Introducción a la Seguridad

Objetivo de aprendizaje 1.1.A: Identificar indicadores comunes de tácticas de ingeniería social.

• 1.1.A.1 Los ataques de ingeniería social emplean tácticas psicológicas para manipular a los usuarios con el fin de que revelen información sensible (elicitación), descarguen un archivo malicioso o hagan clic en un enlace malicioso. La ingeniería social puede realizarse presencialmente, pero a menudo se lleva a cabo por correo electrónico, mensaje de texto o a través de mensajes en redes sociales.
• 1.1.A.2 Los adversarios suelen utilizar tácticas psicológicas como la intimidación y la urgencia para alcanzar sus objetivos. La intimidación ocurre cuando un adversario amenaza a un objetivo con consecuencias negativas si no cumple. La urgencia se produce cuando un adversario crea razones por las cuales un objetivo debe actuar rápidamente.

Objetivo de aprendizaje 1.1.B: Explicar cómo las tácticas de ingeniería social influyen en las víctimas para que realicen una acción deseada.

• 1.1.B.1 Las tácticas de ingeniería social se basan en principios psicológicos comunes que influyen en el comportamiento humano.
• 1.1.B.2 La intimidación aprovecha la aversión natural humana hacia las consecuencias negativas. Al llamar la atención sobre posibles consecuencias negativas, los adversarios utilizan el miedo para incitar a los objetivos a actuar.
• 1.1.B.3 La urgencia explota la respuesta natural humana a reaccionar rápidamente ante necesidades con límite de tiempo. Cuando los objetivos detectan un sentido de urgencia en un mensaje, sienten presión para responder o actuar rápidamente, lo cual puede impedirles tomarse el tiempo para considerar si una acción es razonable o segura.

Objetivo de aprendizaje 1.1.C: Describir los posibles impactos para las víctimas de ataques de ingeniería social.

• 1.1.C.1 Las víctimas pueden proporcionar a un adversario información personal que podría conducir a suplantación de identidad, como nombre, número de teléfono, dirección, lugar de trabajo, nombres de mascotas o fecha de nacimiento. Este tipo de información, y similares, suele utilizarse en sitios web como preguntas de seguridad para verificar la identidad de un usuario.
• 1.1.C.2 Las víctimas pueden proporcionar a un adversario información segura, como una contraseña de un solo uso (OTP) o código de inicio de sesión de autenticación, lo que podría permitir al adversario iniciar sesión en un servicio en nombre de la víctima.
• 1.1.C.3 Las víctimas pueden descargar malware o hacer clic en un enlace que instale malware en su dispositivo, robe información de su navegador web o los redirija a un sitio web donde sus credenciales de inicio de sesión puedan ser capturadas por un adversario.

Objetivo de aprendizaje 1.2.A: Identificar signos comunes de un ataque a una contraseña.

• 1.2.A.1 En un ataque de contraseña en línea, los adversarios intentan iniciar sesión en un dispositivo o servicio utilizando contraseñas comunes, patrones de contraseñas frecuentes o contraseñas robadas.
• 1.2.A.2 Los signos de un ataque de contraseña en línea incluyen:
  • Muchos intentos fallidos de inicio de sesión en un período corto de tiempo
  • Intentos de inicio de sesión en horarios inusuales
  • Intentos de inicio de sesión desde dispositivos desconocidos

Objetivo de aprendizaje 1.2.B: Explicar cómo los adversarios se aprovechan de una autenticación débil.

• 1.2.B.1 Muchas personas utilizan patrones comunes al crear contraseñas, tales como:
  • Comenzar la contraseña con una o dos palabras, agregar un número de dos dígitos (que a menudo representa un año) y colocar un carácter especial al final
  • Incluir nombres de familiares o mascotas en sus contraseñas
  • Incluir fechas de significado personal en sus contraseñas
• 1.2.B.2 Los adversarios a menudo construyen un diccionario de posibles contraseñas basado en información personal recopilada sobre un objetivo (p. ej., fecha de nacimiento, aniversario, nombres de mascotas y familiares) y utilizan una herramienta automatizada para enviar las contraseñas potenciales.

Objetivo de aprendizaje 1.2.C: Explicar cómo fortalecer la autenticación.

• 1.2.C.1 Los usuarios deben crear contraseñas largas, aleatorias y únicas. Se puede utilizar un gestor de contraseñas para generar y almacenar contraseñas fuertes, o el usuario puede crear frases de paso largas y únicas para sus cuentas.
• 1.2.C.2 Al crear contraseñas, los usuarios deben evitar nombres, fechas u otras palabras o números de significado personal.
• 1.2.C.3 Cuando esté disponible, los usuarios deben habilitar la autenticación multifactor (MFA), lo que requerirá que el usuario proporcione una prueba adicional de identidad —como un código de un solo uso— además de la contraseña como una capa extra de seguridad.

