El ataque que mezcló Linux, OpenShift y Windows: ¿cómo se detectó?

La investigación revela cómo la correlación de señales dispersas y la microsegmentación fueron clave para detener un incidente complejo en la región.

Un complejo ciberataque contra la infraestructura de una cadena de suministro en Latinoamérica fue detectado y contenido gracias a la combinación de inteligencia artificial y análisis humano.

Según la investigación de Akamai, el atacante consiguió acceso inicial a través de una aplicación web expuesta a Internet y estableció comunicación con infraestructura externa.

El principal desafío fue que las actividades maliciosas no aparecían como un solo ataque. Se trataba de señales aparentemente independientes distribuidas entre entornos Linux, OpenShift, sistemas Windows en la DMZ y servicios de red.

A través de Akamai Exposure Analysis and Response (ExAR), estas señales pudieron correlacionarse utilizando información sobre procesos, flujos de red y políticas de segmentación.

El investigador de amenazas basado en IA aceleró esta correlación, permitiendo a los especialistas identificar el probable punto de entrada y relacionar la infraestructura de comando y control con Sliver C2.

El rol de la microsegmentación

El caso también demuestra la importancia de la microsegmentación para limitar el avance de un atacante. Al establecer políticas que determinan qué aplicaciones y sistemas pueden comunicarse entre sí, es posible restringir accesos no autorizados y reducir el movimiento lateral.

La investigación también señala el valor de las tecnologías de deception, mediante activos y credenciales señuelo. Estas herramientas, que no estaban implementadas en el entorno afectado, podrían funcionar como una capa adicional de detección frente a actividades de reconocimiento.

El cliente confirmó que la detección y la investigación realizadas por Akamai fueron fundamentales para contener un incidente que podría haber provocado una disrupción operativa significativa.

Recomendaciones para líderes de seguridad

  • Identificar brechas de cobertura en cargas de trabajo, endpoints y redes.
  • Implementar un modelo de seguridad positiva para aislar cargas expuestas.
  • Utilizar técnicas de deception como capa adicional de detección.
  • Combinar la correlación asistida por IA con la investigación humana.
Redacción ebizLatam
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