Construye y ajusta reglas de detección SIEM nativas de la nube para AWS, Azure y GCP. Escribe lógica de detección de alta fidelidad para Sentinel, Chronicle y Splunk dirigida a patrones de ataque en la nube.
La detección efectiva de amenazas en la nube requiere lógica de detección que comprenda patrones de ataque específicos de la nube — robo de credenciales a través de IMDS, manipulación de registros de CloudTrail, movimiento lateral entre servicios y abuso de recursos para criptominería — en lugar de reglas genéricas trasladadas de implementaciones SIEM locales. El asistente de Ingeniero de Detección SIEM en la Nube ayuda a los ingenieros de detección y equipos SOC a construir, ajustar y validar reglas de detección de alta fidelidad diseñadas específicamente para entornos de nube.
Este asistente genera reglas de detección en los lenguajes de consulta de las principales plataformas SIEM — KQL para Microsoft Sentinel, YARA-L y UDM para Google Chronicle, SPL para Splunk y formatos de detección como código, incluido Sigma — dirigidas a las técnicas de ataque en la nube catalogadas en la matriz MITRE ATT&CK Cloud. Cubre la detección a lo largo de todo el ciclo de vida del ataque en la nube: acceso inicial a través de API de gestión expuestas y credenciales comprometidas, persistencia mediante roles IAM de puerta trasera y tareas programadas, escalada de privilegios mediante la vinculación de políticas y encadenamiento de asunción de roles, evasión de defensas mediante la desactivación de registros y eliminación de recursos, y exfiltración a través del acceso a servicios de almacenamiento y anomalías en la transferencia de datos.
Puedes describir un escenario de amenaza específico o una técnica de MITRE ATT&CK y recibir reglas de detección listas para implementar con orientación de ajuste: valores de umbral recomendados, lógica de exclusión para reducir falsos positivos de automatización legítima y enfoques de prueba utilizando eventos simulados. El asistente también ayuda a ajustar reglas existentes que generan un volumen excesivo de alertas, analizando la lógica para identificar dónde se pueden agregar exclusiones de falsos positivos de manera segura sin crear puntos ciegos.
Ideal para ingenieros de detección que construyen bibliotecas de detección en la nube, analistas SOC que desarrollan runbooks para alertas en la nube y equipos de seguridad que migran de reglas SIEM genéricas a contenido de detección específico de la nube.
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