Aprovechar el enriquecimiento de datos en la inteligencia de amenazas cibernéticas (CTI)
Los datos de amenazas sin procesar por sí solos carecen del contexto, la sutileza y el significado necesarios para que sean significativos para las decisiones de ciberseguridad. Aquí es donde entra en juego el enriquecimiento de datos.
La inteligencia de amenazas cibernéticas (CTI) es un componente fundamental de cualquier estrategia de ciberseguridad. Ayuda a los equipos de seguridad a identificar, analizar y mitigar las posibles amenazas (que pueden intentar filtrarse en forma de datos sin procesar y sin procesar) antes de que puedan causar daños. Sin embargo, los datos de amenazas sin procesar por sí solos carecen del contexto, la sutileza y el significado necesarios para que sean útiles para las decisiones operativas. Aquí es donde entra en juego el enriquecimiento de datos.
El enriquecimiento (mejora los datos sin procesar sobre amenazas con contexto, información relevante y conocimientos más profundos) los transforma en inteligencia procesable que ayuda a la detección de amenazas, la respuesta a los incidentes y la toma de decisiones en general. Por ejemplo, una dirección IP marcada como sospechosa adquiere mucho más valor cuando se enriquece con datos geográficos, registros de actividad anteriores o su asociación con campañas maliciosas conocidas o actores de amenazas.
Este blog explora cómo se puede aprovechar el enriquecimiento de datos en CTI, centrándose en:
- las ventajas operativas
- restricciones relacionadas con tipos específicos de fuentes de datos
- los desafíos de contextualizar fuentes dispares
- su impacto más amplio en las operaciones de seguridad
Tipos de enriquecimiento de datos aplicados a la inteligencia de amenazas
Se pueden aplicar varios tipos de enriquecimiento de datos a la CTI, cada uno de los cuales aporta un valor único al proceso de inteligencia:
- Datos de geolocalización: Enriquecer los datos con detalles de geolocalización ayuda a los analistas a determinar dónde opera una dirección IP o un dominio. Un ejemplo podría ser rastrear una campaña de suplantación de identidad hasta una IP en una región conocida por su actividad de ciberdelincuencia.
- Información sobre los actores de amenazas: La asociación de datos de amenazas con actores o grupos de amenazas conocidos proporciona información sobre sus tácticas, técnicas y procedimientos (TTP). Por ejemplo, reconocer una cepa de malware en particular como parte del arsenal de un grupo de amenazas persistentes avanzadas (APT) puede ayudar a los analistas a anticipar el próximo movimiento probable del actor de la amenaza.
- Reputación de dominio e IP: El enriquecimiento con bases de datos de reputación de dominios e IP puede indicar si una entidad tiene un historial de participación activa en ataques, suplantación de identidad o intentos de violación de la infraestructura de comando y control (C2). Esta información ayuda a priorizar los esfuerzos de respuesta a las amenazas al destacar las amenazas más peligrosas, persistentes o inmediatas.
- Información sobre malware y hash de archivos: Enriquecer los indicadores de riesgo (IOC), como los hashes de archivos, con metadatos (como la familia de malware a la que pertenecen o su comportamiento en entornos aislados) permite a los analistas clasificar y comprender rápidamente el pedigrí y, por lo tanto, la gravedad de una amenaza.
- Datos de vulnerabilidad: El mapeo de vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) a los datos de amenazas puede ayudar a las organizaciones a comprender si sus sistemas o software son susceptibles a vulnerabilidades específicas que utilice un atacante. Por ejemplo, una alerta enriquecida que vincula un exploit conocido con una vulnerabilidad en una aplicación de uso generalizado ayuda al equipo de seguridad a centrarse en dónde debe priorizar los esfuerzos de parcheo.
