[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.

[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.