Sistemas de control de incidentes con IA: 6 casos de uso reales y herramientas líderes
Los sistemas de prevención de intrusiones ( IPS ) basados en IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático y análisis de comportamiento para detectar y prevenir diversas ciberamenazas. La IA puede potenciar las capacidades tradicionales de los IPS al permitir una detección más rápida, adaptable y rentable, especialmente para organizaciones con recursos limitados. 1
Vea casos de uso de IA IPS con ejemplos de la vida real y las 4 principales herramientas de IA IP:
Casos de uso de sistemas de información de IA
La IA IPS puede:
- Identificar de forma proactiva las posibles amenazas mediante el análisis de patrones.
- Automatice las acciones de respuesta ante amenazas, como el aislamiento de los puntos finales comprometidos.
- Mejore la precisión mediante el uso de análisis contextual y aprendizaje automático para reducir los falsos positivos.
1. Respuesta automatizada ante ataques de phishing
AI IPS supervisa continuamente las bandejas de entrada de correo electrónico en busca de informes de intentos de phishing o correos electrónicos sospechosos. Tras detectar un correo electrónico potencialmente malicioso, AI IPS puede presentar al analista conclusiones prácticas relacionadas con los intentos de phishing por correo electrónico, entre las que se incluyen:
- El usuario que denunció el correo electrónico fraudulento.
- El usuario que envió el correo electrónico.
- Indicadores de compromiso (IOC) como la URL, la dirección IP y el nombre de dominio.
Según el análisis, el sistema IPS con IA puede tomar medidas inmediatas, entre las que se incluyen:
- Aislamiento de los puntos finales afectados : Si se sospecha que un punto final está comprometido, el sistema IPS con IA aísla el dispositivo de la red para contener cualquier amenaza potencial.
- Eliminación de correos electrónicos maliciosos : Elimina automáticamente los correos electrónicos de phishing detectados en las bandejas de entrada de los usuarios, evitando así una mayor exposición.
Por ejemplo, el sistema IPS de Cato utiliza un motor de inspección basado en IA para analizar dominios de red, proporcionando a los equipos de seguridad información detallada sobre intentos de phishing. Detecta algoritmos de generación de dominios (DGA) que los atacantes utilizan para impedir que otros registren un dominio. 2
2. Monitoreo de la seguridad de la red
Las soluciones IPS con IA supervisan el tráfico de red para detectar y prevenir amenazas como malware, ransomware, phishing y ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS).
Por ejemplo, Splunk o Vectra.ai utilizan algoritmos de IA que se ejecutan sobre grandes volúmenes de datos recopilados en diferentes nodos de la red. Esto permite una monitorización continua, lo que posibilita que estos sistemas detecten y respondan a las amenazas a la seguridad de la red en tiempo real. 3
Ejemplo de la vida real
Una importante empresa inmobiliaria utiliza la monitorización de redes basada en inteligencia artificial en sus redes de nube, centro de datos, TI e IoT para la detección de amenazas.
Tras implementar una solución IPS basada en IA, la empresa obtuvo información y contexto en tiempo real sobre el comportamiento de las amenazas, lo que redujo el volumen de alertas. Con solo 2 o 3 alertas procesables al día, el equipo de seguridad pudo centrarse en investigar incidentes de alta prioridad. 4
3. Detección y mitigación de ransomware
El sistema IPS con inteligencia artificial detecta actividades de cifrado inusuales o la rápida propagación de archivos maliciosos en la red, aislando automáticamente los dispositivos infectados para evitar que el ransomware cifre los historiales clínicos críticos de los pacientes.
Ejemplo de la vida real
Omada Health, una empresa de salud digital con sede en California, implementó un sistema de prevención de intrusiones (IPS) basado en inteligencia artificial para proteger los datos confidenciales de los pacientes contra los ataques de ransomware.
