Automatización del Conocimiento en Seguridad (KAS)
La ciberseguridad está evolucionando. En el núcleo de esta evolución se encuentra Knowledge Automation Security (KAS), una nueva era tecnológica que transforma la forma en que detectamos y respondemos ante amenazas en la red. Las amenazas cibernéticas modernas evolucionan rápidamente, actúan antes de que los humanos puedan hacerlo y rara vez siguen patrones fijos. Los sistemas tradicionales de detección basados en reglas sentaron las bases de la ciberseguridad, pero KAS ha tomado el relevo, combinando la recogida de datos heterogéneos en tiempo real con una arquitectura basada en servicios y detecciones adaptativas. Al aprovechar datos de múltiples fuentes, KAS amplía el contexto de análisis, mejorando la velocidad y precisión en los procesos de Detección y Respuesta. Este enfoque cooperativo permite la identificación y evaluación de anomalías en tiempo real, empoderando a los equipos de seguridad para actuar de manera proactiva antes de que los riesgos se conviertan en brechas.
Características principales
- Conocimiento – Recogida de datos a gran escala, sin límites, con información de red en tiempo real.
- Automatización – Despliegue de software y orquestación de servicios mediante una arquitectura agente, optimizando la intervención humana.
- Seguridad – Capacidades heurísticas y de aprendizaje automático aplicadas a distintos niveles de granularidad, desde un paquete hasta un contexto.
KAS ofrece una visión integral de toda la red, con información práctica y accionable.
Recolección de Conocimiento
De los registros al conocimiento
Ya no solo recopilamos logs o flujos de red: ahora recogemos y curamos conocimiento. En empresas medianas y grandes, cuya capacidad de crecimiento aumenta día a día, surge un reto esencial: cómo analizar, almacenar y contextualizar datos a escala, desde múltiples fuentes y ubicaciones, con alta disponibilidad y capacidades multi-tenant.
Arquitectura impulsada por eventos
Por ello proponemos que toda solución moderna de detección y respuesta de red incorpore una arquitectura impulsada por eventos (EDA). De este modo, la información taxonómica compleja se simplifica en un único evento unificado, facilitando el análisis y la respuesta. Ejemplos: un inicio de sesión de usuario, un flujo de red o una alarma de incidente. Para gestionar múltiples fuentes, implementamos una arquitectura productor/consumidor, que permite pipelines de datos flexibles, capaces de escalar según las necesidades y mantener los servicios operativos sin comprometer recursos. Al enviar eventos sin esperar respuesta, los productores pueden seguir trabajando sin retrasos. Este método no bloqueante dota al sistema de capacidad asíncrona, haciéndolo más rápido y resiliente ante posibles fallos.
Canal productor/consumidor
Para admitir consumidores de datos en tiempo real, se construye un pipeline con un servicio de normalización (para limpiar y estandarizar los datos) y una base de datos en tiempo real (para almacenar y transmitir actualizaciones de manera eficiente). Esto garantiza una entrega de datos rápida, coherente y fiable. Cada pipeline puede personalizarse según sus necesidades: los requerimientos del flujo de red no serán los mismos que los de un productor de logs. Una vez completado el pipeline, podemos recopilar todo tipo de eventos a gran escala: flujos de red (NetFlow, sFlow), datos de máquina (SNMP, IPMI, Redfish…), syslogs, logs, inteligencia de amenazas y más. Esta diversidad de fuentes permite una visión completa del entorno, apoyando capacidades avanzadas de detección y respuesta. El pipeline debe incluir también la base de datos y las copias de seguridad necesarias para un análisis y almacenamiento completos. Muchos pipelines modernos limitan su flexibilidad al ofrecer un solo método de normalización o tipo de base de datos, lo que genera rigidez y costes adicionales en casos de uso futuros.
Automatización
Desde la perspectiva KAS, la automatización se divide en tres categorías.
Despliegue / Configuración
En una arquitectura basada en servicios, se requiere autoconfiguración, considerando la topología, conectividad y escala de la infraestructura.
Servicios
Los servicios asíncronos y multihilo deben asignar recursos dinámicamente y ejecutarse en segundo plano de forma planificada.
Tareas
Con los mismos requisitos que los servicios, deben poder actuar sobre tareas híbridas y contextualizadas que integren múltiples servicios e información.
Rol de los Workers y Jobs
Los workers, jobs y otros elementos técnicos son clave en la estrategia de automatización, permitiendo que la configuración y los servicios funcionen de forma autónoma y altamente disponible. Esto garantiza rendimiento continuo, resiliencia y una experiencia de usuario fluida.
Agentes de IA y Arquitectura Agente
En el último año, las estrategias de automatización se han visto transformadas por las posibilidades de los agentes de inteligencia artificial (IA). Aunque conllevan riesgos (fugas de información, vulnerabilidades o cumplimiento normativo), la arquitectura agente es una pieza esencial del ecosistema KAS. Los agentes asumen funciones como la configuración de software, la verificación de tareas y el análisis de incidentes. Proponemos una arquitectura híbrida basada en un servidor MCP, que permite conectar herramientas tanto con la arquitectura EDA existente como con una base de datos local de conocimiento y contexto en seguridad.
Velocidad inteligente en ciberseguridad
Las necesidades y beneficios de la automatización son fundamentales para un marco preciso de detección y respuesta. Sin embargo, automatizar no significa solo “ser más rápido”. En ciberseguridad, buscamos velocidad inteligente: un sistema que piense y actúe por sí mismo, pero bajo supervisión humana.
