Alon Noy, director ejecutivo y cofundador de Astelia: serie de entrevistas

Alon Noy, director ejecutivo y cofundador de Astelia, es un referente en ciberseguridad con más de 15 años de experiencia tanto en seguridad ofensiva como defensiva. Anteriormente formó parte de la Unidad 8200 de Israel y luego dirigió el Equipo Rojo Nacional de Ciberseguridad israelí, donde su trabajo incluyó poner a prueba la seguridad de infraestructuras críticas y colaborar con equipos de seguridad para identificar y abordar vías de ataque reales. Noy también ha dirigido grandes organizaciones de investigación y desarrollo, es graduado del programa Talpiot de Israel y tiene una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad de Tel Aviv. Su experiencia desde las perspectivas del atacante y del defensor contribuyó a definir el enfoque de Astelia, centrado en determinar qué vulnerabilidades son realmente accesibles y explotables en el entorno de una organización.

Astelia es una empresa de ciberseguridad nativa de la IA, centrada en la gestión de la exposición y las vulnerabilidades. Fundada por veteranos y antiguos responsables del Equipo Rojo Nacional de Israel, la empresa utiliza inteligencia artificial y análisis específicos de cada red para determinar qué vulnerabilidades constituyen vías de ataque reales, en lugar de basarse principalmente en puntuaciones genéricas de gravedad. Su plataforma cartografía el entorno de una organización mediante integraciones de solo lectura, analiza los requisitos para explotar vulnerabilidades en relación con la topología de la red y ayuda a los equipos de seguridad a priorizar las vulnerabilidades cuya accesibilidad se ha demostrado, además de identificar opciones de corrección como aplicar parches, modificar configuraciones, segmentar la red o implementar controles compensatorios. El objetivo más amplio de la empresa es ayudar a las organizaciones a reducir el volumen de alertas de vulnerabilidades que deben investigar y concentrar sus recursos en exposiciones que los atacantes podrían explotar de manera realista.

Antes de fundar Astelia, pasó más de una década en el ámbito de la seguridad nacional israelí, incluida la Unidad 8200, y dirigió el Equipo Rojo Nacional de Ciberseguridad de Israel, donde su tarea consistía en pensar y actuar como un atacante. ¿Qué le enseñaron esas experiencias sobre cómo se desarrollan realmente los ataques sofisticados y qué carencia en el mercado de la ciberseguridad lo llevó finalmente a cofundar Astelia?

Durante más de una década, mi trabajo consistió, en esencia, en pensar como quien intenta entrar, no como quien intenta impedírselo. La lección más clara de esa experiencia es que los ataques sofisticados casi nunca se deben a un único agujero espectacular en las defensas. Por lo general, se combinan dos o tres pequeños fallos que nadie consideraba importantes por sí solos: una cuenta que nunca se desactivó, una parte de la red que debía estar aislada y no lo estaba, un permiso más amplio de lo necesario, y así sucesivamente. Cuando dirigí el Equipo Rojo Nacional, dedicábamos mucho más tiempo a entender cómo funcionaba realmente la red de un objetivo que a desarrollar el propio método de explotación. Una vez que se conocen las vías de acceso, explotarlas es casi la parte fácil. Cuando pasé al ámbito de la defensa, empecé a observar un patrón. Había una larga lista de vulnerabilidades «críticas», pero no había forma real de saber cuáles podía alcanzar un atacante. Astelia se creó para cerrar esa brecha: toma el análisis de accesibilidad —el proceso que usan los atacantes para encontrar la forma de entrar— y lo pone al servicio de los defensores.

Astelia adopta un enfoque distinto para la gestión de vulnerabilidades: cartografía la topología real de la red de una organización y utiliza IA agéntica para determinar qué vulnerabilidades son realmente accesibles y explotables. ¿Cómo funciona esto en la práctica y por qué cree que los métodos tradicionales de puntuación de vulnerabilidades suelen llevar a los defensores a establecer prioridades equivocadas?

