Escuela de Ciencias e Ingeniería

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Examinando Escuela de Ciencias e Ingeniería por Título

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    Analyzing capacities and drawbacks of Breach Attack Simulation (BAS) solutions
    (2024-04-27) Rogers, Nicolás David; Casanova, Juan Daniel; Díaz López, Daniel Orlando; Castañeda, Carlos
    En esta presentación se analizan las soluciones de tipo Breach Attack Simulation (BAS), que son herramientas que automatizan tácticas, técnicas y procedimientos para comprobar controles de seguridad en aplicaciones, redes, nube, contenedores y equipos finales. Se presentan como complemento al pentesting tradicional, permitiendo evaluaciones continuas y repetibles. Se revisan plataformas como AttackIQ, SafeBreach, Cymulate, Picus, Keysight y Caldera, comparándolas mediante diez criterios: mecanismo de simulación, emulación de adversarios, ataques multietapa y concurrentes, cobertura MITRE, tipos de ataques y activos, calidad de informes, métricas de vulnerabilidad y ciclo de ataque. Fruto de esta comparación, Caldera destaca por ser abierta y accesible; sin embargo Keysight ofrece mayor concurrencia, variedad de ataques e informes detallados.
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    CodeRoninS-AI: Developing Social Engineering Attacks using Artificial Intelligence
    (2024-11-20) Rogers, Nicolás; Rojano, Carolina; Salazar, Laura; Mora, Diryon; Rizo, Fabio; Casanova, Juan; Díaz López, Daniel Orlando
    CodeRonin S-AI propone una plataforma basada en inteligencia artificial para generar y simular ataques personalizados de ingeniería social con fines de evaluación y entrenamiento en ciberseguridad. La solución integra técnicas de OSINT, phishing y clonación de voz, utilizando herramientas como Maltego y Sherlock para perfilar objetivos, GoPhish para distribuir correos y MaxPhisher para replicar interfaces y recopilar información. Los experimentos demostraron la capacidad de obtener información pública relevante de los objetivos y de generar voces clonadas con niveles de similitud de hasta 0,76 respecto a la voz original. Los resultados evidencian el potencial de la IA para incrementar la sofisticación y personalización de ataques de ingeniería social. El estudio destaca que la calidad del perfilamiento y del material de voz recopilado influye directamente en la efectividad de los contenidos sintéticos generados.
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    Empowering a Breach & Attack Simulation (BAS) Platform using a Large Language Model (LLM) to improve Security Tests
    (2024-11-20) Caballero-Roa, Sebastián; Martínez-Páez, Juan; Velandia-Romero, Juan; Díaz López, Daniel Orlando
    Este proyecto presenta una arquitectura que integra un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) con una plataforma de Breach and Attack Simulation (BAS), específicamente MITRE Caldera, para asistir pruebas de penetración. La solución funciona como un copiloto inteligente capaz de interpretar resultados, recomendar comandos de sistema operativo y apoyar la identificación y validación de vulnerabilidades. Se evaluaron cuatro esquemas de interacción, desde la operación completamente automatizada por la plataforma BAS hasta escenarios en los que el LLM asume o comparte el control de la prueba. Los experimentos realizados sobre máquinas virtuales Metasploitable 2 y 3 permitieron identificar y explotar vulnerabilidades relacionadas con backdoors, servidores web y escalación de privilegios. Los resultados sugieren que la integración LLM-BAS puede mejorar la automatización, adaptabilidad y accesibilidad de las evaluaciones de seguridad.
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    Empowering Cyber Intelligence with Natural Language Processing
    (2023-04-23) Díaz López, Daniel Orlando; Zapata Rozo, Andrés; Campo Archbold, Alejandra
    En esta presentación se muestra como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), que es una rama de la inteligencia artificial, puede ser aplicable para mejorar un ejercicio de ciberinteligencia sobre grandes volúmenes de datos. Primero se muestra la forma como se puede convertir texto no estructurado en un formato procesable por un modelo NLP, como por ejemplo el texto proveniente de tweets o post dentro la deep web, foros de hacking o redes sociales en general. También se muestra ejemplos de modelos NLP que son capaces de identificar intenciones, sentimientos, entidades, tópicos, entre otros a partir de un texto de entrada. Este tipo de modelos son los mismos utilizados en soluciones de análisis de texto como ChatGPT o Bing Chat. Segundo, se muestra cómo los modelos de NLP pueden usarse dentro de un ciclo de ciberinteligencia que contiene una identificación de un escenario, unos recolectores, modelos de análisis de datos y generación de información accionable. De esta forma se demuestra que NLP puede ayudar de manera directa a mejorar la detección de escenarios de interés para la seguridad nacional como aquellos asociados a la radicalización de individuos, la instigación a la violencia, la promoción de la desestabilización de un estado, la distribución de contenido ciberterrorista, entre otros. El foco de está parte de la presentación esta centrado en un fenómeno conocido como Manipulación Social Hostil (HSM) que consiste en la persuasión de la población por parte de un actor de amenaza, con el fin de incitarlo a generar violencia contra un objetivo. Adicionalmente, se muestran los resultados de toxicidad detectados con estos modelos en el marco de las últimas elecciones al congreso de los Estados Unidos, realizadas el pasado 8 de noviembre del 2022. Fruto de estos resultados, se podrán investigar el fenómeno de terrorismo interno proveniente de grupos radicales dentro de los Estados Unidos. Esta parte de la presentación es derivada de una investigación realizada en conjunto entre los speaker y personal del Center for Cybersecurity de la Universidad de Nueva York. Finalmente, en esta presentación se muestran los resultados de la aplicación de un ciclo de ciberinteligencia sobre un escenario en el que se presume hubo Manipulación Social Hostil en un país latinoamericano. En este ejercicio se recorrerá el ciclo de ciencia de datos fundamentado en la recolección, preprocesamiento, modelamiento y despliegue de una solución de analítica de datos.
