Detección de amenazas impulsada por IA: la detección de amenazas del futuro exige IA
La detección y respuesta a amenazas es, en pocas palabras, la ciberseguridad empresarial: es el término que abarca todos los procesos y tecnologías que intervienen en la identificación de posibles amenazas a la seguridad. La amplia gama de ataques y técnicas que es necesario detectar incluye malware, acceso no autorizado, violaciones de datos o cualquier otra actividad que pueda comprometer la integridad, la confidencialidad o la disponibilidad de los sistemas de información de una organización.
No sólo es el La responsabilidad del Centro de Operaciones de Seguridad de mantener todo lo anterior bajo controlEl objetivo es detectar estas amenazas lo antes posible para minimizar los daños. Se trata de una tarea difícil, especialmente cuando se depende de equipos puramente humanos. En este artículo, analizaremos la detección y respuesta a amenazas en sus componentes y veremos dónde la detección de amenazas impulsada por IA está preparada para generar los mayores cambios.
Cómo la IA y el aprendizaje automático mejoran la ciberseguridad empresarial
Conectando todos los puntos en un panorama de amenazas complejo
¡Experimente la seguridad impulsada por IA en acción!
Descubra la IA de vanguardia de Stellar Cyber para una detección y respuesta instantáneas a amenazas. ¡Programe su demostración hoy!
El estándar de oro: Marco de ciberseguridad (CSF) 2.0 del NIST
El NIST CSF 2.0 divide la detección y la respuesta en cinco competencias básicas. En conjunto, estos dictan la probabilidad de que un equipo prevenga, identifique y responda a un ataque de manera cohesiva y procesable.
Identifica
La primera de las cinco competencias básicas, la identificación, se sitúa en la parte superior del "círculo" del NIST por una buena razón. Este primer paso exige una comprensión profunda de todos los activos y proveedores dispersos por toda la empresa. En muchas organizaciones, esto exige una auditoría estructurada y exhaustiva. Si bien sería ideal ver todos los activos de la organización en un solo lugar, la realidad de una evaluación manual de activos es mucho más fragmentada. Los equipos definirán y auditarán una unidad de negocio o un proyecto específico a la vez, creando un inventario a medida que avanzan.
A partir de ahí, deben unir los activos individuales con los riesgos que enfrentan. Una herramienta de escaneo de vulnerabilidades ayuda a acelerar este proceso, pero vale la pena tener en cuenta la gran cantidad de esfuerzo que implica el proyecto inicial de identificación de activos. Y con equipos individuales realizando las evaluaciones, el escáner de vulnerabilidades con demasiada frecuencia analiza 'instantáneas' de secciones acordonadas dentro de su empresa.
Proteger
La función de identidad establece las bases para la protección, que luego debe evitar activamente que los actores maliciosos aprovechen cualquier brecha dentro o alrededor de ellos. Muchas herramientas clásicas de ciberseguridad encajan en esta función, ya sea la gestión de identidades y los controles de acceso que evitan la apropiación de cuentas o un firewall que bloquea la actividad extraña en la red.
La forma clásica de protección (es decir, instalar un parche para una aplicación con código plagado de vulnerabilidades) es cada vez más riesgosa. El lapso de tiempo entre la publicación de CVE de alto riesgo y su explotación en la vida real suele ser demasiado breve: el 25 % de los CVE de alto riesgo se explotan el mismo día de su publicación.
Detectar
Si un atacante ya ha traspasado las defensas, un TTP común es merodear dentro de los límites del entorno de la víctima durante el tiempo suficiente para establecer el siguiente mejor movimiento. En los casos de detección de amenazas internas, este es el nivel básico de un ataque.
Las herramientas de detección más utilizadas siguen basándose en firmas. Estas funcionan analizando los paquetes de datos entrantes para revelar cualquier señal de código sospechoso. Las secciones analizadas se comparan luego con una base de datos actualizada de patrones de ataques anteriores.
Responder
Cuando se identifica un archivo malicioso o una red infectada, es el momento de responder; este proceso define qué tan bien se contiene un posible incidente de ciberseguridad. Hay mucha presión en esta etapa, ya que una respuesta fallida puede dañar aún más la reputación del cliente. Por ejemplo, si bien cerrar todo el acceso a la red detendría muy rápidamente la propagación de cualquier malware, también pondría a la organización en un estado catatónico.
En cambio, una respuesta exige una comunicación clara y la eliminación quirúrgica de los dispositivos y cuentas de usuario comprometidos.
En ataques complejos, a menudo es necesario borrar los dispositivos afectados y reinstalar el sistema operativo.
Recuperar
La capacidad final de una estrategia madura de ciberseguridad es reconocer las fallas que se produjeron en una infracción o evento anterior y volver más fuertes. Los datos sobre los tiempos de respuesta respaldan profundamente a las organizaciones con políticas de seguridad definidas, auditorías periódicas y CISO dedicados: las organizaciones que comienzan con este pie de frente a menudo pueden recuperar los precios de las acciones en 7 días.
Cómo GenAI fortalece cada eslabón de la cadena
Cada organización se enfrenta a sus propios desafíos a la hora de optimizar sus procesos de detección de amenazas. Sin embargo, hasta ahora, la detección de amenazas mediante IA ha demostrado continuamente su valor a la hora de resolver algunos de los problemas más importantes, en particular en equipos reducidos.
Descubrimiento automático de activos
Análisis en tiempo real
El uso defensivo de la IA ya es tan variado como las amenazas que pretende contrarrestar. Algunos de los avances más interesantes incluyen la Uso de ChatGPT para analizar sitios web en busca de señales de phishing y la capacidad de los LLM para identificar secuencias de llamadas API maliciosas, gracias a grupos de palabras sospechosas. La detección de amenazas impulsada por IA puede profundizar en el código fuente y los datos ejecutables, lo que le otorga una visión mucho más granular que la que podría obtener una revisión manual.
Analisis de comportamiento
El verdadero poder de la IA está en su capacidad de recopilar datos en sectores increíblemente amplios de actividad. Cuando se entrena en conjuntos de datos muy diversos de organizaciones reales, se convierte en una herramienta vital para establecer una base de comportamiento normal de redes y dispositivos. Estos patrones de actividad pueden luego alimentar la detección permanente de anomalías. Con esto, cualquier comportamiento que sea anormal puede marcarse como motivo de preocupación. Para reducir la cantidad de falsas alarmas, el mismo motor de análisis también puede recopilar más datos contextuales sobre un evento para establecer su legitimidad.
Finalmente, todo esto se puede enviar a un humano para una validación genuina; esta retroalimentación es crucial para cerrar el ciclo de retroalimentación de una IA y garantizar su mejora continua.
Lleve la IA a su arsenal con Stellar Cyber
Detección y respuesta extendidas de Stellar Cyber (XDR) simplifica el proceso de detección de amenazas de cinco etapas en un todo continuo y accesible. En lugar de instantáneas frenéticas de herramientas dispares, nuestro XDR Proporciona análisis entre redes para encontrar riesgos potenciales en puntos finales, aplicaciones, correo electrónico y más. Compruébelo usted mismo con una demostración detallada hoy.