Mediante la implementación del sistema IPS con IA, Omada Health mejoró su capacidad para detectar ataques de ransomware de forma temprana, aislando los sistemas afectados y minimizando el riesgo de pérdida o cifrado de datos. Esta defensa proactiva contribuyó a mantener la integridad de los datos de los pacientes. 5
4. Protección de los sistemas de control industrial
El sistema IPS basado en IA detecta y bloquea los intentos de explotar vulnerabilidades en los protocolos industriales, garantizando la integridad y la disponibilidad de los componentes críticos de la infraestructura.
Ejemplo de la vida real
Corix, una empresa de servicios públicos, utilizó un sistema IPS impulsado por IA para proteger sus sistemas de control industrial (ICS) de las ciberamenazas. Corix:
- Detecta tendencias inusuales en los flujos de datos.
- Blocks intentos de los atacantes de viajar dentro de la red ICS.
- Implementa medidas de protección en tiempo real, como el aislamiento de los dispositivos infectados. 6
5. Detección y prevención de amenazas persistentes avanzadas (APT).
Una amenaza persistente avanzada (APT, por sus siglas en inglés) es un ciberataque sigiloso (por ejemplo, el robo de información confidencial) en el que un intruso accede a una red y permanece sin ser detectado durante un período prolongado.
Al agregar datos de redes, puntos finales, la nube y entornos de aplicaciones, el sistema IPS con IA puede detectar amenazas persistentes avanzadas (APT).
El sistema IPS con IA puede monitorear continuamente la actividad inusual o el movimiento lateral, indicadores comunes de APT. Tras detectar dicho comportamiento, el sistema IPS con IA puede tomar medidas inmediatas, como bloquear el tráfico sospechoso y aislar los dispositivos comprometidos.
Por ejemplo, la plataforma de IA de Vectra utiliza detecciones automatizadas basadas en inteligencia artificial centradas en las técnicas que emplean los APT para moverse lateralmente a través de redes de identidad, nube pública, SaaS y centros de datos. 7
6. Integraciones automatizadas
AI IPS colabora con los sistemas de seguridad existentes para mejorar la detección de amenazas mediante el uso de middleware o API que facilitan la comunicación y el intercambio de datos entre diversos sistemas. Esto permite a los analistas gestionar las amenazas sin necesidad de scripts y realizar operaciones de remediación, como la cuarentena de la red o la aplicación automatizada de políticas en entornos de nube.
Herramientas IPS líderes con soporte de IA
Los proveedores de sistemas de prevención de intrusiones (IPS) incluyen tanto dispositivos de hardware como varios tipos de soluciones de software, así como tecnologías de código abierto y comerciales.
Herramientas IPS comerciales:
- Cisco integra la protección IPS en sus dispositivos firewall, presente en productos como Cisco Secure IPS, que utiliza algoritmos de detección de archivos y comportamientos maliciosos. Mediante el análisis del tráfico de archivos y el comportamiento del sistema, Cisco Secure IPS puede detectar patrones sospechosos, como comportamientos inusuales en los archivos o intentos de acceso no autorizados.
- Palo Alto Networks integra componentes IPS en sus productos de protección contra amenazas, que utilizan análisis de tráfico de red basados en IA para proporcionar información detallada sobre patrones y anomalías de la red.
Herramientas IPS de código abierto:
- Algunos proveedores de IPS realizan esta función de seguridad mediante la detección y respuesta extendida (XDR) y la protección de endpoints. 8 Por ejemplo, Atomic OSSEC combina cientos de reglas OSSEC adicionales con reglas de firewall de aplicaciones web ModSecurity para formar una única solución extendida de detección y respuesta (XDR).
- Algunas herramientas IPS de código abierto, como Suricata, se centran en detectar ataques mediante firmas predefinidas. Sin embargo, Suricata también ofrece integraciones con marcos de IA que pueden generar automáticamente nuevas firmas en función de la evolución de los patrones de ataque.
Un análisis comparativo demuestra que la combinación de herramientas IDS/IPS de código abierto, como Snort y Suricata, con modelos de aprendizaje automático puede mejorar la detección de amenazas y el análisis de registros. Entre los modelos evaluados, Random Forest y Decision Tree obtuvieron los mejores resultados en términos de precisión y velocidad, mientras que Logistic Regression fue menos eficiente en conjuntos de datos más grandes. 9
Para obtener más detalles, lea nuestro artículo sobre las mejores alternativas de IDS/IPS y de código abierto .
