[en] Nowadays, Security Operation Centres (SOC) relie on reactive tools for threat detection and risk management which are becoming less effective on the current cybersecurity landscape, where attackers are becoming increasingly sophisticated and targeted campaigns fail to be noticed by most current detection tools. There is clear evidence of the rapid evolution of cybersecurity threats, with attackers constantly developing new techniques to bypass security systems and gain unauthorised access to sensitive data. Particularly, the detection of cybersecurity threat mutations -- where attackers modify their techniques to evade detection -- has emerged as a key challenge for organisations seeking to protect their data and systems. Through an extensive analysis of real-world cybersecurity incidents and real network data from staff of a local university in Spain, we propose a novel taxonomy and methodology in the field of cybersecurity to detect threat mutations within a network by combining machine learning algorithms with behavioural analysis to categorise threats. Our findings reveal the likelihood of a threat being a mutation of a known threat and the features both threats share, including a novel representation of user behaviour profiles and an extended analysis of their properties. This study contributes towards the advancement of detection and prevention techniques in the cybersecurity domain, paving the way for more resilient and adaptive defence systems. The practical implications of our research provide cybersecurity professionals with valuable insights to strengthen their incident response strategies and bolster their organisations' overall security posture.

[es] Hoy en día, los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) dependen de herramientas reactivas para la detección de amenazas y la gestión de riesgos que son cada vez menos efectivas en la actual industria de la ciberseguridad, donde las sofisticadas campañas realizadas por los ciberdelincuentes no están siendo observadas por la mayoría de herramientas de detección actuales. Existe una clara evidencia de la rápida evolución de las amenazas de ciberseguridad, con los atacantes desarrollando constantemente nuevas técnicas para evitar ser detectados por los sistemas de seguridad y obtener acceso no autorizado a datos sensibles. En particular, la detección de mutaciones de amenazas de ciberseguridad, en la que los atacantes modifican sus técnicas para evadir la detección, se ha convertido en un reto clave para las organizaciones que buscan proteger sus datos y sistemas. Mediante un análisis exhaustivo de incidentes de ciberseguridad reales y datos de red reales del personal de una universidad regional de España, proponemos una nueva taxonomía y metodología en el ámbito de la ciberseguridad para detectar mutaciones de amenazas dentro de una red, combinando algoritmos de aprendizaje automático con análisis de comportamiento para categorizar las amenazas. Nuestros resultados revelan la probabilidad de que una amenaza sea una mutación de una amenaza conocida y las características que comparten ambas amenazas, incluida una nueva representación de perfiles de comportamiento de usuarios y un análisis ampliado de sus propiedades. Este estudio contribuye al avance de las técnicas de detección y prevención en el ámbito de la ciberseguridad, abriendo el camino a sistemas de defensa más resilientes y adaptativos. Las implicaciones prácticas de nuestra investigación proporcionan a los profesionales de la ciberseguridad conocimientos valiosos para fortalecer sus estrategias de respuesta a incidentes y reforzar la postura general de seguridad de sus organizaciones.