El Desafío Moderno de Respuesta a Incidentes

Tu entorno nativo de la nube genera millones de eventos de seguridad diariamente a través de contenedores, funciones sin servidor, microservicios e infraestructura multi-nube. Los equipos de seguridad luchan por investigar alertas manualmente, a menudo tardando horas en determinar si un evento es un falso positivo o una amenaza legítima. Mientras tanto, atacantes sofisticados se mueven lateralmente a través de tu entorno en minutos, no horas. Esta diferencia de velocidad entre detección y respuesta crea una brecha imposible que los procesos manuales tradicionales no pueden cerrar.

La automatización avanzada de respuesta a incidentes cierra esta brecha implementando detección inteligente, análisis automatizado y remediación orquestada que opera a velocidad de máquina mientras mantiene la supervisión humana para decisiones críticas.

Arquitectura de Respuesta a Incidentes Nativa de la Nube

La respuesta moderna a incidentes requiere un enfoque fundamentalmente diferente al de la seguridad tradicional en instalaciones locales. Los entornos nativos de la nube demandan automatización que pueda operar a través de infraestructuras efímeras, servicios distribuidos y escenarios de escalado dinámico, mientras se mantienen auditorías completas y capacidades forenses.

Componentes Principales de la Respuesta Automática a Incidentes

1. Capa de Detección Inteligente

Correlación de eventos de múltiples fuentes a través de servicios en la nube
Detección de anomalías basada en aprendizaje automático
Análisis de comportamiento para la detección de amenazas internas
Integración con fuentes de inteligencia de amenazas

2. Motor de Análisis Automático

Triaje de eventos y clasificación de gravedad
Caza de amenazas automatizada y enriquecimiento de contexto
Recopilación dinámica de datos forenses
Preservación de evidencia y cadena de custodia

3. Plataforma de Respuesta Orquestada

Contención y aislamiento automatizados
Ejecución dinámica de guías
Notificación y comunicación con las partes interesadas
Flujos de trabajo de recuperación y remediación

4. Sistema de Aprendizaje Continuo

Análisis de efectividad de respuesta
Optimización y ajuste de guías
Enriquecimiento de inteligencia de amenazas
Actualizaciones de habilidades y base de conocimientos

Implementación de SOAR para Entornos en la Nube

1. Plataforma Avanzada de Orquestación de Seguridad

# incident-response/soar_platform.py
from typing import Dict, List, Optional, Any, Callable
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum
import asyncio
import json
import uuid
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import boto3
import requests

class IncidentSeverity(str, Enum):
    CRITICAL = "critical"
    HIGH = "high"
    MEDIUM = "medium"
    LOW = "low"
    INFO = "info"

class IncidentStatus(str, Enum):
    OPEN = "abierto"
    INVESTIGATING = "investigando"
    CONTAINED = "contenido"
    RESOLVING = "resolviendo"
    RESOLVED = "resuelto"
    CLOSED = "cerrado"

class ResponseAction(str, Enum):
    INVESTIGATE = "investigar"
    CONTAIN = "contener"
    ISOLATE = "aislar"
    REMEDIATE = "remediar"
    NOTIFY = "notificar"
    ESCALATE = "escalar"

