
Buscan cambiar la economía de los ciberataques automatizados: Cloudflare lanza Adaptive Intelligence
Cloudflare, Inc. (NYSE: NET), la empresa líder en conectividad cloud, anunció Adaptive Intelligence, un nuevo motor de detección continua integrado directamente en Bot Management de Cloudflare. Impulsado por información de billones de solicitudes a través de la enorme red global de Cloudflare, Adaptive Intelligence aprende de forma autónoma de las meta-señales del tráfico disponible, generando reglas de corta duración que hacen que los ataques automatizados sean demasiado costosos y lentos de lanzar continuamente. Las organizaciones ahora tendrán acceso a un motor de detección sólido diseñado para adaptarse y reaccionar al instante cuando los actores de amenazas vulneren sus defensas.
Lanzar un ciberataque automatizado solía requerir habilidades avanzadas de ingeniería, pero la inteligencia artificial actual y las herramientas económicas en línea lo han hecho simple y barato de llevar a cabo. Hoy en día, casi cualquiera con un presupuesto modesto puede alquilar fácilmente redes de dispositivos comprometidos, ocultar su ubicación detrás de direcciones reales de la Internet doméstica y usar software gratuito que imita el comportamiento humano básico. Esto crea una batalla injusta para las empresas en línea.
Aunque los atacantes pueden intentar de forma indefinida y a bajo costo hasta tener éxito, los equipos de seguridad deben detener cada amenaza al instante sin bloquear accidentalmente a un verdadero visitante o cliente. Para agravar el problema, las herramientas de seguridad tradicionales todavía dependen de actualizaciones programadas y lentas que tardan semanas o meses en implementarse, y dejan a las empresas indefensas ante los actores de amenazas modernos que cambian sus tácticas en cuestión de horas, y en algunos casos, minutos.
| «Construir muros más altos fracasa cuando el costo de escalar un ataque es efectivamente cero.» Para detener las amenazas modernas de bots, es necesario cambiar la economía de los atacantes. Las defensas tradicionales ofrecen un objetivo estático que los actores malintencionados pueden resolver de forma sistemática. «Adaptive Intelligence de Cloudflare crea un blanco en movimiento, lo que hace que los esfuerzos de ingeniería de un atacante queden obsoletos antes de que su operación pueda tener un mayor alcance», dijo Dane Knecht, director técnico de Cloudflare. |
A diferencia de los productos convencionales de mitigación de bots que dependen de actualizaciones fijas y obsoletas, Adaptive Intelligence de Cloudflare actúa como un cerebro único que aprende de manera constante. Al analizar más de un billón de visitas web cada día para detectar nuevas amenazas a medida que ocurren, los clientes pueden:
- Implementar una defensa siempre activa: el modelo de aprendizaje automático de Cloudflare se reentrena continuamente con el tráfico en vivo, e integra nuevos marcos de bots y técnicas de evasión en el motor de detección en tiempo real en lugar de esperar actualizaciones manuales o lanzamientos programados.
- Obligar a los atacantes a empezar de nuevo cada vez: Adaptive Intelligence genera automáticamente reglas de corta duración y muy específicas para bloquear amenazas específicas. La rotación de reglas impide que los atacantes estudien el sistema, mapeen las defensas o hagan progresos duraderos.
- Detectar ataques sigilosos: ahora los clientes pueden analizar patrones de comportamiento en múltiples marcos de tiempo en simultáneo para detectar amenazas lentas y sigilosas, como las campañas de relleno de credenciales y scraping, que se esconden con facilidad de las defensas tradicionales.
- Detectar intenciones maliciosas sin bloquear a personas reales: al combinar las señales de comportamiento de sesión a nivel del navegador de Precursor de Cloudflare con la telemetría del perímetro global, la arquitectura multinivel podrá evaluar la automatización y el abuso más allá de las pruebas binarias básicas.
- Implementar actualizaciones de manera segura y autónoma: las actualizaciones de seguridad se prueban automáticamente contra el tráfico disponible tras bambalinas, y verifican su precisión y evitan falsos positivos antes de la implementación, sin tiempo de inactividad.
Para obtener más información, consulta los siguientes recursos:

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