Descubre cómo Azure Sentinel utiliza el aprendizaje automático

📚 Índice

1. Introducción
2. Recordatorios antes de comenzar
3. Capacidades clave de Azure Sentinel 3.1. Recolección de datos 3.2. Detección y caza de amenazas 3.3. Investigación y respuesta 3.4. Inteligencia artificial en las detecciones y caza de amenazas
4. Machine Learning en Azure Sentinel 4.1. Definiciones clave 4.2. Detecciones de fusión en Azure Sentinel 4.3. Detecciones de registro de SSH y RDP anómalos 4.4. Plataforma "Bring Your Own Machine Learning" (BYOML)
5. Sock ML en Azure Sentinel (vista previa privada) 5.1. Anomalías de comportamiento 5.2. Integración de playbooks de lógica
6. Próximas características y mejoras
7. Conclusiones

📝 Artículo

Introducción

¡Hola a todos! En este artículo, exploraremos las capacidades de Azure Sentinel y cómo utiliza el aprendizaje automático para fortalecer la detección y respuesta a amenazas. Además, conoceremos las características clave de la plataforma, como la detección de fusiones y los registros de SSH y RDP anómalos. También hablaremos sobre la plataforma "Bring Your Own Machine Learning" (BYOML) y su integración en Azure Sentinel. Por último, discutiremos la vista previa privada de Sock ML y las próximas características y mejoras que se esperan.

Capacidades clave de Azure Sentinel

Azure Sentinel es una plataforma de seguridad basada en la nube que proporciona una amplia gama de capacidades para la detección y respuesta a amenazas. Estas capacidades se dividen en cuatro categorías principales:

1. Recolección de datos

Azure Sentinel permite la recolección de datos desde diversas fuentes, como eventos de seguridad, registros de actividad de Azure, registros de aplicaciones, datos de Office 365 y mucho más. Estos datos se ingieren en la plataforma para su posterior análisis y detección de amenazas.

2. Detección y caza de amenazas

Una de las principales fortalezas de Azure Sentinel es su capacidad para detectar y cazar amenazas de manera proactiva. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos recolectados y detectar patrones anómalos que podrían indicar la presencia de una amenaza. Esto permite a los equipos de seguridad tomar medidas rápidas y mitigar los riesgos.

3. Investigación y respuesta

Azure Sentinel proporciona herramientas eficientes para investigar y responder a incidentes de seguridad. Permite a los analistas de seguridad realizar investigaciones exhaustivas, recopilar información relevante y tomar medidas correctivas de manera efectiva. Además, automatiza gran parte del proceso de respuesta, lo que agiliza la resolución de incidentes.

4. Inteligencia artificial en las detecciones y caza de amenazas

Azure Sentinel incorpora la inteligencia artificial en sus capacidades de detección y caza de amenazas. Esto significa que utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para mejorar la precisión y la eficacia de las detecciones. Estos algoritmos aprenden de forma continua a partir de la experiencia y se adaptan para enfrentar nuevas amenazas.

Machine Learning en Azure Sentinel

4.1. Definiciones clave

Antes de profundizar en las capacidades de aprendizaje automático de Azure Sentinel, es importante comprender algunas definiciones clave:

• Aprendizaje automático: Se refiere a las técnicas y algoritmos utilizados por las máquinas para aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia. Es un subconjunto de la inteligencia artificial.
• Modelo de aprendizaje automático: Es una representación matemática utilizada para realizar predicciones o tomar decisiones basadas en datos de entrada específicos.
• Anomalía: Se refiere a un valor o evento inusual en comparación con los patrones normales o esperados. Las anomalías pueden indicar actividades sospechosas o maliciosas.

4.2. Detecciones de fusión en Azure Sentinel

Las detecciones de fusión en Azure Sentinel son un conjunto de reglas que combinan actividades sospechosas o anómalas para identificar incidentes de seguridad de Alta fidelidad. Estas reglas utilizan el aprendizaje automático para analizar y relacionar las señales de baja y mediana severidad de diversas fuentes, como Azure Active Directory Identity Protection, Microsoft Cloud App Security, Microsoft Defender for Endpoint y Pradox Network Security. Al combinar estas señales, las detecciones de fusión pueden identificar y disparar incidentes de seguridad altamente confiables.

