El cambio hacia una arquitectura nativa en la nube está fomentando la escalabilidad, la flexibilidad y mejoras de costes que las organizaciones no podrían lograr con arquitecturas monolíticas locales. Sin embargo, también está aumentando la complejidad y creando nuevas superficies de ataque. A medida que las organizaciones intentan abordar estas nuevas amenazas con soluciones individuales de seguridad y monitorización, la expansión de herramientas puede llevar rápidamente a una visibilidad fragmentada y a una falta de comprensión contextual por parte del SOC.
La detección y respuesta para aplicaciones en la nube (CADR) es un enfoque de seguridad que puede ayudar a las organizaciones a abordar este problema con capacidades de detección contextual y conductual. Estas proporcionan una vista completa de las amenazas que puedan afectar a la totalidad de la infraestructura en la nube, los clústeres de Kubernetes y las aplicaciones implementadas. La CADR recopila y agrega datos de eventos del sistema operativo, los contenedores, las cargas de trabajo, las API y las aplicaciones para proporcionar visibilidad integral. Hace uso de sensores avanzados para ofrecer una visibilidad completa con detección y respuesta ante amenazas en tiempo real.
En este artículo se analizan los conceptos fundamentales de la CADR y se explica cómo mejora la detección de amenazas.
Problemas empresariales que resuelve la CADR
La CADR aborda los retos de seguridad y visibilidad que conlleva el cambio a tecnologías modernas como los microservicios y las estrategias que priorizan la nube.
La complejidad de los entornos en la nube ha provocado que las herramientas de seguridad tradicionales dejen de ser eficaces. Dichas herramientas se diseñaron para entornos estáticos y locales, y no pueden seguir el ritmo de la naturaleza cambiante de las infraestructuras. Además, los entornos en la nube presentan desafíos únicos de detección y respuesta, como grandes cantidades de logs o eventos que filtrar, el volumen de nuevas implementaciones y cambios en aplicaciones, y una superficie de ataque en constante evolución.
Examinemos por qué todo ello supone un cambio fundamental respecto a los problemas que se pretenden abordar con los enfoques tradicionales de seguridad.
Limitaciones de los enfoques tradicionales de seguridad
Las soluciones de seguridad tradicionales están diseñadas para aplicaciones monolíticas y son adecuadas para entornos estáticos de sistemas con límites claramente definidos. A estas soluciones les cuesta detectar y responder a vulnerabilidades de seguridad en tiempo real, ya que carecen de contexto integral sobre la infraestructura en la nube y las aplicaciones implementadas. Algunos de los retos de los enfoques tradicionales de seguridad son:
- Expansión de herramientas: La expansión de herramientas se refiere al uso de múltiples herramientas de seguridad que funcionan de forma aislada, lo que deriva en una visibilidad fragmentada al no proporcionar información contextual a los equipos de seguridad. A estas herramientas les cuesta correlacionar datos entre sistemas y pueden tener mecanismos de alerta diferentes, lo que dificulta la detección de patrones sospechosos o la respuesta rápida ante incidentes.
- Limitaciones de los métodos de detección tradicionales: Las herramientas de detección tradicionales suelen aplicar un enfoque basado en reglas para identificar amenazas de seguridad, con lo que no pueden adaptarse a la gran escala y complejidad de los entornos en la nube. Con este enfoque resulta difícil detectar ataques sofisticados que explotan vulnerabilidades de día cero y usan la inserción de credenciales, o los ataques contra la cadena de suministro.
Conceptos fundamentales de la CADR conductual
Con la CADR, las organizaciones pueden consolidar herramientas, aumentar la visibilidad y añadir contexto a sus capacidades de detección y respuesta ante amenazas para abordar las deficiencias de los enfoques tradicionales de seguridad. Exploremos los detalles que permiten a la CADR lograr estos resultados.
Componentes de la CADR
La CADR recopila logs y métricas de múltiples fuentes para obtener una vista integral del entorno. Una solución de CADR sólida debe incluir los siguientes tres componentes.
Logs de gestión de la nube
Estos logs capturan información detallada sobre todas las acciones realizadas en los recursos de cómputo, almacenamiento y red de un entorno en la nube. Esto incluye eventos de creación, modificación, eliminación de recursos, así como cambios en los permisos de acceso a dichos recursos, de forma que los equipos de seguridad puedan identificar acciones inusuales y correlacionarlas con incidentes de seguridad. Por ejemplo, AWS CloudTrail es un servicio utilizado para realizar auditorías operativas, gestionar riesgos de seguridad y garantizar el cumplimiento normativo que registra cada acción realizada por un usuario o rol dentro del entorno en la nube de AWS.
Logs de carga de trabajo de contenedores
Los logs de contenedores son fundamentales para identificar actividades sospechosas, como comunicaciones de red no autorizadas, privilegios excesivos o transferencias de datos. Tecnologías como Extended Berkeley Packet Filter (eBPF) permiten ejecutar programas personalizados de forma aislada dentro del sistema operativo Linux, lo que facilita la observabilidad detallada del kernel, el rastreo y la elaboración de perfiles de entornos contenedorizados.
