Por Daniel Dieser, Lead de Incident Response en Telecom Argentina.
Este trabajo presenta un nuevo enfoque en la defensa de aplicaciones web mediante el uso de un Web Application Firewall (WAF) con Inteligencia Artificial (IA). El sistema combina modelos de detección de ataques entrenados con Naïve Bayes y TensorFlow, junto con un modelo de lenguaje LLM (Large Language Model) para la validación y clasificación de amenazas desconocidas. Además, incorpora un honeypot dinámico, retroalimentación automática del modelo y un mecanismo de autoescalado en la nube para manejar ataques a gran escala.
Actualmente, el sistema está en fase de prueba con datos de logs reales y ha demostrado efectividad en la detección y mitigación de amenazas. La POC del sistema fue presentada en la EKOPARTY y su código está disponible en GitHub para consulta y experimentación. Este artículo describe en detalle la infraestructura, los algoritmos utilizados y los resultados obtenidos hasta la fecha.
Introducción
La seguridad de las aplicaciones web es un desafío creciente ante la evolución constante de los vectores de ataque. Los WAF tradicionales dependen de reglas estáticas que pueden ser evadidas por ataques desconocidos. Nuestra propuesta es un WAF con IA que combina detección estática y dinámica con autoaprendizaje, permitiendo adaptarse en tiempo real a nuevas amenazas.
El sistema cuenta con:
- Procesamiento de logs en tiempo real con Kafka (opcionalmente otros sistemas como RabbitMQ o Apache Pulsar).
- Clasificación de ataques conocidos con modelos Naïve Bayes y TensorFlow.
- Validación de ataques desconocidos mediante un LLM sin depender de proveedores externos.
- Modificación dinámica de clases de ataque para adaptarse a nuevos vectores detectados.
- Bloqueo dinámico de direcciones IP maliciosas.
- Honeypot adaptativo para captura de nuevas amenazas.
- Retroalimentación y actualización dinámica de la clasificación de ataques en función de nuevas detecciones.
- Autoescalado dinámico con Kubernetes y soporte para diferentes proveedores de nube (GCP, AWS, Azure).
A continuación, se detalla la arquitectura del sistema y su implementación.
Arquitectura del WAF IA
2.1 Flujo de Datos y Componentes
El sistema sigue un flujo modular que permite la detección, validación y mitigación de ataques:
Cada componente juega un rol clave:
- Sistema de Logs: Ingesta y distribución de logs en tiempo real.
- Procesador de Logs: Clasifica ataques con Naïve Bayes y TensorFlow.
- Validación con LLM: Consulta ataques desconocidos a un modelo de lenguaje avanzado sin depender de terceros.
- Bloqueo Automático: Si el ataque es confirmado, la IP se bloquea en la red de defensa.
- Honeypot Dinámico: Captura tráfico sospechoso para análisis posterior.
- Autoescalado en la nube: Despliega instancias con GPU cuando es necesario.
Implementación de Modelos de IA
3.1 Clasificación con Naïve Bayes, modelo probabilístico (Usada en la POC de Ekoparty en repo Github)
3.2 Clasificación con TensorFlow, modelo Machine Learning(Para entornos productivos)
3.3 Validación con LLM
Evaluación de Desempeño y Aplicaciones
El WAF IA ha demostrado ser capaz de detectar y bloquear ataques desconocidos que logran evadir reglas tradicionales de WAF. Se ha aplicado en múltiples casos de uso:
- Defensa Polimórfica: Adaptación constante a nuevas amenazas sin intervención manual.
- Análisis Forense: Registro detallado de patrones de ataque.
- Purple Team: Integración con equipos de seguridad ofensiva y defensiva para mejorar la protección en tiempo real.
- Mejora Continua: Ajuste dinámico de reglas en función de nuevos datos.
Métricas de Evaluación
- Precisión del modelo: 98% en ataques conocidos, 92% en ataques desconocidos validados por el LLM.
- Tiempo medio de bloqueo: 250ms.
- Escalabilidad: Manejo de hasta 10,000 eventos por segundo con GPU en GCP.
Conclusiones y Trabajo Futuro
El WAF IA Resiliente ha demostrado ser altamente efectivo en la detección y mitigación de ataques desconocidos (Actualmente se está probando en un entorno productivo real). Se está trabajando en la eficiencia del honeypot y se exploran integraciones de nuevas amenazas polimórficas.
Estoy convencido de que este enfoque puede convertirse en un estándar global para la seguridad informática, proporcionando una defensa robusta y adaptable ante las amenazas polimórficas emergentes. Su capacidad de autoadaptación y múltiples capas de protección lo posiciona como una solución innovadora para fortalecer la seguridad de gobiernos, universidades, empresas y entidades financieras.
Estamos en la antesala de un nuevo paradigma en ciberseguridad, impulsado por la democratización del hacking a través de la inteligencia artificial. La evolución de las amenazas requiere una respuesta igualmente dinámica y avanzada. El momento de adoptar este cambio es ahora.
La POC presentada en EKOPARTY está disponible en GitHub para consulta y contribución: Repositorio del Proyecto.
Charla en EKOPARTY
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