear cada dispositivo empresarial, independientemente de su actividad en la red.
Monitoreo de seguridad de red
El monitoreo de seguridad de red da un paso atrás respecto de las acciones individuales dentro de la aplicación y, en cambio, analiza el tráfico que fluye a través de una red empresarial para evaluar acciones maliciosas.
Los métodos de monitoreo de seguridad de red que no utilizan inteligencia artificial han funcionado bien en el pasado, pero los cibercriminales han adaptado rápidamente sus métodos a estos métodos. Las herramientas de seguridad más antiguas simplemente comparan la información de los paquetes de red con una lista predefinida de estrategias conocidas, y los firewalls antiguos tienen dificultades para lidiar con el tráfico cifrado de extremo a extremo actual.
Las herramientas de seguridad de red automatizadas pueden recopilar información de sectores mucho más amplios de redes, tanto en nubes públicas y privadas como en hardware local. Sensores de red de Stellar Cyber Profundiza y recopila metadatos en todos los conmutadores físicos y virtuales. Sus sensores decodifican las cargas útiles mediante inspección profunda de paquetes y pueden funcionar en servidores con Windows 98 y versiones posteriores, junto con Ubuntu, Debian y Red Hat.
Recopilar todos estos datos puede ser fundamental para una ciberseguridad sólida, pero aún es necesario convertirlos en conocimiento y, fundamentalmente, en acciones.
Automatización del análisis de datos
Existe un grado de análisis de datos que siempre requerirá la experiencia y el conocimiento de un ser humano real. Sin embargo, los avances en el análisis automatizado ahora permiten a los analistas tomar decisiones urgentes con mayor claridad que nunca.
El análisis de eventos en una etapa temprana de la automatización a menudo depende de que un analista tenga que unir los puntos por sí mismo, ya sea una versión de software que necesita un parche o una falla que se ha pasado por alto. En el peor de los casos, el atacante es consciente de la falla y la explota activamente antes de que un analista se dé cuenta. Si bien sigue siendo manual, la recopilación de todos los diferentes formatos de datos en un panel central es la base de la ahora omnipresente herramienta de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM).
Hace aproximadamente una década, una de las capacidades de las que se jactaban los profesionales de seguridad con más experiencia (la capacidad de reconocer un ataque que habían presenciado antes) de repente podía ser utilizada por equipos más nuevos gracias a la detección basada en firmas. De este modo, las organizaciones comenzaron a beneficiarse de un nivel medio de análisis automatizado. Si una firma de archivo o una dirección IP coincidían con un ataque etiquetado previamente, un analista podía recibir una alerta de inmediato (normalmente a través de su herramienta SIEM).
Sin embargo, esta forma básica de análisis de eventos todavía no ofrecía respuestas a los ataques de día cero o nuevos. Además, los analistas se enfrentaban a un desafío aún mayor: los eventos de seguridad se generaban mucho más rápido de lo que se podía procesar.
Probablemente ya esté familiarizado con el análisis automatizado
Si bien el análisis de comportamiento basado en anomalías puede predecir y, por lo tanto, prevenir ataques, puede ser propenso a falsos positivos y saturar los flujos de trabajo de respuesta a incidentes, que es donde la capa final de automatización de seguridad está haciendo el mayor cambio hoy.
Automatización de respuesta a incidentes
Los dos últimos pasos (recopilación y análisis de datos) conducen a una misma cosa: la respuesta a incidentes.
La respuesta a incidentes que se basa en un nivel básico de automatización requiere que el analista deshabilite manualmente el acceso a la red cuando se ponen en cuarentena los dispositivos infectados con malware, instale de forma remota nuevos parches de software y restablezca las contraseñas y los nombres de usuario de los usuarios cuyas cuentas hayan sido vulneradas. Es posible que notes que estas acciones son principalmente de naturaleza reactiva, lo que se debe al lento ritmo de la intervención manual.
Al avanzar hacia un nivel intermedio de automatización de la respuesta a incidentes, esta herramienta toma como base el análisis de comportamiento y actúa en consecuencia, a menudo negando automáticamente a los usuarios sospechosos el acceso a recursos críticos o alertando al analista correcto según su área de especialización. Los manuales de estrategias permiten que los equipos de seguridad mantengan un control total sobre las respuestas automáticas, lo que permite que una herramienta impulsada por IA se destaque en la realización de las tareas repetibles y mundanas de la ciberseguridad diaria.
Sin embargo, este nivel de automatización de incidentes es sumamente susceptible a un problema: los falsos positivos, que pueden imponer restricciones erróneas a un usuario o dispositivo, lo que afecta gravemente la productividad. Las empresas con procesos de respuesta a incidentes maduros ya están desarrollando procesos de respuesta a incidentes de alta precisión: mediante la hiperautomatización.
Cómo la hiperautomatización de Stellar Cyber está transformando la respuesta a incidentes
En la introducción, explicamos que la hiperautomatización es el proceso de apilar capas de automatización para producir el mejor resultado comercial posible. En las pilas de seguridad maduras, la hiperautomatización combina el análisis profundo basado en patrones de algoritmos de aprendizaje automático con el proceso de contextualización de incidentes.
Graph ML de Stellar Cyber puede mapear las correlaciones entre alertas de anomalías individuales y transformarlas en casos: convirtiendo miles de alertas en los pocos cientos de eventos reales de los que pueden ser parte. Luego, cada caso se enriquece y prioriza automáticamente, de acuerdo con las cualidades únicas de sus alertas individuales. Finalmente, a los analistas se les presenta un único punto de referencia: un panel que recopila la totalidad de los comportamientos, fallas y dispositivos de su organización en casos simplificados.
Si su organización aún no ha alcanzado la madurez máxima en automatización, no se preocupe: es normal que la madurez de la automatización avance esporádicamente, ya que las herramientas se actualizan cada pocos años. Si tiene curiosidad por saber cómo Stellar Cyber ofrece la plataforma Abrir XDR más rentable del mercado, Solicite una demostración hoy mismo.