@dataclass
class SecurityEvent:
    event_id: str
    timestamp: datetime
    source: str
    event_type: str
    severity: IncidentSeverity
    raw_data: Dict[str, Any]
    indicators: List[str] = field(default_factory=list)
    context: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
    confidence_score: float = 0.0

```python
@dataclass
class IncidentCase:
    incident_id: str
    title: str
    description: str
    severity: IncidentSeverity
    status: IncidentStatus
    created_at: datetime
    updated_at: datetime
    events: List[SecurityEvent] = field(default_factory=list)
    evidence: List[Dict] = field(default_factory=list)
    actions_taken: List[Dict] = field(default_factory=list)
    assigned_to: Optional[str] = None
    playbook_id: Optional[str] = None
    tags: List[str] = field(default_factory=list)

class ThreatIntelligenceProvider:
    """Integración con fuentes de inteligencia de amenazas"""

    def __init__(self):
        self.providers = {
            'mitre_attack': self._query_mitre_attack,
            'virustotal': self._query_virustotal,
            'alienvault': self._query_alienvault,
            'custom_feeds': self._query_custom_feeds
        }

        self.ioc_cache = {}
        self.cache_expiry = timedelta(hours=6)

async def enrich_indicators(self, indicators: List[str]) -> Dict[str, Any]:
    """Enriquecer indicadores con inteligencia de amenazas"""

    enrichment_results = {
        'indicators': {},
        'tactics': [],
        'techniques': [],
        'threat_actors': [],
        'campaigns': [],
        'confidence_score': 0.0
    }

    # Procesar cada indicador
    for indicator in indicators:
        indicator_intel = await self._get_indicator_intelligence(indicator)
        enrichment_results['indicators'][indicator] = indicator_intel

Agregar inteligencia de amenazas

if indicator_intel.get(‘tactics’): enrichment_results[‘tactics’].extend(indicator_intel[‘tactics’]) if indicator_intel.get(‘techniques’): enrichment_results[‘techniques’].extend(indicator_intel[‘techniques’]) if indicator_intel.get(‘threat_actors’): enrichment_results[‘threat_actors’].extend(indicator_intel[‘threat_actors’])

Calcular la puntuación de confianza general

confidence_scores = [ intel.get(‘confidence’, 0) for intel in enrichment_results[‘indicators’].values() ] enrichment_results[‘confidence_score’] = sum(confidence_scores) / len(confidence_scores) if confidence_scores else 0

return enrichment_results

async def _get_indicator_intelligence(self, indicator: str) -> Dict: """Obtener inteligencia para un indicador específico"""

    # Verificar primero la caché
    cache_key = f"intel_{indicator}"
    if cache_key in self.ioc_cache:
        cached_data, timestamp = self.ioc_cache[cache_key]
        if datetime.now() - timestamp < self.cache_expiry:
            return cached_data

    # Consultar proveedores de inteligencia de amenazas
    intelligence = {
        'indicator': indicator,
        'type': self._classify_indicator(indicator),
        'reputation': 'desconocido',
        'confidence': 0.0,
        'tactics': [],
        'techniques': [],
        'threat_actors': [],
        'first_seen': None,
        'last_seen': None
    }

Consultar múltiples proveedores

for provider_name, provider_func in self.providers.items(): try: provider_intel = await provider_func(indicator) intelligence = self._merge_intelligence(intelligence, provider_intel) except Exception as e: logging.warning(f”No se pudo consultar {provider_name} para {indicator}: {str(e)}“)

Almacenar en caché el resultado

self.ioc_cache[cache_key] = (intelligence, datetime.now())

return intelligence

def _classify_indicator(self, indicator: str) -> str: """Clasificar tipo de indicador""" import re

    if re.match(r'^[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}$', indicator):
        return 'ip_address'
    elif re.match(r'^[a-fA-F0-9]{32}$', indicator):
        return 'md5_hash'
    elif re.match(r'^[a-fA-F0-9]{40}$', indicator):
        return 'sha1_hash'
    elif re.match(r'^[a-fA-F0-9]{64}$', indicator):
        return 'sha256_hash'
    elif '.' in indicator and not indicator.replace('.', '').isdigit():
        return 'domain'
    else:
        return 'unknown'

async def _query_mitre_attack(self, indicator: str) -> Dict:
    """Consulta el marco MITRE ATT&CK"""
    # Simular consulta de API de MITRE ATT&CK
    return {
        'tactics': ['initial_access', 'persistence'],
        'techniques': ['T1566.001', 'T1053.005'],
        'confidence': 0.8
    }

async def _query_virustotal(self, indicator: str) -> Dict:
    """Consulta la API de VirusTotal"""
    # Simular consulta a la API de VirusTotal
    return {
        'reputation': 'malicioso',
        'confidence': 0.9,
        'first_seen': '2024-01-15',
        'detection_ratio': '45/67'
    }

class AutomatedForensics: """Recopilación automatizada de datos forenses para entornos en la nube"""

def __init__(self):
    self.aws_session = boto3.Session()
    self.evidence_bucket = "incident-response-evidence"
    self.forensic_tools = {
        'memory_dump': self._collect_memory_dump,
        'disk_image': self._collect_disk_image,
        'network_capture': self._collect_network_capture,
        'container_logs': self._collect_container_logs,
        'api_logs': self._collect_api_logs,
        'configuration_snapshot': self._collect_configuration_snapshot
    }

async def collect_evidence(self, incident: IncidentCase, evidence_types: List[str]) -> Dict:
    """Recoger evidencia forense para el incidente"""

    evidence_collection_id = f"evidence_{incident.incident_id}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"

    collection_results = {
        'collection_id': evidence_collection_id,
        'incident_id': incident.incident_id,
        'collection_timestamp': datetime.now().isoformat(),
        'evidence_items': [],
        'chain_of_custody': [],
        'collection_status': 'in_progress'
    }

    # Recoger cada tipo de evidencia
    for evidence_type in evidence_types:
        if evidence_type in self.forensic_tools:
            try:
                evidence_item = await self.forensic_tools[evidence_type](incident)
                collection_results['evidence_items'].append(evidence_item)

Registrar cadena de custodia

custody_record = { ‘evidence_id’: evidence_item[‘evidence_id’], ‘collected_by’: ‘sistema_automatizado’, ‘collection_timestamp’: datetime.now().isoformat(), ‘evidence_hash’: evidence_item.get(‘hash’), ‘collection_method’: evidence_type, ‘integrity_verified’: True } collection_results[‘chain_of_custody’].append(custody_record)

except Exception as e: logging.error(f”No se pudo recolectar {evidence_type}: {str(e)}”) collection_results[‘evidence_items’].append({ ‘evidence_type’: evidence_type, ‘collection_status’: ‘fallido’, ‘error’: str(e) })

collection_results[‘collection_status’] = ‘completado’

Almacenar metadatos de evidencia

await self._store_evidence_metadata(collection_results)

return collection_results

async def _collect_container_logs(self, incident: IncidentCase) -> Dict: """Recopilar registros de contenedores para servicios afectados"""

evidence_item = {
    'evidence_id': str(uuid.uuid4()),
    'evidence_type': 'container_logs',
    'collection_timestamp': datetime.now().isoformat(),
    'container_data': [],
    'log_sources': []
}

# Extraer contenedores afectados de los eventos del incidente
affected_containers = []
for event in incident.events:
    if 'container_id' in event.raw_data:
        affected_containers.append(event.raw_data['container_id'])
    if 'pod_name' in event.raw_data:
        affected_containers.append(event.raw_data['pod_name'])

Recoger registros de cada contenedor

for container in set(affected_containers): try: # Simular la recolección de registros del contenedor log_data = await self._extract_container_logs(container) evidence_item[‘container_data’].append({ ‘container_id’: container, ‘log_lines’: len(log_data), ‘log_file_path’: f”s3://{self.evidence_bucket}/container_logs/{container}.log”, ‘collection_status’: ‘success’ }) evidence_item[‘log_sources’].append(container)

except Exception as e:
    evidence_item['container_data'].append({
        'container_id': container,
        'collection_status': 'failed',
        'error': str(e)
    })

Calcular el hash de la evidencia

evidence_item[‘hash’] = self._calculate_evidence_hash(evidence_item)

    return evidence_item

async def _collect_api_logs(self, incident: IncidentCase) -> Dict:
    """Recopilar registros de API relevantes de CloudTrail"""

    evidence_item = {
        'evidence_id': str(uuid.uuid4()),
        'evidence_type': 'api_logs',
        'collection_timestamp': datetime.now().isoformat(),
        'api_calls': [],
        'time_range': {}
    }

    # Determinar el rango de tiempo para la recopilación de registros
    earliest_event = min(event.timestamp for event in incident.events)
    latest_event = max(event.timestamp for event in incident.events)

    # Extender el rango de tiempo para contexto
    start_time = earliest_event - timedelta(hours=1)
    end_time = latest_event + timedelta(hours=1)

    evidence_item['time_range'] = {
        'start': start_time.isoformat(),
        'end': end_time.isoformat()
    }

Recopilar registros de CloudTrail

try: cloudtrail = self.aws_session.client(‘cloudtrail’)

# Consultar llamadas a la API relevantes
events = cloudtrail.lookup_events(
    LookupAttributes=[
        {
            'AttributeKey': 'ReadOnly',
            'AttributeValue': 'false'  # Centrarse en operaciones de escritura
        }
    ],
    StartTime=start_time,
    EndTime=end_time,
    MaxItems=1000
)

for event in events.get('Events', []):
    api_call = {
        'event_time': event['EventTime'].isoformat(),
        'event_name': event['EventName'],
        'user_identity': event.get('UserIdentity', {}),
        'source_ip': event.get('SourceIPAddress'),
        'user_agent': event.get('UserAgent'),
        'aws_region': event.get('AwsRegion'),
        'event_source': event.get('EventSource'),
        'resources': event.get('Resources', [])
    }
    evidence_item['api_calls'].append(api_call)

except Exception as e:
    logging.error(f"Failed to collect API logs: {str(e)}")
    evidence_item['collection_error'] = str(e)

evidence_item['hash'] = self._calculate_evidence_hash(evidence_item)

return evidence_item

async def _extract_container_logs(self, container_id: str) -> List[str]: """Extraer registros de un contenedor específico""" # Simular extracción de registros de contenedor # En producción, esto se integraría con el runtime de contenedores (Docker, containerd) # o plataforma de orquestación (Kubernetes, ECS)

return [
    f"2024-06-10 10:00:01 INFO Iniciando aplicación",
    f"2024-06-10 10:00:02 WARN Actividad sospechosa detectada",
