Los ciberataques en 2023 seguirán ganando terreno. A medida que los tiempos de permanencia disminuyen, las tasas de delitos cibernéticos aumentan más rápidamente, lo que lleva a una mayor frecuencia de intentos de ataques cibernéticos. Pero las empresas de pequeña y gran escala están contraatacando y optando por adoptar mayores medidas de protección con capacidades ampliadas de ciberseguridad.
Por ejemplo, Google ha cambiado recientemente a controles cibernéticos respaldados por IA que utilizan restricciones de acceso de seguridad de confianza cero, soberanía digital y defensa contra amenazas para proteger los espacios de trabajo digitales de Google. La IA también se ha convertido en un componente clave para abordar las amenazas a los sistemas de tecnología operativa (OT).
Con capacidades avanzadas para analizar grandes cantidades de datos de una sola vez y capacidades predictivas mejoradas para identificar amenazas potenciales y puntos débiles en un amplio sistema de seguridad, la IA y el aprendizaje automático son herramientas valiosas para proteger las infraestructuras cibernéticas en el futuro.
En este artículo, analizaremos el potencial revolucionario de las soluciones de gestión de eventos e información de seguridad en la nube (SIEM) impulsadas por IA, que funcionan continuamente para proteger sistemas digitales vitales.
Cómo funciona SIEM en la nube
SIEM se refiere a una solución de seguridad destinada a identificar y evitar que las amenazas cibernéticas se conviertan en ataques cibernéticos en toda regla. SIEM permite a las organizaciones analizar posibles vulnerabilidades de seguridad y puntos débiles, brindando una oportunidad para que las organizaciones aborden estos fallos de seguridad antes de que resulten en ciberataques disruptivos y exitosos.
Las soluciones SIEM funcionan monitoreando el acceso de los usuarios para identificar comportamientos inusuales de los usuarios que podrían indicar una posible amenaza a la seguridad cibernética. SIEM solía utilizar herramientas de gestión de registros para realizar el seguimiento y análisis del sistema en tiempo real. El término «SIEM» fue acuñado por Gartner en 2005 para referirse a una combinación de prácticas de gestión de información de seguridad (SIM) y gestión de eventos de seguridad (SEM).
Hoy en día, SIEM se ha vuelto cada vez más sofisticado e incorpora lo último en tecnologías de vanguardia para brindar cobertura de seguridad de nivel avanzado y análisis de amenazas en tiempo real. En lugar de un software ubicado en un dispositivo externo, Cloud SIEM es una plataforma de seguridad basada en la nube que proporciona una cobertura de seguridad integral para los sistemas de una organización.
Las soluciones de seguridad SIEM basadas en la nube evitan la identificación de falsos positivos de riesgos de seguridad, proporcionando capacidades mejoradas de identificación de amenazas. Utilizan monitoreo de análisis de registros que se puede ampliar o reducir según las necesidades de una organización. Las plataformas Cloud SIEM ofrecen una versión simplificada de las acciones del centro de operaciones de seguridad (SOC), proporcionando capacidades de monitoreo integradas multiplataforma y automatización de monitoreo de seguridad avanzado y análisis basado en algoritmos de aprendizaje automático.
Cómo responden los algoritmos de aprendizaje automático a las ciberamenazas en tiempo real
SIEM basado en la nube se ha convertido en un componente esencial de la mayoría de los sistemas de seguridad contemporáneos, a menudo junto con otras plataformas de ciberseguridad. Cloud SIEM se basa en las últimas tecnologías revolucionarias, incorporando inteligencia artificial y aprendizaje automático para brindar una cobertura de seguridad mejorada y detección y respuestas actualizadas contra amenazas de seguridad cibernética.
Capacidades de monitoreo continuo
En los protocolos SIEM en la nube, los algoritmos de aprendizaje automático funcionan las 24 horas del día, monitoreando continuamente los datos de la red y el comportamiento del usuario para identificar posibles amenazas cibernéticas. Cuando los equipos de seguridad humanos pueden pasar por alto accidentalmente indicadores específicos de compromiso, los algoritmos de IA implementan un monitoreo continuo, lo que hace muy poco probable que un incidente sospechoso o un comportamiento de usuario pase desapercibido, por así decirlo.
Gran capacidad de procesamiento de datos
Los algoritmos de IA se pueden programar para evaluar grandes cantidades de datos casi instantáneamente, lo que proporciona una ventaja monumental cuando se trata de estar al tanto de posibles amenazas cibernéticas en tiempo real.
Los algoritmos de aprendizaje automático de IA en una plataforma SIEM también pueden analizar los datos de registro de la nube en tiempo real para poder evaluar si alguna anomalía podría indicar una posible amenaza, una violación de las políticas de seguridad de la organización u otro incidente de seguridad.
Prevención de phishing
En las plataformas SIEM en la nube, los modelos de IA pueden buscar específicamente intentos de phishing, analizando el contenido de las comunicaciones escritas, incluidos correos electrónicos y mensajes, para identificar enlaces y archivos adjuntos comprometidos. Los modelos de IA pueden analizar los patrones de comportamiento de los usuarios para evaluar dónde puede haber un intento de phishing, alertando a los miembros relevantes del equipo de seguridad para que intervengan cuando sea necesario.
Esta es una faceta clave de la prevención de la ciberseguridad en todas las organizaciones actuales. Según algunas fuentes, los ataques de ingeniería social son responsables de un sorprendente 98% de los intentos de ciberataque en la actualidad. Por lo tanto, las capacidades de identificación de patrones de IA son un recurso invaluable para prevenir intentos de ataques de phishing e ingeniería social que podrían resultar en costosas y dañinas violaciones de seguridad o de datos.
