Entre las herramientas utilizadas en la ciberseguridad moderna, el análisis de comportamiento impulsado por IA, que aprovecha la inteligencia artificial para aprender y predecir patrones de comportamiento de los adversarios, es cada vez más necesario. Al aumentar los métodos tradicionales de detección con la detección proactiva y en tiempo real de anomalías y amenazas potenciales, el análisis de comportamiento impulsado por IA puede ayudar a reducir el riesgo de brechas de seguridad y fortalecer la posición de seguridad general de una organización.

En este artículo, exploraremos el concepto de análisis de comportamiento impulsado por IA. Empezaremos analizando su desarrollo histórico y comprendiendo cómo funciona. A continuación, analizaremos sus principales ventajas, limitaciones e inquietudes.

Desarrollo histórico del análisis de comportamiento en ciberseguridad

En el ámbito de la ciberseguridad, el análisis de comportamiento consiste en observar la actividad dentro de un sistema para discernir entre el comportamiento normal y la actividad atípica o anómala e identificar posibles amenazas. Los métodos tradicionales de ciberseguridad se han basado en sistemas predefinidos basados en reglas o en la detección basada en firmas. Aunque estos métodos pueden ser muy útiles para identificar amenazas conocidas, tienen dificultades para detectar ciberataques nuevos y nunca vistos, como exploits de día cero o amenazas sofisticadas de evolución lenta. Los adversarios evolucionan constantemente sus tácticas para eludir la detección, mezclándose sigilosamente con el ruido de la actividad cotidiana y encontrando formas de acceder a los entornos internos a velocidades cada vez más rápidas. Esto se complica aún más cuando los adversarios adoptan ataques sin malware o utilizan credenciales robadas para hacerse pasar por usuarios legítimos. Además, el enorme volumen de datos generado por los sistemas en red modernos puede desbordar las tecnologías de seguridad tradicionales, lo que dificulta el análisis rápido de la telemetría en comparación con la inteligencia sobre amenazas emergentes para detectar los primeros indicios de la presencia de adversarios.

Indicadores de ataque: aplicación del análisis del comportamiento para detectar adversarios

El análisis de comportamiento puede ser un buen complemento a las tecnologías de defensa existentes, proporcionando una capa adicional de defensa que se activa durante la ejecución para revisar la actividad que puede haber evadido la detección de las defensas anteriores, como el aprendizaje automático (ML) basado en sensores, los análisis de memoria o las firmas. Aunque el sector de la ciberseguridad reconoce desde hace tiempo la oportunidad del análisis de comportamiento aplicado, uno de los mayores obstáculos para aplicarlo a escala empresarial ha sido disponer de los recursos informáticos y la telemetría de alta precisión necesarios para alimentar y mantener eficazmente el análisis de comportamiento.

CrowdStrike fue una de las primeras empresas en realizar análisis de comportamiento de forma eficaz, siendo pionera en indicadores de ataque (IOA) mediante la aplicación de análisis avanzados e inteligencia generada por expertos para procesar los billones de puntos de datos recopilados regularmente por la plataforma CrowdStrike Falcon® nativa de la nube. Los IOA son indicadores proactivos y generalizados del comportamiento del adversario y contrastan con los indicadores reactivos más comunes conocidos como indicadores de compromiso (IOC). Al examinar secuencias de comportamiento frente a patrones de ataque y motivaciones del adversario, los IOA permiten a las organizaciones identificar señales sutiles de comportamiento del adversario en un entorno concreto. Además, los IOA permiten a las organizaciones realizar análisis generalizados, lo que hace que estas herramientas se adapten a la detección de señales de comportamiento malicioso incluso en el caso de amenazas nunca vistas.

Recientemente, CrowdStrike ha acelerado su capacidad para clasificar nuevos IOA con el lanzamiento de indicadores de ataque impulsados por IA. Al combinar la velocidad y la potencia de la IA basada en la nube con los datos de alta precisión de CrowdStrike (compuestos por billones de puntos de datos y depurados con información de expertos), CrowdStrike ha acelerado y ampliado su capacidad para emitir nuevos IOA, lo que permite a las organizaciones contar con una protección que se adapta rápidamente a un panorama de adversarios en constante evolución.

Cómo funciona

En ciberseguridad, el análisis de comportamiento impulsado por IA implica varios pasos clave. Cada paso ayuda a enseñar al sistema qué debe buscar y cómo responder a posibles amenazas. Entre los principales pasos del proceso se incluyen los siguientes:

1. Recopilación de datos. El sistema recopila un amplio espectro de datos, incluidas las actividades de los usuarios, los logs del sistema y el tráfico de red. Este amplio conjunto de datos sirve como base sobre la que la IA construye su comprensión de los comportamientos normales y anormales.
2. Entrenamiento de la IA. Los algoritmos de ML utilizan los datos recopilados como entrenamiento para comprender los comportamientos normales dentro del sistema. Cuanto más diversos y completos sean los datos, más precisa será la IA para comprender y predecir comportamientos.
3. Reconocimiento de patrones. El sistema de IA entrenado monitoriza activamente las actividades del sistema para identificar patrones y comportamientos. Utiliza los conocimientos adquiridos en el entrenamiento para distinguir entre actividades normales y sospechosas.
4. Detección de anomalías. Si el sistema de IA identifica un patrón de comportamiento que se desvía de la norma establecida, señala la anomalía como indicador potencial de una amenaza para la seguridad. Las anomalías pueden ir desde infracciones menores de las directivas hasta brechas graves de la seguridad.
5. Validación de expertos. Un experto humano se asegura de que el sistema de IA ha detectado la anomalía con precisión y actúa con rapidez para corregirla.