Cartografiamos la red real de una organización —cómo se conectan de verdad los sistemas entre sí y qué controles de red existentes ya obstaculizan a un atacante— mediante integraciones de solo lectura. Una vez que tenemos ese panorama, la IA analiza cada vulnerabilidad y determina qué haría falta realmente para explotarla, por ejemplo, qué acceso se necesitaría, cuál sería la ruta a través de la red y qué condiciones tendrían que cumplirse. Luego contrasta todo eso con la topología real y los controles existentes. De todo lo que señala un escáner, por lo general menos del 1 % resulta ser realmente accesible. Tanto CVSS como EPSS se topan con el mismo problema de fondo: puntúan las vulnerabilidades como si todas las redes fueran iguales, como si los sistemas estuvieran expuestos directamente en internet o como si las tendencias de explotación en todo el sector dijeran algo sobre un entorno específico. En la mayoría de los entornos, ninguna de esas suposiciones se cumple. Un fallo calificado como crítico que está a tres saltos, detrás de una red segmentada, no supone el mismo riesgo que uno presente en un servidor accesible desde internet; del mismo modo, una vulnerabilidad con una puntuación EPSS alta en todo el sector quizá no sea accesible en absoluto desde una red concreta. Esas puntuaciones son estáticas y no reflejan la red propia de cada organización. La accesibilidad cambia constantemente porque las redes cambian, al igual que los controles que las protegen.

Ha sostenido que gran parte de lo que preocupa a los defensores no guarda relación con la forma en que actúan los atacantes reales. Según su experiencia realizando ataques autorizados contra entornos de alta seguridad, ¿qué es lo que más suelen malinterpretar los equipos de seguridad sobre cómo los atacantes identifican y encadenan vulnerabilidades?

Se suele dar por sentado que los atacantes van tras lo que se considera más grave. En la práctica, rara vez lo hacemos. Vamos a por lo que nos acerca más rápido al objetivo, y a menudo se trata de algo que el escáner calificó como de gravedad media o baja: un recurso compartido con permisos incorrectos, credenciales que quedaron de un proyecto que supuestamente se había cerrado, o un pequeño punto de apoyo que solo se volvió peligroso al combinarse con algo que nadie creía relacionado. Los escáneres evalúan cada hallazgo por separado. Los ataques no funcionan así: un atacante siempre observa cómo se conectan las cosas. Algo que parece inofensivo por sí solo puede ser justo lo que un atacante necesita para pasar de una cuenta con pocos privilegios al control total. La mayoría de los defensores todavía están preparados para evaluar el riesgo hallazgo por hallazgo, y por eso siguen pasando por alto las rutas que realmente importan.

La IA está reduciendo drásticamente el tiempo y los conocimientos especializados necesarios para convertir vulnerabilidades recién divulgadas en exploits funcionales. ¿Cómo cambia esto la economía de los ciberataques y qué tipos de atacantes son los que más pueden beneficiarse de modelos de IA cada vez más capaces?

Antes, lo más costoso de crear un exploit eran los conocimientos especializados: encontrar el fallo, averiguar exactamente cómo activarlo y conseguir que funcionara de manera fiable. Algo que a menudo le llevaba meses a un equipo de expertos puede llevarle ahora horas a un atacante común con acceso a modelos de vanguardia. Esto supone un cambio real en la economía. Convertir una nueva CVE en un arma exigía antes una inversión considerable; ahora apenas exige nada, y el tiempo entre la divulgación de una vulnerabilidad y la existencia de un exploit funcional no deja de acortarse. La mayoría de los ciclos de aplicación de parches nunca se diseñaron para avanzar a ese ritmo. Quienes más se benefician de esto no son los actores estatales de primer nivel, que ya contaban con sólidas capacidades ofensivas. Son los grupos más pequeños y los delincuentes oportunistas que nunca tuvieron ese nivel de conocimientos especializados dentro de sus organizaciones; la IA se los está proporcionando, en la práctica.

La iniciativa GOLD EAGLE de la Casa Blanca se basa en una cooperación más estrecha entre el Gobierno, las empresas tecnológicas y los operadores de infraestructuras críticas, y utiliza IA de vanguardia para identificar y corregir vulnerabilidades con mayor rapidez. Desde la perspectiva de un atacante, ¿qué acierta este modelo y en qué aspectos podría quedarse corto?

