26. Sala 25. 3º. Tácticas y técnicas de IA para equipos azules y rojos -David Barroso (Countercraft)

Summary

En este evento, se aborda la evolución y el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en los últimos años, destacando cómo ha revolucionado áreas como los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), como ChatGPT. Se discuten tanto las oportunidades como los riesgos asociados con esta tecnología, haciendo un llamado a la acción para que Europa se convierta en un actor relevante en su desarrollo. Además, se abordan incidentes de seguridad relacionados con la IA, incluidos ataques maliciosos y el envenenamiento de datos, subrayando la necesidad de estar preparados para mitigar estos riesgos en un entorno en constante cambio.

Takeaways

• 😀 Los modelos de lenguaje (LLMs) pueden automatizar tareas repetitivas y tediosas en los SOCs, mejorando la eficiencia del equipo de seguridad.
• 😀 Los LLMs pueden ser utilizados para escribir reglas de detección, agilizando el proceso y mejorando la precisión en la detección de amenazas.
• 😀 Los equipos de red team y pentesting pueden beneficiarse de los LLMs para automatizar tareas, como la exploración de redes y la recopilación de información en línea.
• 😀 La inteligencia artificial también se aplica en el análisis de malware, ayudando a enriquecer los resultados de los análisis y facilitar la identificación de vulnerabilidades.
• 😀 Los LLMs pueden generar resúmenes rápidos de incidentes de seguridad, permitiendo a los equipos centrarse en las tareas críticas sin perder tiempo en detalles innecesarios.
• 😀 Los 'deepfakes' y los ataques de ingeniería social se están utilizando más en ciberseguridad, pero las empresas están desarrollando mecanismos para detectarlos.
• 😀 El uso de LLMs puede optimizar el control y la gestión de los datos de seguridad internos, mejorando la forma en que se categoriza y utiliza la información.
• 😀 La ingeniería de prompts se está convirtiendo en una habilidad crucial para obtener resultados de alta calidad de los LLMs, especialmente en el ámbito de la ciberseguridad.
• 😀 Los LLMs pueden ayudar a mejorar la respuesta ante incidentes y la investigación de amenazas al automatizar tareas como la revisión de logs y la detección de anomalías.
• 😀 La integración de inteligencia artificial en las herramientas de pentesting y análisis de vulnerabilidades tiene el potencial de reducir considerablemente el esfuerzo manual en estos procesos.

Q & A

¿Cuál es el papel principal de los LLMs en los SOCs?

Los LLMs se utilizan para automatizar tareas repetitivas y aburridas en los SOCs, permitiendo que los equipos de seguridad se concentren en actividades más interesantes y complejas. Esto mejora la eficiencia operativa al reducir la carga de trabajo manual.

¿Qué es el concepto de 'prompt engineering' y por qué es importante?

'Prompt engineering' se refiere a la habilidad de diseñar preguntas o 'prompts' efectivos para interactuar con LLMs, asegurando que los resultados obtenidos sean claros, precisos y útiles. Es fundamental para obtener respuestas de calidad y evitar resultados ambiguos o incorrectos.

¿Cómo los LLMs ayudan en la búsqueda de anomalías en los logs?

Los LLMs pueden analizar grandes volúmenes de logs de forma rápida para identificar anomalías o posibles incidentes, mejorando la capacidad de respuesta ante posibles amenazas y permitiendo una investigación más ágil.

¿De qué manera los LLMs pueden mejorar la creación de reglas de detección?

Los LLMs pueden automatizar la creación de reglas de detección basadas en nuevos patrones de ataque. Pueden generar reglas en segundos, lo que acelera la identificación de amenazas y mejora la capacidad de detección en tiempo real.

¿Qué beneficios aporta el uso de LLMs en el pentesting?

En pentesting, los LLMs pueden automatizar tareas como escaneos de vulnerabilidades, ejecución de herramientas como Nmap o Nessus, y explotación de vulnerabilidades, permitiendo realizar pruebas de penetración de manera más eficiente y menos dependiente de la intervención humana.

¿Cómo pueden los LLMs asistir en el análisis de malware?

Los LLMs pueden facilitar el análisis de malware proporcionando información enriquecida sobre binarios, realizando análisis estáticos y dinámicos, y ayudando en la descompresión de archivos empaquetados. También pueden ofrecer insights sobre el comportamiento del malware en entornos controlados.

¿Por qué es relevante el uso de LLMs en la detección de Deepfakes?

Los LLMs son útiles para detectar Deepfakes al analizar contenido visual y auditivo manipulado. En un contexto de ciberseguridad, esto ayuda a prevenir ataques de ingeniería social que emplean videos, audios o textos falsificados para suplantar identidades.

¿Qué desafíos implica la implementación de LLMs en el análisis de ciberseguridad?

Uno de los principales desafíos es la correcta categorización y estructuración de la base de conocimiento para que los LLMs puedan acceder y procesar la información de manera efectiva. Además, se debe garantizar la seguridad en el control de entradas y salidas de los LLMs para evitar manipulaciones o resultados incorrectos.

¿Qué es el uso de 'knowledge base' y por qué es importante?

La 'knowledge base' es un repositorio organizado de información y datos que los LLMs utilizan para mejorar su capacidad de respuesta. Es importante porque permite que los modelos accedan a información precisa y relevante para proporcionar respuestas de alta calidad y soluciones eficaces.

¿Cómo contribuye la automatización de tareas con LLMs en la ciberseguridad?

La automatización de tareas con LLMs permite que los equipos de ciberseguridad optimicen procesos como la creación de reglas de detección, la revisión de logs, la gestión de incidentes y el análisis de vulnerabilidades, lo que mejora la eficiencia y reduce los tiempos de respuesta ante posibles amenazas.