¿Qué es la detección de anomalías?

La detección de anomalías, también conocida como detección de valores atípicos, es fundamental para la ciberseguridad.  Con la ayuda de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), los sistemas de detección de anomalías pueden reconocer cualquier desviación del comportamiento y los eventos habituales de una red o sistema, lo que les permite identificar rápidamente patrones o puntos inusuales que podrían indicar la presencia de una amenaza o ciberataque.

Integrar la detección de anomalías en una estrategia de ciberseguridad completa aumenta la capacidad de una organización para proteger los datos confidenciales y los sistemas de ataques malintencionados, abordar las amenazas de forma proactiva y mantener la integridad de la información y los sistemas críticos.

Conceptos básicos de la detección de anomalías

La detección de anomalías es el proceso de analizar e identificar ocurrencias o patrones únicos en un conjunto de datos que se desvían significativamente de la actividad de referencia.

En el contexto de la ciberseguridad, estas anomalías (o valores atípicos) pueden indicar la presencia de un evento malintencionado, como una brecha de datos, un ciberataque o un fallo del sistema. Cuanto antes se identifiquen, antes se podrán contener los riesgos de seguridad, minimizando así los daños y acelerando la recuperación.

Tipos de anomalías

Los sistemas de detección avanzados son capaces de detectar anomalías de tres tipos:

•  Anomalías puntuales: una anomalía puntual es un punto de datos individual que se desvía significativamente del resto del conjunto de datos y del "comportamiento normal". Por ejemplo, un aumento repentino del tráfico de red.
• Anomalías contextuales: son aquellas en las que un punto de datos individual difiere del resto del conjunto de datos, pero solo dentro de un contexto específico. Por ejemplo, si un usuario inicia sesión en un sistema fuera del horario laboral o desde una dirección IP que no coincide con su ubicación geográfica.
• Anomalías colectivas: este tipo de anomalía se produce cuando un grupo de puntos de datos relacionados se desvía colectivamente del patrón esperado, aunque los puntos individuales no se salgan del uso normal y aceptable. Por ejemplo, un aumento repentino del tráfico de red desde distintas direcciones IP podría indicar un ataque coordinado y sería un ejemplo de anomalía colectiva.

Metodologías comunes usadas en la detección de anomalías

Aunque la detección de anomalías tradicional se llevaba a cabo de forma manual mediante cálculos estadísticos y matemáticos, el aumento de los datos en los últimos años ha hecho que sea imposible para los humanos realizar estas tareas.

En la actualidad, se utilizan algoritmos de IA o ML para analizar rápidamente y con precisión grandes cantidades de datos. Algunas soluciones recurren a técnicas de aprendizaje profundo, que es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales de varias capas para procesar los datos e identificar anomalías más complejas.

Importancia de la detección de anomalías en ciberseguridad

La mayoría de las brechas presentan señales de advertencia. La pregunta es: ¿cuenta tu organización con las herramientas adecuadas para detectarlas y actuar en consecuencia?

Los sistemas de detección de anomalías son fundamentales para que la organización mantenga una posición de seguridad fuerte. Cuando se integran con otras herramientas de ciberseguridad, te ayudan a:

•  identificar de forma temprana posibles incidentes de seguridad, como las amenazas y los ataques difíciles de detectar. Estos incluyen las amenazas internas, que son un riesgo de ciberseguridad que procede de dentro de la organización, o las amenazas persistentes avanzadas (APT), que son ciberataques sostenidos y sofisticados en los que el ciberdelincuente establece una presencia no detectada en la red;
• contener el ataque en las primeras etapas de su ciclo de vida, lo que permite a las organizaciones minimizar las pérdidas y mejorar el tiempo de corrección;
• mantener la integridad de la información y los sistemas críticos;
• optimizar los recursos al centrar los esfuerzos en eventos críticos y de alta prioridad;
• mejorar la toma de decisiones al tener acceso a información clara y práctica para iniciar la fase de respuesta.

Técnicas de detección de anomalías:

Los sistemas de detección de anomalías emplean una serie de técnicas para identificar eventos y comportamientos atípicos. En la siguiente tabla, exploramos los cuatro métodos principales, sus aplicaciones y sus técnicas específicas.

