A medida que la era digital evoluciona y continúa dando forma al panorama empresarial, las redes corporativas se han vuelto cada vez más complejas y distribuidas. La cantidad de datos que recopila una empresa para detectar comportamientos maliciosos aumenta constantemente, lo que dificulta la detección de patrones de ataque engañosos y desconocidos y la llamada “aguja en el pajar”. Con un número creciente de amenazas de seguridad cibernética, como filtraciones de datos, ataques de ransomware e infiltrados maliciosos, las organizaciones enfrentan desafíos importantes para monitorear y proteger sus redes con éxito. Además, la escasez de talento en el campo de la ciberseguridad hace que la búsqueda manual de amenazas y la correlación de registros sean una tarea engorrosa y difícil. Para hacer frente a estos desafíos, las organizaciones están recurriendo al análisis predictivo y las soluciones de seguridad de red impulsadas por Machine Learning (ML) como herramientas esenciales para proteger sus redes contra las ciberamenazas y los males desconocidos.
El papel de las soluciones de seguridad de red impulsadas por ML
Las soluciones de seguridad de red impulsadas por ML en ciberseguridad se refieren al uso de algoritmos de autoaprendizaje y otras tecnologías predictivas (estadísticas, análisis de tiempo, correlaciones, etc.) para automatizar varios aspectos de la detección de amenazas. El uso de algoritmos ML se está volviendo cada vez más popular para las tecnologías escalables debido a las limitaciones presentes en las soluciones de seguridad tradicionales basadas en reglas. Esto da como resultado el procesamiento de datos a través de algoritmos avanzados que pueden identificar patrones, anomalías y otros indicadores sutiles de actividad maliciosa, incluidas amenazas nuevas y en evolución que pueden no tener indicadores conocidos o firmas existentes.
Detectar indicadores de amenazas conocidas y bloquear patrones de ataque establecidos sigue siendo una parte crucial de la higiene cibernética general. Sin embargo, los enfoques tradicionales que utilizan fuentes de amenazas y reglas estáticas pueden consumir mucho tiempo cuando se trata de mantener y cubrir todas las diferentes fuentes de registro. Además, es posible que los indicadores de ataque (IoA) o los indicadores de compromiso (IoC) no estén disponibles en el momento de un ataque o queden obsoletos rápidamente. En consecuencia, las empresas requieren otros enfoques para llenar este vacío en su postura de ciberseguridad.
En resumen, los inconvenientes mencionados de las soluciones de seguridad basadas en reglas resaltan la importancia de adoptar un enfoque más holístico de la seguridad de la red, que hoy en día debería incluir Detección y respuesta de red (NDR) con tecnología ML soluciones para complementar las capacidades de detección tradicionales y las medidas preventivas de seguridad.
Los beneficios de ML para la seguridad de la red
Entonces, ¿cómo está configurando el aprendizaje automático (ML) el futuro de la seguridad de la red? La verdad es que las soluciones de seguridad basadas en ML están provocando una transformación significativa en la seguridad de la red al proporcionar a los equipos de seguridad numerosos beneficios y mejorar las capacidades generales de detección de amenazas de las organizaciones:
- Análisis de grandes datos:Con la cantidad cada vez mayor de datos y las diferentes fuentes de registro, las organizaciones deben poder procesar grandes cantidades de información en tiempo real, incluidos los registros de tráfico de red, puntos finales y otras fuentes de información relacionadas con amenazas cibernéticas. En este sentido, los algoritmos de ML pueden ayudar en la detección de amenazas de seguridad mediante la identificación de patrones y anomalías que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos. En consecuencia, la capacidad y la flexibilidad de una solución para incorporar diferentes fuentes de registro debe ser un requisito clave para las capacidades de detección de amenazas.