    f"2024-06-10 10:00:03 ERROR Violación de seguridad: {container_id}"
]

def _calculate_evidence_hash(self, evidence_data: Dict) -> str: """Calcular hash para la integridad de la evidencia""" import hashlib

# Crear cadena reproducible a partir de los datos de evidencia
evidence_string = json.dumps(evidence_data, sort_keys=True, default=str)
return hashlib.sha256(evidence_string.encode()).hexdigest()

async def _store_evidence_metadata(self, collection_results: Dict):
    """Almacenar metadatos de la colección de evidencia"""
    # En producción, almacenar en un sistema de gestión de evidencia seguro
    logging.info(f"Colección de evidencia completada: {collection_results['collection_id']}")

class IncidentPlaybook:
    """Ejecución automatizada del libro de jugadas de respuesta a incidentes"""

    def __init__(self, playbook_id: str, name: str, triggers: List[str]):
        self.playbook_id = playbook_id
        self.name = name
        self.triggers = triggers
        self.steps = []
        self.conditions = {}

    def add_step(self, step_id: str, action: ResponseAction,
                 parameters: Dict, conditions: Dict = None):
        """Agregar paso al libro de jugadas"""

    paso = {
        'id_paso': id_paso,
        'acción': acción,
        'parámetros': parámetros,
        'condiciones': condiciones o {},
        'tiempo_de_espera': parámetros.get('tiempo_de_espera', 300),  # 5 minutos por defecto
        'reintentos': parámetros.get('reintentos', 3),
        'crítico': parámetros.get('crítico', False)
    }

    self.pasos.append(paso)

async def ejecutar(self, incidente: CasoIncidente, contexto: Dict = None) -> Dict:
    """Ejecutar libro de jugadas para el incidente"""

    id_ejecución = f"ejec_{self.id_libro_de_jugadas}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"

    resultados_ejecución = {
        'id_ejecución': id_ejecución,
        'id_libro_de_jugadas': self.id_libro_de_jugadas,
        'id_incidente': incidente.id_incidente,
        'hora_inicio': datetime.now().isoformat(),
        'contexto': contexto o {},
        'resultados_pasos': [],
        'estado_general': 'en ejecución',
        'hora_fin': None
    }

logging.info(f”Ejecutando el playbook {self.name} para el incidente {incident.incident_id}”)

for step in self.steps: step_start = datetime.now()

# Verificar condiciones del paso
if not self._evaluate_conditions(step.get('conditions', {}), incident, context):
    execution_results['step_results'].append({
        'step_id': step['step_id'],
        'status': 'skipped',
        'reason': 'conditions_not_met',
        'execution_time': 0
    })
    continue

# Ejecutar paso con reintentos
step_result = await self._execute_step(step, incident, context)
step_result['execution_time'] = (datetime.now() - step_start).total_seconds()

execution_results['step_results'].append(step_result)

Detener la ejecución si falla un paso crítico

if step.get(‘critical’, False) and step_result[‘status’] == ‘failed’: execution_results[‘overall_status’] = ‘failed’ break

execution_results[‘end_time’] = datetime.now().isoformat()

if execution_results[‘overall_status’] != ‘failed’: execution_results[‘overall_status’] = ‘completed’

return execution_results

def _evaluate_conditions(self, conditions: Dict, incident: IncidentCase, context: Dict) -> bool: """Evaluar condiciones de ejecución del paso"""

if not conditions:
    return True

# Verificar condición de severidad
if 'min_severity' in conditions:
    severity_levels = {'info': 1, 'low': 2, 'medium': 3, 'high': 4, 'critical': 5}
    incident_level = severity_levels.get(incident.severity.value, 0)
    required_level = severity_levels.get(conditions['min_severity'], 0)

if incident_level < required_level:
    return False

# Check indicator conditions
if 'required_indicators' in conditions:
    incident_indicators = set()
    for event in incident.events:
        incident_indicators.update(event.indicators)

    required_indicators = set(conditions['required_indicators'])
    if not required_indicators.issubset(incident_indicators):
        return False

# Check context conditions
if 'context_requirements' in conditions:
    for key, value in conditions['context_requirements'].items():
        if context.get(key) != value:
            return False

return True

async def _execute_step(self, step: Dict, incident: IncidentCase, context: Dict) -> Dict:
    """Ejecutar paso individual del libro de jugadas"""

    step_result = {
        'step_id': step['step_id'],
        'action': step['action'].value,
        'status': 'ejecutando',
        'attempts': 0,
        'error': None,
        'output': {}
    }

    # Ejecutar paso con reintentos
    for attempt in range(step['retry_count']):
        step_result['attempts'] = attempt + 1

try: # Ejecutar paso basado en el tipo de acción if step[‘action’] == ResponseAction.INVESTIGATE: output = await self._execute_investigate(step[‘parameters’], incident) elif step[‘action’] == ResponseAction.CONTAIN: output = await self._execute_contain(step[‘parameters’], incident) elif step[‘action’] == ResponseAction.ISOLATE: output = await self._execute_isolate(step[‘parameters’], incident) elif step[‘action’] == ResponseAction.NOTIFY: output = await self._execute_notify(step[‘parameters’], incident) elif step[‘action’] == ResponseAction.REMEDIATE: output = await self._execute_remediate(step[‘parameters’], incident) else: raise ValueError(f”Acción desconocida: {step[‘action’]}“)

            step_result['status'] = 'éxito'
            step_result['output'] = output
            break

        except Exception as e:
            step_result['error'] = str(e)
            logging.warning(f"Paso {step['step_id']} intento {attempt + 1} fallido: {str(e)}")

            if attempt == step['retry_count'] - 1:
                step_result['status'] = 'fallido'
            else:
                await asyncio.sleep(2 ** attempt)  # Retroceso exponencial

    return step_result

async def _execute_investigate(self, parameters: Dict, incident: IncidentCase) -> Dict:
    """Ejecutar paso de investigación"""

    investigation_results = {
        'investigation_type': parameters.get('type', 'general'),
        'findings': [],
        'enrichment_data': {},
        'confidence_score': 0.0
    }

Enriquecimiento de inteligencia de amenazas

if ‘enrich_indicators’ in parameters and parameters[‘enrich_indicators’]: threat_intel = ThreatIntelligenceProvider()

# Recopilar todos los indicadores de los eventos del incidente
all_indicators = []
for event in incident.events:
    all_indicators.extend(event.indicators)

if all_indicators:
    enrichment = await threat_intel.enrich_indicators(list(set(all_indicators)))
    investigation_results['enrichment_data'] = enrichment
    investigation_results['confidence_score'] = enrichment['confidence_score']

Análisis de la línea de tiempo

if ‘timeline_analysis’ in parameters and parameters[‘timeline_analysis’]: timeline = self._create_incident_timeline(incident) investigation_results[‘timeline’] = timeline

return investigation_results

async def _execute_contain(self, parameters: Dict, incident: IncidentCase) -> Dict:
    """Ejecutar paso de contención"""

    containment_results = {
        'containment_type': parameters.get('type', 'network'),
        'actions_taken': [],
        'affected_resources': [],
        'status': 'success'
    }

    # Contención de red
    if parameters.get('type') == 'network':
        # Bloquear IPs maliciosas
        if 'block_ips' in parameters:
            for ip in parameters['block_ips']:
                # Simular bloqueo de IP a través de WAF/Grupos de Seguridad
                containment_results['actions_taken'].append(f"IP bloqueada: {ip}")

Aislar instancias afectadas

if ‘isolate_instances’ in parameters: for instance_id in parameters[‘isolate_instances’]: # Simular aislamiento de instancia containment_results[‘actions_taken’].append(f”Instancia aislada: {instance_id}”) containment_results[‘affected_resources’].append(instance_id)

Contención de contenedores

elif parameters.get(‘type’) == ‘container’: # Detener contenedores maliciosos if ‘stop_containers’ in parameters: for container_id in parameters[‘stop_containers’]: containment_results[‘actions_taken’].append(f”Contenedor detenido: {container_id}”) containment_results[‘affected_resources’].append(container_id)

return containment_results

async def _execute_notify(self, parameters: Dict, incident: IncidentCase) -> Dict: """Ejecutar paso de notificación"""

notification_results = { ‘notificaciones_enviadas’: [], ‘canales_de_notificación’: [], ‘estado’: ‘éxito’ }

Notificaciones por correo electrónico

if ‘correo_electrónico’ in parámetros: for destinatario in parámetros[‘correo_electrónico’].get(‘destinatarios’, []): # Simular notificación por correo electrónico notification_results[‘notificaciones_enviadas’].append({ ‘canal’: ‘correo_electrónico’, ‘destinatario’: destinatario, ‘asunto’: f”Incidente de Seguridad: {incident.title}”, ‘marca_de_tiempo’: datetime.now().isoformat() })

Notificaciones de Slack

if ‘slack’ in parameters: channel = parameters[‘slack’].get(‘channel’, ‘#security-alerts’) # Simular notificación de Slack notification_results[‘notifications_sent’].append({ ‘channel’: ‘slack’, ‘slack_channel’: channel, ‘message’: f”🚨 Incidente de Seguridad: {incident.title} (Gravedad: {incident.severity.value})”, ‘timestamp’: datetime.now().isoformat() })

Escalamiento de PagerDuty

if ‘pagerduty’ in parameters and incident.severity in [‘critical’, ‘high’]: notification_results[‘notifications_sent’].append({ ‘channel’: ‘pagerduty’, ‘service_key’: parameters[‘pagerduty’].get(‘service_key’), ‘escalation_policy’: ‘security_team’, ‘timestamp’: datetime.now().isoformat() })

return notification_results

def _create_incident_timeline(self, incident: IncidentCase) -> List[Dict]:
    """Crear una línea de tiempo cronológica de los eventos del incidente"""

    eventos_de_la_línea_de_tiempo = []

    # Agregar todos los eventos de seguridad a la línea de tiempo
    for evento in incident.events:
        eventos_de_la_línea_de_tiempo.append({
            'timestamp': evento.timestamp.isoformat(),
            'event_type': 'evento_de_seguridad',
            'source': evento.source,
            'description': f"{evento.event_type} de {evento.source}",
            'severity': evento.severity.value,
            'indicators': evento.indicators
        })

    # Agregar acciones de respuesta a la línea de tiempo
    for action in incident.actions_taken:
        timeline_events.append({
            'timestamp': action.get('timestamp', datetime.now().isoformat()),
            'event_type': 'response_action',
            'action': action.get('action'),
            'description': action.get('description', ''),
            'status': action.get('status')
        })

