Uso de grafos para identificar movimiento lateral en una red empresarial

En el ámbito de la ciberseguridad, el movimiento lateral representa una de las tácticas más empleadas por atacantes avanzados para expandir su control dentro de una red comprometida. Esta técnica permite a los actores de amenaza desplazarse de un sistema comprometido a otros sistemas dentro de la misma infraestructura, buscando activos más valiosos o privilegios elevados.

El reto para los analistas de seguridad es identificar este movimiento de forma temprana y eficaz. Aquí es donde entra en juego el análisis basado en grafos: una técnica poderosa que permite modelar relaciones y comportamientos dentro de una red para detectar patrones anómalos que indican actividad maliciosa.

¿Qué es el movimiento lateral?

Movimiento lateral (o lateral movement, en inglés) es una técnica utilizada por actores maliciosos una vez que han obtenido acceso inicial a una red corporativa. Su objetivo principal es explorar el entorno interno, escalar privilegios y comprometer activos más valiosos, como bases de datos, servidores críticos o controladores de dominio.

A diferencia de los ataques que buscan impacto inmediato, el movimiento lateral se caracteriza por su sigilo y persistencia, y es comúnmente utilizado en ataques dirigidos (targeted attacks) y amenazas persistentes avanzadas (APT).

¿Cómo funciona el movimiento lateral?

Una vez comprometido un punto de entrada —ya sea a través de phishing, explotación de vulnerabilidades o credenciales filtradas— el atacante no se conforma con ese único equipo. A partir de ahí, comienza a moverse dentro de la red interna, como si fuera un usuario legítimo.

Las etapas típicas incluyen:

1. Reconocimiento interno
   El atacante explora la red para identificar otros dispositivos, usuarios y servicios accesibles. Herramientas como net view, ping, nslookup, o escáneres internos ayudan a construir un mapa de la infraestructura.
   
   
2. Robo de credenciales
   Utiliza herramientas como Mimikatz o técnicas como pass-the-hash o pass-the-ticket para capturar credenciales que permitan autenticarse en otros sistemas.
   
   
3. Acceso remoto
   Ejecuta comandos o scripts en otros equipos usando herramientas administrativas (PowerShell remoting, WMI, PsExec) o protocolos como RDP o SMB.
   
   
4. Escalada de privilegios
   Busca cuentas con mayores privilegios, como administradores de dominio, para ganar control total sobre la red.
   
   

¿Por qué es difícil detectar el movimiento lateral?

El mayor desafío en la detección del movimiento lateral es que muchas de sus acciones imitan el comportamiento normal de los usuarios y administradores. Por ejemplo:

• Un empleado legítimo también accede a varios recursos internos.
  
  
• Las herramientas utilizadas pueden ser nativas del sistema operativo.
  
  
• El tráfico de red se mantiene dentro del perímetro interno.
  
  

Por esta razón, las soluciones tradicionales de detección basadas en reglas o firmas suelen fallar. Se requiere un enfoque más contextual, conductual y estructural, como el análisis de grafos, para entender la relación entre eventos y detectar patrones que no encajan con el comportamiento habitual.

Movimiento lateral y MITRE ATT&CK

En el marco de MITRE ATT&CK, el movimiento lateral se clasifica como una táctica específica, con técnicas asociadas como:

• T1021: Remote Services (RDP, SMB, WinRM)
  
  
• T1086: PowerShell
  
  
• T1550: Use of Alternate Authentication Material
  
  
• T1075: Pass the Hash
  
  

Identificar estas técnicas dentro de una red requiere correlación entre múltiples fuentes de datos y la capacidad de reconstruir rutas de ataque, algo que el análisis de grafos facilita eficazmente.

Análisis de grafos: Una solución avanzada para detectar movimiento lateral

El análisis de grafos se ha consolidado como una técnica avanzada y efectiva en la lucha contra las amenazas persistentes avanzadas (APT, por sus siglas en inglés). Su capacidad para modelar relaciones y dependencias entre elementos de red lo convierte en una herramienta crucial para identificar comportamientos anómalos, como el movimiento lateral, que suelen pasar desapercibidos en soluciones tradicionales.

