SOC autónomo: navegando por el camino hacia operaciones de seguridad más inteligentes
- Puntos clave:
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¿Qué es la solución SOC autónoma?
Aborda desafíos críticos en las operaciones de seguridad, como la fatiga de alerta, la visibilidad fragmentada y el personal calificado limitado. -
¿Cuáles son las capacidades principales del SOC autónomo?
Integra detección, investigación y respuesta automatizadas utilizando IA y análisis de comportamiento. -
¿Cómo afecta el SOC autónomo al tiempo de respuesta?
Reduce significativamente el tiempo medio de detección (MTTD) y respuesta (MTTR), mejorando la eficiencia operativa. -
¿Qué tipos de herramientas se unifican en un SOC Autónomo?
Los sistemas SIEM, SOAR, UEBA, NDR e inteligencia de amenazas trabajan juntos en una solución integrada. -
¿Quién se beneficia más del SOC Autónomo?
Las empresas con recursos limitados y los MSSP necesitan operaciones de seguridad de alta eficiencia y baja fricción. -
¿Cómo apoya Stellar Cyber al SOC autónomo?
Su plataforma Abrir XDR conecta más de 300 herramientas, centralizando la visibilidad y la automatización en toda la infraestructura.
El Centro de Operaciones de Seguridad (SOC) autónomo ya está aquí: aunque diferentes organizaciones trabajan para aumentar la madurez de su SOC y la eficiencia de su equipo, el siguiente paso hacia una mayor eficiencia de la IA puede ser difícil de identificar y difícil de confiar.
Este artículo identifica las principales etapas de la madurez de la automatización del SOC, los desafíos que se enfrentan en el camino y la asociación conjunta que los analistas de IA y SOC necesitan formar para allanar el camino hacia operaciones de seguridad verdaderamente autónomas.
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Cómo la IA y la automatización impulsan el camino hacia el SOC autónomo
Un SOC es el corazón de la ciberseguridad empresarial: a través de sus distintos niveles de administradores y respondedores de incidentes, los SOC detectan, analizan y responden a eventos de ciberseguridad aprovechando una combinación de personal calificado, procesos bien definidos y tecnologías avanzadas.
Los equipos de seguridad modernos se enfrentan a un conjunto cada vez mayor de desafíos, que van desde ciberataques cada vez más sofisticados hasta volúmenes abrumadores de alertas que cubren superficies de ataque en constante expansión. Si los combinamos, el impacto en el mundo real comienza a erosionar la eficiencia de los profesionales de la ciberseguridad y aumenta drásticamente las horas que necesitan trabajar.
El resultado es una escasez persistente de talento. Estos factores hacen que sea más difícil que nunca para los equipos del SOC clasificar, investigar y responder eficazmente a las amenazas. Como resultado, las tareas críticas como la gestión proactiva de la postura y la búsqueda de amenazas suelen quedar en segundo plano, ya que requieren una cantidad significativa de tiempo, experiencia especializada y un gran respaldo financiero. Es en este entorno en el que el SOC impulsado por IA se está convirtiendo en un hito cada vez más popular.
A medida que las organizaciones avanzan en el camino hacia un SOC autónomo, sus capacidades de detección de amenazas aumentan. Los motores de IA pueden analizar registros y el comportamiento de los dispositivos conectados a alertas que antes eran unidimensionales, los flujos de trabajo de los analistas se pueden priorizar con mayor claridad y las operaciones de seguridad se pueden ampliar a capacidades mucho mayores que nunca. En el punto más alto del modelo de madurez del SOC, las organizaciones pueden aprovechar las capacidades de visibilidad y respuesta que superan con creces la cantidad de personal de su equipo.
Beneficios clave en las diferentes etapas de la automatización del SOC
#1. SOC manual
En la actualidad, no hay muchos SOC que dependan exclusivamente de procesos manuales: la proliferación de herramientas de seguridad más avanzadas ha empujado al SOC promedio a adentrarse mucho más en el proceso de automatización. Sin embargo, esta dependencia de la intervención manual puede persistir en algunos procesos de seguridad, como la gestión de parches y la búsqueda de amenazas. Consume muchísimo tiempo y depende de una gran cantidad de personal para procesar flujos de trabajo exigentes.