¿Por qué deberían los equipos SOC utilizar sistemas IPS con IA?
La IA IPS mejora la eficiencia del SOC, reduce la carga de trabajo y garantiza una detección y mitigación de amenazas eficaces. La IA IPS puede:
- Reduzca el ruido y concéntrese en las alertas clave : Reduzca el ruido filtrando y priorizando las alertas que requieren acción, lo que permite a los analistas centrarse en las amenazas potenciales más importantes.
- Optimice la detección y respuesta ante amenazas : Permita que los equipos del SOC detecten, respondan y mitiguen las amenazas a través de múltiples canales de ataque, como correo electrónico, dispositivos, redes y la nube. Esto ayuda a eliminar las ineficiencias derivadas del cambio constante entre diversas soluciones.
- Automatice las tareas que consumen mucho tiempo : Automatice las tareas repetitivas pero esenciales y permita que los analistas se concentren en investigaciones complejas, mejorando así la productividad general del SOC y los tiempos de respuesta.
- Simplificar la investigación y la respuesta : Codificar los manuales de investigación y respuesta, guiando a los equipos del SOC a través de procesos estandarizados y facilitando que incluso un analista con menos experiencia pueda tomar medidas para detener un ataque.
Esta estrategia proactiva también permite que estos sistemas tengan una mayor precisión de clasificación para detectar patrones previamente desconocidos y vulnerabilidades de día cero.
Vea la precisión de clasificación de los sistemas de detección de intrusiones basados en IA que utilizan aprendizaje automático y aprendizaje profundo:
Fuente: 10
Cabe señalar que el sistema IPS basado en IA es menos preciso con los ataques nuevos que carecen de firmas históricas o patrones de comportamiento, y con aquellos que utilizan un cifrado robusto para ocultar sus acciones.
Métodos de prevención de amenazas de IPS basados en IA
Cuando un IPS identifica una amenaza, registra el evento y lo envía al SOC, normalmente a través de una herramienta de gestión de información y eventos de seguridad ( SIEM ). A continuación, toma medidas automáticamente para responder a la amenaza utilizando tácticas como:
- Block Intervención de tráfico de riesgo: Un IPS con IA puede filtrar la actividad maliciosa antes de que llegue a otros dispositivos o controles de seguridad. Algunos IPS pueden redirigir el tráfico a un honeypot, un recurso señuelo que hace creer a los atacantes que han tenido éxito cuando, en realidad, el SOC los está rastreando.
- Eliminación de contenido de riesgo: Un sistema IPS basado en IA puede permitir que la comunicación continúe mientras filtra la información de riesgo, como descartar paquetes maliciosos o eliminar archivos maliciosos de un correo electrónico.
- Activación de otros dispositivos de seguridad: Un sistema IPS con IA puede actualizar las reglas del firewall para detener una amenaza o cambiar la configuración del enrutador para activar otros dispositivos de seguridad.
- Aplicación de políticas de seguridad: Algunos sistemas IPS con IA pueden impedir que atacantes y usuarios no autorizados infrinjan las políticas de seguridad de la empresa. Por ejemplo, si un usuario intenta transferir información confidencial desde una base de datos donde no está permitido, el sistema IPS lo denegará.
¿En qué se diferencia IPS de IDS?
Fuente : Estudio comparativo de modelos de IA en sistemas de detección e intrusión de código abierto (IDS/IPS). 11
La función principal de un sistema de detección de intrusiones (IDS) es identificar amenazas y enviar alertas. Son fundamentales para la monitorización de sistemas de control en tiempo real, que deben funcionar de forma constante y con alta disponibilidad.
Un sistema de prevención de intrusiones (IPS) va un paso más allá, tomando medidas proactivas y en tiempo real para evitar que estas amenazas afecten la red o la infraestructura informática. Esta respuesta rápida puede ayudar a minimizar la propagación de malware en la red y prevenir filtraciones de datos.
Lecturas adicionales
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