Restricciones de fuentes y tipos de datos específicos
A pesar de los beneficios, el enriquecimiento de datos en CTI se enfrenta a varias limitaciones, según la fuente y el tipo de datos. Estos son algunos ejemplos:
- Datos no estructurados de fuentes de la web oscura: Los foros y mercados de la web oscura suelen contener una gran cantidad de información, pero los datos están muy desestructurados y son difíciles de procesar. Quienes frecuentan estos sitios utilizan un lenguaje coloquial y, a menudo, mantienen conversaciones intencionalmente fragmentadas y crípticas, lo que hace que sea tedioso obtener un enriquecimiento significativo. Además, la veracidad de estos datos es a menudo cuestionable, lo que supone un riesgo de desinformación.
- Datos de tráfico cifrados: El uso cada vez mayor del cifrado (por ejemplo, HTTPS) puede ocultar el tráfico, lo que puede proporcionar información sobre la actividad maliciosa. Si bien las direcciones IP o los metadatos se pueden enriquecer, el contenido oculto limita la utilidad de la información.
- Contexto temporal: Muchas fuentes de datos de CTI, como las URL de suplantación de identidad o los dominios malintencionados, tienen una vida útil deliberadamente corta. El enriquecimiento oportuno es fundamental, ya que los indicadores solo son relevantes durante un período breve. Los datos de enriquecimiento desactualizados pueden generar falsos positivos o centrarse en amenazas irrelevantes.
- Datos incompletos o faltantes: A veces, las fuentes de datos carecen de elementos críticos, como la variante de malware específica utilizada en un ataque o los detalles completos de un patrón de tráfico de red. Esto puede dificultar la capacidad de enriquecer completamente los datos y generar dificultades para sacar conclusiones precisas.
Desafíos de contextualizar fuentes de datos dispares
Los sistemas CTI suelen ingerir datos de fuentes de amenazas de código abierto, inteligencia patentada, registros internos, informes gubernamentales y bases de datos de proveedores externos. Sin embargo, integrar y contextualizar estos datos en un marco operativo común presenta varios desafíos:
- Estandarización de datos: Las diferentes fuentes proporcionan datos en varios formatos, que van desde estructurados (por ejemplo, JSON, XML) hasta no estructurados (por ejemplo, PDF, texto). Estandarizar esta información en un formato uniforme para el enriquecimiento puede ser un desafío. Por ejemplo, un informe de una agencia gubernamental (por ejemplo, CISA) puede no coincidir con el formato de datos utilizado por un feed de amenazas comerciales.
- Volumen y velocidad de datos: El enorme volumen de datos de múltiples fuentes puede sobrecargar el proceso de enriquecimiento. Sistemas de información de seguridad y gestión de eventos (SIEM) y plataformas de inteligencia de amenazas (TIP) ingerir vasto cantidades de datos sobre amenazas a gran velocidad, lo que dificulta su enriquecimiento y correlación en tiempo real sin recursos informáticos importantes.
- Información contradictoria: Las diferentes fuentes de inteligencia suelen proporcionar información contradictoria. Por ejemplo, una fuente de inteligencia puede marcar una IP como maliciosa, mientras que otra puede etiquetarla como benigna o atribuirla a un actor de amenazas diferente. La resolución de estas discrepancias durante el enriquecimiento requiere mecanismos de validación sofisticados.
- Brechas contextuales: Si bien enriquece los datos, puede haber lagunas en el contexto. Por ejemplo, la información de un proveedor externo puede destacar un dominio de suplantación de identidad, pero no proporcionar los detalles de la carga útil asociada ni el perfil de la víctima, lo que limita su utilidad en un panorama de amenazas más amplio.
Ventajas del enriquecimiento de datos en CTI
Las ventajas operativas de enriquecer los datos de CTI son importantes, especialmente si se tiene en cuenta cómo los datos enriquecidos pueden afectar la detección de amenazas, la respuesta a los incidentes y la defensa proactiva:
- Mejora de la priorización de amenazas: Los datos enriquecidos ayudan a los analistas a priorizar las amenazas de manera más eficaz. Por ejemplo, un IOC básico puede enriquecerse con la atribución de los actores de amenazas, las puntuaciones de reputación y los kits de exploits utilizados, lo que permite a los equipos de seguridad centrarse en las amenazas más peligrosas.
