Utiliza la IA para descubrir amenazas ocultas y proteger sus dispositivos conectados antes de que se produzcan ciberataques.
Proteger las redes IoT con detección de anomalías
La detección de anomalías en IoT es una medida preventiva de ciberseguridad. Se refiere al proceso de identificar comportamientos inusuales o inesperados en dispositivos conectados, redes y flujos de datos, marcando la actividad que se desvía de los patrones normales. En el contexto de IoT, esto puede incluir picos anormales en el uso de datos, intentos de conexión inusuales o comunicaciones con puntos finales no autorizados.
Las soluciones modernas de detección de anomalías suelen utilizar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los dispositivos en tiempo real. Estas tecnologías ayudan a establecer una línea de base de actividad normal, lo que facilita la detección de anomalías que pueden indicar amenazas a la seguridad o fallos del sistema.
A diferencia de las herramientas de seguridad tradicionales, que se basan en firmas de amenazas conocidas, la detección de anomalías se centra en descubrir amenazas desconocidas o emergentes, lo que ayuda a las organizaciones a actuar antes de que se produzcan daños.
Por qué la detección de anomalías en IoT es fundamental para la seguridad de los dispositivos
Los dispositivos IoT suelen desplegarse en entornos no supervisados, lo que los convierte en objetivos principales para los ciberdelincuentes. La detección de anomalías mejora la seguridad de IoT:
Detectar señales tempranas de peligro, como ataques DDoS (por ejemplo, la red de bots Mirai) o filtración de datos a través de puertas traseras IP.
Bloqueo del uso no autorizado, como el secuestro de SIM o el acceso de terceros.
Minimizar los daños financieros y a la reputación permitiendo una respuesta rápida a los incidentes de seguridad.
Proporcionar pruebas de la supervisión en tiempo real y de las acciones preventivas para su inclusión en los informes de cumplimiento en caso de que los reguladores lo exijan.
Amenazas comunes de IoT detectadas por detección de anomalías
Tipo de amenaza
Descripción
Uso indebido o clonación de SIM
SIM duplicadas o robadas utilizadas para el acceso no autorizado a datos o el abuso de costes
Participación en ataques DDoS
Dispositivos comprometidos utilizados para lanzar ataques contra servidores externos
Comunicación de malware
Dispositivos que envían o reciben datos desde direcciones IP sospechosas o incluidas en listas negras
Exfiltración de datos
Patrones de tráfico saliente inusuales que sugieren que se están filtrando datos confidenciales
Mando y control (C2)
Dispositivos que intentan conectarse a servidores de control conocidos utilizados por los atacantes
Comportamiento inusual de los dispositivos
Picos repentinos en el uso de datos, roaming inesperado o actividad fuera del horario laboral
Ventajas sobre las herramientas de seguridad tradicionales
Las herramientas de seguridad tradicionales suelen basarse en firmas de amenazas conocidas o reglas fijas, lo que significa que sólo pueden detectar amenazas que ya se han visto antes. Las plataformas modernas de detección deanomalías adoptan un enfoque más proactivo.
Mediante el uso de IA y análisis de comportamiento , pueden identificar actividades inusuales incluso si la amenaza es nueva o desconocida. Esto las hace especialmente eficaces en entornos IoT dinámicos en los que los dispositivos pueden funcionar de forma diferente a lo largo del tiempo. A diferencia de los sistemas basados en firmas, la detección de anomalías no requiere un conocimiento previo de un ataque para señalar un comportamiento sospechoso, lo que permite a las organizaciones responder más rápidamente, reducir los falsos positivos y adelantarse a las amenazas emergentes.
Principales características y ventajas de una plataforma moderna de detección de anomalías del IoT
Función
Descripción
Ventaja
Detección independiente de la tecnología
Funciona con cualquier dispositivo o aplicación IoT en todo el mundo
Despliegue flexible y escalable
Visibilidad en tiempo real
Supervisa continuamente el tráfico entre dispositivos y la nube
Detección inmediata de amenazas
Implantación sin agentes
No requiere software en los dispositivos IoT
Configuración rápida y sin fricciones
Motor basado en IA y reglas
Utiliza modelos de comportamiento e inteligencia sobre amenazas
Identificación precisa de amenazas y menos falsos positivos
Respetuoso con la privacidad
Analiza el tráfico, no el contenido de los datos .
Respalda el cumplimiento de la normativa
Casos de uso de detección de anomalías en IoT
La detección de anomalías puede aplicarse a una amplia gama de entornos IoT para mejorar la seguridad, la visibilidad y la resiliencia operativa .
En energías renovables y sistemas de sensores a gran escala (por ejemplo, medición), ayuda a identificar intentos de manipulación o intentos de convertir dispositivos en bots IoT .
En la recarga de vehículos eléctricos, puede detectar interrupciones del servicio o contenidos maliciosos que se descargan en las pantallas de los equipos.
En vigilancia digital, puede detectar datos transmitidos a través de puertas traseras IP.
En gestión de flotas, puede detectar intercambios de SIM no autorizados o uso indebido de datos en sistemas telemáticos de vehículos .
Los dispositivossanitarios conectados se benefician de la detección de anomalías al poner de relieve la actividad inesperada de la red que podría indicar que los datos de los pacientes están en peligro .
En el IoT industrial, puede detectar comportamientos irregulares de los equipos que sugieran fallos o intrusiones, ayudando a evitar costosos tiempos de inactividad .
Sea cual sea el sector, la detección de anomalías ofrece una red de seguridad inteligente que opera en segundo plano, señalando los riesgos antes de que se agraven.
Detección de anomalías en la pila de seguridad IoT de Wireless Logic
La detección de anomalías y amenazas es una parte fundamental del enfoque más amplio de Wireless Logic sobre la seguridad del IoT, que se centra en tres áreas clave: defender, detectar y reaccionar.
En este marco, detectar se refiere a la capacidad de monitorizar el comportamiento de los dispositivos en tiempo real, identificar actividades inusuales y atrapar amenazas potenciales antes de que causen daño. La plataforma de detección de anomalías de Wireless Logic utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para supervisar y analizar el tráfico entre dispositivos y la nube en tiempo real y detectar cualquier cosa que no se ajuste a los patrones normales.
Al ayudar a las organizaciones a detectar y responder rápidamente a comportamientos inesperados, la detección de anomalías y amenazas refuerza la seguridad general de los dispositivos conectados y reduce el riesgo de interrupciones o pérdida de datos.
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