Retos de la detección de anomalías

Las organizaciones hacen frente a importantes retos en lo que a detección de anomalías se refiere. Estos son algunos de los más comunes en la ciberseguridad:

Precisión

El comportamiento humano es dinámico, complejo y variable, por lo que no es nada fácil determinar qué es "normal", incluso para los algoritmos más avanzados. La precisión del modelo dependerá de cómo se entrene y del conjunto de datos que se utilice para ello. Las lagunas, los errores o el ruido en el proceso de recopilación o análisis de datos pueden causar distintos problemas de rendimiento, como:

•  falsos positivos, que alertan al sistema de un evento atípico inofensivo, lo que malgasta recursos y aumenta la fatiga del personal;
• falsos negativos, que no alertan al sistema de una amenaza creíble, lo que puede llevar a una brecha de datos o un ciberataque de consecuencias potencialmente devastadoras para la organización;
• anomalías no intencionales, que son un punto de datos que se desvía naturalmente de la norma, distorsiona el conjunto de datos y reduce el rendimiento del sistema.

Gran dependencia de los datos de entrenamiento

La eficacia de un sistema de detección de anomalías está estrechamente ligada a la calidad y el volumen de los datos que se utilizan para entrenarlo. Si los datos están sesgados o no son suficientes, la detección de amenazas será deficiente y aumentará la tasa de falsos positivos o negativos.

Inquietudes de privacidad y éticas

Las herramientas de detección de anomalías requieren una amplia recopilación de datos sobre el comportamiento de los usuarios y las entidades. No obstante, esta recopilación podría suscitar inquietudes éticas o de privacidad. Las empresas deben asegurarse de que la recopilación de los datos y el uso de las herramientas relacionadas cumplan las normativas pertinentes. También deben desarrollar modelos de gobernanza sólidos que garanticen que los datos se utilizan de forma ética.

IA adversaria

La integración de los algoritmos y los sistemas basados en IA y ML en las defensas de ciberseguridad los ha convertido también en objetivos. La IA adversaria o el aprendizaje automático adversario manipulan o engañan a los sistemas de IA o ML para disminuir su rendimiento. Los ciberdelincuentes más sofisticados han comenzado a manipular el proceso de entrenamiento de IA y a explotar las vulnerabilidades del sistema. Por lo tanto, las organizaciones deben implementar medidas para proteger sus sistemas de estos ataques.

Grandes volúmenes de datos

Otro de los retos de la detección de anomalías es el análisis en tiempo real de un volumen de datos cada vez mayor. Esto es especialmente cierto en la ciberseguridad, puesto que las herramientas individuales generan una gran cantidad de flujos de datos que deben consolidarse y analizarse. Este proceso consume importantes recursos informáticos que no son fáciles de mantener y escalar con el paso del tiempo. Para solucionar este problema, podría usarse un modelo informático distribuido o técnicas de reducción de datos para disminuir la presión en la organización sin comprometer la precisión.

Evolución de los patrones de ataque

El panorama de las ciberamenazas evoluciona constantemente, por lo que es necesario adaptar hasta las herramientas más eficaces para detectar los patrones y las técnicas de ataque más recientes. La IA y el ML deben utilizarse para actualizar y volver a entrenar modelos con el fin de protegerse frente a amenazas desconocidas (aquellas que no siguen un patrón existente) y seguir siendo un componente eficaz dentro del conjunto más amplio de herramientas de ciberseguridad.

Prácticas recomendadas para implementar la detección de anomalías

La detección de anomalías no es una capacidad estática. Para que sea eficaz, es necesario ajustarla, monitorizarla y entrenarla constantemente. A continuación describimos algunas de las prácticas recomendadas que las organizaciones deben tener en cuenta a la hora de implementar una solución de detección de anomalías como parte de su estrategia de ciberseguridad:

•  Entrena los modelos con datos de alta calidad. Los datos son los cimientos de cualquier sistema de detección de anomalías. El dicho "basura que entra, basura que sale" se aplica a estas soluciones. Para que la herramienta sea efectiva, los modelos deben entrenarse con datos relevantes de gran calidad. También es importante recopilar conjuntos de datos integrales de diferentes fuentes, para que la herramienta pueda distinguir entre eventos rutinarios y amenazas potenciales.
• Monitorización y ajustes continuos. La detección de amenazas es una función dinámica. Son soluciones que requieren una evaluación y adaptación constantes, así como ciclos de retroalimentación integrados, para seguir siendo efectivas y precisas. Esto es especialmente importante a la hora de proteger a la organización de amenazas avanzadas y emergentes, así como de amenazas desconocidas sin firma, que no se pueden detectar con las herramientas de ciberseguridad tradicionales.
• Colaboración e integración completas. La detección de anomalías es solo una parte de una estrategia de ciberseguridad más amplia. Estas herramientas deben integrarse con otras herramientas de respuesta y detección, el sistema SIEM y el sistema de inteligencia sobre amenazas para garantizar que se implementen medidas tras recibir una alerta.

