El Graph Analytics en Ciberseguridad es extremadamente relevante. Con el incremento de los ciberataques, las necesidades de defensas más robustas, ágiles y efectivas es indispensable. Los entornos de datos cada vez son más complejos e intervienen un mayor número de elementos que estudiar para proteger nuestros datos. Desde la topología de la red, las configuraciones de los host, las vulnerabilidades, los cortafuegos, etc.
Todos estos factores demandan evaluaciones de datos de alto nivel que permitan asegurar la calidad de toda la red y que a su vez permitan prever amenazas cibernéticas. A continuación conoceremos un poco más sobre las necesidades de los especialistas en ciberseguridad y después abordaremos algunas características que brinda el Graph Analytics en Ciberseguridad.
Comprendiendo el reto
Los entornos digitales cambian a gran velocidad. Existen elementos que se incorporan, protocolos que se eliminan, extensiones, cambios en las reglas de análisis y todos estos procesos poseen una incidencia en los criterios de seguridad. Los sistemas de seguridad de datos en cualquier escala (desde antivirus personales hasta sistemas de seguridad avanzados) emiten alertas y/o advertencias cuando un conjunto de acciones se hace presente. Una combinación de parámetros detectados hacen que el software llame nuestra atención.
Existen diferentes niveles de alarma en todos estos sistemas. Desde sucesos aparentemente benignos como un inicio de sesión, conexión o desconexión de servicios o acceso a archivos, deben ser monitorizados ya que pueden también estar ligados a una actividad no deseada. El principal problema con el que se enfrentan los especialistas de ciberseguridad es que a menudo detrás de este tipo de alertas y otras, existe información dispar que es difícil de analizar. Esto ocasiona que no se pueda diseñar un panorama general de la incidencia y las acciones a seguir.
Implementar diferentes tipos de monitoreos, puede lograr que los analistas y operadores puedan verse abrumados por una gran variedad de consolas, en las que obtienen una visión limitada de la totalidad de los datos. Herramientas que son dedicadas a la gestión de eventos pueden ayudar a normalizar datos y concentrarlos, pero se mantendrían como piezas individuales incapaces de incorporarse a un elemento superior. Al tener semejante vacío estratégico es donde cobra relevancia el Graph Analytics en Ciberseguridad.
El reto del Graph Analytics en Ciberseguridad
Incorporar Graph Analytics en Ciberseguridad persigue el objetivo de maximizar la capacidad de detectar en tiempo y forma amenazas potenciales e impactos negativos en las estructuras de datos mientras que se desarrollan actividades complementarias para organizar los datos. Utilizar Graph Analytics nos permite disfrutar de un panorama amplio de los datos en los que podemos evaluar de forma adecuada cualquier alerta, sin que ningún elemento sea subestimado.
Con la implementación de Graph Analytics se pueden evaluar las correlaciones existentes entre datos para decidir de forma oportuna y con conocimiento de la posible gravedad de la incidencia. Podemos establecer planes y acciones específicas ante ataques según su funcionamiento.
Para que este proceso sea eficiente, necesita poseer características de automatización, que eviten que el análisis de todos los casos dependa del factor humano. Como es evidente, la velocidad del estudio de los incidentes se vería comprometido de ser así. Las alertas y los llamados de atención deben alimentar bases de datos que puedan generar conocimiento sobre la actividad de seguridad, para ser visualizado de forma amplia y descubrir o reducir las rutas críticas dentro de los conjuntos de datos.
Visualización de la Ciberseguridad
Mediante el desarrollo de Graph Analytics en Ciberseguridad se pueden reunir diferentes tipos de datos provenientes de eventos o casos aislados, para ser incorporados en una imagen general. Esta visual, debe ser el insumo fundamental de la toma de decisiones y de la definición del estatus de cualquier incidencia. Al poseer las propiedades del Graph Analytics se pueden priorizar las vulnerabilidades expuestas, que se encuentran en un rango de amenazas potenciales para ejecutar tareas que eviten ataques.
Ante un ataque real, se pueden correlacionar las alertas de intrusión con rutas de vulnerabilidad conocidas para tener listas las acciones más eficientes para minimizar el ataque y reducir la intrusión. Adicionalmente el Graph Analytics nos permite realizar un levantamiento posterior de los acontecimientos para entender cuales fallos permitieron el ataque.
El desarrollo de Graph Analytics aplicado a ciberseguridad crea un modelo visual de ataque donde se constituye un mapa en el que podemos identificar los probables escenarios de vulnerabilidad de una red. En este mapa se incluye cualquier atributo de la red que pueda contribuir a la ejecución del ataque. Desde la topología de la red, las configuraciones de todos los elementos involucrados etc. Este gráfico de ataques evoluciona de forma constante al ser alimentado por los usuarios y nos ayuda a ver la evolución de nuestro sistema.
Sus diferentes capas de acción ayudan a que establezcamos orden de prioridad a los diferentes tipos de amenazas en cualquiera de sus variables. Al hablar de grafos, debemos resaltar que estos nos permiten conocer el contexto de las diferentes alertas y otros tipos de sucesos dentro de la red, comparándolos así con elementos conocidos como vulnerabilidades. Uno de los puntos más importantes de este tipo de implementaciones es que nos ayuda a internalizar las fortalezas de nuestros sistemas y a mitigar progresivamente las debilidades, siendo un método inclusive preventivo más que reactivo ante la seguridad de nuestros datos.
Esperamos que esta información sea de utilidad para conocer un poco más sobre el desarrollo de Graph Analytics aplicado a ciberseguridad.
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