Seguridad AI

Comprender la seguridad de la IA: Definición y explicación

En un nivel básico, las soluciones de seguridad basadas en IA están programadas para identificar comportamientos "seguros" frente a "maliciosos" mediante la comparación cruzada de los comportamientos de los usuarios de un entorno con los de otros similares. Este proceso suele denominarse "aprendizaje no supervisado", en el que el sistema crea patrones sin supervisión humana. Para algunas plataformas de ciberseguridad basadas en IA, como Vectra, el "aprendizaje profundo" es otra aplicación clave para identificar comportamientos maliciosos. Inspirado en la estructura y función biológicas de las neuronas del cerebro, el aprendizaje profundo se basa en grandes redes interconectadas de neuronas artificiales. Estas neuronas están organizadas en capas, con neuronas individuales conectadas entre sí por un conjunto de pesos que se adaptan en respuesta a las nuevas entradas.

Las sofisticadas herramientas de ciberseguridad basadas en IA tienen la capacidad de calcular y analizar grandes conjuntos de datos, lo que les permite desarrollar patrones de actividad que indican posibles comportamientos maliciosos. En este sentido, la IA emula la aptitud para detectar amenazas de sus homólogos humanos. En ciberseguridad, la IA también puede utilizarse para la automatización, clasificación, agregación de alertas, clasificación de alertas, automatización de respuestas y mucho más. La IA se utiliza a menudo para aumentar el primer nivel de trabajo de los analistas.

Aplicaciones comunes de la IA en ciberseguridad

Las soluciones de seguridad basadas en IA tienen una amplia gama de aplicaciones en el ámbito de la ciberseguridad. Estos son algunos de los usos más comunes:

1. Detección y predicción de amenazas: La IA puede analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones de actividad indicativos de posibles comportamientos maliciosos. Al aprender de comportamientos detectados previamente, los sistemas de ciberseguridad basados en IA pueden predecir y detectar de forma autónoma amenazas emergentes.
2. Contextualización y conclusión de comportamientos: La IA puede contextualizar y extraer conclusiones a partir de información incompleta o nueva, ayudando a la identificación y comprensión de eventos de ciberseguridad.
3. Desarrollo de estrategias de corrección: Las herramientas de IA pueden sugerir estrategias de corrección viables para mitigar las amenazas o abordar las vulnerabilidades de seguridad basándose en su análisis de los comportamientos detectados.
4. Automatización y aumento: La IA puede automatizar varias tareas de ciberseguridad, como la agregación de alertas, la clasificación y la respuesta. Complementa el trabajo de los analistas humanos, permitiéndoles centrarse en retos más complejos.

Ventajas de aprovechar las tecnologías de IA en la seguridad

La adopción de soluciones de ciberseguridad basadas en IA ofrece varias ventajas a las organizaciones y a sus equipos de TI y seguridad:

1. Procesamiento de datos mejorado: Las capacidades de la IA permiten procesar grandes volúmenes de datos a gran velocidad, lo que proporciona a las organizaciones información exhaustiva sobre posibles amenazas.
2. Aumento para equipos con recursos limitados: La IA llena el vacío de recursos de los equipos de ciberseguridad más pequeños o con menos recursos mediante la automatización de tareas rutinarias y la protección continua.
3. Protección coherente y a largo plazo: Los sistemas de IA proporcionan una protección consistente y continua, reduciendo el riesgo de error humano y ofreciendo una defensa a largo plazo contra las amenazas en evolución.

Evaluación de un proveedor de ciberseguridad de IA para su red

Elegir al proveedor de seguridad de IA adecuado es crucial para garantizar la eficacia y la compatibilidad de la solución con su red. Estas son algunas preguntas clave que debe tener en cuenta al evaluar a los proveedores de ciberseguridad de IA:

1. Machine Learning Algoritmos: ¿Qué tipos de algoritmos de aprendizaje automático utiliza el producto del proveedor? ¿Con qué frecuencia se actualizan estos algoritmos y se lanzan otros nuevos?
2. Rendimiento de los algoritmos: ¿Con qué rapidez pueden los algoritmos de aprendizaje automático detectar amenazas en un nuevo entorno? Requieren un periodo de aprendizaje y, en caso afirmativo, cuánto tiempo tardan?
3. Priorización e integración: ¿Cómo prioriza el producto los hosts críticos y de alto riesgo que requieren atención inmediata? ¿Se integra perfectamente con los flujos de trabajo existentes de detección, alerta y respuesta a incidentes?
4. Integración con la infraestructura de seguridad: ¿Se integra el producto con sistemas de cortafuegos, seguridad de puntos finales o control de acceso a la red (NAC) para bloquear o contener los ataques detectados? ¿En qué medida se integra con estas plataformas?
5. Reducción de la carga de trabajo y eficiencia: ¿Cuál es la reducción prevista de la carga de trabajo de los analistas de seguridad que utilicen el producto? ¿Qué mejora de la eficiencia puede preverse?
6. Pruebas en el mundo real: ¿Admite el producto la realización de ejercicios de equipo rojo para demostrar el valor de los algoritmos de aprendizaje automático en situaciones reales? ¿Está dispuesto el proveedor a cubrir los costes si el producto no detecta ninguna amenaza?
7. Evaluación de productos: ¿Recomiendan proporcionar acceso remoto a analistas humanos durante la evaluación? ¿Qué motivos hay detrás de esta recomendación?

Cómo la IA puede mejorar su ciberseguridad

Combinación de inteligencia humana con ciencia de datos y técnicas de aprendizaje automático. El enfoque de Vectra AI para la detección de amenazas combina la experiencia humana con un amplio conjunto de ciencia de datos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Este modelo ofrece un ciclo continuo de inteligencia sobre amenazas basado en investigación de vanguardia, modelos de aprendizaje global y local, aprendizaje profundo y redes neuronales.

1. Captura de datos

Los sensores extraen metadatos relevantes de tráfico o registros de cloud, SaaS, centros de datos y entornos empresariales.

Una arquitectura de software excepcionalmente eficaz desarrollada desde el primer día, junto con motores de procesamiento desarrollados a medida, permiten capturar y procesar datos a una escala sin precedentes.

2. Normalización de datos

Los flujos de tráfico se deduplican y un motor de flujo personalizado extrae metadatos para detectar comportamientos de atacantes. Se registran las características de cada flujo, incluidos el flujo y reflujo, la temporización, la dirección del tráfico y el tamaño de los paquetes. A continuación, cada flujo se atribuye a un host en lugar de identificarse por una dirección IP.

3. Enriquecer los datos

Nuestros científicos de datos e investigadores de seguridad construyen y ajustan continuamente decenas de modelos de comportamiento de aprendizaje automático que enriquecen los metadatos con información de seguridad derivada del aprendizaje automático. Estos modelos enriquecen los datos de red con atributos de seguridad clave, incluidos patrones de seguridad (por ejemplo, balizas), patrones normales (por ejemplo, aprendizajes), precursores (por ejemplo, señales débiles), comportamientos de atacantes, puntuaciones de cuentas, puntuaciones de hosts y campañas de ataques correlacionadas.

4. Detección y respuesta

Los modelos de comportamiento de atacantes personalizados con puntuaciones de IA detectan las amenazas automáticamente y en tiempo real, antes de que causen daños. Las amenazas detectadas se clasifican automáticamente, se priorizan en función del nivel de riesgo y se correlacionan con los dispositivos host comprometidos.

La automatización de nivel 1 condensa semanas o meses de trabajo en minutos y reduce la carga de trabajo de los analistas de seguridad en 37 veces.

Los atributos derivados del aprendizaje automático, como la identidad del host y el balizamiento, proporcionan un contexto vital que revela la escala y el alcance más amplios de un ataque. El banco de trabajo de investigación diseñado a medida está optimizado para metadatos enriquecidos con seguridad y permite realizar búsquedas a escala en menos de un segundo.

La IA pone la información más relevante al alcance de su mano al aumentar las detecciones con contexto procesable para eliminar la interminable caza y búsqueda de amenazas.

