Poniéndole freno a los ataques de movimiento lateral

La seguridad cibernética debería ser una de las prioridades compartidas por todo tipo de empresas, ya que los ataques no dejan de crecer.

Una de las amenazas actuales consiste en los ataques de movimiento lateral, que permiten a los delincuentes propagarse a través de la red mientras buscan activos clave. Por tanto, “la capacidad de detectar de forma rápida y confiable un movimiento lateral en la red es una de las habilidades más importantes en seguridad de la información en la actualidad”.

Así lo considera Ricardo Hernández, Country Manager para España y Portugal de Vectra AI, que anima a implantar medidas para hacer frente a esta amenaza.

Cabe destacar que el movimiento lateral ofrece puntos de control adicionales en la red que ha sido comprometida, permitiendo que los atacantes permanezcan activos incluso siendo descubiertos en una máquina infectada al inicio. Los atacantes son capaces de pivotar entre hosts e ir pasando cargas útiles.

Al mismo, tiempo, esta amenaza ofrece “importantes ventajas para los defensores”, tal y como señala Ricardo Hernández. Por ejemplo, “los ciberatacantes no controlan ambos extremos de la conexión”. Esto es algo que hay que tener en  cuenta a la hora de configurar una defensa, al igual que la existencia del componente humano, ya que suele haber una persona al mando y con control remoto en tiempo real sobre los dispositivos.

Partiendo de esta base, las compañías deberían vigilar de cerca el comportamiento de su tráfico de red.

“El comportamiento de una persona externa que controla a una interna es algo que las herramientas de análisis de tráfico de red pueden reconocer rápidamente, y este comportamiento ligado a cualquier tipo de reconocimiento interno o comportamiento sospechoso debería ser una señal de alerta inmediata”, comenta al respecto Hernández.

Por otro lado, el movimiento lateral evita el malware y a menudo aprovecha credenciales de usuario válido.

El consejo de Vectra AI en este caso es desarrollar tecnología de inteligencia de red interna capaz de reconocer señales sobre un abuso de dichas credenciales.