La inteligencia artificial se ha convertido rápidamente en una herramienta poderosa al momento de ejecutar ciberataques. Aunque no reemplaza los métodos tradicionales, potencia su velocidad, precisión y alcance. Los ataques impulsados por IA son capaces de automatizar campañas dirigidas y evadir sistemas de detección con una eficiencia alarmante, así mismo se encuentran en constante aprendizaje y evolucionan.
En este escenario, el verdadero desafío para A3Sec no es solo mantenerse al día frente a ciberamenazas en constante evolución, sino también anticiparse a ellas. El Threat Hunting plantea escenarios hipotéticos en los que se evalúa la posibilidad de un ataque de ciberseguridad en curso. A partir de investigaciones estructuradas basadas en cadenas de infección reales se busca validar o descartar dichas hipótesis.
Un ejercicio de Threat Hunting no se limita a la identificación de incidentes de seguridad o hallazgos relevantes; es un proceso que permite implementar modelos de detección proactivos enfocados en reconocer comportamientos maliciosos antes de que se conviertan en amenazas reales. En este enfoque, la automatización desempeña un papel clave al acelerar las investigaciones, mejorar la calidad de los hallazgos y ampliar la profundidad del análisis.
Frente a este contexto, se vuelve imprescindible para A3Sec y sus equipos de Threat Hunting fortalecer sus capacidades con herramientas capaces de detectar señales tempranas de este tipo de amenazas automatizadas y adaptativas. A continuación, exploraremos cómo diversas herramientas especializadas potencian este enfoque avanzado de Threat Hunting.
Herramientas de Automatización en el Threat Hunting
Antes de iniciar una investigación, es esencial definir un escenario de amenaza realista. Para ello, se plantea una hipótesis basada en referencias que representen una infraestructura tecnológica similar a la propia o en sectores y ubicaciones geográficas previamente vulneradas por atacantes conocidos.
Los grupos de Amenaza Persistente Avanzada (APT) suelen atacar organizaciones que comparten características geográficas o tecnológicas con víctimas anteriores. Por lo tanto, considerar estos factores incrementa la efectividad del escenario planteado.
SOAR - Playbooks Automatizados para la Gestión de Activos
El uso de plataformas SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) es un recurso clave para fortalecer las estrategias de Threat Hunting. Estas soluciones permiten la creación de playbooks automatizados entre los cuales se puede caracterizar y recolectar información crítica de la infraestructura tecnológica, incluyendo las tecnologías implementadas, sus versiones y configuraciones específicas.
Esta visibilidad detallada resulta esencial para identificar vulnerabilidades en tiempo real y para ajustar los escenarios de búsqueda de amenazas con mayor precisión. El beneficio es aún más evidente en grandes organizaciones, donde las versiones de software están en constante actualización, migración o eliminación, generando un ecosistema dinámico que requiere monitorización continua.
Contar con un conocimiento actualizado de la infraestructura tecnológica no solo mejora la capacidad de respuesta ante incidentes, sino que también permite anticiparse a campañas de ataque específicas. Esto es particularmente relevante cuando en las cadenas de ataque, se identifican aplicaciones, software o configuraciones concretas utilizadas como vectores de compromiso.
Integrar herramientas de automatización en el proceso de Threat Hunting no sólo acelera tareas repetitivas, sino que también fortalece la postura defensiva de la organización a través de una mayor comprensión de su entorno tecnológico. Además, esta práctica facilita la correlación de eventos de seguridad y mejora la eficiencia en la toma de decisiones basada en datos.
SOCRadar - Inteligencia sobre Campañas de Amenazas Activas
SOCRadar es una plataforma de inteligencia de amenazas que ofrece información actualizada sobre campañas de ciberataques activas en distintas regiones geográficas o sectores de la industria. Su uso aporta ventajas estratégicas para las organizaciones que buscan anticiparse a riesgos relevantes.
Entre sus principales beneficios destacan:
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Identificación de amenazas relevantes basadas en la ubicación geográfica o el sector de negocio específico.
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Priorización de investigaciones de Threat Hunting, enfocándose en las campañas, marcos como MITRE ATT&CK y actores de amenaza más activos.