La ciencia de los datos tras una solución de ciberseguridad basada en IA

Mediante algoritmos de detección del comportamiento para analizar los metadatos de los paquetes capturados, nuestra IA de ciberseguridad detecta ataques ocultos y desconocidos en tiempo real, tanto si el tráfico está cifrado como si no. Nuestra IA solo analiza los metadatos capturados de los paquetes, en lugar de realizar una inspección profunda de los mismos, para proteger la privacidad del usuario sin husmear en las cargas útiles sensibles.

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Aprendizaje global: Encontrar los rasgos ocultos que todas las amenazas tienen en común.

El aprendizaje global identifica los rasgos fundamentales que las amenazas comparten en todas las organizaciones empresariales.

El aprendizaje global comienza con los Vectra AI Threat Labs, un grupo a tiempo completo de expertos en ciberseguridad e investigadores de amenazas que analizan continuamente malware, herramientas, técnicas y procedimientos de ataque para identificar tendencias nuevas y cambiantes en el panorama de las amenazas.

Su trabajo sirve de base a los modelos de ciencia de datos que utilizamos en nuestra empresa. Attack Signal Intelligenceaprendizaje automático supervisado.

Se utiliza para analizar volúmenes muy grandes de tráfico de ataque y destilarlo hasta las características clave que hacen que el tráfico malicioso sea único.

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Aprendizaje local: Revela patrones de ataque que son exclusivos de la red.

El aprendizaje local identifica lo que es normal y anormal en la red de una empresa para revelar patrones de ataque.

Las técnicas clave utilizadas son el aprendizaje automático no supervisado y la detección de anomalías. Vectra AI utiliza modelos de aprendizaje automático no supervisado para aprender sobre el entorno específico de un cliente, sin la supervisión directa de un científico de datos.

En lugar de concentrarse en encontrar y notificar anomalías, Vectra AI busca indicadores de fases importantes de un ataque o técnicas de ataque, incluidos signos de que un atacante está explorando la red, evaluando hosts para atacar y utilizando credenciales robadas.

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Inteligencia integrada: Correlacionar, puntuar, priorizar

Vectra AI condensa miles de eventos y rasgos de la red en una sola detección.

Utilizando técnicas como la correlación de eventos y la puntuación de host, nuestra IA realiza lo siguiente:

• Correlaciona todos los eventos de detección con hosts específicos que muestran signos de comportamientos amenazantes.
• Puntúa automáticamente cada detección y host en términos de gravedad y certeza de la amenaza utilizando el Vectra AI Threat Certainty Index™.
• Rastrea cada evento a lo largo del tiempo y a través de cada frase del ciclo de vida del ciberataque.

Vectra AI pone especial énfasis en los eventos que pueden poner en peligro activos clave dentro de la red o que son de valor estratégico para un atacante. También se priorizan los dispositivos que muestran comportamientos que cubren múltiples fases del ciclo de vida del ciberataque, como se muestra.

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Al comprender el comportamiento y los patrones de los atacantes, Vectra reduce las alertas innecesarias y se centra en los verdaderos positivos. Esto proporciona a los analistas de seguridad la capacidad de cazar, investigar y detener eficazmente los ataques antes de que se conviertan en brechas. En las siguientes secciones, exploraremos el alcance y el proceso de desarrollo de la tecnología de Vectra, incluyendo cómo recopila y genera detecciones, correlaciona eventos en incidentes procesables y maneja ataques reales con dos ejemplos específicos.

Desarrollo de un algoritmo ML para la detección de amenazas basada en IA

El sistema de detección de Vectra está diseñado específicamente para encontrar a los atacantes y sus métodos en acción, en lugar de limitarse a detectar anomalías inusuales. Nuestro equipo de investigadores de seguridad y científicos de datos con formación diversa tiene un profundo conocimiento de la extracción de información valiosa a partir de conjuntos de datos complejos. Con más de diez años de experiencia, hemos desarrollado un enfoque colaborativo para la detección de amenazas que identifica eficazmente los comportamientos de los atacantes con un mínimo de falsos positivos.