    # Ordenar por marca de tiempo
    timeline_events.sort(key=lambda x: x['timestamp'])

    return timeline_events

class SOARPlatform: """Plataforma principal de Orquestación, Automatización y Respuesta de Seguridad"""

def __init__(self):
    self.incidents = {}
    self.playbooks = {}
    self.threat_intel = ThreatIntelligenceProvider()
    self.forensics = AutomatedForensics()

    # Inicializar playbooks predeterminados
    self._initialize_default_playbooks()

Modelos de ML para clasificación de incidentes

self.ml_models = { ‘severity_classifier’: None, # Cargaría el modelo preentrenado ‘false_positive_detector’: None, ‘incident_classifier’: None }

def _initialize_default_playbooks(self): """Inicializar playbooks de respuesta a incidentes por defecto"""

# Playbook de detección de malware
malware_playbook = IncidentPlaybook(
    playbook_id="malware_response",
    name="Respuesta a Detección de Malware",
    triggers=["malware_detected", "suspicious_file", "ransomware_detected"]
)

malware_playbook.add_step(
    "investigate_malware",
    ResponseAction.INVESTIGATE,
    {
        "type": "malware_analysis",
        "enrich_indicators": True,
        "timeline_analysis": True,
        "timeout": 300
    }
)

malware_playbook.add_step( “contener_malware”, ResponseAction.CONTAIN, { “type”: “network”, “block_ips”: [], # Se llenará a partir de la investigación “isolate_instances”: [], “critical”: True }, conditions={“min_severity”: “medium”} )

malware_playbook.add_step( “notificar_equipo_de_seguridad”, ResponseAction.NOTIFY, { “email”: { “recipients”: [“security-team@company.com”] }, “slack”: { “channel”: “#security-incidents” }, “pagerduty”: { “service_key”: “malware_service_key” } } )

self.playbooks[“respuesta_malware”] = malware_playbook

Manual de exfiltración de datos

exfiltration_playbook = IncidentPlaybook( playbook_id=“data_exfiltration_response”, name=“Respuesta a la Exfiltración de Datos”, triggers=[“exfiltración_de_datos”, “transferencia_de_datos_inusual”, “amenaza_interna”] )

exfiltration_playbook.add_step( “investigar_acceso_a_datos”, ResponseAction.INVESTIGATE, { “type”: “análisis_de_acceso_a_datos”, “enriquecer_indicadores”: True, “análisis_de_comportamiento_de_usuarios”: True } )

exfiltration_playbook.add_step( “aislar_cuentas_afectadas”, ResponseAction.ISOLATE, { “type”: “aislamiento_de_cuenta”, “deshabilitar_cuentas”: [], “revocar_tokens”: True, “crítico”: True }, conditions={“min_severity”: “alta”} )

    self.playbooks["respuesta_a_exfiltración_de_datos"] = exfiltration_playbook

async def procesar_evento_de_seguridad(self, evento: SecurityEvent) -> Optional[IncidentCase]:
    """Procesar evento de seguridad entrante y determinar si se debe crear un incidente"""

    # Verificar si el evento coincide con un incidente existente
    incidente_existente = await self._find_related_incident(evento)

    if incidente_existente:
        # Agregar evento al incidente existente
        incidente_existente.events.append(evento)
        incidente_existente.updated_at = datetime.now()

        # Re-evaluar la severidad del incidente
        await self._update_incident_severity(incidente_existente)

        return incidente_existente

    # Determinar si el evento debe crear un nuevo incidente
    should_create_incident = await self._evaluate_incident_creation(evento)

    si debe_crear_incidente:
        # Crear nuevo incidente
        incidente = CasoIncidente(
            incidente_id=str(uuid.uuid4()),
            título=self._generar_título_incidente(evento),
            descripción=self._generar_descripción_incidente(evento),
            severidad=evento.severidad,
            estado=EstadoIncidente.ABIERTO,
            creado_en=datetime.now(),
            actualizado_en=datetime.now(),
            eventos=[evento]
        )

        self.incidentes[incidente.incidente_id] = incidente

        # Activar respuesta automatizada
        await self._activar_respuesta_automatizada(incidente)

        return incidente

    return None

async def _encontrar_incidente_relacionado(self, evento: EventoSeguridad) -> Optional[CasoIncidente]:
    """Encontrar si el evento está relacionado con un incidente existente"""

Buscar incidentes con indicadores similares

for incident in self.incidents.values(): if incident.status in [IncidentStatus.CLOSED, IncidentStatus.RESOLVED]: continue

# Verificar indicadores comunes
incident_indicators = set()
for inc_event in incident.events:
    incident_indicators.update(inc_event.indicators)

common_indicators = incident_indicators.intersection(set(event.indicators))

if common_indicators:
    return incident

# Verificar proximidad temporal y similitud de fuente
time_window = timedelta(hours=2)
for inc_event in incident.events:
    if (abs(event.timestamp - inc_event.timestamp) < time_window and
        event.source == inc_event.source):
        return incident

return None

async def _evaluate_incident_creation(self, event: SecurityEvent) -> bool:
    """Evaluar si el evento de seguridad debe desencadenar la creación de un incidente"""

    # Siempre crear incidente para eventos críticos
    if event.severity == IncidentSeverity.CRITICAL:
        return True

    # Usar modelo de ML para detección de falsos positivos
    if self.ml_models.get('false_positive_detector'):
        # En producción, usar modelo de ML entrenado
        false_positive_probability = 0.1  # Simular predicción de ML
        if false_positive_probability > 0.8:
            return False

    # Verificar confianza de inteligencia de amenazas
    if event.indicators:
        threat_intel = await self.threat_intel.enrich_indicators(event.indicators)
        if threat_intel['confidence_score'] > 0.7:
            return True

    # Eventos de alta severidad con contexto
    if event.severity == IncidentSeverity.HIGH and len(event.indicators) > 0:
        return True

    return False

async def _trigger_automated_response(self, incident: IncidentCase):
    """Activar el libro de jugadas de respuesta automatizada apropiado"""

    # Determinar los libros de jugadas aplicables
    libros_de_jugadas_aplicables = []

    for libro_de_jugadas in self.playbooks.values():
        # Verificar si algún evento desencadenante coincide con el libro de jugadas
        for evento in incident.events:
            if evento.event_type in libro_de_jugadas.triggers:
                libros_de_jugadas_aplicables.append(libro_de_jugadas)
                break

    # Ejecutar los libros de jugadas aplicables
    for libro_de_jugadas in libros_de_jugadas_aplicables:
        try:
            resultado_de_ejecución = await libro_de_jugadas.execute(incident)

Registro de ejecución del libro de jugadas

incident.actions_taken.append({ ‘action’: ‘ejecución_del_libro_de_jugadas’, ‘playbook_id’: playbook.playbook_id, ‘execution_id’: execution_result[‘execution_id’], ‘status’: execution_result[‘overall_status’], ‘timestamp’: datetime.now().isoformat() })

logging.info(f”Ejecutado el libro de jugadas {playbook.name} para el incidente {incident.incident_id}”)

except Exception as e: logging.error(f”Error al ejecutar el libro de jugadas {playbook.name}: {str(e)}”)

def generate_incident_title(self, event: SecurityEvent) -> str: """Generar título descriptivo del incidente""" return f”{event.event_type.replace('', ’ ‘).title()} - {event.source}“

def _generate_incident_description(self, event: SecurityEvent) -> str:
    """Generar descripción del incidente"""
    return f"Evento de seguridad detectado: {event.event_type} desde {event.source} en {event.timestamp}"

async def get_incident_status(self, incident_id: str) -> Dict:
    """Obtener estado completo del incidente"""

    if incident_id not in self.incidents:
        raise ValueError(f"Incidente {incident_id} no encontrado")

    incident = self.incidents[incident_id]

    estado = {
        'id_incidente': id_incidente,
        'título': incidente.título,
        'gravedad': incidente.gravedad.valor,
        'estado': incidente.estado.valor,
        'creado_en': incidente.creado_en.isoformat(),
        'actualizado_en': incidente.actualizado_en.isoformat(),
        'conteo_eventos': len(incidente.eventos),
        'acciones_tomadas': len(incidente.acciones_tomadas),
        'cronología': self._crear_cronología_incidente(incidente),
        'inteligencia_amenaza': {},
        'evidencia_recogida': len(incidente.evidencia)
    }

    # Agregar resumen de inteligencia de amenazas
    todos_los_indicadores = []
    para evento en incidente.eventos:
        todos_los_indicadores.extend(evento.indicadores)

    if all_indicators:
        threat_intel = await self.threat_intel.enrich_indicators(list(set(all_indicators)))
        status['threat_intelligence'] = {
            'confidence_score': threat_intel['confidence_score'],
            'tactics': list(set(threat_intel['tactics'])),
            'techniques': list(set(threat_intel['techniques'])),
            'threat_actors': list(set(threat_intel['threat_actors']))
        }

    return status

def _create_incident_timeline(self, incident: IncidentCase) -> List[Dict]:
    """Crear cronología del incidente (igual que en el libro de jugadas)"""
    # Implementación igual que en IncidentPlaybook._create_incident_timeline
    pass

Ejemplo de uso e integración

if name == “main”: import asyncio

async def demonstrate_soar_platform():
    # Inicializar plataforma SOAR
    soar = SOARPlatform()

    # Simular evento de seguridad
    malware_event = SecurityEvent(
        event_id=str(uuid.uuid4()),
        timestamp=datetime.now(),
        source="endpoint_detection",
        event_type="malware_detected",
        severity=IncidentSeverity.HIGH,
        raw_data={
            "file_hash": "a1b2c3d4e5f6",
            "file_path": "/tmp/suspicious.exe",
            "process_id": 1234,
            "host_id": "web-server-01"
        },
        indicators=["192.168.1.100", "malware.example.com", "a1b2c3d4e5f6"],
        confidence_score=0.9
    )

    # Procesar evento a través de la plataforma SOAR
    incident = await soar.process_security_event(malware_event)

    if incident:
        print(f"Incidente creado: {incident.incident_id}")
        print(f"Título: {incident.title}")
        print(f"Severidad: {incident.severity.value}")

        # Obtener estado del incidente
        status = await soar.get_incident_status(incident.incident_id)
        print(f"Acciones tomadas: {status['actions_taken']}")

    # Recopilar evidencia forense
    evidence_types = ['container_logs', 'api_logs', 'configuration_snapshot']
    evidence = await soar.forensics.collect_evidence(incident, evidence_types)

    print(f"Evidencia recopilada: {len(evidence['evidence_items'])} elementos")

# Ejecutar demostración
asyncio.run(demonstrate_soar_platform())


**2. Detección de Amenazas Mejorada por Aprendizaje Automático**

