Las organizaciones se enfrentan a un desafío cada vez mayor al gestionar sistemas distribuidos que incluyen infraestructuras locales, servicios en la nube y dispositivos conectados. La interconexión y el intercambio de datos entre estos sistemas amplían las vías de explotación, haciendo que la gestión de vulnerabilidades sea crucial para minimizar riesgos. Este proceso implica identificar, clasificar, priorizar y corregir debilidades de seguridad en software, hardware y dispositivos IoT. La rápida acción ante nuevas vulnerabilidades es vital, ya que cualquier retraso puede resultar en exploits, violaciones de datos y daños a la reputación.
El Sistema Común de Puntuación de Vulnerabilidades (CVSS) es el estándar industrial para medir la gravedad de las vulnerabilidades. La versión 3.1 ofrece un marco estructurado para puntuar vulnerabilidades considerando explotabilidad, impacto y el vector de ataque. No obstante, existe una brecha crítica antes de que las vulnerabilidades estén oficialmente estandarizadas, ya que no se exige a los proveedores incluir una puntuación CVSS al divulgar una vulnerabilidad, causando incertidumbre sobre la reacción de los clientes.
Para abordar este desafío, Rapid7 ha desarrollado una solución automatizada que emplea machine learning para ofrecer respuestas rápidas sobre la prioridad de remediación de vulnerabilidades. Con Amazon SageMaker, Rapid7 entrena, valida y despliega modelos de aprendizaje automático que predicen los vectores CVSS. Esto permite una evaluación de riesgos más precisa y una priorización eficaz de los esfuerzos de remediación.
La automatización de Rapid7 elimina la necesidad de intervenciones manuales, optimizando los flujos de trabajo de desarrollo e implementación. Mediante contenedores personalizados y componentes de inferencia compartidos, la empresa ha reducido significativamente los costes de computación manteniendo altos niveles de precisión. La solución incluye un proceso optimizado de descarga, procesamiento, entrenamiento y evaluación de datos.
Además, Rapid7 realiza un monitoreo continuo de los modelos en producción para asegurar su disponibilidad y eficiencia. Los registros se integran en herramientas como Amazon CloudWatch, permitiendo la visualización y el análisis en tiempo real de métricas para identificar problemas rápidamente.
Esta automatización no solo mejora la velocidad y precisión en la remediación de vulnerabilidades, sino que también libera recursos para que los equipos de desarrollo se concentren en tareas más significativas, como fortalecer la seguridad de la información. En un entorno donde la gestión de vulnerabilidades es cada vez más crítica, las innovaciones de Rapid7 representan un avance importante para organizaciones que buscan proteger sus activos más valiosos en un mundo cada vez más interconectado.