#2. SOC basado en reglas
#3. SOC unificado por IA
Las capacidades unificadas por IA hacen que los runbooks se conviertan en playbooks o flujos de trabajo automatizados. Los SOC unificados por IA añaden una capa adicional de análisis sobre toda la correlación de registros que se produce en la fase 2. Esto comienza a cambiar de la correlación de registros a la correlación de alertas, lo que elimina parte del tiempo que normalmente lleva la agrupación de alertas.
demandas y, por lo tanto, permitir que el equipo responda a los IoC genuinos más rápidamente.
SOAR es una herramienta común en los SOC unificados por IA: proporciona al SOC una consola que incorpora la actividad en tiempo real del software de seguridad segmentado de una organización, como su SIEM, EDR y firewalls. Esta colaboración no solo es visible: para que esté unificada por IA, SOAR realiza referencias cruzadas automáticamente de las alertas y los datos que se comparten entre estas herramientas dispares. Pueden aprovechar las interfaces de programación de aplicaciones (API) para transferir datos entre fuentes relevantes.
A partir de todos estos datos, una plataforma SOAR puede procesar una alerta de una herramienta (como una solución de detección y respuesta de endpoints, EDR) y comenzar a conectar los hallazgos de otras herramientas. Por ejemplo, la EDR puede haber identificado una aplicación inusual en segundo plano ejecutándose en un dispositivo. SOAR puede comparar la aplicación en cuestión con los registros relevantes dentro de otras herramientas, como fuentes de inteligencia de amenazas y firewalls. Estos datos adicionales permiten que el motor de análisis de SOAR evalúe la legitimidad de la alerta de la EDR.
Cabe señalar que SOAR no es una inteligencia artificial completa: todavía depende de una gran cantidad de manuales de estrategias para responder. El desarrollo de estos manuales de estrategias SOAR exige un conocimiento profundo de cada operación de seguridad y de cómo podrían ser las amenazas potenciales. Cada manual de estrategias se construye identificando tareas repetitivas y luego estableciendo métricas claras para evaluar el rendimiento del manual, como los tiempos de respuesta y la tasa de falsos positivos. Esto ahorra mucho tiempo en el proceso de respuesta a incidentes, una vez que todo está en funcionamiento.
#4. SOC humano mejorado con IA
En esta etapa, las capacidades de automatización crecen desde la correlación de alertas hasta la clasificación automática parcial. La clasificación es el proceso mediante el cual se responde a las alertas y, hasta esta etapa, todos los pasos de clasificación se han definido manualmente. En lugar de un disparador para los manuales de estrategias establecidos, el SOC aumentado con IA se beneficia de investigar cada alerta como un punto de datos individual; y su respuesta a incidentes combina sugerencias automatizadas con aportes de analistas.
Las demandas específicas de cada proceso de investigación se establecen a partir de los datos analizados por la propia organización: con una línea base de acceso a la red, uso compartido de datos y comportamiento de los puntos finales, la IA puede detectar desviaciones de esta norma, junto con el monitoreo de los IoC conocidos que coinciden con las bases de datos de inteligencia de amenazas conectadas. Sin embargo, lo más importante para esta fase son las respuestas adoptadas: una vez que una alerta se vincula a una ruta de ataque genuina, el motor de IA puede responder a través de las herramientas de seguridad para cortar el paso a un atacante. A lo largo de este proceso, produce y prioriza alertas y las transmite al nivel correcto de especialistas del SOC. Conecta cada alerta con resúmenes y hallazgos coherentes y bien documentados que rápidamente ponen al componente humano al día.
Las herramientas para lograr esto y la fase final de la automatización incluyen Plataforma SecOps automatizada de Stellar Cyber: otorga a los expertos humanos del SOC la capacidad de automatizar rápidamente la clasificación, al tiempo que conserva a los analistas humanos como los que toman las decisiones finales sobre la remediación. Para respaldar esto, estas capacidades y la información subyacente se hacen accesibles a través de una plataforma central.
#5. SOC de IA aumentada por humanos
La etapa final de la integración AI-SOC, en esta fase, las capacidades de la IA se extienden desde la detección y respuesta a incidentes para incluir áreas más amplias y más específicas para cada especialista.