Algunas de las señales que las detecciones de fusión buscan incluyen actividades inusuales en la red, intentos de acceso no autorizados y comportamientos anómalos en los recursos de Azure. Estas detecciones ayudan a los equipos de seguridad a priorizar y responder rápidamente a las amenazas más críticas.

4.3. Detecciones de registro de SSH y RDP anómalos

Azure Sentinel también utiliza el aprendizaje automático para detectar registros anómalos de SSH y RDP. Estas detecciones se centran en dos escenarios principales:

• Direcciones IP inusuales: Azure Sentinel utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar direcciones IP que no se han visto anteriormente o que rara vez se han visto en los registros de SSH y RDP. Estas direcciones IP pueden indicar intentos de acceso no autorizados.
• Comportamientos inusuales de inicio de sesión: Azure Sentinel analiza los registros de actividad de SSH y RDP para identificar comportamientos anómalos, como registros inusuales, usuarios nuevos o inicios de sesión masivos. Estos comportamientos pueden ser indicativos de intentos de ataque o compromiso de cuentas.

Estas detecciones de registro anómalas de SSH y RDP permiten a los equipos de seguridad identificar y responder rápidamente a posibles amenazas en sus entornos.

4.4. Plataforma "Bring Your Own Machine Learning" (BYOML)

Azure Sentinel proporciona una plataforma llamada "Bring Your Own Machine Learning" (BYOML) que permite a los clientes utilizar sus propios modelos de aprendizaje automático para fortalecer las capacidades de detección y respuesta de Azure Sentinel.

La plataforma BYOML permite a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático desarrollar y entrenar modelos personalizados utilizando herramientas como Python, Azure Databricks y Jupyter Notebooks. Estos modelos se ejecutan en el entorno de Azure Databricks y se integran con Azure Sentinel para realizar el análisis de datos y generar alertas basadas en los resultados del modelo.

La plataforma BYOML permite a las organizaciones aprovechar su experiencia y conocimientos internos para detectar amenazas específicas y personalizar aún más su enfoque de seguridad.

Sock ML en Azure Sentinel (vista previa privada)

Azure Sentinel también cuenta con una función llamada Sock ML, que actualmente se encuentra en vista previa privada. Sock ML ofrece detecciones de anomalías de comportamiento y la capacidad de integrar playbooks de lógica para que coincidan con estas anomalías.

Las anomalías de comportamiento se basan en el aprendizaje automático y permiten a Azure Sentinel detectar actividades inusuales basadas en el historial de un usuario o una máquina. Estas anomalías pueden incluir actividades inusuales de inicio de sesión, acceso a recursos críticos y comportamientos fuera de lo común en el entorno.

La integración de playbooks de lógica permite a los equipos de seguridad definir respuestas automatizadas y ejecutar acciones específicas cuando se detectan anomalías. Esto agiliza el proceso de respuesta y permite una mitigación rápida de las amenazas.

Próximas características y mejoras

En Azure Sentinel se están desarrollando constantemente nuevas características y mejoras para fortalecer aún más las capacidades de la plataforma. Algunas de las próximas características y mejoras incluyen:

• Ampliación de las detecciones de fusión a otros servicios de identidad, como AWS Directory Service.
• Integración de más detecciones de anomalías de comportamiento en Sock ML.
• Mejoras en la interfaz de usuario de BYOML y más opciones de personalización.
• Posibilidad de realizar operaciones globales, como habilitar múltiples reglas de análisis y configurar playbooks de lógica en varios escenarios.

Estas mejoras estarán disponibles próximamente y se espera que brinden a los equipos de seguridad una mayor flexibilidad y eficacia en la detección y respuesta a amenazas.

Conclusiones

Azure Sentinel es una plataforma de seguridad basada en la nube que ofrece capacidades avanzadas de detección y respuesta a amenazas. Con el uso del aprendizaje automático, Azure Sentinel puede identificar y cazar amenazas de manera más precisa y eficiente. Las detecciones de fusión y los registros de SSH y RDP anómalos son ejemplos de cómo Azure Sentinel utiliza el aprendizaje automático para fortalecer la seguridad. Además, Azure Sentinel ofrece una plataforma BYOML para permitir a las organizaciones personalizar aún más sus capacidades de seguridad. Con la vista previa privada de Sock ML y las próximas características y mejoras, Azure Sentinel continuará evolucionando para satisfacer las necesidades cambiantes de seguridad.