A lo largo del proceso de desarrollo de la detección, nuestro equipo de investigación de seguridad marca el camino. Constantemente vigilan y revisan los métodos empleados por los atacantes en la naturaleza, centrándose en métodos generales más que en herramientas o grupos de ataque específicos. Por ejemplo, en lugar de analizar únicamente la baliza Cobalt Strike , abstraemos las acciones de esta tecnología y estudiamos el método general de control del atacante. Esto nos permite crear una cobertura tanto para las herramientas actuales como para las futuras que ejecuten métodos similares.

Una vez identificado un método de ataque, nuestros investigadores de seguridad trabajan junto a nuestro equipo de ciencia de datos para recopilar un corpus de muestras maliciosas y benignas. Las muestras maliciosas proceden de diversos lugares, como clientes que comparten voluntariamente metadatos anónimos, incidentes cibernéticos documentados públicamente, algoritmos de creación de datos sintéticos y ataques internos de laboratorio. Las muestras benignas se recogen de nuestro amplio conjunto de metadatos de clientes anonimizados.

Con el método del atacante y los datos de apoyo a mano, nuestros investigadores de seguridad y el equipo de ciencia de datos desarrollan un modelo prototipo con un umbral optimizado para detectar estos métodos. El prototipo se despliega en modo beta silencioso, recopilando información de una base de clientes que optan por utilizarlo para afinar el modelo. Cada instancia del método de ataque observado, así como los eventos justo por debajo del umbral, se reportan, lo que permite a nuestros científicos de datos refinar aún más el modelo.

Este proceso iterativo continúa hasta que se cumplen estrictas normas de calidad, garantizando el rendimiento del modelo en escenarios del mundo real. El último paso consiste en crear una interfaz de usuario específica que presente el contexto completo del método de ataque identificado, junto con información pertinente sobre lo que es normal en los sistemas en cuestión. A continuación, los modelos se despliegan en producción y se supervisan continuamente para garantizar su eficacia. Las mejoras necesarias se introducen en el sistema de detección utilizando el mismo proceso de recopilación de datos.

Los resultados son modelos que no requieren ajustes frecuentes y detectan con eficacia las generaciones actuales y futuras de herramientas de ataque. Nuestro enfoque orientado a la seguridad destaca en la detección de acciones de atacantes, yendo más allá de la detección de sucesos extraños.

Motor de streaming en tiempo real para resultados procesables

Cuando se trata de proteger su organización, cada segundo cuenta. Por eso los retrasos en las alertas pueden dar a los atacantes una peligrosa ventaja. Pero con el motor de streaming en tiempo real de Vectra, puedes ir un paso por delante.

A diferencia del procesamiento por lotes tradicional, los algoritmos de Vectra funcionan con datos en streaming, lo que garantiza una detección inmediata sin ningún retraso. Esto significa que los atacantes tienen menos tiempo para progresar en sus ataques, lo que te da amplias oportunidades para detenerlos en seco.

Pero no se trata sólo de velocidad, sino también de escala. A medida que el tamaño y la complejidad de las redes empresariales, las implementaciones de cloud y los servicios SaaS siguen creciendo, también lo hace la cantidad de datos que es necesario procesar. Aquí es donde brilla el motor de streaming en tiempo real de Vectra.

Diseñado para dar soporte a grandes empresas internacionales, el motor de streaming de Vectra puede manejar incluso las cantidades más masivas de datos. Extrae sin esfuerzo la información necesaria para construir modelos de aprendizaje a largo plazo, sin problemas de tamaño de los datos.

Y no olvidemos el poder de la historia. Los algoritmos que utilizan el aprendizaje no supervisado dependen de una gran cantidad de datos para ser realmente eficaces. Al aprender de la transmisión de datos, los algoritmos de Vectra son capaces de tener en cuenta meses de datos históricos y millones de eventos. Esto se traduce en las alertas de mayor calidad y la detección más precisa del sector.

Inteligencia artificial para la correlación de amenazas

La plataforma basada en IA de Vectra va más allá de la identificación de métodos individuales de ataque. Con nuestra avanzada tecnología de IA, correlacionamos acciones para detectar, categorizar y priorizar rápidamente los ataques que progresan activamente. Nuestro algoritmo de correlación analiza comportamientos en cuentas, hosts, redes y cloud para proporcionar una señal clara de cualquier incidente de seguridad.