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    Evaluación del efecto del cambio en el uso del suelo a escala de paisaje en La Vega, Cundinamarca
    (2021-12-02) Bonilla, Diana; Castañeda, Valentina; Castaño, Gabriela; Estrada, Juliana; Torres, Simón; Gutiérrez, Stiven; Hoyos, Yessica Dayana; Leal, David; Márquez, Camilo; Moreno, María Angélica; Salamanca, José Mauricio; Salgado, María Paula; Sánchez, Juan David; Pineda, Sara; Polanía, Brayan; Posada, Bernardo; Rendón, Miguel Ángel; Rodríguez, Paula; Tovar, Yuli; Useche, Carol; Vargas, Valeria; Velasco, Liz; Zúñiga, María Fernanda; Valderrama Ardila, Carlos Humberto; Aldana, Ana M.; Sánchez Andrade, Adriana; Grupo de Ecología Funcional y Ecosistémica (EFE)
    Informe final del proyecto de investigación Evaluación del efecto del cambio en el uso del suelo a escala de paisaje en La Vega, Cundinamarca. Se realizó un análisis de los cambios en la cobertura vegetal de la zona donde está ubicada la Estación Experimental de campo José Celestino Mutis. También se realizaron encuestas de percepción de las personas de Sasaima y La Vega sobre el deterioro ambiental y la conservación. Finalmente se realizó un muestreo de artrópodos y plantas de la Estación Experimental de campo José Celestino Mutis.
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    Evaluating a Breach Attack Simulation Platform (BAS) through a Functional and Industry-based Approach
    (2024-11-20) Contreras, Juan; Salazar, Laura; Díaz López, Daniel Orlando
    Este estudio evalúa MITRE Caldera como plataforma de Breach and Attack Simulation (BAS) mediante un enfoque funcional y comparativo con criterios de la industria. La evaluación considera agentes Red, Blue y Human, así como complementos orientados a visualización, integración con Metasploit, respuesta a incidentes y simulación de actividad legítima. Asimismo, Caldera se analiza a partir de los diez criterios propuestos por Picus para seleccionar soluciones BAS, incluyendo cobertura del ciclo de ataque, automatización, validación de controles, personalización, reportes y facilidad de uso. Los resultados muestran fortalezas en automatización, mapeo con MITRE ATT&CK y flexibilidad como solución de código abierto, pero también limitaciones en documentación, personalización y validación de controles. El trabajo concluye proponiendo mejoras en generación de reportes y recomendaciones de mitigación para ampliar su aplicabilidad empresarial.
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    Imagen y ciencia: principios de fotografía científica
    (2025-03-20) Sierra Vargas, Helvy Giovanny
    La fotografía en la ciencia ha sido una herramienta fundamental en la consolidación del conocimiento y su divulgación. Este documento da cuenta de la primera propuesta académica de su tipo centrada en la enseñanza de la fotografía científica en el contexto universitario. Es así que la asignatura "Imagen y Ciencia: Principios de Fotografía Científica" está diseñada para estudiantes sin conocimientos previos en fotografía, este curso teórico-práctico de dos créditos académicos busca dotar a los estudiantes de herramientas para capturar, analizar y comunicar fenómenos científicos a través de la imagen. Se describen los objetivos, metodología, estrategias pedagógicas y evaluación, destacando la importancia de la fotografía en disciplinas como la biología, la ecología y las ciencias sociales. Finalmente, se argumenta la relevancia de incluir esta formación en el currículo de ciencias naturales y afines
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    Securing systems with Chaos Engineering and Artificial Intelligence
    (2023-04-22) Díaz López, Daniel Orlando; Bedoya, Martín; Palacios Chavarro, Sara
    En esta presentación se muestra la forma como la Ingeniería del Caos para Ciberseguridad (SCE, Security Chaos Engineering) y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, Natural Language Processing) pueden integrarse para construir un sistema de detección de vulnerabilidades en las aplicaciones. Primero, se muestra la forma como SCE aporta a la identificación de estrategias de ataque contra un sistema de información. Se muestran los fundamentos de esta novedosa técnica de ordenamiento de técnicas, tácticas y procedimientos (TTP) que viene siendo usada a nivel mundial por diferentes compañías en el mundo como Gremlin y Verica para ofrecer un servicio de ciberseguridad diferencial. Se aclarará que SCE no compite con las técnicas tradicionales de pentesting sino que las complementa, aportando una dinámica liderada por el mismo equipo de seguridad de las organizaciones. En esta presentación también se muestra cómo se implementa SCE a partir del método científico, árboles de ataque y el principio de observabilidad. Segundo, se muestra como el Procesamiento de Lenguaje Natural, que es una