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Ciber predicciones 2020

Ciber predicciones 2020

by | Dic 31, 2019 | Actualidad, CiberSeguridad, Endpoint protection, IA, Infraestructuras Criticas, Inteligencia Artificial, Internet of things, Machine Learning, Malware, Phishing, Ransomware, Seguridad de la Información, SIEM, Vulnerabilidades

Para finalizar el año, les dejo este análisis de diferentes predicciones en ciber seguridad para el 2020 hechas por distintos sitios especializados en el tema.
Se acerca el fin de año (bueno, hoy es fin de año) y todos hacen sus balances del año que pasó y sus proyecciones de lo que puede venir. Hace algunas años hice algún balance. Este año quise dejarles un análisis de sus predicciones hecho a unos 20 sitos de ciber seguridad. En cada sitio se utilizan diferentes criterios para evaluar y proyectar qué es lo que puede pasar en materia de ciber seguridad en el año que comienza mañana.
Esta vez, mi trabajo fue recopilar todas esas proyecciones, extraer los temas que cada uno trata como destacado y darles un puntaje a cada tema. Ese puntaje fue dado arbitrariamente por mí en función de la cantidad de veces que se repetía un tema en los diferentes sitios y de la importancia que cada uno le da a cada tema.
El puntaje entonces, correspondería al interés que se le asigna a cada tema.
El resultado fue un score sobre 23 temas extraídos de los diferentes sitios.

 

Los sitios con los que me quedé fueron los siguientes:

Helpnetsecurity, Circadence, Checkpoint, TheHackerNews, CyberSecurityMag, Information edge, Techrepublic, Sdxcentral, Cyberscoop, Scmagazine, WatchGuard, Forbes y Forescout.

Y el resultado fue el que se ve en la figura a continuación:

El gráfico está ordenado de mayor a menor interés. En los temas de las predicciones se mezclan varias categorías. El tema de interés puede ser:

  • un ataque
  • un blanco
  • un vector de ataque
  • una contramedida

Brevemente, los temas de interés se definen de la siguiente forma:

Phishing + Awareness: Se refiere específicamente a ataques de phishing (que se verían muy incrementados en 2020) y a su principal contramedida: la concientización.

Cloud: Según los especialistas, la gran adopción que se hizo de la nube en 2019 y la que se proyecta para 2020, servirá de vector de ataque en muchos de sus servicios. El que más se destaca por sus vulnerabilidades es Office365.

Inteligencia artificial: Ya se vienen utilizando técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning en sistemas de ciber defensa. Se había proyectado de la misma forma que se empezarían a utilizar estas técnicas como ataques, sin embargo no se tiene registro que ese tipo de ataques se hubiese producido todavía. Pero se prevé para 2020…

Ransomware: En los primeros lugares en las predicciones siguen estando los ataques de ransomware. Es realmente incomprensible que existiendo tecnologías que permiten bloquear Ransomware con 100% de efectividad, sea ésta una de las principales amenazas para 2020.

IoT: El enorme crecimiento de la base instalada de dispositivos de Internet de las Cosas y sus múltiples vulnerabilidades, hacen prever un incremento en los ataques durante el próximo año.

Deepfakes: De estos ataques se habla muchísimo en los Estados Unidos debido a que 2020 es año de elecciones. Las noticias e información falsa se considera un arma muy poderosa a la hora de tratar de modificar las intenciones de los votantes.

5G/WiFi: El advenimiento de la tecnología 5G, sus vulnerabilidades o las asociadas a los dispositivos móviles y las propias de WiFi hacen prever una gran actividad de ataques utilizando algunos de estos mecanismos.

Gobiernos: Existe gran preocupación por la intervención de gobiernos o estados en la generación de ciber ataques.

Widen attack surface: El incremento en el tamaño de la superficie de ataque global es un hecho para 2020. Esto se deberá a diversos factores como ser: el incremento en la cantidad de vulnerabilidades, la utilización masiva de la nube con sus vulnerabilidades propias o la incorporación de millones de dispositivos IoT vulnerables.

Robots: Se prevé un gran incremento de la utilización de técnicas de automatización en procesos para el año próximo. Si bien estas técnicas ayudan mucho a los administradores de seguridad, también lo hacen (y lo harán) a los atacantes…

Skill Gap: Ya se viene hablando hace un tiempo de un aspecto en el mundo de la ciber seguridad que es realmente preocupante. Es la brecha de conocimientos que existe entre quienes atacan y quienes defienden. Los atacantes tienen más conocimientos que los defensores. La brecha viene en aumento y se prevé que para 2020 seguirá en aumento.