Pero, ¿cómo atribuimos estos comportamientos a anclajes estables como cuentas o máquinas anfitrionas? En entornos de red e híbridos (cloud ), utilizamos un algoritmo innovador llamado host-id. Este algoritmo nos permite atribuir IPs transitorias a máquinas anfitrionas estables basándonos en los artefactos observados, incluidos los principales anfitriones Kerberos, las direcciones MAC DHCP y las cookies. Con esta atribución, podemos identificar y rastrear con precisión el comportamiento de los atacantes y el flujo de metadatos asociados a un equipo host específico, no sólo la IP.

Sin embargo, la atribución en AWS conlleva sus propios desafíos. Los eventos se registran en el plano de control de AWS y se asocian a roles asumidos, en lugar de a cuentas de usuario subyacentes. Esto significa que cualquier número de cuentas puede asumir un rol determinado, lo que dificulta el seguimiento del origen de un ataque. Ahí es donde entra en juego nuestra tecnología personalizada, Kingpin. Kingpin puede desentrañar el encadenamiento de roles para atribuir los ataques observados a un usuario subyacente, proporcionándole la información crucial necesaria para una respuesta eficaz.

Una vez que hemos atribuido los comportamientos de los atacantes a indicadores estables, los correlacionamos para identificar el perfil de comportamiento subyacente del sistema. Esto nos permite etiquetar y priorizar las amenazas en progreso para una atención inmediata. Nuestro algoritmo de correlación imita las acciones realizadas por nuestros expertos analistas e investigadores de seguridad, garantizando que usted reciba el mismo nivel de clasificación y análisis de amenazas.

Cómo prioriza las amenazas Vectra AI

Vectra AI correlaciona los comportamientos de amenaza a un host o cuenta y los prioriza en una de las cuatro clasificaciones de gravedad: Crítica, Alta, Media y Baja. Esta clasificación se basa en la comprensión del modelo de puntuación de Vectra del grado de alineación de los comportamientos colectivos de los atacantes con un ataque escalado real. Los equipos de seguridad que supervisan la consola de Vectra deben basar su juicio principalmente en qué hosts o cuentas revisar primero basándose en la clasificación de gravedad calculada.

Clasificación por gravedad

• Gravedad Crítica o Alta: Los hosts y cuentas categorizados como Gravedad Crítica o Alta tienen un alto potencial de causar daños a las operaciones de negocio y muestran comportamientos asociados con ataques en desarrollo activo que justifican una investigación.
• Gravedad baja o media: Las cuentas categorizadas como de gravedad Baja o Media presentan riesgos menos observados directamente y pueden aprovecharse como puntos de partida en los esfuerzos de caza de amenazas en lugar de una investigación inmediata.

Puntuaciones de amenaza y certidumbre

Además de la clasificación de gravedad, se calculan las puntuaciones de amenaza y certeza para cada cuenta priorizada basándose en los comportamientos correlacionados para permitir una ordenación más precisa. Las detecciones también reciben puntuaciones de amenaza y certeza que caracterizan la gravedad específica de la detección en función de la amenaza del comportamiento asociado y la certeza de los modelos de detección subyacentes. Los detalles sobre cómo se calculan la amenaza y la certeza de cada detección se presentan en sus respectivas páginas de detecciones.

> Más información en Vectra AI's Detections

¿Cómo aprovechan la IA los delincuentes?

A medida que las empresas adoptan la tecnología de IA para la ciberseguridad, los actores maliciosos también adaptan sus métodos para eludir la detección. Aprenden sobre los sistemas de señalización de amenazas empleados por las soluciones de IA, lo que les permite modificar sus estrategias de ataque y acelerar sus actividades maliciosas.

¿Cuáles son las ventajas de la ciberseguridad basada en IA?

Las herramientas de ciberseguridad de IA ofrecen capacidades de detección automatizada, lo que permite a las empresas identificar, localizar, poner en cuarentena y remediar las amenazas de manera eficiente. Mejoran la eficacia general y la velocidad de respuesta ante incidentes.

¿Cómo se utiliza la IA en la detección de amenazas?

