La ciberseguridad ha sido una búsqueda esencial desde los primeros días de la internet pública. Ha evolucionado con la propia internet, volviéndose más compleja con cada año que pasa. Uno de los mayores avances en ciberseguridad fue la implementación de la detección y respuesta de red (NDR). La NDR mejora las estrategias estándar de ciberseguridad al enfrentarse a las realidades de las violaciones de red.
La NDR se introdujo por primera vez hace aproximadamente una década. Se basa en la tecnología que se desarrolló para frustrar los ataques de ciberseguridad detectados después de una violación de red. Antes de su introducción, las violaciones de red eran una amenaza mucho más seria porque, una vez dentro, los atacantes tenían libertad para recorrer las redes en busca de más vulnerabilidades.
La NDR actual está impulsada por una gama de tecnologías, incluyendo el aprendizaje automático, la detección basada en firmas, la detección de anomalías y el análisis de comportamiento. Un sistema de NDR bien diseñado puede monitorear y detectar activamente cualquier cosa que parezca fuera de lo común, dando al personal de seguridad la oportunidad de responder.
NDR y Capacidades de Aprendizaje Automático
Aquí en Hillstone Networks, estamos entusiasmados con el potencial continuo de utilizar el aprendizaje automático en el entorno de NDR. El aprendizaje automático todavía está en la etapa de desarrollo, pero ya puede hacer algunas cosas bastante notables. Sólo mejorará a medida que madure aún más. Desde el punto de vista de la protección de la red, el aprendizaje automático es una herramienta con un montón de potencial esperando ser aprovechado.
En su forma más básica, el aprendizaje automático es la capacidad del software de computadora para analizar continuamente los datos para lograr mejores resultados con el tiempo. En un escenario de detección de amenazas, facilita una mejor detección a medida que los datos de entrenamiento permiten un mejor ajuste del modelo de detección. Los conjuntos de datos recopilados en el mundo real proporcionan un entrenamiento más completo, lo que facilita un ajuste más fino del modelo de detección para obtener mejores resultados.
Aplicar el aprendizaje automático a la NDR hace que el sistema sea gradualmente más hábil en reconocer anomalías. El aprendizaje automático permite a los sistemas detectar amenazas antes. Y con el tiempo, hace que la protección de la NDR sea cada vez mejor.
Cuando se Detectan Anomalías
Volviendo a la premisa principal de esta publicación, el objetivo principal de la NDR es detectar amenazas después de que una red ha sido violada. Detectar una anomalía no garantiza necesariamente la presencia de una amenaza activa, pero sí levanta banderas rojas que deberían hacer que el equipo de seguridad entre en acción. Cuando se detectan anomalías:
Los equipos de seguridad son alertados El tráfico malicioso es bloqueado e aislado Se puede implementar la cuarentena Se despliegan los protocolos de seguridad de emergencia.
La respuesta real a cualquier anomalía dada depende de la gravedad de la amenaza potencial en cuestión. Las políticas de seguridad de una organización clasificarán la gravedad de la amenaza e invocarán la respuesta necesaria en cada nivel.
La Velocidad es la Clave
Para el equipo de Hillstone Networks, la clave para una NDR exitosa es la velocidad. Cuanto más tiempo se permite que una amenaza sobreviva dentro de una red dada, más peligro representa para esa red y sus datos. La máxima seguridad requiere identificar y eliminar las amenazas lo más rápido posible. En pocas palabras, la velocidad equivale al éxito.
Con eso en mente, no todas las soluciones de NDR son iguales; algunas son mejores que otras. Algunas son más rápidas mientras que otras son más lentas. Como con todo lo demás, la solución de NDR que una organización implementa necesita estar a la altura de la tarea. Debe acomodar las necesidades y circunstancias únicas de la organización para la que se implementa.
Un sistema de NDR bien diseñado mejora las estrategias estándar de ciberseguridad al tratar con amenazas ya presentes en la red. Ofrece la segunda, tercera y cuarta líneas de defensa cuando fallan los cortafuegos y otras estrategias de protección perimetral. Para nuestro dinero, la NDR es una de las herramientas más importantes en la caja de herramientas moderna de ciberseguridad.