¿Qué es un grafo en ciberseguridad?

En el contexto de seguridad de red, un grafo es una representación matemática compuesta por:

• Nodos (vértices): representan entidades como usuarios, endpoints, procesos, cuentas de servicio, sesiones activas, controladores de dominio o recursos compartidos.
  
  
• Aristas (enlaces): representan interacciones o relaciones entre entidades, como autenticaciones, ejecuciones de comandos remotos, conexiones de red o transferencias de archivos.
  
  

Este enfoque permite transformar eventos de seguridad en un modelo estructurado que captura la dinámica de la red.

¿Por qué usar grafos para detectar movimiento lateral?

El movimiento lateral rara vez se manifiesta como un único evento sospechoso. Más bien, se compone de múltiples acciones encadenadas, distribuidas en el tiempo y a menudo camufladas como comportamiento legítimo. Aquí es donde el análisis de grafos ofrece ventajas clave:

1. Visibilidad contextual: Permite ver cómo una acción aparentemente aislada se conecta con otras acciones en la red.
   
   
2. Detección de patrones complejos: Los grafos permiten identificar rutas de propagación, relaciones no triviales y saltos inusuales entre sistemas.
   
   
3. Análisis temporal y espacial: Al incorporar elementos de tiempo y topología de red, los grafos facilitan la reconstrucción de secuencias de eventos.

Construcción del grafo de red

Para detectar movimiento lateral con grafos, es esencial alimentar el grafo con datos relevantes de múltiples fuentes:

• Logs de autenticación (Windows Security Logs, Kerberos, LDAP)
  
  
• Eventos de red (NetFlow, firewall, IDS)
  
  
• Auditoría de procesos y comandos (Sysmon, PowerShell logs)
  
  
• Información de Active Directory (topología, relaciones entre cuentas y grupos)
  
  

Los datos se integran en un grafo dinámico, donde se pueden aplicar algoritmos de análisis avanzado.

Algoritmos aplicables en ciberseguridad basada en grafos

• Shortest Path (camino más corto): Ayuda a identificar rutas mínimas entre un punto de entrada y un activo crítico.
  
  
• PageRank / Eigenvector Centrality: Detectan nodos que ejercen una influencia anormal, como una cuenta que accede a muchos sistemas clave.
  
  
• Community Detection: Agrupa nodos con comportamiento similar. Un nodo que salta entre comunidades puede ser un indicador de movimiento lateral.
  
  
• Subgraph Matching: Busca patrones de ataque conocidos (como técnicas del framework MITRE ATT&CK) dentro del grafo.
  
  
• Anomaly Detection: Detecta desviaciones estadísticamente significativas del comportamiento esperado del grafo.

Visualización para análisis forense

La visualización de grafos facilita el trabajo de los analistas de seguridad, permitiendo:

• Rastrear la progresión de un ataque en tiempo real
  
  
• Identificar “pivotes” usados por los atacantes (por ejemplo, una cuenta comprometida reutilizada en varios nodos)
  
  
• Analizar la superficie de ataque y los puntos de mayor riesgo
  
  

Herramientas como Neo4j, Graphistry, Microsoft Sentinel Notebooks, o plataformas SIEM con capacidades de grafo permiten integrar esta visualización con los flujos de trabajo de los SOC (Security Operations Center).

Integración con plataformas de seguridad

Muchas plataformas modernas de detección y respuesta en endpoints (EDR) o SIEMs están comenzando a integrar capacidades de análisis de grafos. Herramientas como Microsoft Defender for Identity, Neo4j o Elastic Security permiten visualizar relaciones entre entidades y detectar rutas de ataque en tiempo real.

Además, frameworks como MITRE ATT&CK pueden integrarse con análisis de grafos para mapear tácticas y técnicas detectadas dentro del entorno.