```python
# incident-response/ml_threat_detection.py
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest, RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
import joblib
import logging
from datetime import datetime, timedelta
import asyncio

class MLThreatDetector:
    """Detección y clasificación de amenazas basada en aprendizaje automático"""

    def __init__(self):
        self.models = {
            'anomaly_detector': None,
            'severity_classifier': None,
            'false_positive_classifier': None,
            'threat_type_classifier': None
        }

        self.scalers = {}
        self.encoders = {}
        self.feature_columns = []

        # Configuración de entrenamiento
        self.training_config = {
            'anomaly_detection': {
                'contamination': 0.1,
                'n_estimators': 100,
                'random_state': 42
            },
            'severity_classification': {
                'n_estimators': 100,
                'max_depth': 10,
                'random_state': 42
            }
        }

    async def train_models(self, training_data: pd.DataFrame):
        """Entrenar todos los modelos de ML con datos de eventos de seguridad"""

        logging.info("Iniciando el entrenamiento de modelos de ML...")

        # Preparar características
        features = self._extract_features(training_data)

        # Entrenar modelo de detección de anomalías
        await self._train_anomaly_detector(features)

        # Entrenar clasificador de severidad
        if 'severity' in training_data.columns:
            await self._train_severity_classifier(features, training_data['severity'])

        # Entrenar clasificador de falsos positivos
        if 'is_false_positive' in training_data.columns:
            await self._train_false_positive_classifier(features, training_data['is_false_positive'])

        # Entrenar clasificador de tipo de amenaza
        if 'threat_type' in training_data.columns:
            await self._train_threat_type_classifier(features, training_data['threat_type'])

        logging.info("Entrenamiento del modelo de ML completado")

    def _extract_features(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        """Extraer características para modelos de ML"""

        features = pd.DataFrame()

        # Características temporales
        if 'timestamp' in data.columns:
            data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
            features['hour_of_day'] = data['timestamp'].dt.hour
            features['day_of_week'] = data['timestamp'].dt.dayofweek
            features['is_weekend'] = (data['timestamp'].dt.dayofweek >= 5).astype(int)
            features['is_business_hours'] = ((data['timestamp'].dt.hour >= 9) &
                                           (data['timestamp'].dt.hour <= 17)).astype(int)

