La inteligencia sobre amenazas es el análisis sistemático de la información relativa a las ciberamenazas.
Permite a las organizaciones prepararse, defenderse y responder de forma proactiva a los ciberataques. Al integrar y contextualizar los datos pertinentes, la inteligencia sobre amenazas refuerza la resistencia de las infraestructuras informáticas frente a las amenazas cambiantes.
Elementos clave de la inteligencia sobre amenazas
1. 1. Recogida de datos
Varias fuentes :
- Registros de red Grabaciones de actividades en redes internas para detectar comportamientos sospechosos.
- Web oscura vigilancia de foros y mercados clandestinos donde los ciberdelincuentes intercambian herramientas e información.
- Foros de hackers plataformas en las que los atacantes comparten técnicas, exploits e información. vulnerabilidades.
- Informes de vulnerabilidad Documentación de fallos de seguridad descubiertos en software y sistemas.
- Indicadores de compromiso (IOC) Se trata de firmas específicas, como direcciones IP maliciosas, hashes de archivos comprometidos y dominios sospechosos utilizados por los atacantes.
Herramientas utilizadas :
- SIEM (Gestión de eventos e información de seguridad) soluciones centralizadas para recopilar y analizar registros y eventos de seguridad.
- Escáneres de vulnerabilidad Herramientas automatizadas para identificar puntos débiles en sistemas y aplicaciones.
- API de inteligencia interfaces para integrar datos de inteligencia sobre amenazas procedentes de fuentes externas.
2. Análisis contextual
Identificación de los actores de la amenaza :
- Hacktivistas Grupos motivados por ideologías políticas o sociales.
- Estados-nación actores patrocinados por gobiernos con objetivos geopolíticos.
- Ciberdelincuentes Individuos o grupos que buscan beneficios económicos mediante actividades ilegales.
Cartografía de Tácticas, Técnicas y Procedimientos (TTP) :
- suplantación de identidad técnicasingeniería social para engañar a los usuarios y obtener información sensible.
- ransomware Ransomware: software malicioso que cifra los datos de las víctimas a cambio de un rescate.
- explotación de vulnerabilidades Vulnerabilidades de seguridad: uso de vulnerabilidades de seguridad para infiltrarse o comprometer sistemas.
Evaluación de riesgos :
- análisis del impacto potencial de las amenazas sobre los activos críticos de la organización.
- priorizar las amenazas en función de su probabilidad y gravedad.
3. Difusión práctica
Creación de informes :
- elaboración de documentos detallados o flujos de información automatizados para la Centro de Operaciones de Seguridad (SOC).
- Presentación clara y concisa de las amenazas y recomendaciones para hacerles frente.
Integración en herramientas de seguridad :
- cortafuegos e IDS/IPS (sistemas de detección y prevención de intrusiones) actualizar las normas para bloquear los COI identificados.
- soluciones para puntos finales protección del dispositivo final mediante la integración de firmas de malware específicas.
| Tipo | Destinatarios | Objetivo | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Estratégico | Dirección General, Departamento de Informática | Comprender las tendencias geopolíticas y los macroriesgos. | Informe sobre las campañas estatales (por ejemplo, APT29). |
| Tácticas | Equipos SOC, analistas | Identificar las TTP específicas de los atacantes para reforzar las defensas. | Detalles de un ataque a Vivir de la tierra. |
| Operativo | Equipos de respuesta a incidentes | Responda a una amenaza activa en tiempo real. | Lista de COI vinculados al ransomware en curso. |
| Técnico | Ingenieros de seguridad | Bloquear vectores de ataque concretos (IP, firmas maliciosas). | Reglas YARA para detectar un malware. |
Usos prácticos de la inteligencia sobre amenazas
- prevención de incidentes Bloqueo proactivo de direcciones IP asociadas a botnets o campañas maliciosas.
- respuesta a incidentes identificación rápida de la fuente de un fuga de datos gracias a los COI.
- caza proactiva Búsqueda activa de rastros de actividad maliciosa no detectada para anticiparse a los ataques.
- gestión de riesgos Priorización de parches e inversiones en función de las amenazas activas y las vulnerabilidades críticas.
Herramientas y normas de inteligencia sobre amenazas
Plataformas :
- MISP (Plataforma de intercambio de información sobre malware) Una plataforma abierta para compartir datos sobre amenazas y colaborar en torno a ellos.
- MITRE ATT&CK Una completa base de conocimientos sobre las TTP utilizadas por los ciberdelincuentes, que sirve de repositorio para el análisis y la defensa.
- OpenCTI solución de código abierto para la gestión y el análisis centralizados de información sobre amenazas.
Formatos :
- STIX/TAXII Normas internacionales para estructurar, intercambiar y compartir datos sobre amenazas de forma coherente.
- YARA Lenguaje de reglas: lenguaje utilizado para identificar y clasificar los programas maliciosos en función de sus características.
Ventajas de la inteligencia sobre amenazas
- anticipación Detección precoz de las campañas de ataque, lo que permite prepararse y reaccionar antes de que se materialicen.
- eficacia operativa Reducción significativa del tiempo medio de detección (MTTD) y del tiempo medio de respuesta (MTTR) a incidentes.
- colaboración intercambio de información vital entre organizaciones a través de ISAC (Centros de Análisis e Intercambio de Información)reforzar la seguridad colectiva.
Retos de la inteligencia sobre amenazas
- sobrecarga de información gestión y clasificación de los datos pertinentes a partir de un volumen masivo de información a menudo ruidosa o redundante.
- actualización continua Mantener los IOC actualizados, porque los indicadores pueden quedar obsoletos rápidamente a medida que evolucionan las tácticas de los atacantes.
- coste Inteligencia sobre amenazas: una inversión necesaria en competencias especializadas, formación continua y herramientas avanzadas para una gestión eficaz de la Inteligencia sobre amenazas.
Inteligencia sobre amenazas e inteligencia artificial (IA)
La inteligencia artificial, en particularaprendizaje profundodesempeña un papel cada vez más importante en la mejora de la Inteligencia sobre Amenazas en :
- análisis de macrodatos El uso de redes neuronales para detectar anomalías y patrones inusuales en grandes conjuntos de datos.
- clasificación automatizada La nueva herramienta "Phishing": aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para identificar y clasificar automáticamente las campañas de phishing y otras amenazas.
- predicción de amenazas Modelos predictivos: desarrollo de modelos predictivos basados en datos históricos para anticipar futuros ataques y tendencias.
Ejemplos de herramientas que incorporan IA :
- IBM Watson para la ciberseguridad IA: utiliza la IA para analizar y contextualizar los datos sobre amenazas, facilitando una toma de decisiones rápida y fundamentada.
- Darktrace La nueva tecnología "Anti-Amenaza": utiliza algoritmos de aprendizaje automático para detectar y responder automáticamente a las amenazas en tiempo real.
