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El reto de la detección temprana de ciberamenazas
La detección temprana de ciberamenazas es desde hace varios años uno de los mayores retos a afrontar en el
campo de la seguridad
informática: la rápida evolución de las
tipologías de los ciberataques ha sobrepasado a los sistemas de detección de
intrusos tradicionales que cada vez más resultan insuficientes para
determinados ataques, como las amenazas
persistentes avanzadas (APT), que constituyen ofensivas digitales
dirigidas contra sistemas muy concretos y conformadas por un conjunto de
procesos sigilosos y continuos a lo largo del tiempo.
Las
APT como ejemplo de un problema
Hasta ahora, las empresas se han apoyado para defenderse de APT´s
y otras modalidades de ataques dirigidos en los sistemas de detección
de intrusiones en red (NIDS) que intentan descubrir accesos no autorizados
a determinados recursos de la red a través del análisis de los datos de tráfico
de la misma para detectar signos de actividad maliciosa. Y hasta ahora han
demostrado su eficacia en la defensa contra ciberamenazas tradicionales como los ataques DoS, de desbordamiento de
búfer, de troyanos, etc.
Pero el rápido avance tecnológico también ha llegado a
los ciiberdelincuentes y está generando nuevas clases de amenazas que
demandan de mecanismos de
defensa más avanzados. Entre las que
encontramos, por ejemplo, a las APT: los ataques en gran escala a
una red se pueden detectar fácilmente en sus etapas finales mediante la
observación de cambios muy bruscos en el tráfico de red; sin embargo, las
primeras etapas de los ataques generan cambios difíciles de distinguir de las
fluctuaciones usuales de tráfico.
Los NIDS se han mostrado ineficaces para frenar esta clase
de amenazas, debido a su incapacidad para evaluar ciberataques planificados a
través de múltiples acciones coordinadas pero aparentemente aisladas e inocuas.
Detección
temprana a partir de la proactividad
Según la consultora Gartner, “existe un consenso
generalizado en que los ataques avanzados son capaces de evitar los controles
de seguridad tradicionales
basados en firmas, y permanecer en nuestros sistemas sin ser detectados durante
largos períodos de tiempo. La amenaza es real. Estamos en peligro; solo que no
somos conscientes de ello”.
Hacer frente a este tipo de intrusiones complejas exige dejar de lado la
apuesta por contramedidas reactivas para implementar nuevas políticas de
seguridad basadas en mecanismos proactivos de prevención que permitan reducir los tiempos de respuesta a lo más cercano a “0”
detectando malware desconocido (por ejemplo, mediante el uso de técnicas de
‘machine learning’ que monitoricen el sistema en busca de patrones y
comportamientos inusuales, y los bloqueen). Pero no siempre resulta
posible maximizar la detección de dicho malware sin generar falsos positivos.
Esta tardanza es hoy la preocupación fundamental
del sector de la ciberseguridad, y cerrar la (enorme) ventana de oportunidad
que genera deberá ser su tarea primordial: lograr mejorar la detección en
tiempo real de amenazas digitales implica simplificar el filtrado de alertas y
mejorar el tiempo de respuesta para contener los ataques.
Adaptive
Defense 360, la solución de Panda
Panda Security cuenta con un producto
específicamente destinado a cerrar la ‘ventana de oportunidad’ del malware que abren los ataques zero-day y las APTs
en los entornos corporativos: Adaptive Defense 360.
La tecnología que integra permite detectar y bloquear el software
malicioso en
base a la monitorización en tiempo real de su comportamiento. El cliente
contará recibirá una alerta inmediata de cualquier identificación de malware
con la seguridad de que la combinación del uso de algoritmos de ‘machine
learning en la nube y del análisis de expertos permite desterrar los falsos
positivos.
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