Implementación de Security Data Lake con Splunk. Creación de reglas de correlación y modelos para la detección avanzada de amenazas

La finalidad de este trabajo consiste en exponer las problemáticas y limitaciones actuales de los sistemas de recolección y análisis de eventos de seguridad (SIEM), y proponer una solución basada en el diseño de un sistema security data lake (SDL) como una forma de superar estas limitaciones. El contexto de aplicación de este trabajo es el de las organizaciones que necesitan una plataforma para detectar tempranamente amenazas y eventos maliciosos en sus sistemas y dispositivos de red. Esto es especialmente importante debido al aumento exponencial de la cantidad de sistemas y dispositivos de red, la digitalización de procesos y la necesidad de cumplir con ciertas normativas de cumplimiento. La metodología utilizada en este trabajo ha consistido en realizar una revisión bibliográfica sobre los principios de los sistemas de manejo de grandes cantidades de información, especialmente los SDL, y en la propuesta de un sistema SDL utilizando Splunk como tecnología base. Se han detallado los beneficios que ofrece Splunk para el desarrollo de un sistema SDL distribuido y capaz de gestionar grandes cantidades de datos, y se ha explicado cómo se pueden implementar tanto reglas de correlación como modelos de detección de anomalías utilizando técnicas de machine learning. En cuanto a los resultados, se ha llevado a cabo una comparativa entre las diferentes técnicas de detección de patrones maliciosos a través de los datos recogidos por el sistema, resaltando la flexibilidad de los modelos de detección de amenazas frente las reglas de correlación.

Grantor dc:publisher

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Year dc:date.issued

2023

Author dc:creator

• García Hidalgo, Tomás

• ciberseguridad
• SDL
• aprendizaje automático
• detección de anomalías
• SIEM
• machine learning
• anomaly detection
• cyber security
• ciberseguretat
• aprenentatge automàtic
• detecció d'anomalies

Statement dc:rights

• CC BY-NC-ND

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10609/147393

OAI identifier oai:identifier

oai:openaccess.uoc.edu:10609/147393