Tendencias futuras

La integración de la IA y el ML en la detección de anomalías, sobre todo si incluyen redes neuronales o aprendizaje profundo, ha revolucionado el campo de la ciberseguridad. Los avances continuos de estas tecnologías permitirán detectar anomalías complejas y sutiles que serían difíciles, si no imposibles, de detectar con precisión usando los métodos actuales.

En el futuro, estos sistemas será lo suficientemente sofisticados para funcionar de forma autónoma, y no solo detectarán eventos atípicos, sino que también pondrán en marcha las medidas necesarias para resolverlos. Por ejemplo, si el sistema detecta una solicitud de transferencia de datos inusual, la herramienta de detección de anomalías podría activar una acción en otra herramienta de ciberseguridad para bloquear la exfiltración, poner en cuarentena la transferencia o incluso aislar la red.

Por último, lo más probable es que la detección de anomalías se integre en otras tecnologías avanzadas, como blockchain o la computación cuántica. En el caso de blockchain, esta integración crearía un libro de contabilidad inmutable que registraría las anomalías y las acciones relacionadas. La computación cuántica podría habilitar el procesamiento de datos a velocidades todavía mayores, lo que reduciría los tiempos de detección y mantendría o mejoraría la precisión.

 Consideraciones clave

Aunque las necesidades, los retos, la tolerancia al riesgo y los objetivos de cada organización son únicos, antes de elegir una solución de detección de anomalías es importante tener en cuenta ciertos factores clave.

 Integración

• ¿Se integra la solución sin problemas con otras herramientas de ciberseguridad y la infraestructura de TI existentes?
• ¿Puede la solución acceder a datos de distintas fuentes y analizarlos eficazmente?

 Escalabilidad

• ¿Tiene la solución limitaciones en cuanto a la cantidad de datos que se pueden gestionar sin comprometer el rendimiento?
• ¿Aprovecha la solución una arquitectura basada en la nube que, en teoría, permitiría a la organización aumentar la capacidad sin invertir en infraestructura?

Precisión

• ¿Cuál es la tasa de detección de la solución?
• ¿Cuál es la tasa de falsos positivos/falsos negativos?

 Latencia

• ¿Tiene la solución limitaciones en cuanto a la cantidad de datos que se pueden gestionar en tiempo real?

 Coste

• ¿Cuál es el coste total de propiedad de la herramienta para una organización de tu tamaño?
• ¿Ofrece el proveedor cálculos de ROI que puedan ayudarte a elaborar un estudio de viabilidad para adquirir la herramienta?

Soporte

• ¿Qué servicios de asistencia, si los hay, están incluidos con la compra o el arrendamiento de la herramienta?
• ¿Proporciona el proveedor asistencia para instalar, configurar, implementar e integrar la solución?
• ¿Cuál es el proceso para actualizar y mejorar el conjunto de herramientas?

 Reputación

• ¿Ha recibido el proveedor algún premio del sector o el reconocimiento de analistas por la herramienta?
• ¿Cuenta la organización con casos de estudio o clientes de referencia que confirmen la eficacia de la herramienta y los servicios de asistencia del proveedor?

Es importante recordar que la solución de detección de anomalías más adecuada para cada organización dependerá de sus necesidades y objetivos. Los retos varían de sector en sector y, por lo general, tienen distintos grados de riesgo. Por ejemplo, las organizaciones de atención médica, las organizaciones de servicios financieros y cualquier empresa con acceso directo a datos confidenciales del cliente no solo deben implementar las medidas necesarias para proteger su organización, sino también satisfacer cualquier normativa gubernamental.

Conclusión

La detección de amenazas es un componente crítico de cualquier estrategia de ciberseguridad. Al integrar estas capacidades en su infraestructura, las organizaciones pueden identificar, contener y corregir posibles riesgos de forma más eficaz, lo que reduce las probabilidades de que se produzca un evento de seguridad y también el impacto del mismo.

Al igual que en cualquier sector de alta tecnología, es importante que las organizaciones monitoricen y adapten constantemente sus capacidades de detección de anomalías para asegurarse de que son eficaces frente a las amenazas más recientes y de que les ayudan a mantener una posición de seguridad fuerte.