Ventajas del enfoque basado en grafos

El uso de análisis de grafos en ciberseguridad representa un cambio de paradigma frente a las soluciones tradicionales basadas en listas, firmas o correlación de eventos aislados. Al modelar una red como un grafo dinámico, se puede entender la relación entre entidades y su comportamiento en contexto, lo cual es esencial para detectar movimiento lateral y otras formas de actividad maliciosa avanzada.

A continuación, se detallan las principales ventajas del enfoque basado en grafos:

Visibilidad Contextual y Relacional

A diferencia de los modelos lineales de análisis, los grafos permiten observar cómo interactúan las entidades en un entorno complejo:

• ¿Qué usuarios se conectan a qué máquinas?
  
  
• ¿Qué procesos invocan conexiones remotas?
  
  
• ¿Qué cuentas comparten credenciales o rutas de acceso comunes?
  
  

Esta visión estructural ayuda a identificar actividades que, por sí solas, parecerían normales, pero que en conjunto forman parte de una cadena de ataque.

Detección de patrones complejos

El movimiento lateral suele implicar múltiples eventos distribuidos en el tiempo y el espacio. Los grafos permiten detectar:

• Caminos inusuales entre nodos (por ejemplo, de un equipo de usuario a un controlador de dominio)
  
  
• Accesos escalonados o "pivoting"
  
  
• Uso repetido de credenciales en hosts no relacionados
  
  

Estas correlaciones son difíciles de identificar con motores SIEM tradicionales sin una representación gráfica y relacional.

Escalabilidad en ambientes complejos

El análisis basado en grafos escala eficientemente en entornos empresariales grandes, donde existen:

• Miles de usuarios
  
  
• Decenas de miles de dispositivos
  
  
• Millones de eventos diarios

Los motores de grafos (como Neo4j, TigerGraph o sistemas distribuidos como JanusGraph) permiten consultas complejas y análisis en tiempo real incluso en redes de gran tamaño.

Integración natural con análisis conductual

Los grafos pueden integrarse fácilmente con sistemas de detección basada en comportamiento (UEBA), proporcionando:

• Detección de desviaciones en las relaciones habituales entre nodos
  
  
• Modelado de comportamiento esperado a través de aprendizaje automático
  
  
• Identificación de nodos que rompen la "normalidad estadística" de su comunidad
  
  

Esto permite una detección proactiva de amenazas que no dependen de firmas conocidas.

Soporte visual para análisis forense

Los grafos permiten representar ataques como caminos trazables entre nodos, facilitando la investigación post-incidente:

• ¿Cómo se movió el atacante desde el punto de entrada hasta el activo comprometido?
  
  
• ¿Qué cuentas y dispositivos fueron utilizados como pivotes?
  
  
• ¿Dónde aplicar contención para cortar la propagación?
  
  

Este soporte visual es especialmente útil para los equipos de respuesta a incidentes (IR) y analistas SOC, ya que acelera el tiempo de investigación y decisión.

Capacidad predictiva y de simulación

Al modelar la red como un grafo, también es posible predecir posibles rutas de ataque futuras, evaluando:

• Qué nodos están más expuestos (alta conectividad)
  
  
• Qué credenciales podrían ser reutilizadas
  
  
• Qué configuraciones permiten movimientos encubiertos

Esto permite una mejor gestión de riesgos y simulación de escenarios de ataque antes de que ocurran.

El uso de grafos para detectar movimiento lateral representa una evolución en las estrategias de defensa proactiva dentro de las redes empresariales. Este enfoque no solo mejora la visibilidad sobre lo que ocurre en la red, sino que permite anticiparse al atacante, identificar rutas de ataque y contener incidentes antes de que causen daños críticos.

En petam.io, creemos firmemente en la integración de técnicas avanzadas como el análisis de grafos en las soluciones de seguridad para ofrecer protección integral frente a amenazas cada vez más sofisticadas.

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