El objetivo del proyecto ha sido crear una herramienta capaz de detectar y corregir automáticamente configuraciones erróneas en servidores, una de las causas más frecuentes de vulnerabilidades explotables por ciberataques. La solución desarrollada combina técnicas avanzadas de IA con entornos de simulación tipo CTF (Capture the Flag), recreando escenarios reales de ataque para entrenar los algoritmos con datos prácticos y realistas.

Inteligencia artificial aplicada a la ciberseguridad

A lo largo del proyecto, se han abordado cinco grandes líneas de trabajo:

1. Entrenamiento de modelos de IA con datos sintéticos y reales, basados en errores comunes de configuración y patrones de ataque utilizados por ciberdelincuentes.
2. Diseño de servidores CTF, entornos controlados que reproducen vulnerabilidades reales y permiten observar ataques en tiempo real.
3. Captura y análisis de datos sobre técnicas de hacking, utilizando estos datos para alimentar modelos de detección automatizada.
4. Desarrollo de una plataforma escalable e integrable, que facilita la incorporación de esta herramienta en entornos empresariales con infraestructuras de TI complejas.
5. Generación asistida de contramedidas, proporcionando recomendaciones automáticas para corregir vulnerabilidades detectadas y reforzar la seguridad del sistema.

Resultados y proyección futura

Entre los hitos alcanzados destaca la creación de un sistema capaz de detectar configuraciones inseguras sin intervención humana, reduciendo el tiempo de exposición de los servidores a potenciales amenazas. El uso de entornos CTF ha permitido entrenar la IA con datos muy próximos a situaciones reales, mejorando su precisión frente a técnicas de ataque emergentes.

A medio plazo, la solución podrá evolucionar hacia nuevos escenarios más complejos, ampliando su alcance desde los entornos IT tradicionales hacia infraestructuras OT, donde la gestión de configuraciones seguras y la resiliencia frente a ciberataques cobran aún mayor relevancia.

Además, se plantea incorporar análisis predictivo de vulnerabilidades y capacidades de parcheo automático, anticipando incidentes y reduciendo aún más el margen de error humano.

Con TESTING BAD, continuamos esforzándonos por trasladar la innovación tecnológica a soluciones prácticas que ayuden a nuestros clientes a proteger sus infraestructuras digitales de forma segura y efectiva.