Actualización de protocolos de cumplimiento de seguridad
Con sus capacidades avanzadas para reconocer e identificar patrones de acuerdo con normas, reglas y códigos de conducta programados, la IA también puede garantizar que todos los protocolos y procedimientos de seguridad de una organización particular cumplan con las reglas y regulaciones de seguridad actualizadas.
Las herramientas de inteligencia artificial pueden identificar problemas de cumplimiento y producir informes que revelen cualquier actividad que no cumpla con las normas en toda la organización, garantizando así que los protocolos y actividades de seguridad se mantendrán en línea con los estándares de seguridad actuales.
La seguridad de una organización puede entonces reforzarse con medidas, es de esperar, simples pero muy efectivas, como el uso de herramientas PDF seguras que vienen con la capacidad de cifrar documentos a través de firmas digitales cifradas seguras, que son más difíciles de penetrar y replicar. Este cambio puede ayudar a mitigar los efectos de cualquier posible vulneración cibernética y mantener seguros los datos internos de una organización.
Aprovechando los patrones históricos de ciberataques
La IA utiliza patrones históricos de violaciones de seguridad para construir una base de conocimiento fundamental de patrones de comportamiento sospechosos y actividades inusuales de los usuarios, lo que permite a los modelos de IA crear respuestas de seguridad más sofisticadas, recomendaciones de procedimientos de mitigación de violaciones y prevención de incidentes a medida que pasa el tiempo y se acumulan más datos.
Los algoritmos de IA en las plataformas SIEM acceden a informes de incidentes de seguridad de varias fuentes, combinando estos datos para proporcionar una descripción más completa de posibles eventos de seguridad interdependientes de incidentes u organizaciones independientes.
La información sobre amenazas basada en IA mejora la eficiencia del equipo de seguridad
El software de inteligencia de amenazas impulsado por inteligencia artificial avanzada y aprendizaje automático permite a los equipos de seguridad humanos realizar ajustes proactivos en los protocolos de seguridad de la organización.
Recomendaciones de seguridad mejoradas
Con la capacidad de procesar enormes cantidades de datos rápidamente e identificar y reconocer patrones complejos de plataformas e incidentes interconectados, la inteligencia de amenazas de IA puede proporcionar recomendaciones y alertas avanzadas a los equipos de seguridad, brindándoles la alerta base eficiente para tomar las medidas preventivas necesarias. comportamiento.
Seguimiento de análisis de comportamiento de usuarios y entidades
Si bien se puede engañar a otros sistemas de seguridad para que acepten intentos de inicio de sesión de red no autorizados que imitan de manera convincente los inicios de sesión de usuarios autorizados, los modelos de IA en los sistemas SIEM utilizan análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) para rastrear e identificar patrones de comportamiento anómalos o acciones desconocidas por parte de usuarios autorizados normales.
Al proporcionar un enfoque más integral para analizar el comportamiento del usuario, UEBA evita que atacantes astutos eludan los protocolos de seguridad normales al adoptar un enfoque más holístico para evaluar el comportamiento del usuario.
Información procesable
Con herramientas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, los equipos de seguridad cuentan con valiosos conocimientos prácticos, lo que les permite estar al tanto de cualquier posible amenaza cibernética y continuar protegiendo los datos privados y los activos basados en la nube.
Colaboración entre equipos de seguridad
Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en las plataformas SIEM se pueden utilizar para promover la colaboración entre los equipos de seguridad, ya que los equipos de seguridad de diferentes organizaciones contribuyen a una base de datos de conocimiento compartida de información sobre amenazas, eventos de seguridad, indicadores de compromiso (IOC) actualizados y investigaciones en curso sobre delitos cibernéticos que puedan beneficiar a todas las partes involucradas.
Estos conjuntos de datos interconectados se presentan en la plataforma SIEM en visualizaciones fácilmente navegables que proporcionan capas de análisis que pueden ayudar a los equipos de seguridad a leer rápidamente los detalles necesarios de un ciberataque específico. Estas herramientas de visualización avanzadas ayudan a simplificar las complejas redes interconectadas de ciberataques, combinando varias capas de vectores de ataque, datos y patrones de comportamiento complicados para crear un mapa más eficiente que los equipos de seguridad puedan utilizar.
Pensamientos finales
Con sus capacidades de vanguardia para monitorear continuamente los datos y el comportamiento de los usuarios, analizar y evaluar instantáneamente patrones en grandes conjuntos de datos y proporcionar recomendaciones de protocolos de seguridad de nivel avanzado e información procesable, las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático brindan un recurso esencial para los equipos de seguridad actuales.
Recopilar datos valiosos y aprovechar patrones de ciberataques anteriores a través de plataformas en la nube SIEM interconectadas es una parte clave de la creación de un mapa de seguridad amplio e integral en todas las organizaciones, lo que permite a los equipos de seguridad desarrollar su base de conocimientos y procedimientos de respuesta a incidentes colaborando entre agencias y contribuyendo con el conocimiento obtenido mediante IA a una base de datos sofisticada y compartida.
La velocidad sin precedentes y las capacidades informáticas monumentales permiten a los equipos de seguridad actuales mantenerse a la vanguardia de los últimos ataques de seguridad cibernética en desarrollo, identificando y rectificando de manera eficiente cualquier brecha o vulnerabilidad en todo el panorama de seguridad y al mismo tiempo brindan actualizaciones en tiempo real sobre el comportamiento del usuario, actividad potencialmente sospechosa, e intentos de inicio de sesión no autorizados en todos los sistemas organizativos y entornos digitales.