Logs de capa de aplicación
Los logs de capa de aplicación son cruciales para identificar actividades sospechosas que se producen en tiempo de ejecución en las aplicaciones implementadas. El sistema de CADR analiza los logs generados por solicitudes de red, respuestas, errores de aplicaciones y actividad de usuarios para detectar amenazas como usurpación de cuentas, ataques a la lógica empresarial e intentos de acceso no autorizado a datos.
Herramientas como OpenTelemetry permiten la instrumentación, recopilación y exportación de logs, y ayudan a las organizaciones a analizar el comportamiento del software y detectar problemas de seguridad.
Por qué el análisis de comportamiento es fundamental
El análisis de comportamiento es crucial para la ciberseguridad moderna debido a varios factores clave:
- Limitaciones de la detección estática basada en reglas: La detección estática basada en reglas se basa en un conjunto preconfigurado de condiciones que se decidieron en función de un historial de datos. Dado que las amenazas de seguridad evolucionan constantemente y los ataques se vuelven más sofisticados, con esta metodología no se pueden identificar las amenazas que no coinciden con los patrones de ataque existentes.
- Ventajas de la detección de anomalías: Es necesario un sistema que analice información contextual, como la actividad de los usuarios y logs de diferentes fuentes, para identificar actividades sospechosas mediante detección de anomalías y algoritmos de aprendizaje automático.
- Conciencia contextual: Los sistemas que se basan en el análisis de comportamiento pueden detectar amenazas nuevas y desconocidas al reconocer divergencias respecto al comportamiento normal, incluso si no coinciden con patrones de ataque conocidos.
- Adaptación de las medidas de seguridad a entornos específicos: Los sistemas pueden adaptarse a los requisitos únicos de la organización y su entorno de aplicaciones. Por ejemplo, los patrones de flujo de datos y acceso en la infraestructura en la nube pueden diferir significativamente de los entornos locales o híbridos, por lo que es fundamental que los sistemas adapten sus técnicas de seguridad en consecuencia.
Mecanismos de la CADR
La CADR ayuda a las organizaciones a mejorar sus capacidades de detección de amenazas, reducir falsos positivos y automatizar sus mecanismos de respuesta con capacidades sólidas de detección y estrategias de respuesta a incidentes.
Capacidades de detección multicapa
La CADR aplica una estrategia de detección multicapa al integrarse en diferentes niveles, como infraestructura en la nube, las aplicaciones y el comportamiento del usuario, lo que le permite obtener visibilidad integral del sistema. Analiza los logs y métricas recopilados utilizando técnicas avanzadas de inteligencia sobre amenazas, como la detección de anomalías y el aprendizaje automático, para identificar problemas en tiempo real, lo que permite detectar amenazas de seguridad complejas y en evolución.
Además, la CADR utiliza la identificación de comportamientos para establecer una referencia de la actividad normal del usuario mediante la monitorización continua. Este enfoque reduce el número de falsos positivos, con lo que los equipos de seguridad pueden centrarse en amenazas que requieren su atención.
Estrategias de respuesta a incidentes
En un entorno de nube distribuida, la respuesta manual a incidentes es ineficiente para identificar, contener y mitigar amenazas de seguridad debido a la complejidad y gran escala de los entornos en la nube. La CADR proporciona mecanismos automáticos de respuesta que pueden realizar ciertas acciones para minimizar el impacto de los incidentes identificados. Por ejemplo, puede bloquear automáticamente el acceso y detener aplicaciones afectadas para aislar el incidente sin intervención humana. La CADR también ofrece una opción de cuarentena ligera para el entorno de producción que aísla los procesos o contenedores comprometidos de otros recursos para evitar la contaminación y reducir la escala del incidente. Esto permite que el resto del entorno siga funcionando mientras se identifica y corrige la causa raíz del incidente.
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Descargar ahoraCómo puede ayudarte CrowdStrike a abordar amenazas complejas de seguridad en la nube
Los entornos en la nube son susceptibles a una amplia variedad de amenazas de seguridad debido a su gran superficie de ataque, escala y complejidad. Las organizaciones no pueden confiar en medidas de seguridad tradicionales, sino que deben integrar herramientas como soluciones de CADR centradas en el comportamiento, que recopilan datos de múltiples fuentes en la nube, analizan la actividad de los usuarios y utilizan técnicas avanzadas de detección de amenazas para identificar y responder a amenazas en tiempo real.
CrowdStrike Falcon® es una plataforma de ciberseguridad basada en IA nativa que ofrece completas capacidades de detección de amenaza y respuesta a incidentes para entornos en la nube. Con CrowdStrike, las organizaciones se benefician de capacidades como las siguientes:
- Detección y respuesta avanzadas en la nube (CDR) para contar con tiempos de detección y respuesta un 89 % más rápidos.
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Karishma Asthana ocupa el puesto de Senior Product Marketing Manager de seguridad de la nube en CrowdStrike, con sede en Nueva York. Obtuvo una licenciatura en informática en el Trinity College. Karishma aprovecha su experiencia técnica en ingeniería de software y pruebas de penetración para vincular los avances tecnológicos con el valor del cliente. Cuenta con más de 5 años de experiencia en marketing de productos en el ámbito de la seguridad de la nube y de endpoints.