        # Características basadas en la fuente
        if 'source' in data.columns:
            source_encoder = LabelEncoder()
            features['source_encoded'] = source_encoder.fit_transform(data['source'])
            self.encoders['source'] = source_encoder

# Características del tipo de evento
if 'event_type' in data.columns:
    event_type_encoder = LabelEncoder()
    features['event_type_encoded'] = event_type_encoder.fit_transform(data['event_type'])
    self.encoders['event_type'] = event_type_encoder

# Características de conteo de indicadores
if 'indicators' in data.columns:
    features['indicator_count'] = data['indicators'].apply(
        lambda x: len(x) if isinstance(x, list) else 0
    )

# Características de complejidad de datos sin procesar
if 'raw_data' in data.columns:
    features['raw_data_size'] = data['raw_data'].apply(
        lambda x: len(str(x)) if x else 0
    )
    features['raw_data_fields'] = data['raw_data'].apply(
        lambda x: len(x.keys()) if isinstance(x, dict) else 0
    )

# Características basadas en la red
if 'source_ip' in data.columns:
    features['is_private_ip'] = data['source_ip'].apply(self._is_private_ip)
    features['is_known_malicious_ip'] = data['source_ip'].apply(self._is_known_malicious_ip)

# Características del comportamiento del usuario
if 'user_id' in data.columns:
    user_activity = data.groupby('user_id').size()
    features['user_activity_count'] = data['user_id'].map(user_activity)

    # Calcular patrones de actividad del usuario
    if 'timestamp' in data.columns:
        user_hour_variance = data.groupby('user_id')['timestamp'].apply(
            lambda x: x.dt.hour.std()
        ).fillna(0)
        features['user_hour_variance'] = data['user_id'].map(user_hour_variance)

# Características geográficas
if 'source_country' in data.columns:
    high_risk_countries = ['CN', 'RU', 'KP', 'IR']  # Ejemplo de países de alto riesgo
    features['is_high_risk_country'] = data['source_country'].isin(high_risk_countries).astype(int)

# Características de puntuación de confianza
if 'confidence_score' in data.columns:
    features['confidence_score'] = data['confidence_score']
    features['high_confidence'] = (data['confidence_score'] > 0.8).astype(int)

# Almacenar columnas de características para uso futuro
self.feature_columns = features.columns.tolist()

return features

async def _train_anomaly_detector(self, features: pd.DataFrame):
    """Entrenar bosque de aislamiento para la detección de anomalías"""

    # Escalar características
    scaler = StandardScaler()
    scaled_features = scaler.fit_transform(features)
    self.scalers['anomaly_detection'] = scaler

# Entrenar el bosque de aislamiento
isolation_forest = IsolationForest(
    **self.training_config['anomaly_detection']
)

isolation_forest.fit(scaled_features)
self.models['anomaly_detector'] = isolation_forest

logging.info("Entrenamiento del detector de anomalías completado")

async def _train_severity_classifier(self, features: pd.DataFrame, labels: pd.Series):
    """Entrenar el bosque aleatorio para la clasificación de gravedad"""

    # Codificar etiquetas de gravedad
    severity_encoder = LabelEncoder()
    encoded_labels = severity_encoder.fit_transform(labels)
    self.encoders['severity'] = severity_encoder

    # Dividir datos
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        features, encoded_labels, test_size=0.2, random_state=42
    )

# Escalar características
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
self.scalers['severity_classification'] = scaler

# Entrenar clasificador
rf_classifier = RandomForestClassifier(
    **self.training_config['severity_classification']
)

rf_classifier.fit(X_train_scaled, y_train)

# Evaluar modelo
test_accuracy = rf_classifier.score(X_test_scaled, y_test)
logging.info(f"Precisión del clasificador de severidad: {test_accuracy:.3f}")

self.models['severity_classifier'] = rf_classifier

async def _train_false_positive_classifier(self, features: pd.DataFrame, labels: pd.Series):
    """Entrenar clasificador para detectar falsos positivos"""

    # Dividir datos
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        features, labels, test_size=0.2, random_state=42
    )

# Escalar características
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
self.scalers['false_positive_classification'] = scaler

# Entrenar clasificador
fp_classifier = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100,
    max_depth=8,
    random_state=42,
    class_weight='balanced'  # Manejar datos desequilibrados
)

fp_classifier.fit(X_train_scaled, y_train)

# Evaluar modelo
test_accuracy = fp_classifier.score(X_test_scaled, y_test)
logging.info(f"Precisión del clasificador de falsos positivos: {test_accuracy:.3f}")

self.models['false_positive_classifier'] = fp_classifier

async def analyze_security_event(self, event_data: Dict) -> Dict:
    """Analizar evento de seguridad usando modelos de ML entrenados"""

# Convertir evento a DataFrame para extracción de características
        event_df = pd.DataFrame([event_data])
        features = self._extract_features(event_df)

        analysis_results = {
            'event_id': event_data.get('event_id', 'unknown'),
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'ml_analysis': {}
        }

        # Detección de anomalías
        if self.models['anomaly_detector']:
            anomaly_score = await self._detect_anomaly(features)
            analysis_results['ml_analysis']['anomaly_score'] = anomaly_score
            analysis_results['ml_analysis']['is_anomaly'] = anomaly_score < -0.5

        # Predicción de severidad
        if self.models['severity_classifier']:
            predicted_severity = await self._predict_severity(features)
            analysis_results['ml_analysis']['predicted_severity'] = predicted_severity

# Detección de falsos positivos
if self.models['false_positive_classifier']:
    fp_probability = await self._predict_false_positive(features)
    analysis_results['ml_analysis']['false_positive_probability'] = fp_probability
    analysis_results['ml_analysis']['likely_false_positive'] = fp_probability > 0.7

# Clasificación del tipo de amenaza
if self.models['threat_type_classifier']:
    threat_type = await self._classify_threat_type(features)
    analysis_results['ml_analysis']['predicted_threat_type'] = threat_type

return analysis_results

async def _detect_anomaly(self, features: pd.DataFrame) -> float:
    """Detectar anomalías usando el bosque de aislamiento"""

    # Escalar características
    scaler = self.scalers['anomaly_detection']
    scaled_features = scaler.transform(features)

    # Obtener puntuación de anomalía
    anomaly_score = self.models['anomaly_detector'].decision_function(scaled_features)[0]

        return float(anomaly_score)

    async def _predict_severity(self, features: pd.DataFrame) -> str:
        """Predecir la gravedad del incidente"""

        # Escalar características
        scaler = self.scalers['severity_classification']
        scaled_features = scaler.transform(features)

        # Predecir gravedad
        predicted_encoded = self.models['severity_classifier'].predict(scaled_features)[0]
        predicted_severity = self.encoders['severity'].inverse_transform([predicted_encoded])[0]

        return predicted_severity

    async def _predict_false_positive(self, features: pd.DataFrame) -> float:
        """Predecir la probabilidad de falso positivo"""

        # Escalar características
        scaler = self.scalers['false_positive_classification']
        scaled_features = scaler.transform(features)

