Las organizaciones actuales se enfrentan a un desafío creciente: gestionar sistemas distribuidos que integran infraestructuras locales, servicios en la nube y dispositivos conectados. A medida que estos sistemas se entrelazan, aumentan las posibles vías de explotación, por lo que la gestión de vulnerabilidades se convierte en un aspecto crucial para la administración de riesgos. La identificación, clasificación, priorización y remediación de debilidades en software, hardware y dispositivos de IoT son fundamentales en este proceso. Cualquier retraso puede dar lugar a violaciones de datos y daños a la reputación.
El Sistema Común de Puntuación de Vulnerabilidades (CVSS) se ha establecido como el estándar de la industria para evaluar la gravedad de las vulnerabilidades. La versión 3.1 del CVSS ofrece un marco estructurado que evalúa vulnerabilidades considerando su explotabilidad, impacto y vector de ataque. Sin embargo, la falta de obligación para que los proveedores divulguen una puntuación CVSS al descubrir nuevas vulnerabilidades genera incertidumbre sobre las acciones que deben tomar los clientes.
En respuesta a este desafío, Rapid7 ha desarrollado una solución automatizada que emplea machine learning para proporcionar respuestas ágiles sobre la prioridad de remediación de vulnerabilidades. Integrando Amazon SageMaker, Rapid7 ha automatizado el entrenamiento, validación y despliegue de modelos de aprendizaje automático que predicen los vectores CVSS, permitiendo a los usuarios evaluar su riesgo con mayor precisión y enfocar sus esfuerzos de remediación.
Este proceso automatizado reduce la necesidad de intervenciones manuales y optimiza los flujos de trabajo de desarrollo. Utilizando contenedores personalizados y componentes compartidos de inferencia, la compañía ha logrado disminuir significativamente los costes de computación, mientras mantiene altos niveles de precisión. La infraestructura de la solución incluye un eficiente sistema de descarga, procesamiento, entrenamiento y evaluación de datos.
Rapid7 también realiza un monitoreo continuo de los modelos en producción, asegurando su eficacia y disponibilidad. Los logs se integran en herramientas como Amazon CloudWatch, facilitando la visualización y análisis de métricas para identificar problemas en tiempo real.
Esta innovación no solo mejora la velocidad y precisión en la remediación de vulnerabilidades, sino que también libera recursos, permitiendo al equipo de desarrollo centrarse en tareas de mayor impacto, como el fortalecimiento de la seguridad de la información. En un mundo donde la gestión de vulnerabilidades es vital, las innovaciones de Rapid7 ofrecen un avance significativo para proteger los activos más valiosos de las organizaciones en un entorno interconectado.