Por ejemplo, las investigaciones forenses detalladas son un campo en el que los SOC dirigidos por IA pueden superar a sus contrapartes dirigidas por humanos. A partir de un incidente de seguridad conocido, un motor de IA central puede extraer IOC relevantes y volver a ensamblarlos en cadenas de ataque probables, desde la intrusión inicial, pasando por el movimiento lateral y, finalmente, hasta la implementación de malware o la exfiltración de datos. Estos IOC pueden permanecer internos o usarse para enriquecer las capacidades de detección de un centro central de intercambio y análisis de información (ISAC). Además de identificar los métodos y los objetivos finales de los atacantes, este enfoque en el conocimiento compartido también puede permitir que un SOC impulsado por IA identifique a los posibles perpetradores de un ataque, especialmente si sus tácticas y técnicas se alinean con las de los grupos conocidos.
En esta fase, las comunicaciones de incidentes también pueden beneficiarse: el crecimiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) de nicho permite a los líderes del SOC comunicar rápidamente el problema central en cuestión, ya que la plataforma autónoma central del SOC condensa el ataque altamente complejo en un lenguaje más accesible. Así es como la IA Copilot de Stellar brinda asistencia durante las investigaciones complejas. Los LLM integrados también permiten a las organizaciones informar rápidamente a los clientes afectados y permiten que los analistas del SOC se concentren en la remediación guiada por IA.
Dejando de lado la investigación forense, la automatización completa del SOC puede identificar de forma proactiva y automática las brechas en los controles de seguridad actuales. Esto podría ser una detección de amenazas totalmente automatizada, la aplicación de parches y la corrección de vulnerabilidades del firewall descubiertas durante sandbox de archivos; o integrarse con el flujo de trabajo CI/CD para evitar que el código vulnerable se implemente internamente en primer lugar.
Desafíos del SOC a lo largo del camino
Integración de Datos
Conectar herramientas y sistemas dispares a una plataforma unificada puede ser uno de los primeros obstáculos para la automatización del SOC. Y no es tan sencillo como compartir datos entre diferentes herramientas; un SOC autónomo necesita una arquitectura de seguridad extensible, que pueda integrarse sin problemas con la pila de seguridad completa e incorporar, consolidar y transformar datos en cualquier formato.
Al mismo tiempo, no solo todos los datos de seguridad, dispositivos y redes deben llegar al motor de IA central: también deben respaldar los intentos de investigación y reparación de los propios analistas, lo que hace que una plataforma centralizada y una interfaz de usuario entre herramientas sean una necesidad.
Resistencia Cultural
Adaptarse a la automatización puede requerir cambios significativos en los flujos de trabajo del equipo. Si un SOC está familiarizado con el mantenimiento manual de sus propias reglas de firewall y SIEM, es posible que se resista a los cambios que plantea la automatización. Es por eso que un proceso incremental suele ser el mejor: pasar de la fase 1 a la 5 en el lapso de un año probablemente representaría una interrupción demasiado grande.
También hay que lidiar con un cierto grado de miedo: dado que la automatización ahora puede replicar los tres niveles de habilidades de los analistas del SOC, existen preocupaciones válidas de que la participación humana ya no se considere necesaria. La verdad está lejos de esto: el equipo humano del SOC es la mejor fuente de comprensión e inteligencia del mundo real sobre la arquitectura y las vulnerabilidades de una organización. Sus desafíos actuales deben liderar la integración de seguridad impulsada por IA dentro de cualquier SOC; su apoyo seguirá siendo crucial incluso en configuraciones completamente evolucionadas, ya que están al mando de la toma de decisiones correctivas y éticas de una IA.
Restricciones de habilidades y presupuesto
Al implementar la IA, es fundamental aprovechar la experiencia en temas específicos de IA, automatización y detección avanzada de amenazas. Sin embargo, esta combinación específica de conjuntos de habilidades puede ser difícil de encontrar, y por no mencionar que es costosa de incorporar. Incluso los analistas de SecOps más nuevos pueden costar 50 dólares al año, y los especialistas capacitados adecuadamente y que priorizan la IA son órdenes de magnitud más caros. Esto se vincula perfectamente con otro desafío: el presupuesto.
