¿Por qué la detección de exfiltración de datos es fundamental?
El mundo está presenciando un aumento exponencial del ransomware y el robo de datos empleados para extorsionar a las empresas. Al mismo tiempo, la industria enfrenta numerosas vulnerabilidades críticas en el software de bases de datos y los sitios web de las empresas. Esta evolución pinta un panorama terrible de exposición y exfiltración de datos con el que se enfrentan todos los líderes y equipos de seguridad. Este artículo destaca este desafío y expone los beneficios que aportan los algoritmos de aprendizaje automático y los enfoques de detección y respuesta de red (NDR).
La exfiltración de datos a menudo sirve como el acto final de un ciberataque, lo que la convierte en la última ventana de oportunidad para detectar la violación antes de que los datos se hagan públicos o se utilicen para otras actividades siniestras, como el espionaje. Sin embargo, la fuga de datos no es solo una consecuencia de los ciberataques, sino que también puede ser consecuencia de un error humano. Si bien la prevención de la exfiltración de datos a través de controles de seguridad es ideal, la creciente complejidad y dispersión de las infraestructuras, junto con la integración de dispositivos heredados, hace que la prevención sea una tarea ardua. En tales escenarios, la detección sirve como nuestra última red de seguridad; de hecho, más vale tarde que nunca.
Abordar el desafío de detectar la filtración de datos
Los atacantes pueden explotar numerosas brechas de seguridad para recolectar y filtrar datos, empleando protocolos como DNS, HTTP(S), FTP y SMB. El Marco MITRE ATT&CK describe muchos de estos patrones de ataque de exfiltración. Sin embargo, mantenerse al día con cada modificación de protocolo e infraestructura es una tarea abrumadora, lo que complica la integración hacia un monitoreo de seguridad holístico. Lo que se necesita es un análisis basado en el volumen específico del dispositivo o de la red de los umbrales relevantes.
Aquí es donde interviene la tecnología de detección y respuesta de red (NDR). La NDR impulsada por ML permite la supervisión esencial de la red al proporcionar dos propiedades importantes:
Permiten el monitoreo factible de todas las comunicaciones de red relacionadas: la base del monitoreo integral de exfiltración de datos. Esto cubre no solo las interacciones del sistema interno y externo, sino también las comunicaciones internas. Mientras que algunos grupos de ataque extraen datos directamente al exterior, otros emplean hosts de exfiltración internos dedicados.
Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan en el aprendizaje específico del contexto de diversos umbrales para diferentes dispositivos y redes, cruciales en el actual panorama de infraestructura diversa.
Decodificación de aprendizaje automático para la detección de exfiltración de datos
Antes de Machine Learning, los umbrales para redes o clientes específicos se establecían manualmente. En consecuencia, se activaba una alerta cuando un dispositivo enviaba más del umbral específico de datos fuera de la red. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático aportaron varias ventajas para la detección de exfiltración de datos:
Aprender las comunicaciones de tráfico de red y el comportamiento de carga/descarga de clientes y servidores, proporcionando la línea de base esencial para la detección de anomalías.
Establecimiento de umbrales adecuados para diferentes clientes, servidores y redes. De lo contrario, definir y mantener estos umbrales para cada red o grupo de clientes sería una tarea tediosa.
Reconocer cambios en los perfiles de volumen aprendido y detectar valores atípicos e intercambios de datos sospechosos, ya sea internamente o entre sistemas internos y externos.
Emplear mecanismos de puntuación para cuantificar los valores atípicos, correlacionar los datos con otros sistemas y generar alertas para las anomalías identificadas.
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| Visualización: cuando el volumen de tráfico supera un cierto umbral, según lo determinado por el perfil aprendido, se activará una alerta. |
Detección de red impulsada por ML y respuesta al rescate
Detección y respuesta de red (NDR) Las soluciones brindan un método integral y perspicaz para detectar actividades anormales en la red y picos inesperados en la transmisión de datos. Aprovechando Machine Learning (ML), estas soluciones establecen una línea de base de comunicación de red, lo que facilita la identificación rápida de valores atípicos. Esto se aplica tanto al análisis de volumen como a los canales encubiertos. A través de esta postura avanzada y proactiva, los NDR pueden detectar los signos iniciales de intrusión, a menudo mucho antes de que ocurra la filtración de datos.
Una solución NDR, que se distingue por su control preciso del volumen de datos, es ExeonTrace. Este sistema Swiss NDR, impulsado por algoritmos ML galardonados, inspecciona y analiza pasivamente el tráfico de la red en tiempo real, identificando movimientos de datos potencialmente riesgosos o no autorizados. Además, ExeonTrace se integra a la perfección con la infraestructura existente, eliminando así la necesidad de agentes de hardware adicionales. Las ventajas de ExeonTrace se extienden más allá de la mera seguridad, ya que ayudan a comprender el comportamiento normal y anómalo de la red, un factor crítico para establecer una postura de seguridad sólida y eficiente.
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| Plataforma ExeonTrace: Detección de valores atípicos en el volumen de datos |
Conclusiones clave
En el panorama digital actual, las redes se expanden continuamente y las vulnerabilidades aumentan. Como resultado, la detección efectiva de exfiltración de datos se vuelve indispensable. Sin embargo, con la complejidad de las redes modernas, establecer umbrales manuales para la detección de valores atípicos no solo puede ser engorroso sino también prácticamente imposible. A través de detecciones basadas en volumen y monitoreo del comportamiento del tráfico, uno puede identificar la filtración de datos, señalando alteraciones anormales en el volumen de datos y patrones de tráfico de carga/descarga. Aquí radica el poder del aprendizaje automático (ML) en los sistemas de detección y respuesta de red (NDR): identifica automáticamente los umbrales y valores atípicos específicos de la infraestructura.
Entre estas soluciones NDR, se destaca ExeonTrace, que ofrece visibilidad integral de la red, detección efectiva de anomalías y una postura de seguridad reforzada. Estas funciones garantizan que las operaciones comerciales se lleven a cabo con seguridad y eficiencia. Solicite una demostración para descubrir cómo aprovechar NDR basado en ML para detectar la exfiltración de datos y comportamientos de red anómalos para su organización.