• Modelo de identificación de ciberamenazas para PYMES de servicios tecnológicos usando herramientas de Data Analytics

      Subauste Oliden, Daniel Alejandro; Villayzan Chancafe, Renzo Adrian; Gutierrez Perona, Juan Diego (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-10-27)
      Este proyecto tiene como propósito mejorar la capacidad que tienen las empresas pequeñas y medianas de detectar ciberamenazas que puedan encontrarse en sus ambientes, y que no hayan sido detectadas por las herramientas de seguridad tradicionales, como los antivirus. El objetivo del proyecto fue desarrollar un modelo de análisis de logs que permita identificar ciberamenazas utilizando herramientas de Data Analytics en PYMES de servicios tecnológicos. De acuerdo con un estudio realizado por el Ponemon Institute en el 2018, el 82% de las empresas encuestadas reportaron que los exploits maliciosos evadieron sus soluciones de antivirus. El modelo propuesto fue validado mediante una simulación de ataque de phishing, el cual permitió generar un fileless malware que consiguió generar persistencia en la computadora de la víctima. Los registros obtenidos a partir de la simulación fueron utilizados para entrenar un modelo de machine learning, el cual proporcionó la información necesaria para clasificar el evento según las tácticas y técnicas del framework Att&ck del MITRE. Finalmente, con la clasificación del ataque, se tiene la capacidad de proponer estrategias de mitigación y mejoras en las políticas de seguridad de información de la empresa. Adicionalmente, al analizar los resultados obtenidos a partir del experimento de machine learning, se evidenció su eficacia, pues presentaba mejores métricas en comparación con investigaciones académicas similares.
      Acceso abierto