GOLD EAGLE identifica acertadamente cuánto tiempo se pierde en tareas duplicadas: distintas organizaciones analizan y clasifican de forma independiente la misma vulnerabilidad divulgada antes de que alguien actúe. Centralizar ese trabajo y aplicar la IA para agilizar la coordinación entre el Gobierno y los operadores de infraestructuras reduce realmente el tiempo del que dispone un atacante y, desde su perspectiva, eso es lo que más importa. En este juego, la velocidad lo es todo. En mi opinión, el modelo se queda corto porque la coordinación de todo el sector no le indica a ninguna empresa si una vulnerabilidad concreta es explotable dentro de su propia red. Una organización puede tener acceso a una fuente de amenazas bien priorizada y aun así no saber si la información se aplica a su caso. Ese último paso, comprobarla en función de la topología de su propia red, sigue siendo responsabilidad de cada organización.

Más de 100 organizaciones de los sectores tecnológico, de ciberseguridad, financiero y de infraestructuras han advertido que quizá solo haya un plazo limitado para reforzar las defensas antes de que los ataques facilitados por la IA se generalicen mucho más. ¿Comparte esa sensación de urgencia y qué deberían poder lograr las organizaciones de forma realista durante esta «ventana de los defensores»?

Comparto esa sensación de urgencia, aunque explicaría la razón de otra manera. Los ataques facilitados por la IA no son una preocupación futura: el intervalo entre la divulgación de una vulnerabilidad y la existencia de un exploit funcional ya se está reduciendo más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones puede aplicar parches. No es realista intentar ganar esa carrera limitándose a aplicar parches más rápido. Lo que sí es realista es aprovechar este periodo para comprender el propio entorno. Eso significa conocer la topología real de la red, saber qué vulnerabilidades son verdaderamente explotables y concentrar los esfuerzos en ese conjunto más reducido, en lugar de dispersarlos entre miles de hallazgos teóricos. También conviene aprovechar este tiempo para ampliar las opciones de corrección más allá de la aplicación de parches, por ejemplo mediante la segmentación o cambios en la configuración, ya que la velocidad de aplicación de parches por sí sola no bastará para seguir el ritmo del desarrollo de exploits acelerado por la IA.

La defensa colectiva en ciberseguridad depende en gran medida de que las organizaciones compartan información sobre vulnerabilidades y amenazas. ¿Qué cambios técnicos o culturales hacen falta para que los gobiernos y las empresas privadas compartan información útil con la suficiente rapidez como para que resulte eficaz, sin crear nuevos riesgos de seguridad en el proceso?

El desafío técnico es el más fácil de resolver. El problema más difícil es la confianza. Ninguna organización quiere revelar una debilidad de su propio entorno y arriesgarse a que se la vincule con ella, sobre todo si después aparece en un informe de una brecha de seguridad. Lo que funciona es compartir información útil sin que pueda identificarse a quién corresponde: el patrón que permite explotar algo, en lugar de una descripción tan específica que señale a una empresa. Para ello hace falta una mejor infraestructura y que los datos sobre amenazas legibles por máquinas circulen por canales automatizados, en vez de por archivos PDF y listas de correo; pero la infraestructura nunca fue realmente el obstáculo. El problema es que la mayoría de las organizaciones sigue considerando que compartir información supone una responsabilidad jurídica, en lugar de algo que las protege. Un intermediario neutral y de confianza es parte de lo que GOLD EAGLE pretende ofrecer, y podría contribuir en gran medida a cambiar esa situación.

Astelia hace hincapié en la «alcanzabilidad», en lugar de centrarse únicamente en la gravedad o en la existencia de un exploit conocido. A medida que la IA acelera la creación de exploits y hace que posiblemente sean más comunes, ¿se convierte la alcanzabilidad en una medida de riesgo más importante y cómo deberían replantearse los CISO la priorización de vulnerabilidades en torno a este concepto?

