El pasado Agosto de 2011 fue publicado un artículo por Sanjay Goel, cuyo título se corresponde con el título de esta entrada. El artículo tiene como principal objetivo cubrir el estado del arte de la ciberguerra y sus retos, además de aproximarse hacia la recolección de datos inteligentes y el análisis forense de incidentes producidos en una ciberguerra.
Según comenta el artículo los actores principales de las ciberguerras son los estados, terroristas y grupos sociopolíticos, y junto a éstos existen actores secundarios que son parásitos o establecen una simbiosis con los actores principales de la ciberguerra. Se plantean varios objetivos para iniciar este tipo de conflictos, como son espionaje y reconocimiento, propaganda y guerra social, deshabilitar la infraestructura Web del gobierno objetivo y atacar infraestructura críticas entre otros. Todas estas amenazas son conocidas y hemos hablado de ellas en varios artículos de blog, de manera directa o indirecta, siendo conscientes del riesgo al que estamos expuestos, por lo menos los que estamos en este sector y vamos viendo día a día cómo van actuando los “malos”.
En una segunda parte del artículo se centra en la recolección de información y el análisis de la misma. Como todos sabemos la información existe y está ahí expuesta, y es el momento de recolectarla y sobretodo de extraerla, analizarla y de relacionar las diferentes fuentes de información. Se que dicho así, suena sencillo, pero es tal el volumen de información en la red, que este uno de los retos de este tiempo.
Sanjay Goel en el artículo diferencia entre “unstructured data”, que son datos de foros de hackers, blogs, sitios web, cuentas de twitter, etcétera, que te ayudan a prevenir un ataque y “network data”, donde se refiere a información de IDSs, darknets, honeypots, firewalls, routers, equipos infectados, etcétera. Añade además que estos dos tipos de fuente deben activarse una a la otra. Es decir, si se observa algo extraño en nuestros “network data”, debemos observar la información que llega de las “unstructured data” y viceversa, lo que resulta evidente.
Como conclusión, me permitirán que me quede con la necesidad de contar con el análisis humano combinado con herramientas semiautomáticas y técnicas avanzadas, imprescindibles para procesar este volumen de información de una diversidad tan elevada. Bajo mi punto de vista llegar a una automatización total es una tarea a día de hoy de lo más compleja, pero automatizar y correlar esta información en la medida de la posible se ha convertido en una necesidad imperiosa.
En definitiva, la información está ahí; “solo” nos queda recopilarla, correlarla, analizarla, predecir acontecimientos futuros, actuar ante acontecimientos actuales, y analizar acontecimientos pasados. Ahí es nada.
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kfs, desgraciadamente el artículo fue publicado en ACM, una revista de pago, por lo que no estamos autorizados a publicarlo.