Objetivo de aprendizaje 1.3.A: Identificar el tipo de adversario que realiza un ciberataque.

• 1.3.A.1 Los adversarios pueden clasificarse según sus niveles de habilidad.
  • Los adversarios con baja habilidad se apoyan en herramientas cibernéticas maliciosas creadas por terceros, las cuales pueden adquirirse en línea. Las herramientas que utilizan explotan vulnerabilidades conocidas.
  • Los adversarios con alta habilidad tienen la capacidad de crear nuevas herramientas cibernéticas maliciosas o modificar las existentes para adaptarse a nuevas técnicas y herramientas defensivas. También poseen la capacidad de descubrir vulnerabilidades no documentadas, conocidas como zero days (días cero).
• 1.3.A.2 Los adversarios tienen una variedad de motivaciones, incluyendo la codicia, el deseo de reconocimiento, la dedicación a una causa, la venganza, la política o creencias personales.

Objetivo de aprendizaje 1.3.B: Identificar tipos de ciberataques inalámbricos.

• 1.3.B.1 En un ataque evil twin (gemelo maligno), un adversario configura su propio punto de acceso inalámbrico (WAP) con un identificador de conjunto de servicios (SSID) similar o idéntico al de una red objetivo; la red del adversario se denomina evil twin. Las víctimas de este ataque podrían seleccionar, sin saberlo, conectarse al evil twin, lo que permite al adversario capturar su tráfico de red. El adversario no puede leer el tráfico que utiliza protocolos cifrados como HTTPS.
• 1.3.B.2 En un ataque de interferencia (jamming), un adversario satura un área con una señal electromagnética (EM) fuerte en el mismo rango de frecuencia que la red inalámbrica, lo que impide el tráfico legítimo entre el punto de acceso (AP) y los usuarios. Este tipo de ataque que impide a los usuarios acceder a recursos se denomina ataque de denegación de servicio (DoS).
• 1.3.B.3 En un ataque war driving (conducción de guerra), los adversarios intentan detectar balizas de redes inalámbricas mientras conducen o caminan alrededor de un objetivo. Si se detecta una señal inalámbrica, el adversario puede recopilar información sobre el tipo de red inalámbrica utilizada y encontrar áreas donde la señal inalámbrica se extiende más allá del edificio físico.

Objetivo de aprendizaje 1.3.C: Describir acciones que pueden tomar las personas para aumentar la protección de datos sensibles al utilizar Internet y Wi-Fi.

• 1.3.C.1 Las personas deben verificar que el nombre de cualquier red inalámbrica a la que se conecten coincida exactamente con el nombre de la red a la que pretendían conectarse.
• 1.3.C.2 La mayoría de los protocolos de Internet están cifrados para proteger el tráfico de red. Sin embargo, las personas pueden considerar la sensibilidad de sus datos al elegir si conectarse a redes Wi-Fi no cifradas para proteger datos vulnerables, como las consultas DNS.
• 1.3.C.3 Las personas pueden considerar el uso de una red privada virtual (VPN), que cifra todo su tráfico hacia el sistema del operador de la VPN. Aunque esta acción impide que un proveedor de servicios vea el tráfico, el proveedor de la VPN sí puede verlo.

Objetivo de Aprendizaje 1.4.A: Explicar cómo los adversarios utilizan herramientas potenciadas por IA para potenciar ataques cibernéticos.