La alcanzabilidad no solo está cobrando más importancia, sino que se está convirtiendo en la medida que realmente determina. La gravedad siempre ha sido una aproximación al daño que algo podría causar; la alcanzabilidad indica si se puede explotar ahora mismo en tu entorno. Antes, los defensores apostaban a que la mayoría de los hallazgos de baja gravedad podían permanecer sin parchear durante meses, porque nadie intentaría explotarlos en la práctica. Esa suposición ya no se sostiene cuando generar exploits es rápido y barato. Hay que pasar de una lista de vulnerabilidades pendientes ordenada por gravedad a eliminar las exposiciones a las que realmente se puede acceder. Lo que distingue a las pocas vulnerabilidades que importan de todas las demás es si un atacante puede llegar hasta ellas a través de tu red real. Los CISO deberían pedir pruebas de alcanzabilidad, no otra puntuación añadida al CVSS.

Astelia también está aplicando agentes de IA a distintas etapas del ciclo de vida de las vulnerabilidades, desde identificar nuevas exposiciones hasta coordinar su corrección. ¿Cuánta autonomía deberían tener finalmente los agentes de ciberseguridad cuando pueden realizar cambios en entornos de producción, y en qué aspectos deberían seguir interviniendo los humanos de manera directa?

Los agentes deberían tener verdadera autonomía para el análisis: mapear la red, determinar los requisitos para explotar vulnerabilidades, correlacionar nuevas divulgaciones e identificar aquello a lo que se puede acceder. Ahí es donde más importa la velocidad, y un error solo da lugar a una recomendación equivocada que una persona puede detectar. Para mí, hay un límite claro: no deben realizar cambios en producción sin supervisión. Sin datos sobre la alcanzabilidad en la red, un agente que aplica una corrección está haciendo conjeturas, y una regla de firewall incorrecta o un cambio en la segmentación pueden causar más daño que la vulnerabilidad que se pretendía cerrar. Por eso, además, gran parte de lo que hoy se comercializa como «corrección autónoma» no es más que la creación automática de tickets. Las empresas quieren que una persona apruebe ese tipo de cambios, sobre todo porque ni siquiera siempre hay un parche disponible. El modelo adecuado consiste en que los agentes propongan correcciones respaldadas por pruebas y que una persona las apruebe antes de que se aplique cualquier cambio en producción. Ese requisito se flexibilizará a medida que maduren los datos de alcanzabilidad y aumente la confianza en categorías de cambios más acotadas y probadas exhaustivamente, pero no empezaría por permitir acciones sin supervisión en producción.

De cara al futuro, a medida que tanto los atacantes como los defensores tengan acceso a sistemas de IA autónomos cada vez más capaces, ¿cómo esperas que cambie el equilibrio entre la ciberseguridad ofensiva y la defensiva, y qué distinguirá a las organizaciones preparadas para esa próxima etapa de las que no lo están?

Los atacantes mantienen la ventaja inicial con la IA porque solo necesitan encontrar una vía que funcione, y la IA es muy eficaz para dar con ella rápidamente: acelera el reconocimiento, acelera el desarrollo de exploits y hace más convincentes los mensajes de phishing. Los defensores no acortarán esa brecha usando la IA para hacer lo mismo más rápido. La acortarán utilizando la IA para descubrir y eliminar las vulnerabilidades a las que realmente se puede acceder en su propia red, teniendo en cuenta su contexto específico, en lugar de gestionar el riesgo a partir de datos genéricos sobre amenazas de todo el sector. Lo que distinguirá a las organizaciones preparadas es si dieron ese paso antes de verse obligadas a hacerlo y si pueden decir, con pruebas, cuáles de sus vulnerabilidades son realmente explotables en su entorno, en vez de confiar en que su calendario de aplicación de parches les permita mantenerse al día. Las organizaciones que sigan gestionando el riesgo en un contexto genérico continuarán viéndose sorprendidas por algo que su propio escáner había clasificado como de baja prioridad un año antes.

Gracias por esta excelente entrevista. Los lectores que quieran saber más pueden visitar Astelia.