Servicios financieros: Otro blanco de ciber ataques que sigue en aumento son los servicios financieros y bancarios. Se dice que esto seguirá en aumento en 2020.

Reuso de passwords: Una falla que hoy por hoy no debería existir, inconcebiblemente parecería que en 2020 irá en aumento.

Infrastructuras Críticas: Lo que comenzó con Stuxnet hace ya 10 años, es una carrera que no se ha detenido. Cada vez más las Infraestructuras Críticas serán blanco de ataques.

Sector de Salud: Otro sector, por cierto muy descuidado desde el punto de vista de ciber seguridad, sería blanco de ciber ataques durante 2020 mucho más en en años anteriores.

Zero trust: Este nuevo concepto se visualiza como una tendencia a implementar durante 2020 para evitar ser blanco de ciber ataques.

Móviles: Las vulnerabilidades en las aplicaciones móviles harán que haya muchos más ataques de este tipo el año próximo.

PyMEs: Un ámbito que hace unos años parecía no atractivo para ciber atacantes, lo es cada vez más y parecería que las PyMEs serán blanco de ciber ataques mucho más que en años anteriores.

Computación cuántica: Varios especialistas hablan de cómo la computación cuántica será un ante y un después en la ciber seguridad.

Detección de amenazas: Los sistemas SIEM son cada vez más complejos pero a su vez conllevan un incremento en la fatiga del analista. Se dice que durante 2020 mejorarán las técnicas para utilizar estas tecnologías en la detección de amenazas. Veremos…

Ciber Seguros: Un rubro que viene creciendo silenciosa pero inexorablemente parece tener previsiones de mejoras en sus mecanismos y en su adopción.

Privacidad: Del mismo modo que varios países intentan poner límites a la privacidad del uso de las redes, existen muchas iniciativas para saltear esos límites. Al parecer, esta guerra se intensificaría en 2020.

DevSecOps: Dado  que hoy en día, el software es una de las mayores fuente de vulnerabilidades, la adopción de esta metodología se incrementaría considerablemente durante el próximo año.

 

Al final del 2020 haremos el ejercicio de ver cuánto se cumplieron estas predicciones.

 

Nota por Carlos Benitez

Carlos Benitez es un reconocido experto en seguridad de la información.
Cuando el hardware grita…

Cuando el hardware grita…

by | Mar 28, 2018 | Actualidad, Argentina, Canales Laterales, CiberDefensa, CiberSeguridad, Machine Learning, Meltdown, Spectre, Vulnerabilidades