de las ramas de la Inteligencia Artificial, puede ser utilizado para identificar amenazas en las historias de usuario de una solución de software, con el objetivo de detectar de manera temprana vulnerabilidades en el desarrollo y proponer controles de seguridad. Finalmente se presentará una propuesta de solución que permite a través de un modelo NLP reconocer las estrategias de ataque que se pueden aplicar a través de SCE. En conjunto, estos dos componentes serán capaces de ofrecer a un analista de ciberseguridad información accionable sobre las estrategias que un atacante podría usar para explotar una aplicación y lo orientará en la priorización de las medidas correctivas a implementar. Presentación realizada en la conferencia de ciberseguridad BSIDES 2023, el 22 de abril del 2023, en Bogotá, Colombia
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    Simulating Cyberattacks through a Breach Attack Simulation (BAS) Platform empowered by Security Chaos Engineering (SCE)
    (2025-06-04) Sánchez-Matas, Arturo; Escribano Ruiz, Pablo; Díaz López, Daniel Orlando; Perales Gómez, Ángel Luis; Nespoli, Pantaleone; Martínez Pérez, Gregorio
    En el panorama digital actual, las organizaciones se enfrentan a ciberamenazas en constante evolución, lo que hace esencial descubrir vectores de ataque complejos mediante técnicas novedosas como la Ingeniería de Caos de Seguridad o Security Chaos Enginnering (SCE), que permite a los equipos probar las defensas e identificar vulnerabilidades de forma eficaz. Este documento propone integrar SCE en plataformas de Breach Attack Simulation (BAS), aprovechando los perfiles y las capacidades de los adversarios de las bases de datos de inteligencia de amenazas existentes. Esta innovadora propuesta de simulación de ciberataques emplea una arquitectura estructurada compuesta por tres capas: SCE Orchestrator, Connector y BAS. Utilizando MITRE Caldera en la capa BAS, nuestra propuesta ejecuta secuencias de ataque automatizadas, creando árboles de ataque inferidos a partir de los perfiles de los adversarios. La evaluación de nuestra propuesta ilustra cómo la integración de SCE con BAS puede mejorar la eficacia de las simulaciones de ataques más allá de los escenarios tradicionales y ser un componente útil de una estrategia de ciberdefensa.
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    Toward Privacy Protection in Data Flows Exchanged with a Large Language Model (LLM)
    (2024-11-20) Ocampo, Danna; Bonilla, Sofia; Díaz López, Daniel Orlando; Wightman, Pedro
    Este trabajo propone una arquitectura para fortalecer la privacidad de los datos intercambiados con modelos de lenguaje de gran escala (LLM). La solución aborda riesgos como la exposición de información sensible, la inyección maliciosa de prompts y la escalación de privilegios mediante un esquema bidireccional de detección y anonimización. Antes de enviar información al LLM, el sistema identifica y ofusca datos sensibles; posteriormente, analiza las respuestas generadas para prevenir filtraciones hacia el usuario. La propuesta integra técnicas de procesamiento de lenguaje natural, expresiones regulares, DistilBERT y modelos de detección de objetos como YOLOv8. Los experimentos consideran información textual e imágenes sensibles en escenarios usuario–LLM y LLM–usuario. Los resultados sugieren que la combinación de detección, anonimización, cifrado y control de acceso puede mejorar la privacidad sin comprometer significativamente la funcionalidad del modelo.
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    Using Generative Adversarial Networks (GAN) to detect Cyber Threats
    (2024-04-26) Posada, Ariel; Sepulveda, Juan Nicolás; Alférez, Santiago; Díaz López, Daniel Orlando
    En esta presentación se explora el uso de redes neuronales y GAN para detectar amenazas cibernéticas, especificamente malware ofuscado. La propuesta descrita transforma archivos binarios en imágenes en escala de grises y emplea modelos convolucionales como ResNet y EfficientNet para clasificarlas como goodware o malware. Posteriormente, se construyen conjuntos de datos con programas legítimos de Microsoft Store y muestras de VirusShare, incluyendo variantes ofuscadas mediante XOR y Shikata Ga Nai. También se presenta una GAN condicional cuyo generador crea imágenes sintéticas de distintas clases, mientras un discriminador basado en ResNet-18 evalúa si son reales o falsas y si corresponden a software benigno o malicioso. Los resultados muestran precisiones similares entre el entrenamiento tradicional y el basado en GAN, sin embargo, las imágenes generadas aumentan la diversidad del conjunto de datos aumentando así la consistencia de los resultados. Como trabajo futuro se propone incorporar malware contextualizado, ampliar la generación sintética y fortalecer la detección de amenazas avanzadas.