En los últimos años, el concepto de machine learning ha cobrado cada vez más relevancia, principalmente impulsado por los avances en capacidad de computación de forma paralela. Cada vez son más los desarrollos, aplicaciones y programas que se sirven de estos algoritmos para dotar al sistema de una mayor seguridad, inteligencia y autonomía. Sin embargo, su uso en entornos industriales es todavía muy escaso, aunque algunas pruebas y desarrollos recientes demuestran su eficacia, incluyendo en el ámbito de la detección y predicción de ciberataques.
Las debilidades en la implementación del protocolo TCP en los middleboxes podrían suponer un medio para llevar a cabo ataques de denegación de servicio distribuidos reflejados (DrDoS) contra cualquier objetivo.
Desde INCIBE-CERT aglutinamos una serie de medidas y acciones que recomendamos adoptar y revisar para proteger la información de las organizaciones, y su aplicación en los dispositivos que utilizan, así como en su presencia digital en el ciberespacio. Estas medidas están orientadas a mejorar su nivel de protección ante incidentes de ciberseguridad, para poder minimizar su riesgo ante ciberataques que puedan afectar a la prestación de servicios de su negocio.
Toda organización debe estar preparada para que, tras el impacto de un ciberataque, cambie, mejore y adapte sus procesos y servicios. Por este motivo es necesario proteger los principales procesos de negocio a través de un conjunto de tareas que permitan a la organización evolucionar tras un incidente grave para rediseñar sus estrategias y minimizar el posible impacto de futuros ciberataques.
Es necesario proteger los principales procesos de negocio a través de un conjunto de tareas que permitan a la organización recuperarse tras un incidente grave en un plazo de tiempo, que no comprometa la continuidad de sus servicios. De esta forma se garantiza poder dar una respuesta planificada ante cualquier fallo de seguridad.