- Análisis automatizado de comportamiento anómalo: AI permite un monitoreo de salud muy requerido de la actividad de la red utilizando el análisis del tráfico normal de la red como línea de base. Con la ayuda de la correlación y el agrupamiento automatizados, se pueden detectar valores atípicos y comportamientos inusuales, lo que reduce la necesidad de ingeniería de detección manual y búsqueda de amenazas. Las preguntas clave que deben responderse incluyen “¿cuál es la actividad de otros clientes en la red?” y “¿está el comportamiento de un cliente en consonancia con sus propias actividades anteriores?” Estos enfoques permiten la detección de comportamientos inusuales como dominios de algoritmos generados por dominio (DGA), irregularidades basadas en volumen en conexiones de red y patrones de comunicación inusuales (por ejemplo, movimiento lateral) en la red. Por lo tanto, comparar el comportamiento actual de un cliente con el de sus compañeros sirve como punto de partida adecuado para identificar anomalías sutiles.
- Detecta ataques desconocidos en tiempo real: Si bien es relativamente fácil detectar directamente indicadores malos conocidos (direcciones IP específicas, dominios, etc.), muchos ataques pueden pasar desapercibidos cuando estos indicadores no están presentes. Si ese es el caso, las detecciones basadas en estadísticas, tiempo y correlación son de enorme valor para detectar patrones de ataque desconocidos de manera automatizada. Al incorporar enfoques algorítmicos, las soluciones de seguridad tradicionales basadas en firmas e indicadores de compromiso (IoC) se pueden mejorar para volverse más autosuficientes y menos dependientes de indicadores de malware conocidos.
- Capacidades de detección de autoaprendizaje: Las soluciones basadas en ML aprenden de eventos pasados para mejorar continuamente sus capacidades de detección de amenazas, puntuación de amenazas, agrupación y visualización de redes. Esto puede implicar entrenar los propios algoritmos o ajustar la forma en que se presenta la información en función de los comentarios de los analistas.
- Mejore la respuesta a incidentes:Al aprender de las actividades de respuesta a incidentes anteriores de un analista, ML puede automatizar ciertos aspectos del proceso de respuesta a incidentes, minimizando el tiempo y los recursos necesarios para abordar una brecha de seguridad. Esto puede implicar el uso de algoritmos para analizar texto y evidencia, identificando causas raíz y patrones de ataque.
Ejemplo de una solución de seguridad de red impulsada por ML
Cuando se trata de soluciones de detección y respuesta de red (NDR) impulsadas por ML que incorporan los beneficios descritos, ExeonTrace se destaca como una solución de seguridad de red líder en Europa. Basado en algoritmos de ML galardonados, que incorporan una década de investigación académica, ExeonTrace proporciona a las organizaciones capacidades avanzadas de detección de amenazas de ML, visibilidad completa de la red, integración flexible de fuentes de registro y análisis de big data. Además, los algoritmos se basan en análisis de metadatos en lugar de cargas útiles reales, lo que hace que no se vean afectados por el cifrado, completamente libres de hardware y compatibles con la mayoría de las infraestructuras de ciberseguridad. Como resultado, ExeonTrace puede procesar datos de registro sin procesar en potentes bases de datos gráficas, que luego son analizadas por modelos ML supervisados y no supervisados. A través de la correlación y la fusión de eventos, los algoritmos pueden identificar con precisión anomalías de alta fidelidad y señales sutiles de comportamiento malicioso, incluso cuando se trata de amenazas cibernéticas nuevas o emergentes que pueden carecer de firmas establecidas o indicadores maliciosos conocidos.
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| Pipeline de Security Analytics: Detección de anomalías en la red a través de ML |
Conclusión
A medida que la amenaza de los ataques cibernéticos se vuelve cada vez más compleja, las organizaciones deben ir más allá de las medidas de seguridad tradicionales para proteger sus redes. Como resultado, muchas empresas ahora recurren al aprendizaje automático (ML) y al análisis predictivo para fortalecer sus defensas de seguridad. En este sentido, las soluciones de detección y respuesta de red (NDR) basadas en ML, como ExeonTrace, están diseñadas para ayudar a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia del panorama de amenazas en constante evolución. Al utilizar algoritmos de ML avanzados que analizan el tráfico de la red y los registros de aplicaciones, ExeonTrace ofrece a las organizaciones detección y respuesta rápidas incluso a los ataques cibernéticos más sofisticados.
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| Plataforma ExeonTrace: visibilidad de la red |
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