A medida que la era digital evoluciona y contin\u00faa dando forma al panorama empresarial, las redes corporativas se han vuelto cada vez m\u00e1s complejas y distribuidas. La cantidad de datos que recopila una empresa para detectar comportamientos maliciosos aumenta constantemente, lo que dificulta la detecci\u00f3n de patrones de ataque enga\u00f1osos y desconocidos y la llamada “aguja en el pajar”. Con un n\u00famero creciente de amenazas de seguridad cibern\u00e9tica, como filtraciones de datos, ataques de ransomware e infiltrados maliciosos, las organizaciones enfrentan desaf\u00edos importantes para monitorear y proteger sus redes con \u00e9xito. Adem\u00e1s, la escasez de talento en el campo de la ciberseguridad hace que la b\u00fasqueda manual de amenazas y la correlaci\u00f3n de registros sean una tarea engorrosa y dif\u00edcil. Para hacer frente a estos desaf\u00edos, las organizaciones est\u00e1n recurriendo al an\u00e1lisis 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.<\/p>\n
El papel de las soluciones de seguridad de red impulsadas por ML<\/strong><\/h2>\nLas soluciones de seguridad de red impulsadas por ML en ciberseguridad se refieren al uso de algoritmos de autoaprendizaje y otras tecnolog\u00edas predictivas (estad\u00edsticas, an\u00e1lisis de tiempo, correlaciones, etc.) para automatizar varios aspectos de la detecci\u00f3n de amenazas. El uso de algoritmos ML se est\u00e1 volviendo cada vez m\u00e1s popular para las tecnolog\u00edas escalables debido a las limitaciones presentes en las soluciones de seguridad tradicionales basadas en reglas. Esto da como resultado el procesamiento de datos a trav\u00e9s de algoritmos avanzados que pueden identificar patrones, anomal\u00edas y otros indicadores sutiles de actividad maliciosa, incluidas amenazas nuevas y en evoluci\u00f3n que pueden no tener indicadores conocidos o firmas existentes.<\/p>\n
Detectar indicadores de amenazas conocidas y bloquear patrones de ataque establecidos sigue siendo una parte crucial de la higiene cibern\u00e9tica general. Sin embargo, los enfoques tradicionales que utilizan fuentes de amenazas y reglas est\u00e1ticas pueden consumir mucho tiempo cuando se trata de mantener y cubrir todas las diferentes fuentes de registro. Adem\u00e1s, es posible que los indicadores de ataque (IoA) o los indicadores de compromiso (IoC) no est\u00e9n disponibles en el momento de un ataque o queden obsoletos r\u00e1pidamente. En consecuencia, las empresas requieren otros enfoques para llenar este vac\u00edo en su postura de ciberseguridad.<\/p>\n
En resumen, los inconvenientes mencionados de las soluciones de seguridad basadas en reglas resaltan la importancia de adoptar un enfoque m\u00e1s hol\u00edstico de la seguridad de la red, que hoy en d\u00eda deber\u00eda incluir Detecci\u00f3n y respuesta de red (NDR) con tecnolog\u00eda ML<\/a> soluciones para complementar las capacidades de detecci\u00f3n tradicionales y las medidas preventivas de seguridad.<\/p>\nLos beneficios de ML para la seguridad de la red<\/strong><\/h2>\nEntonces, \u00bfc\u00f3mo est\u00e1 configurando el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) el futuro de la seguridad de la red? La verdad es que las soluciones de seguridad basadas en ML est\u00e1n provocando una transformaci\u00f3n significativa en la seguridad de la red al proporcionar a los equipos de seguridad numerosos beneficios y mejorar las capacidades generales de detecci\u00f3n de amenazas de las organizaciones:<\/p>\n
\n- An\u00e1lisis de grandes datos<\/strong>:Con la cantidad cada vez mayor de datos y las diferentes fuentes de registro, las organizaciones deben poder procesar grandes cantidades de informaci\u00f3n en tiempo real, incluidos los registros de tr\u00e1fico de red, puntos finales y otras fuentes de informaci\u00f3n relacionadas con amenazas cibern\u00e9ticas. En este sentido, los algoritmos de ML pueden ayudar en la detecci\u00f3n de amenazas de seguridad mediante la identificaci\u00f3n de patrones y anomal\u00edas que, de otro modo, podr\u00edan pasar desapercibidos. En consecuencia, la capacidad y la flexibilidad de una soluci\u00f3n para incorporar diferentes fuentes de registro debe ser un requisito clave para las capacidades de detecci\u00f3n de amenazas. <\/li>\n
