IA en el SOC: Reducción de Falsos Positivos y Detección Inteligente de Amenazas

1. Introducción

• ¿Por qué los SOCs enfrentan sobrecarga de alertas y falsos positivos?
• Retos actuales en la detección de amenazas con herramientas tradicionales.
• ¿Cómo la IA puede mejorar la operación del SOC,? tres casos prácticos

2. Reducción de Falsos Positivos con Machine Learning

• Uso de modelos supervisados como Random Forest o Naïve Bayes.
• Ejemplo práctico: Código para filtrar alertas falsas en logs de tráfico de red.
• Retroalimentación continua con analistas para mejorar la detección.

3. Detección Temprana de Amenazas Avanzadas con IA

• Análisis de comportamiento con User and Entity Behavior Analytics (UEBA).
• Uso de redes neuronales para identificar actividades maliciosas.
• Ejemplo práctico: Detección de cuentas comprometidas en un SOC usando Python.

4. Identificación de Patrones de Ataques con Inteligencia Artificial

• Aplicación de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) para detección de anomalías.
• Uso de Deep Learning para análisis de registros de eventos.
• Ejemplo práctico: Implementación de detección de intrusos basada en patrones de ataque.

5. Conclusión y Preguntas