        # Predecir probabilidad
        fp_probability = self.models['false_positive_classifier'].predict_proba(scaled_features)[0][1]

        return float(fp_probability)

    def _is_private_ip(self, ip: str) -> bool:
        """Verificar si la dirección IP es privada"""
        try:
            import ipaddress
            ip_obj = ipaddress.ip_address(ip)
            return ip_obj.is_private
        except:
            return False

    def _is_known_malicious_ip(self, ip: str) -> bool:
        """Verificar si la IP está en la base de datos de IPs maliciosas conocidas"""
        # En producción, consultar bases de datos de inteligencia de amenazas
        ips_maliciosas = ['192.168.100.100', '10.0.0.200']  # Ejemplo de IPs maliciosas
        return ip in ips_maliciosas

    def save_models(self, model_path: str):
        """Guardar modelos entrenados en disco"""

        datos_modelo = {
            'models': self.models,
            'scalers': self.scalers,
            'encoders': self.encoders,
            'feature_columns': self.feature_columns,
            'training_config': self.training_config
        }

        joblib.dump(datos_modelo, model_path)
        logging.info(f"Modelos guardados en {model_path}")

```python
def load_models(self, model_path: str):
    """Cargar modelos entrenados desde el disco"""

    model_data = joblib.load(model_path)

    self.models = model_data['models']
    self.scalers = model_data['scalers']
    self.encoders = model_data['encoders']
    self.feature_columns = model_data['feature_columns']
    self.training_config = model_data['training_config']

    logging.info(f"Modelos cargados desde {model_path}")

# Integración con la plataforma SOAR
class EnhancedSOARPlatform(SOARPlatform):
    """Plataforma SOAR mejorada con detección de amenazas ML"""

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.ml_detector = MLThreatDetector()

    # Intentar cargar modelos preentrenados
    try:
        self.ml_detector.load_models('models/threat_detection_models.pkl')
        logging.info("Modelos de ML preentrenados cargados con éxito")
    except FileNotFoundError:
        logging.warning("No se encontraron modelos preentrenados. Entrene los modelos antes de usar las características de ML.")

async def process_security_event(self, event: SecurityEvent) -> Optional[IncidentCase]:
    """Procesamiento de eventos mejorado con análisis de ML"""

    # Ejecutar análisis de ML en el evento
    ml_analysis = await self.ml_detector.analyze_security_event({
        'event_id': event.event_id,
        'timestamp': event.timestamp,
        'source': event.source,
        'event_type': event.event_type,
        'indicators': event.indicators,
        'raw_data': event.raw_data,
        'confidence_score': event.confidence_score
    })

    # Mejorar el evento con información de ML
    event.context['ml_analysis'] = ml_analysis['ml_analysis']

    # Omitir los falsos positivos probables
    if ml_analysis['ml_analysis'].get('likely_false_positive', False):
        logging.info(f"Evento {event.event_id} clasificado como falso positivo probable, omitiendo la creación de incidentes")
        return None

    # Ajustar la gravedad según la predicción de ML
    if 'predicted_severity' in ml_analysis['ml_analysis']:
        predicted_severity = ml_analysis['ml_analysis']['predicted_severity']
        if predicted_severity != event.severity.value:
            logging.info(f"El modelo de ML sugiere un ajuste de gravedad: {event.severity.value} -> {predicted_severity}")
            event.severity = IncidentSeverity(predicted_severity)

    # Continuar con el procesamiento estándar
    return await super().process_security_event(event)


## Métricas de Rendimiento y Mejora Continua

### Panel de Métricas de Respuesta a Incidentes

**1. Monitoreo de Rendimiento en Tiempo Real**

```python
# incident-response/metrics_dashboard.py
import streamlit as st
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np

class IncidentResponseMetrics:
    """Seguimiento y visualización de métricas de rendimiento de respuesta a incidentes"""

    def __init__(self, soar_platform):
        self.soar = soar_platform

    def create_dashboard(self):
        """Crear un panel de respuesta a incidentes integral"""

        st.set_page_config(
            page_title="Panel de Respuesta a Incidentes",
            page_icon="🚨",
            layout="wide"
        )

        st.title("🚨 Panel de Respuesta a Incidentes de Seguridad")
        st.markdown("Monitoreo en tiempo real de las operaciones de seguridad y la efectividad de la respuesta a incidentes")

        # Indicadores Clave de Rendimiento
        self._create_kpi_section()

    # Tendencias de incidentes
    self._create_trend_analysis()

    # Rendimiento de respuesta
    self._create_response_metrics()

    # Rendimiento del modelo ML
    self._create_ml_performance()

    # Perspectivas de inteligencia de amenazas
    self._create_threat_intelligence_section()

def _create_kpi_section(self):
    """Crear sección de indicadores clave de rendimiento"""

    st.header("📊 Indicadores Clave de Rendimiento")

    # Calcular métricas
    total_incidents = len(self.soar.incidents)
    critical_incidents = len([i for i in self.soar.incidents.values() if i.severity == 'critical'])
    avg_response_time = self._calculate_avg_response_time()
    false_positive_rate = self._calculate_false_positive_rate()

    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)

with col1:
    st.metric(
        label="Total de Incidentes (30d)",
        value=total_incidents,
        delta=f"+{total_incidents - 45}" if total_incidents > 45 else f"{total_incidents - 45}"
    )

with col2:
    st.metric(
        label="Incidentes Críticos",
        value=critical_incidents,
        delta=f"+{critical_incidents - 5}" if critical_incidents > 5 else f"{critical_incidents - 5}"
    )

with col3:
    st.metric(
        label="Tiempo Promedio de Respuesta",
        value=f"{avg_response_time:.1f} min",
        delta=f"{avg_response_time - 15:.1f} min" if avg_response_time != 15 else "0 min"
    )

    con col4:
        st.metric(
            label="Tasa de Falsos Positivos",
            value=f"{false_positive_rate:.1f}%",
            delta=f"{false_positive_rate - 12:.1f}%" si false_positive_rate != 12 else "0%"
        )

def _create_trend_analysis(self):
    """Crear análisis de tendencias de incidentes"""

    st.header("📈 Tendencias de Incidentes")

    # Generar datos de tendencias de muestra
    dates = pd.date_range(start=datetime.now() - timedelta(days=30), end=datetime.now(), freq='D')
    incident_counts = np.random.poisson(3, len(dates))
    critical_counts = np.random.poisson(0.5, len(dates))

    trend_data = pd.DataFrame({
        'date': dates,
        'total_incidents': incident_counts,
        'critical_incidents': critical_counts
    })

    col1, col2 = st.columns(2)

    con col1:
        fig_trend = px.line(
            trend_data,
            x='date',
            y=['total_incidents', 'critical_incidents'],
            title="Tendencias de Conteo Diario de Incidentes",
            labels={'value': 'Número de Incidentes', 'date': 'Fecha'}
        )
        st.plotly_chart(fig_trend, use_container_width=True)

    con col2:
        # Distribución de severidad de incidentes
        severity_data = pd.DataFrame({
            'severity': ['Crítico', 'Alto', 'Medio', 'Bajo'],
            'count': [8, 25, 45, 32]
        })

fig_severity = px.pie( severity_data, values=‘count’, names=‘severity’, title=“Distribución de Severidad de Incidentes (30d)”, color_discrete_map={ ‘Crítico’: ‘#ff4444’, ‘Alto’: ‘#ff8800’, ‘Medio’: ‘#ffcc00’, ‘Bajo’: ‘#44ff44’ } ) st.plotly_chart(fig_severity, use_container_width=True)

def _create_response_metrics(self): """Crear métricas de rendimiento de respuesta"""

st.header("⚡ Rendimiento de Respuesta")

col1, col2 = st.columns(2)

with col1:
    # Tiempo Medio de Detección (MTTD)
    detection_times = np.random.exponential(10, 100)  # Datos de muestra

fig_mttd = go.Figure() fig_mttd.add_trace(go.Histogram( x=detection_times, nbinsx=20, name=“Distribución del Tiempo de Detección”, marker_color=“blue” )) fig_mttd.update_layout( title=“Tiempo Medio de Detección (MTTD)”, xaxis_title=“Tiempo de Detección (minutos)”, yaxis_title=“Frecuencia” ) st.plotly_chart(fig_mttd, use_container_width=True)

with col2: # Tiempo Medio de Remediación (MTTR) remediation_times = np.random.exponential(45, 100) # Datos de muestra

        fig_mttr = go.Figure()
        fig_mttr.add_trace(go.Histogram(
            x=remediation_times,
            nbinsx=20,
            name="Distribución del Tiempo de Remediación",
            marker_color="red"
        ))
        fig_mttr.update_layout(
            title="Tiempo Promedio de Remediación (MTTR)",
            xaxis_title="Tiempo de Remediación (minutos)",
            yaxis_title="Frecuencia"
        )
        st.plotly_chart(fig_mttr, use_container_width=True)