En este contexto, el análisis de comportamiento de entidades y usuarios (UEBA) desempeña un papel fundamental. El UEBA se centra en usuarios humanos, equipos, dispositivos y entidades de red, analizando sus comportamientos para identificar posibles amenazas a la seguridad, como ataques internos o credenciales comprometidas. El UEBA ayuda a crear una panorámica completa de todo el sistema, lo cual mejora la capacidad de la IA para detectar amenazas.

Ventajas del análisis de comportamiento impulsado por IA

Si bien las ventajas del análisis de comportamiento impulsado por IA pueden parecer ya evidentes, vamos a destacar una serie de puntos clave:

• Detección de amenazas en tiempo real y tiempos de respuesta más rápidos. Los sistemas de análisis de comportamiento impulsados por IA pueden detectar anomalías en el momento en que se producen, lo que permite responder de inmediato a posibles amenazas y reducir los daños que puedan causar.
• Actividad como capa adicional de defensa en tiempo de ejecución. Incluso después de las medidas de seguridad iniciales, el análisis del comportamiento con IA ofrece una capa adicional de protección, escudriñando los comportamientos durante el funcionamiento para atrapar amenazas que pueden haberse escapado inicialmente.
• Capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos y escalar. Dada su capacidad para procesar y analizar rápidamente conjuntos de datos masivos, estos sistemas pueden escalar fácilmente con redes en crecimiento, manteniendo una detección eficaz de amenazas a través de volúmenes crecientes de actividad.
• Mejora de las capacidades predictivas. Al aprender de comportamientos y tendencias pasadas, la IA puede anticipar posibles amenazas futuras, lo que permite tomar medidas preventivas para mitigar los riesgos.
• Reducción de falsos positivos. A través del entrenamiento continuo y el reciclaje, los sistemas de aprendizaje automático mejoran en su capacidad para distinguir entre actividad sospechosa y desviaciones inofensivas de la norma, reduciendo el tiempo y los recursos dedicados a la investigación de falsas alarmas.
• Capacidad para examinar secuencias de comportamientos en toda una superficie de ataque, independientemente de las herramientas utilizadas. Esta ventaja proporciona una línea de defensa contra amenazas más exhaustiva que no se ve limitada por la actividad observada en las herramientas o técnicas específicas empleadas por los ciberdelincuentes.
• Capacidad de generalización para detectar patrones sospechosos. Esta generalización de patrones de comportamiento permite a los IOA detectar incluso amenazas desconocidas o de día cero, proporcionando una defensa adaptable contra una amplia gama de ataques potenciales.
• Combinación de la escala de la nube con la velocidad de detección en el sensor. El análisis de comportamiento impulsado por IA puede aprovechar los recursos de la nube para realizar análisis a gran escala contra un vasto conjunto de variables, al tiempo que activa la detección rápida y local y la contención de amenazas a través de sistemas en el sensor.

A pesar de todas estas ventajas, es necesario también ser consciente de las limitaciones del análisis de comportamiento impulsado por IA.

Limitaciones y problemas del análisis de comportamiento impulsado por IA

Como todas las tecnologías, el análisis de comportamiento impulsado por IA presenta limitaciones específicas e inquietudes relacionadas con su uso:

• Gran dependencia de los datos de entrenamiento. El rendimiento de un sistema de IA está directamente relacionado con la calidad y el volumen de los datos con los que se entrena. Unos datos inadecuados o sesgados pueden dar lugar a una mala detección de amenazas y a un mayor índice de falsos positivos y negativos.
• Riesgo de falsos negativos y dependencia excesiva de la IA. A pesar de sus avanzadas capacidades, los sistemas basados en IA pueden pasar por alto ocasionalmente amenazas (falsos negativos), especialmente las más sofisticadas. La dependencia excesiva de la IA, sin supervisión humana, puede hacer que algunas amenazas pasen desapercibidas.
• Cuestiones éticas y de privacidad relacionadas con la recopilación de datos sobre el comportamiento. La extensa recopilación de datos sobre el comportamiento de usuarios y entidades necesaria para que estos sistemas sean eficaces puede plantear problemas de privacidad. Gestionar estos datos de forma ética y conforme a la normativa requiere planificación estratégica y gobernanza.
• La posibilidad de que los ciberdelincuentes ataquen o manipulen los sistemas de IA. A medida que los sistemas de IA se convierten en parte integrante de las defensas de ciberseguridad, ellos mismos podrían convertirse en objetivos. Los ciberdelincuentes más sofisticados podrían intentar manipular el proceso de entrenamiento de la IA y hacer un exploit de las vulnerabilidades del sistema.

Conclusión

La creciente sofisticación de las ciberamenazas ha elevado los métodos tradicionales de ciberseguridad a nuevas cotas. El análisis de comportamiento impulsado por IA, basado en un proceso que incluye la recopilación de datos, el entrenamiento de la IA, el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías, mejora la ciberseguridad con la capacidad de observar, aprender y predecir patrones de comportamiento. El sistema resultante es sólido, capaz de aprender y adaptarse a un panorama de amenazas en constante desarrollo.

Aunque este enfoque aporta numerosas ventajas, también debemos ser conscientes de los requisitos que deben cumplir las plataformas de seguridad modernas para ofrecer con eficacia análisis de comportamiento impulsados por IA, como la necesidad de datos de entrenamiento de alta calidad.

Para profundizar más en el potencial de la IA en ciberseguridad, descubre cómo CrowdStrike ha sido pionera en indicadores de ataque e indicadores de ataque impulsados por IA, utilizando modelos de ML e inteligencia sobre amenazas para detectar y detener brechas rápidamente. La plataforma CrowdStrike Falcon, nativa de la nube, proporciona una solución flexible, eficiente y escalable ante los retos de la ciberseguridad moderna.