Gracias a SOCRadar, una actividad de Threat Hunting puede volverse mucho más significativa al enfocarse en los ataques con mayor probabilidad de impacto para la organización sobre la cual se ejecute la investigación de una hipótesis.
La plataforma permite visualizar el top de atacantes más activos, la cantidad de incidentes atribuidos a cada actor, las TTPs (Tácticas, Técnicas y Procedimientos) asociadas según el marco de MITRE ATT&CK, un consolidado de referencias actualizadas sobre las principales tendencias de ciberamenazas.
Esta información enriquecida no sólo mejora la priorización de las actividades de caza de amenazas, sino que también impulsa una respuesta más rápida y precisa frente a campañas de ataque emergentes.
SOC Prime - Relacionamiento de TTPs, Actores y Herramientas
SOC Prime ofrece una biblioteca de contenido en constante actualización (Threat Detection Marketplace), disponible en múltiples lenguajes de consulta y potenciada por su módulo de inteligencia artificial Uncoder AI. Esta funcionalidad permite traducir consultas entre diferentes formatos de manera ágil, facilitando la interoperabilidad entre herramientas y plataformas.
Cada regla dentro de SOC Prime está mapeada con técnicas, tácticas y procedimientos (TTPs) del marco MITRE ATT&CK, y se encuentra enriquecida con inteligencia contextual sobre amenazas, actores y métodos comúnmente utilizados. Esta capa de conocimiento complementa perfectamente los hallazgos planteados en escenarios de hipótesis como los propuestos por SocRadar, permitiendo una profundización técnica desde una perspectiva de detección avanzada.
Además, SOC Prime se integra de forma nativa con plataformas como Elasticsearch, Splunk, CrowdStrike, entre otras, permitiendo la ejecución automatizada de consultas directamente en una infraestructura. Esta capacidad no sólo acelera el proceso de investigación técnica frente a una hipótesis, sino que también optimiza el tiempo de respuesta del equipo de ciberseguridad.
Cada consulta de SOC Prime cuenta con el respaldo de una comunidad global de profesionales. Esto permite acceder a referencias, casos similares según los distintos hallazgos que puedan surgir durante el análisis, fortaleciendo así el proceso de Threat Hunting y respuesta ante incidentes.
SOC Prime no solo facilita el análisis y la profundización de las consultas durante el ejercicio de Threat Hunting, sino que también transforma estos hallazgos en reglas de detección específicas, optimizando así el proceso de monitorización continua. Gracias a su capacidad para generar consultas periódicas, la plataforma permite integrar casos de uso de un SIEM para monitorizar de manera proactiva la actividad dentro de una organización, asegurando una detección temprana de amenazas y vulnerabilidades.
Importancia de Modelos de Detección Basados en Comportamientos
Si bien muchas amenazas pueden ser identificadas mediante reglas de detección específicas como la ejecución de malware conocido o el uso de herramientas de hacking ampliamente reconocidas, los atacantes evolucionan constantemente, adaptando sus técnicas para evadir los controles de seguridad tradicionales.
Esta evolución resalta la necesidad de adoptar un enfoque más dinámico y contextual, centrado en el análisis del comportamiento. Durante los ejercicios de Threat Hunting, no se busca únicamente una actividad puntual; en muchos casos, se analizan patrones de comportamiento en la infraestructura tecnológica, en relación con técnicas específicas de ataque. Este tipo de análisis suele requerir la revisión de grandes volúmenes de logs, con el objetivo de identificar actividades inusuales, desconocidas o indicios de malas prácticas que puedan estar vinculadas a amenazas reales.
La implementación de modelos de detección basados en comportamiento y potenciados por Machine Learning permite a las organizaciones:
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Detectar desviaciones frente a patrones de comportamiento habituales.
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Identificar amenazas incluso si no existe una firma previa conocida.
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Adaptarse de manera continua a los cambios en el entorno, gracias al aprendizaje automático.
Al integrar este tipo de modelos en una estrategia tecnológica, las organizaciones no solo mejoran su capacidad de detección, sino que también fortalecen su robustez frente a campañas sofisticadas. Esto permite pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo, reduciendo el Dwell Time y aumentando la efectividad frente a la detección de amenazas emergentes.