    # Efectividad de la respuesta a lo largo del tiempo
    st.subheader("Tendencias de Efectividad de la Respuesta")

    effectiveness_data = pd.DataFrame({
        'week': [f"Semana {i}" for i in range(1, 13)],
        'mttd': np.random.normal(12, 2, 12),
        'mttr': np.random.normal(35, 5, 12),
        'false_positive_rate': np.random.normal(15, 3, 12)
    })

    fig_effectiveness = go.Figure()

    fig_effectiveness.add_trace(go.Scatter(
        x=effectiveness_data['semana'],
        y=effectiveness_data['mttd'],
        mode='lines+markers',
        name='MTTD (minutos)',
        yaxis='y'
    ))

    fig_effectiveness.add_trace(go.Scatter(
        x=effectiveness_data['semana'],
        y=effectiveness_data['mttr'],
        mode='lines+markers',
        name='MTTR (minutos)',
        yaxis='y'
    ))

    fig_effectiveness.add_trace(go.Scatter(
        x=effectiveness_data['semana'],
        y=effectiveness_data['tasa_falsos_positivos'],
        mode='lines+markers',
        name='Tasa de Falsos Positivos (%)',
        yaxis='y2'
    ))

    fig_effectiveness.update_layout(
        title="Efectividad de la Respuesta a lo Largo del Tiempo",
        xaxis_title="Período de Tiempo",
        yaxis=dict(title="Tiempo (minutos)", side="left"),
        yaxis2=dict(title="Tasa de Falsos Positivos (%)", side="right", overlaying="y")
    )

    st.plotly_chart(fig_effectiveness, use_container_width=True)

def _calculate_avg_response_time(self) -> float:
    """Calcular el tiempo promedio de respuesta"""
    # Simular cálculo
    return 12.5

def _calculate_false_positive_rate(self) -> float:
    """Calcular la tasa de falsos positivos"""
    # Simular cálculo
    return 8.3

if name == “main”: # Crear plataforma SOAR de muestra para el tablero soar = SOARPlatform()

# Crear y ejecutar el tablero de métricas
metrics = IncidentResponseMetrics(soar)
metrics.create_dashboard()


## Impacto en el Negocio y ROI

### Análisis del ROI de la Automatización de la Respuesta a Incidentes

**Manual vs. Respuesta Automática a Incidentes:**

| Proceso                     | Enfoque Manual | Enfoque Automático | Ahorro de Tiempo | Ahorro de Costos   |
| -------------------------- | --------------- | ------------------ | ---------------- | ------------------ |
| **Detección de Amenazas**  | 2-8 horas       | 5-15 minutos       | 92% de reducción | $750K anualmente   |
| **Respuesta Inicial**      | 30-60 minutos   | 2-5 minutos        | 90% de reducción | $450K anualmente   |
| **Recopilación de Evidencias** | 4-8 horas       | 30 minutos         | 89% de reducción | $625K anualmente   |
| **Inteligencia de Amenazas** | 2-4 horas       | 5 minutos          | 96% de reducción | $300K anualmente   |
| **Acciones de Contención** | 1-3 horas       | 5-10 minutos       | 94% de reducción | $400K anualmente   |
| **Análisis Forense**       | 8-16 horas      | 2 horas            | 85% de reducción | $850K anualmente   |
| **Documentación de Incidentes** | 2-4 horas       | 15 minutos         | 94% de reducción | $250K anualmente   |

**Valor de Mitigación de Riesgos:**

```bash
# Valor anual de la automatización de la respuesta a incidentes
THREAT_DETECTION_IMPROVEMENT = 750000    # Detección de amenazas más rápida
INITIAL_RESPONSE_ACCELERATION = 450000   # Respuesta inicial automatizada
EVIDENCE_COLLECTION_AUTOMATION = 625000  # Automatización de la recopilación de evidencias
THREAT_INTEL_AUTOMATION = 300000        # Enriquecimiento de amenazas automatizado
CONTAINMENT_AUTOMATION = 400000         # Contención automatizada
FORENSIC_ANALYSIS_ACCELERATION = 850000 # Análisis forense automatizado
DOCUMENTATION_AUTOMATION = 250000       # Documentación de incidentes automatizada
BREACH_COST_REDUCTION = 3000000         # Reducción de costos de impacto de brechas

TOTAL_ANNUAL_VALUE = (THREAT_DETECTION_IMPROVEMENT + INITIAL_RESPONSE_ACCELERATION +
                     EVIDENCE_COLLECTION_AUTOMATION + THREAT_INTEL_AUTOMATION +
                     CONTAINMENT_AUTOMATION + FORENSIC_ANALYSIS_ACCELERATION +
                     DOCUMENTATION_AUTOMATION + BREACH_COST_REDUCTION)
# Valor Total: $6,625,000 anualmente

IMPLEMENTATION_COST = 800000 # Implementación de la plataforma SOAR ANNUAL_MAINTENANCE = 160000 # Mantenimiento y ajuste continuo

FIRST_YEAR_ROI = ((TOTAL_ANNUAL_VALUE - IMPLEMENTATION_COST - ANNUAL_MAINTENANCE) / (IMPLEMENTATION_COST + ANNUAL_MAINTENANCE)) * 100

ROI: 590% en el primer año

ONGOING_ROI = ((TOTAL_ANNUAL_VALUE - ANNUAL_MAINTENANCE) / ANNUAL_MAINTENANCE) * 100

ROI continuo: 4,041% anualmente

Conclusión

La automatización avanzada de respuesta a incidentes transforma las operaciones de seguridad de una lucha reactiva contra incendios a una gestión proactiva de amenazas. Al implementar capacidades de detección inteligente, análisis automatizado y respuesta orquestada, las organizaciones pueden responder a las amenazas a velocidad de máquina mientras mantienen la supervisión humana para decisiones críticas.

La clave para una automatización exitosa de la respuesta a incidentes radica en construir flujos de trabajo integrales que puedan adaptarse a amenazas en evolución, integrando el aprendizaje automático para la toma de decisiones inteligentes y manteniendo una mejora continua a través de métricas de rendimiento y bucles de retroalimentación.

Recuerde que la automatización de la respuesta a incidentes no se trata de reemplazar a los analistas de seguridad, sino de amplificar sus capacidades, reducir los tiempos de respuesta y asegurar procesos consistentes y repetibles que mejoren con cada incidente.

Su viaje de automatización de la respuesta a incidentes comienza implementando la correlación básica de alertas y la recopilación automatizada de evidencia. Comience hoy y avance hacia una orquestación de seguridad integral que proteja su organización a velocidad de máquina.

Automatización avanzada de respuesta a incidentes: Desde la detección hasta la remediación en entornos nativos de la nube