Seguridad
Seguridad integrada
La seguridad no es solo el objetivo final, sino un componente intrínseco en cada parte de la detección y respuesta moderna. Desde un SBOM completo, comunicaciones cifradas y capacidades on-premises, hasta opciones flexibles para añadir inteligencia de amenazas propietaria o transparente, según la decisión del propietario.
Protección resistente a ataques cuánticos
Diseñada con cifrado resistente a la computación cuántica, la plataforma detecta picos anómalos provocados por ataques cuánticos, aísla la fuente y bloquea el acceso a activos críticos (bases de datos, endpoints y sistemas en la nube). Esta respuesta proactiva ocurre en cuestión de segundos, antes de que se produzca exfiltración o compromiso. El equipo de TI recibe una telemetría completa: qué se accedió, cómo se comportó y de dónde provino, garantizando una respuesta rápida, informada y eficaz.
Detección de anomalías mediante Machine Learning y analítica de comportamiento
Un enfoque de IA multinivel mejora la precisión y adaptabilidad de la detección. Redes neuronales: reconocen patrones en conjuntos de datos extensos y complejos. IA autoaprendente: algoritmos que se adaptan de forma continua a los comportamientos de red. Basada en reglas: aplica políticas de seguridad conocidas y técnicas de búsqueda de escenarios de amenaza. Deep learning: realiza extracción avanzada de características y detección de anomalías de alto nivel. Combinadas, estas capas permiten un análisis preciso del tráfico de red, revelando movimientos de actores maliciosos y ofreciendo insights profundos.
Establecimiento de líneas base e identificación de anomalías
Los algoritmos de IA y el análisis del comportamiento ayudan a establecer la línea de base del comportamiento normal de la red. Las desviaciones de la línea de base se identifican como anomalías, que sirven como indicadores de posibles incidentes de seguridad. La línea de base en la detección de anomalías basada en IA suele referirse a un modelo de comportamiento «normal» de la red aprendido a partir de datos históricos. En lugar de simples medidas estadísticas como medias o promedios, las líneas de base se construyen a menudo utilizando técnicas como el aprendizaje no supervisado u otros modelos basados en la reconstrucción. El aprendizaje no supervisado, que se encuentra dentro del modelo de aprendizaje profundo, aprende a comprimir y reconstruir los datos de entrada. La diferencia entre los datos originales y los datos reconstruidos se conoce como error de reconstrucción, que se utiliza como puntuación de anomalía. Dependiendo del tipo de algoritmo, el sistema también puede analizar la desviación de una predicción o la diferencia entre los datos y los patrones normales para decidir si ha ocurrido algo inusual.
Por ejemplo, el sistema podría detectar un patrón de inicio de sesión que no coincide con el comportamiento habitual de un usuario. Esto podría ser algo así como mapear la red en un momento inusual o acceder a ella desde un dispositivo que nunca se ha conectado antes. Estos patrones destacan porque se desvían de los patrones históricos que el modelo ha aprendido como «comportamiento normal». El sistema utiliza técnicas de aprendizaje automático para identificar estas anomalías, a menudo midiendo el error de reconstrucción o detectando desviaciones de comportamiento a lo largo del tiempo. Dependiendo de cómo esté preconfigurado, el sistema puede marcar estas anomalías para que sean revisadas por humanos o tomar medidas automáticas para mitigar inmediatamente las posibles amenazas.
A diferencia de la detección basada en firmas, que se basa en indicadores de amenazas conocidos, la detección de anomalías puede identificar vectores de ataque nuevos o previamente desconocidos centrándose en las desviaciones de comportamiento.
Alertas y priorización de incidentes
Para reducir la fatiga de alertas típica de los SOC, el sistema filtra y correlaciona eventos, generando alertas de alta confianza. Esto reduce los falsos positivos y permite priorizar la investigación y respuesta ante incidentes reales. La arquitectura de la plataforma ofrece una visión holística de la red, correlacionando eventos distribuidos que, individualmente, pueden parecer benignos, pero que en conjunto indican ataques coordinados o de múltiples etapas.
Conclusión
Un panorama de ciberseguridad en transformación
El panorama de la ciberseguridad atraviesa una transformación profunda, impulsada por la creciente sofisticación e imprevisibilidad de las amenazas modernas. Los modelos tradicionales ya no son suficientes para gestionar el entorno de riesgo dinámico actual.
Presentamos Knowledge. Automation. Security. (KAS)
A la vanguardia de esta evolución está Knowledge. Automation. Security. KAS combina inteligencia de red en tiempo real, automatización adaptativa y detección avanzada de amenazas para ofrecer seguridad más rápida, precisa y escalable. Integra estas capacidades en una plataforma cohesionada que mejora la visibilidad, acelera la respuesta y reduce la complejidad operativa y la fatiga de alertas.
Detección en tiempo real y respuesta autónoma
Gracias a las arquitecturas EDA, la IA agente y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden detectar anomalías, responder de forma autónoma y anticiparse a vectores de ataque emergentes, incluidas amenazas de tecnologías como la computación cuántica. Estas innovaciones complementan, no reemplazan, la experiencia humana, permitiendo a los equipos centrarse en el análisis estratégico y la toma de decisiones de alto valor.
Ciberseguridad de próxima generación
A medida que aumentan las exigencias normativas y las amenazas evolucionan, KAS no es solo una mejora, sino la siguiente generación de la ciberseguridad, diseñada para una defensa en tiempo real y una protección preparada para el futuro.
KAS – Potenciando la seguridad mediante conocimiento y automatización