• 1.4.A.1 Los adversarios pueden utilizar herramientas potenciadas por IA que aprovechan muestras de voz e imagen existentes de una persona para crear un avatar digital de la misma. El uso de estas tecnologías permite a los adversarios suplantar la identidad de alguien por teléfono o incluso en una videollamada, lo que puede conducir a pérdidas financieras o al intercambio de información sensible o privada. A medida que más organizaciones adoptan la autenticación basada en voz, el impacto de la suplantación vocal tiene un potencial mayor.
• 1.4.A.2 Los adversarios pueden utilizar herramientas de IA generativa, como modelos de lenguaje grande (LLM), para crear mensajes de phishing convincentes en cualquier idioma objetivo. Dado que los mensajes de phishing tradicionales a veces son redactados por hablantes no nativos del idioma objetivo, un lenguaje poco natural ha sido una característica utilizada para distinguirlos de los mensajes legítimos. Sin embargo, con las herramientas de IA, los adversarios ahora pueden redactar mensajes de phishing en cualquier idioma que suenen como si hubieran sido escritos por un hablante nativo.
• 1.4.A.3 Los adversarios pueden elaborar prompts para extraer información segura o sensible de los LLM. La información segura o sensible en los LLM puede provenir de la entrada del usuario y de los grandes conjuntos de datos utilizados para entrenarlos.
• 1.4.A.4 Los adversarios pueden publicar sitios web o modificar sitios existentes para contener información falsa, de modo que dicha información falsa se incluya en los conjuntos de entrenamiento de los LLM, provocando que estos repitan la información errónea.
• 1.4.A.5 Los adversarios pueden realizar reconocimiento sobre un objetivo utilizando herramientas potenciadas por IA que escanean internet para recopilar información publicada en redes sociales y sitios públicos.
• 1.4.A.6 Los adversarios pueden utilizar herramientas de codificación mejoradas con IA para ayudarles a escribir nuevo malware, modificar código de aplicaciones existente para realizar actividades maliciosas o encontrar vulnerabilidades en bases de código extensas.

Objetivo de Aprendizaje 1.4.B: Explicar cómo protegerse contra algunos ataques cibernéticos potenciados por IA.

• 1.4.B.1 Se deben establecer secretos compartidos con amigos cercanos y familiares que puedan utilizarse para verificar mutuamente sus identidades. Una palabra o frase secreta conocida solo por dos partes puede usarse para autenticar identidades en situaciones de alto riesgo.
• 1.4.B.2 Debe activarse la autenticación multifactor (MFA). Si un adversario clona la voz de un objetivo para acceder a un sistema con autenticación por voz, exigir un segundo factor de autenticación podría impedirle obtener acceso a las cuentas.
• 1.4.B.3 No se debe ingresar datos personales ni sensibles en ninguna herramienta potenciada por IA, como chatbots o asistentes virtuales. Algunas herramientas potenciadas por IA devuelven la entrada del usuario al modelo para proporcionar un entrenamiento continuo. Los adversarios podrían extraer datos que los usuarios han incluido en los prompts.
• 1.4.B.4 La salida de las herramientas potenciadas por IA debe evaluarse cuidadosamente. Verifique la información de las herramientas potenciadas por IA utilizando fuentes confiables, estables y basadas fuera de la IA.

Objetivo de Aprendizaje 1.5.A: Explicar cómo los defensores cibernéticos pueden utilizar herramientas impulsadas por IA para proteger redes, aplicaciones y datos.

• 1.5.A.1 Las herramientas de IA pueden revisar las configuraciones de seguridad actuales, como reglas de cortafuegos y controles de acceso, y recomendar opciones más seguras. Las recomendaciones siempre deben ser verificadas por un técnico de seguridad capacitado antes de su implementación.
• 1.5.A.2 Las herramientas impulsadas por IA pueden analizar el código de las aplicaciones para identificar vulnerabilidades y proponer mitigaciones. Las recomendaciones siempre deben ser revisadas por un programador capacitado antes de su implementación.
• 1.5.A.3 Las herramientas impulsadas por IA pueden sugerir reglas para sistemas de detección automatizada. Las reglas de detección siempre deben ser revisadas por un ingeniero de detección capacitado antes de ser integradas en un sistema.

Objetivo de Aprendizaje 1.5.B: Explicar cómo las herramientas impulsadas por IA están permitiendo una detección y respuesta a amenazas más rápidas y precisas.

• 1.5.B.1 De entre los millones de eventos digitales que ocurren diariamente en las redes, algunos probablemente representan actividades maliciosas realizadas por adversarios. Los seres humanos no pueden examinar cuidadosamente todos esos eventos para identificar la actividad maliciosa.
• 1.5.B.2 Las herramientas impulsadas por IA pueden entrenarse para analizar rápidamente los eventos digitales y clasificar aquellos que son probablemente actividad maliciosa de los que son inofensivos.
• 1.5.B.3 Las herramientas impulsadas por IA pueden programarse para alertar al personal humano de ciberseguridad cuando se detecta actividad probablemente maliciosa o para ejecutar acciones correctivas específicas basadas en el tipo de actividad maliciosa identificada.
• 1.5.B.4 Las herramientas impulsadas por IA permiten a los equipos de detección y respuesta a amenazas capturar actividad maliciosa e intervenir rápidamente para prevenir pérdidas, daños, deterioro y destrucción de la infraestructura digital y los datos.