- An\u00e1lisis automatizado de comportamiento an\u00f3malo: <\/strong>AI permite un monitoreo de salud muy requerido de la actividad de la red utilizando el an\u00e1lisis del tr\u00e1fico normal de la red como l\u00ednea de base. Con la ayuda de la correlaci\u00f3n y el agrupamiento automatizados, se pueden detectar valores at\u00edpicos y comportamientos inusuales, lo que reduce la necesidad de ingenier\u00eda de detecci\u00f3n manual y b\u00fasqueda de amenazas. Las preguntas clave que deben responderse incluyen “\u00bfcu\u00e1l es la actividad de otros clientes en la red?” y “\u00bfest\u00e1 el comportamiento de un cliente en consonancia con sus propias actividades anteriores?” Estos enfoques permiten la detecci\u00f3n de comportamientos inusuales como dominios de algoritmos generados por dominio (DGA), irregularidades basadas en volumen en conexiones de red y patrones de comunicaci\u00f3n inusuales (por ejemplo, movimiento lateral) en la red. Por lo tanto, comparar el comportamiento actual de un cliente con el de sus compa\u00f1eros sirve como punto de partida adecuado para identificar anomal\u00edas sutiles.<\/li>\n
- Detecta ataques desconocidos en tiempo real: <\/strong>Si bien es relativamente f\u00e1cil detectar directamente indicadores malos conocidos (direcciones IP espec\u00edficas, dominios, etc.), muchos ataques pueden pasar desapercibidos cuando estos indicadores no est\u00e1n presentes. Si ese es el caso, las detecciones basadas en estad\u00edsticas, tiempo y correlaci\u00f3n son de enorme valor para detectar patrones de ataque desconocidos de manera automatizada. Al incorporar enfoques algor\u00edtmicos, las soluciones de seguridad tradicionales basadas en firmas e indicadores de compromiso (IoC) se pueden mejorar para volverse m\u00e1s autosuficientes y menos dependientes de indicadores de malware conocidos.<\/li>\n
- Capacidades de detecci\u00f3n de autoaprendizaje: <\/strong>Las soluciones basadas en ML aprenden de eventos pasados \u200b\u200bpara mejorar continuamente sus capacidades de detecci\u00f3n de amenazas, puntuaci\u00f3n de amenazas, agrupaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de redes. Esto puede implicar entrenar los propios algoritmos o ajustar la forma en que se presenta la informaci\u00f3n en funci\u00f3n de los comentarios de los analistas. <\/li>\n
- Mejore la respuesta a incidentes<\/strong>: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 ra\u00edz y patrones de ataque.<\/li>\n<\/ul>\n
Ejemplo de una soluci\u00f3n de seguridad de red impulsada por ML<\/strong><\/h2>\nCuando se trata de soluciones de detecci\u00f3n y respuesta de red (NDR) impulsadas por ML que incorporan los beneficios descritos, ExeonTrace<\/a> se destaca como una soluci\u00f3n de seguridad de red l\u00edder en Europa. Basado en algoritmos de ML galardonados, que incorporan una d\u00e9cada de investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, ExeonTrace proporciona a las organizaciones capacidades avanzadas de detecci\u00f3n de amenazas de ML, visibilidad completa de la red, integraci\u00f3n flexible de fuentes de registro y an\u00e1lisis de big data. Adem\u00e1s, los algoritmos se basan en an\u00e1lisis de metadatos<\/a> en lugar de cargas \u00fatiles reales, lo que hace que no se vean afectados por el cifrado, completamente libres de hardware y compatibles con la mayor\u00eda de las infraestructuras de ciberseguridad. Como resultado, ExeonTrace puede procesar datos de registro sin procesar en potentes bases de datos gr\u00e1ficas, que luego son analizadas por modelos ML supervisados \u200b\u200by no supervisados. A trav\u00e9s de la correlaci\u00f3n y la fusi\u00f3n de eventos, los algoritmos pueden identificar con precisi\u00f3n anomal\u00edas de alta fidelidad y se\u00f1ales sutiles de comportamiento malicioso, incluso cuando se trata de amenazas cibern\u00e9ticas nuevas o emergentes que pueden carecer de firmas establecidas o indicadores maliciosos conocidos. <\/p>\n
\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/1676985144_865_El-futuro-de-la-seguridad-de-la-red-analisis-predictivo.png\")