La IA desempeña un papel vital en la detección de amenazas al analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones o anomalías que pueden indicar posibles amenazas a la seguridad. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de IA pueden aprender de datos históricos y adaptar continuamente sus modelos para reconocer amenazas nuevas y emergentes. Los sistemas de detección de amenazas basados en IA pueden supervisar el tráfico de red, analizar patrones de comportamiento y detectar actividades maliciosas en tiempo real, lo que permite a las organizaciones responder de forma proactiva y mitigar posibles amenazas.

¿Qué es la inteligencia sobre amenazas basada en IA?

La inteligencia de amenazas de IA se refiere al uso de técnicas y tecnologías de inteligencia artificial para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como registros de seguridad, bases de datos de vulnerabilidades, foros de la web oscura y plataformas de redes sociales. Aprovechando los algoritmos de IA, las plataformas de inteligencia sobre amenazas pueden automatizar el proceso de recopilación y correlación de datos, identificar posibles amenazas y proporcionar información práctica a las organizaciones. La inteligencia sobre amenazas basada en IA mejora la velocidad, la precisión y la escalabilidad del análisis de amenazas, lo que permite a los equipos de seguridad anticiparse a las ciberamenazas en constante evolución.

¿Cómo se utiliza la IA en ciberdefensa?

La IA se utiliza ampliamente en ciberdefensa para reforzar la postura de seguridad de las organizaciones. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos de seguridad, como registros de red, eventos del sistema, comportamiento de los usuarios y muestras de malware , para identificar actividades sospechosas o posibles vulnerabilidades. Los sistemas basados en IA pueden detectar y responder a incidentes de seguridad en tiempo real, automatizar la caza de amenazas y mejorar la eficiencia de las operaciones de seguridad. Además, la IA puede emplearse en el desarrollo de mecanismos de seguridad avanzados, como la detección de anomalías basada en el comportamiento, los controles de acceso adaptativos y los sistemas inteligentes de respuesta a amenazas, reforzando la ciberdefensa contra ataques sofisticados.

> Más información sobre la solución de seguridad de IA de Vectra

¿Puede la IA prevenir a los piratas informáticos?

Aunque la IA puede mejorar significativamente las medidas de ciberseguridad, no puede prevenir por sí sola a todos los piratas informáticos. Las tecnologías de IA son eficaces para detectar y mitigar ciertos tipos de amenazas, pero los ciberatacantes evolucionan constantemente sus tácticas para eludir la detección. Los sistemas basados en IA pueden contribuir a reducir el tiempo de respuesta, identificar vulnerabilidades y analizar patrones, pero la experiencia y la colaboración humanas son cruciales para una ciberdefensa eficaz. La combinación de capacidades de IA con profesionales cualificados en ciberseguridad puede crear una estrategia de defensa sólida que incluya la búsqueda proactiva de amenazas, el análisis de inteligencia sobre amenazas y la respuesta a incidentes, lo que en última instancia dificultará el éxito de los hackers.

Vectra: potenciar los equipos de seguridad con IA

Vectra AIEl proveedor líder de soluciones Network Detection and Response (NDR), aprovecha la tecnología de IA para ofrecer la máxima seguridad a sus sistemas, datos e infraestructuras. Al detectar y alertar a su equipo del centro de operaciones de seguridad (SOC) de actividades sospechosas, tanto en las instalaciones como en cloud, Vectra AI permite actuar con rapidez y precisión contra las amenazas potenciales. Con la identificación de amenazas genuinas basada en IA, su equipo puede centrarse en tareas críticas, libre de falsas alarmas.

A medida que la IA sigue remodelando el panorama de la ciberseguridad, es esencial adoptar estas tecnologías al tiempo que se sortean sus desafíos para mejorar la seguridad de las organizaciones. Vectra AI está a la vanguardia de la integración de la IA en las soluciones de ciberseguridad, ofreciendo capacidades avanzadas de detección y respuesta a amenazas impulsadas por la IA. Póngase en contacto con nosotros para explorar cómo nuestras soluciones basadas en IA pueden reforzar su estrategia de ciberseguridad y protegerle frente a ciberamenazas sofisticadas.