Abordando la ciberseguridad en la fabricación aditiva

La Fabricación Aditiva (AM), conocida comúnmente como impresión 3D, es un método para hacer objetos añadiendo material capa por capa. Esta técnica permite a las empresas crear piezas complejas y personalizadas rápido, ahorrar materiales y producir bienes cuando se necesitan. Aunque AM trae muchos beneficios, también tiene riesgos de seguridad. Los hackers y grupos criminales ven estos sistemas como posibles objetivos.

#Desafíos de Seguridad en la Fabricación Aditiva

Los problemas de seguridad en AM se han vuelto importantes debido al aumento de ciberataques. Estos ataques pueden provenir de diversas fuentes, incluidos hackers individuales, grupos de crimen organizado e incluso estados-nación. La creciente importancia de AM la convierte en un objetivo más atractivo para estos atacantes. Muchos de estos ataques son avanzados y aprovechan debilidades ocultas en los sistemas que a menudo pasan desapercibidas durante mucho tiempo.

Las amenazas de ciberseguridad incluyen el robo de información sensible o propiedad intelectual. Por ejemplo, algunos ataques han apuntado recientemente a empresas en la industria de AM, con el fin de espiarlas o robar datos cruciales. Reconocer estas amenazas a tiempo es vital para prevenir consecuencias graves y proveer pruebas en casos legales.

#El Papel de la Inteligencia de Amenazas Cibernéticas

La inteligencia de amenazas cibernéticas (CTI) es crucial para evaluar amenazas potenciales en AM y desarrollar estrategias para manejar estos riesgos. CTI ofrece información sobre nuevas amenazas y métodos de ataque a través de la recopilación de datos de diversas fuentes. Implica analizar Indicadores de compromiso (IOCs), que son señales de que puede estar ocurriendo un ciberataque, como archivos maliciosos o actividad inusual en la red.

Sin embargo, muchas fuentes de CTI proporcionan información que puede ser incompleta o difícil de procesar. Esta inconsistencia puede llevar a pasar por alto amenazas o a falsas alarmas. Para solucionar estos problemas, se necesitan nuevos métodos para extraer y priorizar información de amenazas de manera efectiva.

#Sistema Propuesto para la Priorización de Amenazas

Para mejorar la identificación y clasificación de amenazas cibernéticas, se ha desarrollado un nuevo sistema que se centra en las relaciones entre diferentes IOCs. Este sistema se basa en una estructura conocida como Red de Información Heterogénea (HIN), que permite organizar diferentes tipos de IOCs y sus conexiones. Al examinar estas relaciones, el sistema puede presentar una visión más completa de las amenazas potenciales.

El sistema trabaja en varias etapas clave:

#1. Recopilación de Datos y Preprocesamiento

El sistema recopila información de diversas fuentes como foros, blogs, noticias de seguridad y boletines. Esto implica buscar en páginas web para recoger información relevante sobre amenazas. Una vez recopilados, los datos se limpian eliminando palabras y caracteres innecesarios, facilitando su análisis.

#2. Extracción de Relaciones y Modelado de Amenazas

A continuación, el sistema construye una representación gráfica de los IOCs y sus relaciones. Al definir estos nodos y conexiones, puede identificar patrones que pueden indicar una amenaza. Por ejemplo, el sistema puede destacar grupos de atacantes que utilizan métodos similares o que apuntan a los mismos sistemas.

#3. Reconocimiento de Dominio y Generación de Etiquetas

Para proporcionar contexto a las amenazas encontradas, el sistema categoriza los IOCs en áreas específicas. Se centra en tres dominios:

• Dominio específico organizacional: Información relevante para negocios o industrias específicas.
• Dominio específico de origen regional: IOCs relacionados con el origen geográfico del ataque.
• Dominio específico de destino regional: IOCs que indican hacia dónde está dirigido el ataque.

#4. Identificación de amenazas y Etiquetado

Luego, el sistema utiliza sus hallazgos anteriores para clasificar el tipo de amenaza. Al aprovechar técnicas avanzadas de clasificación, mejora la precisión de determinar qué tipo de amenaza está presente. Esta clasificación considera los dominios identificados y las relaciones entre los IOCs.

#5. Medición de Severidad y Priorización de Amenazas

Después de categorizar los IOCs, el sistema evalúa la severidad de varias amenazas. Esta evaluación considera factores como:

• Frecuencia de ataques
• Vida útil de los IOCs
• Número de vulnerabilidades explotadas

Al medir estos factores, el sistema puede clasificar los IOCs según su nivel de amenaza, ayudando a las organizaciones a enfocarse en los riesgos más urgentes.

#Importancia de Entender los IOCs

Los Indicadores de Compromiso (IOCs) juegan un papel crítico en la ciberseguridad. Estos indicadores pueden incluir información sobre atacantes, métodos de ataque y los sistemas que tienen como objetivo. Entender los IOCs permite a las organizaciones bloquear actividades maliciosas e identificar si ha ocurrido una intrusión cibernética. Los informes generados a partir de IOCs contienen información detallada sobre ataques anteriores, lo que puede ayudar a aprender y prepararse para amenazas futuras.

#Desafíos en la Inteligencia de Amenazas Cibernéticas Existente

A pesar de la disponibilidad de varias fuentes de CTI, las organizaciones aún enfrentan desafíos para seleccionar la información más confiable. Las fuentes de baja calidad pueden llevar a falsos positivos, lo que puede desperdiciar tiempo y recursos. Por otro lado, centrarse solo en unas pocas fuentes puede resultar en perder amenazas críticas. Además, muchos informes son desestructurados o incompletos, lo que requiere métodos avanzados para extraer y analizar la información relevante.

#Direcciones Futuras para la Inteligencia de Amenazas Cibernéticas

El nuevo sistema propuesto para priorizar amenazas en fabricación aditiva puede mejorarse y expandirse. Algunas direcciones futuras potenciales incluyen:

#1. Integración con Herramientas de Seguridad Existentes

Al combinarse con software de seguridad existente, el sistema propuesto podría proporcionar inteligencia en tiempo real sobre amenazas. Esta integración permitiría a los equipos de seguridad automatizar respuestas a amenazas, acortando el tiempo necesario para abordar ataques.

#2. Expansión a Otros Dominios

Mientras que el enfoque actual está en tres áreas, explorar dominios adicionales puede ampliar la perspectiva de amenazas. Por ejemplo, explorar amenazas específicas de la industria puede ayudar a las organizaciones a adaptar sus medidas de seguridad en consecuencia.

#3. Mejora en la Clasificación y Priorización

Mejorar el sistema de clasificación para adaptarlo al cambiante panorama de amenazas puede aumentar su efectividad. Los datos en tiempo real pueden proporcionar información valiosa que haría el sistema de priorización más preciso.

#Conclusión

En conclusión, el sistema propuesto de priorización de amenazas para la fabricación aditiva presenta un enfoque prometedor para gestionar los riesgos cibernéticos. Al centrarse en las relaciones entre los IOCs y examinar sus conexiones, el sistema puede ofrecer una imagen más clara del panorama de amenazas. Además, al categorizar los IOCs en dominios específicos y medir su severidad, las organizaciones pueden priorizar sus respuestas a amenazas emergentes, mejorando en última instancia su postura de seguridad. A medida que las amenazas cibernéticas continúan evolucionando, también deben hacerlo nuestros métodos para combatirlas.