<\/td>\n<\/tr>\n \nPipeline de Security Analytics: Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en la red a trav\u00e9s de ML <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nConclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\nA medida que la amenaza de los ataques cibern\u00e9ticos se vuelve cada vez m\u00e1s compleja, las organizaciones deben ir m\u00e1s all\u00e1 de las medidas de seguridad tradicionales para proteger sus redes. Como resultado, muchas empresas ahora recurren al aprendizaje autom\u00e1tico (ML) y al an\u00e1lisis predictivo para fortalecer sus defensas de seguridad. En este sentido, las soluciones de detecci\u00f3n y respuesta de red (NDR) basadas en ML, como ExeonTrace, est\u00e1n dise\u00f1adas para ayudar a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia del panorama de amenazas en constante evoluci\u00f3n. Al utilizar algoritmos de ML avanzados que analizan el tr\u00e1fico de la red y los registros de aplicaciones, ExeonTrace ofrece a las organizaciones detecci\u00f3n y respuesta r\u00e1pidas incluso a los ataques cibern\u00e9ticos m\u00e1s sofisticados.<\/p>\n
\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/1676985144_153_El-futuro-de-la-seguridad-de-la-red-analisis-predictivo.png\")
<\/td>\n<\/tr>\n \nPlataforma ExeonTrace: visibilidad de la red <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
Los beneficios de ML para la seguridad de la red<\/strong><\/h2>\nEntonces, \u00bfc\u00f3mo est\u00e1 configurando el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) el futuro de la seguridad de la red? La verdad es que las soluciones de seguridad basadas en ML est\u00e1n provocando una transformaci\u00f3n significativa en la seguridad de la red al proporcionar a los equipos de seguridad numerosos beneficios y mejorar las capacidades generales de detecci\u00f3n de amenazas de las organizaciones:<\/p>\n
\n- An\u00e1lisis de grandes datos<\/strong>:Con la cantidad cada vez mayor de datos y las diferentes fuentes de registro, las organizaciones deben poder procesar grandes cantidades de informaci\u00f3n en tiempo real, incluidos los registros de tr\u00e1fico de red, puntos finales y otras fuentes de informaci\u00f3n relacionadas con amenazas cibern\u00e9ticas. En este sentido, los algoritmos de ML pueden ayudar en la detecci\u00f3n de amenazas de seguridad mediante la identificaci\u00f3n de patrones y anomal\u00edas que, de otro modo, podr\u00edan pasar desapercibidos. En consecuencia, la capacidad y la flexibilidad de una soluci\u00f3n para incorporar diferentes fuentes de registro debe ser un requisito clave para las capacidades de detecci\u00f3n de amenazas. <\/li>\n
- An\u00e1lisis automatizado de comportamiento an\u00f3malo: <\/strong>AI permite un monitoreo de salud muy requerido de la actividad de la red utilizando el an\u00e1lisis del tr\u00e1fico normal de la red como l\u00ednea de base. Con la ayuda de la correlaci\u00f3n y el agrupamiento automatizados, se pueden detectar valores at\u00edpicos y comportamientos inusuales, lo que reduce la necesidad de ingenier\u00eda de detecci\u00f3n manual y b\u00fasqueda de amenazas. Las preguntas clave que deben responderse incluyen “\u00bfcu\u00e1l es la actividad de otros clientes en la red?” y “\u00bfest\u00e1 el comportamiento de un cliente en consonancia con sus propias actividades anteriores?” Estos enfoques permiten la detecci\u00f3n de comportamientos inusuales como dominios de algoritmos generados por dominio (DGA), irregularidades basadas en volumen en conexiones de red y patrones de comunicaci\u00f3n inusuales (por ejemplo, movimiento lateral) en la red. Por lo tanto, comparar el comportamiento actual de un cliente con el de sus compa\u00f1eros sirve como punto de partida adecuado para identificar anomal\u00edas sutiles.<\/li>\n
- Detecta ataques desconocidos en tiempo real: <\/strong>Si bien es relativamente f\u00e1cil detectar directamente indicadores malos conocidos (direcciones IP espec\u00edficas, dominios, etc.), muchos ataques pueden pasar desapercibidos cuando estos indicadores no est\u00e1n presentes. Si ese es el caso, las detecciones basadas en estad\u00edsticas, tiempo y correlaci\u00f3n son de enorme valor para detectar patrones de ataque desconocidos de manera automatizada. Al incorporar enfoques algor\u00edtmicos, las soluciones de seguridad tradicionales basadas en firmas e indicadores de compromiso (IoC) se pueden mejorar para volverse m\u00e1s autosuficientes y menos dependientes de indicadores de malware conocidos.<\/li>\n
- Capacidades de detecci\u00f3n de autoaprendizaje: <\/strong>Las soluciones basadas en ML aprenden de eventos pasados \u200b\u200bpara mejorar continuamente sus capacidades de detecci\u00f3n de amenazas, puntuaci\u00f3n de amenazas, agrupaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de redes. Esto puede implicar entrenar los propios algoritmos o ajustar la forma en que se presenta la informaci\u00f3n en funci\u00f3n de los comentarios de los analistas. <\/li>\n
