Mejorando la Ciberseguridad con Detección en Tiempo Real

Los ciberataques se están volviendo más comunes y complicados, lo que hace difícil que los sistemas de seguridad tradicionales se mantengan al día. Muchos ataques se dirigen a infraestructuras como redes eléctricas y bancos, causando interrupciones serias. Aunque arreglar problemas de seguridad conocidos puede ayudar, no siempre es suficiente para detener ataques más avanzados. Por eso, hay una necesidad creciente de mejores sistemas que puedan detectar y analizar estas amenazas en tiempo real.

#Importancia de la Detección en tiempo real

Los sistemas de detección en tiempo real son clave porque pueden identificar y reaccionar rápidamente a los ataques, reduciendo el daño potencial. Los métodos tradicionales a menudo se basan en reglas o patrones establecidos para detectar comportamientos malos, lo que puede pasar por alto nuevas estrategias de ataque o cambios en ellas. En su lugar, se necesita un enfoque más flexible que pueda adaptarse a varios ataques a medida que ocurren.

#¿Qué Son los Grafos de Procedencia?

Los grafos de procedencia son una forma de representar cómo las acciones en un sistema se relacionan entre sí. Proporcionan una imagen clara de lo que está sucediendo en un sistema en cualquier momento al mostrar las conexiones entre diferentes acciones o eventos. Este enfoque es efectivo porque se centra en el flujo de información y control, que es clave para entender cómo se desarrollan los ataques.

#Desafíos con los Sistemas Actuales

A pesar de que usar grafos de procedencia es prometedor, hay desafíos significativos. Por ejemplo, el proceso puede consumir muchos recursos, haciéndolo lento y menos efectivo en un entorno real. Además, entender los resultados puede ser complicado, especialmente al lidiar con grandes cantidades de datos.

#Presentando TagS

Para afrontar estos desafíos, presentamos un nuevo sistema llamado TagS. Este sistema está diseñado para gestionar las complejidades de detectar ciberataques de manera más eficiente. Usando un método de propagación de Etiquetas, TagS puede analizar datos en tiempo real sin necesidad de almacenar todos los registros crudos, lo que a menudo lleva a retrasos y un uso excesivo de recursos.

#¿Cómo Funciona TagS?

TagS procesa información utilizando etiquetas que resumen acciones pasadas. Estas etiquetas son ligeras y se pueden actualizar rápidamente a medida que ocurren eventos, permitiendo análisis en tiempo real. En lugar de almacenar todos los datos de eventos, TagS solo guarda las partes esenciales, reduciendo significativamente el uso de memoria.

#Beneficios de TagS

1. Velocidad: TagS puede procesar una gran cantidad de eventos rápidamente, hasta 176,000 por segundo. Esto significa que puede mantenerse al día con el ritmo rápido de las actividades cibernéticas.

2. Eficiencia de Recursos: Al no almacenar datos innecesarios, TagS mantiene bajo el uso de memoria y CPU, permitiendo que funcione bien incluso en hardware modesto.

3. Flexibilidad: El sistema permite a los analistas de seguridad crear consultas personalizadas para capturar comportamientos específicos de ataque, adaptándose a nuevas amenazas a medida que surgen.

4. Interpretabilidad: TagS proporciona información clara sobre los ataques detectados, facilitando que los analistas comprendan y respondan a las amenazas.

#Resultados Experimentales

Para probar TagS, utilizamos dos grandes conjuntos de datos que contenían más de 250GB de registros de auditoría. Estos conjuntos incluían una variedad de escenarios de ataque, lo que nos permitió evaluar cuán bien TagS podía detectar diferentes tipos de incidentes. Los resultados mostraron que TagS identificó efectivamente 29 alineaciones significativas con solo tres falsas alarmas, demostrando su precisión y confiabilidad en aplicaciones del mundo real.

#Arquitectura del Sistema

TagS consta de tres componentes principales:

1. Módulo de Colección de Grafos de Procedencia: Este módulo recoge datos de eventos en tiempo real de varias fuentes y crea grafos de procedencia de manera continua.

2. Módulo de Generación de Grafos de Consulta: Este módulo construye grafos de consulta específicos que representan comportamientos de ataque conocidos, que TagS monitorizará para buscar coincidencias en los grafos de procedencia.

3. Módulo de Detección Basada en Propagación de Etiquetas: Aquí es donde ocurre la propagación de etiquetas, permitiendo que el sistema analice eventos y detecte ataques basándose en los grafos generados.

#Manejo de Datos en streaming

A medida que los sistemas funcionan, generan continuamente registros y eventos. TagS procesa estos datos en streaming utilizando etiquetas para recordar acciones relevantes pasadas en lugar de mirar atrás a todo el conjunto de datos. El sistema de etiquetado ayuda a reducir significativamente el tiempo de procesamiento mientras aún proporciona resultados precisos.

#Abordando la Explosión de Dependencias

Uno de los desafíos comunes en el análisis de procedencia es la explosión de dependencias, donde el número de dependencias se vuelve demasiado grande para manejarlo eficientemente. TagS mitiga esto limitando cómo se inicializan y propagan las etiquetas. Al hacer esto, evita abrumar al sistema con demasiados datos a la vez.

#Grafos de Consulta Personalizables

Los analistas a menudo tienen necesidades específicas dependiendo de sus entornos y amenazas. TagS permite a los usuarios crear grafos de consulta personalizados, facilitando la detección de diferentes tipos de ataques basados en los paisajes únicos de sus sistemas.

#La Interpretabilidad Importa

Una característica esencial de TagS es que las alertas generadas son comprensibles. Cada alerta contiene información sobre qué partes del sistema estuvieron involucradas en el ataque, proporcionando contexto que ayuda a los analistas a formular respuestas rápidamente.

#Comparación con Sistemas Existentes

Cuando se compara con otros sistemas, TagS demostró un rendimiento superior, particularmente en velocidad de procesamiento y eficiencia de recursos. Mientras que los sistemas tradicionales pueden luchar con la sobrecarga y volverse lentos durante eventos de alto volumen, TagS mantuvo su rendimiento.

#Aplicación en el Mundo Real

TagS está diseñado para su uso real en negocios y organizaciones que enfrentan desafíos de ciberseguridad constantes. Su capacidad para trabajar en tiempo real permite a las empresas mantener mejores posturas de seguridad en medio de amenazas crecientes.

#Conclusión

La necesidad de medidas de ciberseguridad eficientes y efectivas sigue creciendo. TagS representa una mejora significativa sobre los sistemas existentes, proporcionando capacidades de detección rápidas y un uso eficiente de recursos. Al aprovechar los grafos de procedencia y un nuevo sistema de etiquetado, TagS puede satisfacer las demandas de las necesidades de seguridad modernas al tiempo que deja espacio para futuros avances en el campo.

A medida que las amenazas cibernéticas evolucionan, soluciones como TagS serán críticas para proporcionar a las organizaciones las herramientas que necesitan para protegerse contra ataques cada vez más sofisticados.