Antes, los SOC se limitaban a las empresas con mayor facturación; las organizaciones más pequeñas dependían de proveedores de servicios de seguridad gestionados (MSSP) para ayudar a equilibrar el costo de la ciberseguridad frente al riesgo de ataque. Esto significa que el costo sigue siendo uno de los mayores obstáculos para la implementación de la IA, especialmente dada la pérdida de tiempo y dinero que pueden perpetuar los procesos manuales.
Cómo Stellar Cyber elimina las barreras para los SOC autónomos
Una plataforma abierta y unificada
La seguridad impulsada por IA requiere un acceso continuo y pesado a los datos. Algunos proveedores bloquean este acceso detrás de los peldaños de sus propias herramientas. Stellar Cyber, por otro lado, coloca La integración abierta es el núcleo de la filosofía de la herramienta. Una arquitectura basada en API permite a Stellar Cyber ingerir datos de cualquier fuente y herramienta de seguridad, y además permite que el motor de IA solucione incidentes a través de las mismas conexiones bidireccionales.
De esta forma, se unifica todo el alcance del entorno de seguridad de la organización en una única plataforma. Esto pone todas las operaciones de IA del SOC al alcance de los analistas correspondientes. Combina las acciones de análisis y reparación que ofrecen SIEM, NDR y XDR, lo que simplifica aún más la pila tecnológica de un SOC. Dado que Stellar puede integrar una gran cantidad de marcos diferentes en esta amplia gama de capacidades de respuesta, el panel también sirve para detallar los pasos que se incluyen en cada respuesta automatizada.
Una IA multicapa
IA de detección
Correlación IA
Respuesta IA
Multi-inquilino para MSSP
Stellar Cyber respalda esto ofreciendo sus capacidades a múltiples usuarios y, al mismo tiempo, manteniendo la separación de datos. Evitar esta mezcla es fundamental para garantizar la seguridad del back-end y, al mismo tiempo, brindarles a los analistas altamente capacitados las herramientas y la visibilidad de la plataforma Stellar Cyber.
Escalabilidad para equipos Lean
Ya sea que se base en un MSSP o en la propia organización, es fundamental que la habilitación de la IA se centre en operaciones de seguridad rentables y escalables. Stellar Cyber permite que los equipos reducidos logren el mismo grado de protección que los equipos manuales más grandes, gracias a sus dos componentes principales: búsqueda automatizada de amenazas y toma de decisiones accesible.
Al recopilar y analizar los datos en tiempo real dentro de una organización, Stellar Cyber recopila todos los posibles errores de seguridad en su biblioteca de búsqueda de amenazas. Esta descripción general muestra los diferentes tipos de alertas y la cantidad de cada una de ellas que se ha detectado. Estas pueden conectarse manualmente a los casos en curso o manejarse individualmente. Para obtener una vista diferente, el proceso de análisis de activos de Stellar Cyber clasifica rápidamente los activos de mayor riesgo, junto con sus ubicaciones y casos conectados, lo que proporciona a los analistas una imagen de mayor resolución para cada falla potencial.
La automatización del SOC no debería realizarse a expensas del equipo. Stellar Cyber traduce cada decisión automatizada según el marco correspondiente que utiliza para lograrlo. Por ejemplo, no solo se alinea con MITRE, sino que también comparte cómo cada decisión de clasificación se alinea con este marco. Esto mantiene el proceso de clasificación accesible incluso cuando se manejan ataques complejos.
Mejore la eficiencia de su SOC con Stellar Cyber
El resultado de la habilitación de IA de Stellar Cyber es una plataforma accesible que impulsa la confianza de un analista de SOC en sus propios procesos, lo que eleva tanto las capacidades humanas como las de IA. Este enfoque que prioriza a las personas es también la razón por la que Stellar Cyber fija el precio de su plataforma en una única licencia. Esto incluye todas sus capacidades abiertas de SecOps, diseñadas específicamente para mejorar la eficiencia de la propia experiencia de cada miembro de SOC. Para explorar Stellar Cyber por ti mismo, programa una demostración con uno de los miembros de nuestro equipo experimentado.