- Mejore la respuesta a incidentes<\/strong>: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 ra\u00edz y patrones de ataque.<\/li>\n<\/ul>\n
Ejemplo de una soluci\u00f3n de seguridad de red impulsada por ML<\/strong><\/h2>\nCuando se trata de soluciones de detecci\u00f3n y respuesta de red (NDR) impulsadas por ML que incorporan los beneficios descritos, ExeonTrace<\/a> se destaca como una soluci\u00f3n de seguridad de red l\u00edder en Europa. Basado en algoritmos de ML galardonados, que incorporan una d\u00e9cada de investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, ExeonTrace proporciona a las organizaciones capacidades avanzadas de detecci\u00f3n de amenazas de ML, visibilidad completa de la red, integraci\u00f3n flexible de fuentes de registro y an\u00e1lisis de big data. Adem\u00e1s, los algoritmos se basan en an\u00e1lisis de metadatos<\/a> en lugar de cargas \u00fatiles reales, lo que hace que no se vean afectados por el cifrado, completamente libres de hardware y compatibles con la mayor\u00eda de las infraestructuras de ciberseguridad. Como resultado, ExeonTrace puede procesar datos de registro sin procesar en potentes bases de datos gr\u00e1ficas, que luego son analizadas por modelos ML supervisados \u200b\u200by no supervisados. A trav\u00e9s de la correlaci\u00f3n y la fusi\u00f3n de eventos, los algoritmos pueden identificar con precisi\u00f3n anomal\u00edas de alta fidelidad y se\u00f1ales sutiles de comportamiento malicioso, incluso cuando se trata de amenazas cibern\u00e9ticas nuevas o emergentes que pueden carecer de firmas establecidas o indicadores maliciosos conocidos. <\/p>\n
\n\n\n<\/td>\n<\/tr>\n \nPipeline de Security Analytics: Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en la red a trav\u00e9s de ML <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nConclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\nA medida que la amenaza de los ataques cibern\u00e9ticos se vuelve cada vez m\u00e1s compleja, las organizaciones deben ir m\u00e1s all\u00e1 de las medidas de seguridad tradicionales para proteger sus redes. Como resultado, muchas empresas ahora recurren al aprendizaje autom\u00e1tico (ML) y al an\u00e1lisis predictivo para fortalecer sus defensas de seguridad. En este sentido, las soluciones de detecci\u00f3n y respuesta de red (NDR) basadas en ML, como ExeonTrace, est\u00e1n dise\u00f1adas para ayudar a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia del panorama de amenazas en constante evoluci\u00f3n. Al utilizar algoritmos de ML avanzados que analizan el tr\u00e1fico de la red y los registros de aplicaciones, ExeonTrace ofrece a las organizaciones detecci\u00f3n y respuesta r\u00e1pidas incluso a los ataques cibern\u00e9ticos m\u00e1s sofisticados.<\/p>\n
\n\n\n<\/td>\n<\/tr>\n \nPlataforma ExeonTrace: visibilidad de la red <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
Ejemplo de una soluci\u00f3n de seguridad de red impulsada por ML<\/strong><\/h2>\nCuando se trata de soluciones de detecci\u00f3n y respuesta de red (NDR) impulsadas por ML que incorporan los beneficios descritos, ExeonTrace<\/a> se destaca como una soluci\u00f3n de seguridad de red l\u00edder en Europa. Basado en algoritmos de ML galardonados, que incorporan una d\u00e9cada de investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, ExeonTrace proporciona a las organizaciones capacidades avanzadas de detecci\u00f3n de amenazas de ML, visibilidad completa de la red, integraci\u00f3n flexible de fuentes de registro y an\u00e1lisis de big data. Adem\u00e1s, los algoritmos se basan en an\u00e1lisis de metadatos<\/a> en lugar de cargas \u00fatiles reales, lo que hace que no se vean afectados por el cifrado, completamente libres de hardware y compatibles con la mayor\u00eda de las infraestructuras de ciberseguridad. Como resultado, ExeonTrace puede procesar datos de registro sin procesar en potentes bases de datos gr\u00e1ficas, que luego son analizadas por modelos ML supervisados \u200b\u200by no supervisados. A trav\u00e9s de la correlaci\u00f3n y la fusi\u00f3n de eventos, los algoritmos pueden identificar con precisi\u00f3n anomal\u00edas de alta fidelidad y se\u00f1ales sutiles de comportamiento malicioso, incluso cuando se trata de amenazas cibern\u00e9ticas nuevas o emergentes que pueden carecer de firmas establecidas o indicadores maliciosos conocidos. <\/p>\n
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