En el ámbito de la ciber-seguridad, ¿qué es un canal lateral? Imaginemos que una persona se encuentra dentro de una habitación, sentada en un escritorio con una computadora delante. Imaginemos también que pretende loguearse a una aplicación y que, además, va a escribir un mensaje confidencial. Supongamos que la aplicación no tiene bugs de seguridad, que la comunicación viaja cifrada por un canal seguro y utilizando certificados digitales con el mayor grado de seguridad posible. Imaginemos también que no hay nadie en la habitación más que esa persona y ningún otro objeto más que el escritorio, la silla y la computadora. Seguro, ¿no? Todo prolijamente construido y configurado para darle un altísimo grado de seguridad.
La persona comienza a trabajar, pero hace algo más: cada tecla que oprime o cada función o botón sobre los que hace clic en la pantalla, los grita, fuertemente.
Parafraseando el famoso Koan del Budismo Zen: “¿qué es lo que grita si no hay nadie para escuchar?”. Sin embargo, supongamos que sí hay alguien cerca, fuera de la habitación. Y, aunque con dificultad, logra escuchar, entender y anotar todo lo que grita el usuario. ¿Cuál sería el resultado? Que al cabo de un tiempo, alguien ajeno a la comunicación logra obtener el mensaje secreto, o parte de él.
¿Y cómo es posible romper ese secreto? ¿Infiltrando un malware en la computadora? ¿Interceptando la comunicación? ¿Robando las credenciales? No, de ninguna de esas formas. El mensaje secreto se filtra porque algo en el proceso falla, y revela la información de una forma inesperada. El intruso logró hacerse del mensaje mediante la explotación de un “canal lateral”, en este caso, el sonido producido por el mismo usuario.
A muchos lectores esta figura les podrá parecer absurda, grotesca o hasta burda. Sin embargo es exactamente lo que pasa. Cuando se utilizan los dispositivos electrónicos para interactuar con aplicaciones y con la red, esos dispositivos (aunque no lo percibamos) “gritan”, todo el tiempo. Cambian sus patrones de consumo de energía, emiten sonidos, utilizan librerías o zonas de memoria accesibles por otros usuarios de forma totalmente diferente en función de las acciones que está realizando el usuario. Es por esto que, sabiendo “escuchar”, es posible descifrar el contenido de esos “gritos”.
El concepto de atacar canales laterales no es nuevo, solo que, como siempre ocurre, cuando estas ideas aparecen la tecnología no está suficientemente madura. Pero pasa el tiempo, la tecnología evoluciona, y el bíblico “nihil novum sub sole” (nada nuevo bajo el sol) se materializa.
Si bien hoy en día son muchos más los trabajos de investigación académica que los exploits concretos, éstos existen y se van sumando. Incluso existen varias pruebas de concepto públicas cuya utilidad es muy limitada, pero muestran que el camino a que cada vez aparezcan más ataques de este tipo es irreversible.
Una de las primeras muestras de ataques graves de Canales Laterales se pudieron ver muy a principio de este año con dos vulnerabilidades conocidas como Meltdown y Spectre. La primera permite “derretir” los límites de seguridad entre áreas de memoria del procesador, mientras que la otra permite engañar a los programas a que revelen sus datos. De esta forma, es posible obtener datos sensibles de otros programas que se están ejecutando en el mismo equipo, no importa a qué usuario correspondan.
Estos ataques de Canales Laterales ni siquiera utilizan sofisticados algoritmos de Machine Learning (ML), y sin embargo comprometen seriamente la seguridad de casi cualquier sistema.
El mayor peligro de estas técnicas, consiste en su principal ámbito de aplicación: la nube. Las técnicas de canales laterales se pueden utilizar en muchos ambientes, pero las mayores posibilidades se obtienen cuando el atacante está compartiendo el mismo hardware que la víctima, por extensión, cuando muchos usuarios sin relación ni conocimiento entre ellos utilizan las mismas plataformas. Esto es exactamente la nube. Los sistemas “IaaS” (infraestructure as a service) y “PaaS” (Platform as a service) son los más susceptibles. Este tipo de ataque se denomina Inter-Máquinas Virtuales o Cross-VM.
Estos ataques no son fáciles de llevar a cabo para los atacantes. Se deben hacer muchas pruebas, recolectar muchos datos y analizar esos datos con herramientas de clasificación muy sofisticadas para obtener resultados útiles. La tecnología que permite hacer esto es la de ML. Y no es necesario contar con el software de nombre del asistente de Sherlock Holmes desarrollado por la compañía de tres letras… cada vez más existen componentes y frameworks de ML open source que los usuarios pueden descargar y probar. Si se desean realizar algunas pruebas, se puede utilizar el framework de Deep Learning Kerashttps://keras.io/ basado en python, que se monta sobre las liberías Theano o el poderoso desarrollo de Google, Tensorflow que permite la realización de cálculos tensoriales complejos con unas pocas líneas de Python.
Tampoco es fácil detectar estos ataques, ya que estas técnicas no son invasivas como los ciber-ataques habituales. De hecho, hoy en día, podríamos tener nuestra infraestructura implementada en la nube, un atacante podría haber alquilado servidores o contenedores en el mismo servicio que nosotros, y estar tratando de atacarnos sin que podamos darnos cuenta. Todavía no existen herramientas de software que nos permitan esta detección. La única solución de defensa hasta el momento consiste en la utilización de dos estrategias tanto en forma individual como combinada. Una de ellas es monitorear en nuestros propios sistemas las mismas variables que monitorearía el atacante para ver si se comportan de manera anómala y pudiese significar un posible ataque (por favor, notar la cantidad de veces que utilicé el potencial). La otra es la de generar “ruido” aleatorio que tape los gritos. Es decir hacer que el hardware se comporte de forma lo más aleatoria (o también rítmica) posible para que a los sistemas de inteligencia artificial que utilice un atacante no les sea posible distinguir entre un comportamiento y otro de nuestros sistemas.
Una vieja idea que de pronto se convierte en una nueva ciber-amenaza, silenciosa, casi imperceptible, y muy peligrosa. Una vez más, nos toca prepararnos.
Nota por Carlos Benitez