[ca] Avui en dia, els Centres d'Operacions de Seguretat (SOC) depenen d'eines reactives per a la detecció d'amenaces i la gestió de riscos que són cada cop menys efectives en la indústria actual de la ciberseguretat, on les sofisticades campanyes realitzades pels ciberdelinqüents no estan sent observades per la majoria d'eines de detecció actuals. Hi ha una clara evidència de la ràpida evolució de les amenaces de ciberseguretat, amb els atacants desenvolupant constantment noves tècniques per evitar ser detectats pels sistemes de seguretat i obtenir accés no autoritzat a dades sensibles. En particular, la detecció de mutacions d'amenaces de ciberseguretat, on els atacants modifiquen les seves tècniques per evadir la detecció, s'ha convertit en un repte clau per a les organitzacions que busquen protegir les seves dades i sistemes. Mitjançant una anàlisi exhaustiva d'incidents de ciberseguretat reals i dades de xarxa reals del personal d'una universitat regional d'Espanya, proposem una nova taxonomia i metodologia en l'àmbit de la ciberseguretat per detectar mutacions d'amenaces dins d'una xarxa, combinant algorismes d'aprenentatge automàtic amb anàlisi de comportament per categoritzar les amenaces. Els nostres resultats revelen la probabilitat que una amenaça sigui una mutació d'una amenaça coneguda i les característiques que comparteixen ambdues amenaces, inclosa una nova representació de perfils de comportament d'usuaris i una anàlisi ampliada de les seves propietats. Aquest estudi contribueix a l'avenç de les tècniques de detecció i prevenció en l'àmbit de la ciberseguretat, obrint el camí a sistemes de defensa més resilients i adaptatius. Les implicacions pràctiques de la nostra investigació proporcionen als professionals de la ciberseguretat coneixements valuosos per enfortir les seves estratègies de resposta a incidents i reforçar la postura general de seguretat de les seves organitzacions.

[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.