- Respuesta acelerada a los incidentes: Los datos contextualizados y enriquecidos permiten una clasificación más rápida de las alertas. Por ejemplo, si una alerta de actividad maliciosa en un punto final se enriquece con detalles sobre los TTP del malware, el equipo de respuesta puede implementar rápidamente las medidas de mitigación correctas. Si bien la velocidad siempre importa, aquí es lo que más importa.
- Correlación y detección mejoradas: La CTI enriquecida proporciona una imagen más clara del panorama de amenazas, lo que permite una mejor correlación de eventos en los SIEM. Al correlacionar los datos de amenazas enriquecidos entre el tráfico de la red, los registros de terminales y las fuentes externas, los analistas pueden descubrir patrones de ataque sofisticados pero sutiles y detectar las amenazas en una etapa más temprana de la cadena de eliminación.
- Automatización de decisiones de bajo nivel: El enriquecimiento apoya la automatización del flujo de trabajo de respuesta en sistemas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR). Los indicadores enriquecidos pueden activar flujos de trabajo automatizados para las amenazas comunes, lo que reduce las cargas de trabajo manuales y permite a los equipos centrarse en las amenazas de orden superior.
Ejemplos reales de enriquecimiento de la inteligencia sobre amenazas
- Anomali ThreatStream: Anomali ThreatStream enriquece los datos sin procesar sobre amenazas de múltiples fuentes con fuentes de inteligencia externas y datos internos, como registros históricos. Esto ayuda a las organizaciones a identificar nuevas amenazas en función de los indicadores enriquecidos y a responder más rápido a los posibles incidentes mediante una correlación casi en tiempo real con las aplicaciones de análisis de seguridad.
- FireEye y APT29: La identificación por parte de FireEye de las actividades de ciberespionaje de APT29 (Cozy Bear) implicó enriquecer los datos sobre amenazas con información sobre el comportamiento, la infraestructura y los TTP anteriores del grupo. Esto permitió a los equipos de seguridad reconocer y responder a los indicadores que apuntaban al APT29 con mayor rapidez.
- Plataforma Falcon de CrowdStrike: La plataforma Falcon utiliza el enriquecimiento de datos para contextualizar los datos de amenazas de los registros de terminales con información sobre las técnicas de ataque, la atribución de grupos adversarios y los datos de vulnerabilidad. Esta inteligencia enriquecida permite a las organizaciones detectar amenazas avanzadas de manera más eficiente y adaptar las estrategias defensivas en consecuencia.
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El enriquecimiento de datos es un componente fundamental para poner en funcionamiento la CTI de manera eficaz. Anomalías SUGERENCIA, ThreatStream, automatiza el enriquecimiento de datos para ofrecer una inteligencia de amenazas más refinada a las diversas partes interesadas de una organización, lo que mejora y acelera el conocimiento de la situación y la toma de decisiones.
Análisis de seguridad de Anomali puede correlacionar la inteligencia de amenazas enriquecida de ThreatStream con los registros y los eventos, lo que permite una detección más precisa de los comportamientos sospechosos en todo el ecosistema de la red. Establecer la conexión entre la amenaza externa y la telemetría interna hace que todo el proceso sea inmediatamente relevante.
A medida que las organizaciones sigan mejorando sus capacidades de CTI, el enriquecimiento de los datos seguirá siendo la base de una postura de seguridad sólida y proactiva. Programe una demostración para ver cómo Plataforma de operaciones de seguridad de Anomali puede mejorar el enriquecimiento de los datos y permitir a su equipo priorizar y responder mejor a las amenazas.
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