El análisis dinámico de aplicaciones de seguridad (DAST) es una metodología crucial en el ámbito de la seguridad de aplicaciones. DAST identifica vulnerabilidades en tiempo de ejecución mediante pruebas de intrusión en aplicaciones web y móviles. En este artículo, nos adentraremos en técnicas avanzadas y enfoques personalizados en el contexto de DAST, incluyendo el análisis de flujo de datos, la integración con herramientas de inteligencia de amenazas y la incorporación de machine learning.

Entre las ventajas, se encuentra la detección temprana de vulnerabilidades, lo que permite identificar y corregir problemas de seguridad antes de que se desplieguen en el entorno de producción. Esto reduce el riesgo de exposición y explotación de debilidades de seguridad. Además, la incorporación de DAST en el flujo de trabajo de CI/CD fomenta la colaboración entre los equipos de desarrollo y seguridad, lo que lleva a aplicaciones más seguras y una mayor conciencia de la seguridad en todo el equipo. También se reducen los costos y el tiempo de remediación al abordar las vulnerabilidades en las primeras etapas del desarrollo. Por último, la implementación de DAST ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos normativos y de auditoría, demostrando que se han tomado medidas proactivas para garantizar la seguridad de las aplicaciones y proteger los datos de los usuarios.

Sin embargo, también hay desafíos al integrar DAST en el proceso de CI/CD. Las herramientas DAST pueden generar falsos positivos y negativos, lo que requiere tiempo y esfuerzo adicionales para validar y priorizar los resultados. Esto puede ralentizar el proceso de CI/CD si no se gestionan adecuadamente. Además, la ejecución de pruebas DAST puede consumir recursos y tiempo significativos, lo que puede aumentar el tiempo necesario para completar el proceso de CI/CD. Es esencial encontrar un equilibrio adecuado entre la profundidad de las pruebas y el tiempo de ejecución para mantener un flujo de trabajo eficiente. También puede ser complejo configurar y personalizar las herramientas DAST, especialmente en entornos altamente personalizados o con requisitos específicos de seguridad. Por último, la implementación de DAST en el proceso de CI/CD puede generar costos adicionales, como la adopción de herramientas comerciales o la contratación de expertos en seguridad.

I. Análisis de flujo de datos

• Taint Analysis: El Taint Analysis es una técnica avanzada que permite rastrear el flujo de datos potencialmente maliciosos o no confiables a través de una aplicación. Esta técnica puede ser utilizada en DAST para identificar vulnerabilidades específicas como la inyección de SQL, la inyección de código y el cross-site scripting (XSS).
• Symbolic Execution: La ejecución simbólica es un método que utiliza expresiones simbólicas en lugar de valores concretos para analizar posibles rutas de ejecución en una aplicación. Al combinar DAST con la ejecución simbólica, los equipos de seguridad pueden identificar vulnerabilidades que no serían detectadas mediante pruebas de intrusión tradicionales.

II. Integración con herramientas de inteligencia de amenazas

• Threat Intelligence Feeds: La integración de DAST con herramientas de inteligencia de amenazas, como feeds de indicadores de compromiso (IOC), puede mejorar significativamente la precisión y la efectividad de las pruebas. Al correlacionar los datos de amenazas en tiempo real con los resultados de las pruebas DAST, los equipos de seguridad pueden identificar rápidamente vulnerabilidades críticas y adaptar sus pruebas a las últimas amenazas.
• Dark Web Monitoring: Al monitorear el contenido y las actividades del dark web, los equipos de seguridad pueden obtener información valiosa sobre posibles amenazas y explotaciones dirigidas a sus aplicaciones. Al incorporar esta información en las pruebas DAST, se pueden ajustar y mejorar las pruebas de intrusión para abordar mejor los riesgos emergentes y específicos del sector.

III. Incorporación de machine learning

• Machine Learning para la clasificación de vulnerabilidades: Al aplicar algoritmos de machine learning a los resultados de las pruebas DAST, se pueden clasificar automáticamente las vulnerabilidades según su criticidad, impacto y riesgo asociado. Esto permite a los equipos de seguridad priorizar de manera más efectiva sus esfuerzos de remediación y reducir el tiempo necesario para abordar las vulnerabilidades críticas.
• Detección de anomalías: El machine learning también puede ser utilizado para detectar anomalías en el comportamiento de la aplicación durante las pruebas DAST. Al identificar patrones de comportamiento inusuales, los equipos de seguridad pueden detectar nuevas y desconocidas vulnerabilidades que podrían pasar desapercibidas en pruebas convencionales.

Herramientas

Al elegir las herramientas adecuadas para el análisis dinámico de aplicaciones de seguridad (DAST), es esencial considerar las características y necesidades específicas de su entorno y aplicaciones. Aquí hay una lista de algunas de las herramientas DAST más populares y efectivas disponibles en el mercado:

• OWASP Zed Attack Proxy: ZAP es una herramienta de código abierto desarrollada por la Open Web Application Security Project (OWASP). Es una de las herramientas DAST más populares y versátiles, ofreciendo funciones como escaneo de vulnerabilidades, pruebas de intrusión y spiders para rastrear aplicaciones web.
• Burp Suite: es una herramienta comercial de DAST desarrollada por PortSwigger. Ofrece un amplio conjunto de características, incluido un escáner de vulnerabilidades automatizado, un proxy de interceptación, un repetidor para reenviar solicitudes y una extensibilidad mediante plugins. Burp Suite es conocido por su facilidad de uso y su capacidad para adaptarse a una variedad de escenarios de prueba.
• Acunetix: es una herramienta DAST comercial que se centra en la detección de vulnerabilidades en aplicaciones web. Ofrece una amplia gama de características, como escaneo de vulnerabilidades, integración con sistemas de seguimiento de errores y herramientas de gestión de vulnerabilidades, y soporte para pruebas de intrusión manual.
• IBM Security AppScan: es una solución empresarial de DAST que ofrece pruebas automatizadas y manuales de aplicaciones web y móviles. Proporciona un amplio conjunto de características, incluida la detección de vulnerabilidades, la generación de informes detallados y la integración con otras herramientas de seguridad y gestión de riesgos.
• Netsparker: es una herramienta DAST comercial que se especializa en la detección de vulnerabilidades en aplicaciones web. Ofrece características como escaneo de vulnerabilidades, prueba de explotabilidad y un motor de prueba exclusivo llamado «Proof-Based Scanning», que permite confirmar automáticamente las vulnerabilidades identificadas.

Al seleccionar la herramienta DAST adecuada, tenga en cuenta factores como la compatibilidad con su entorno, el presupuesto, la facilidad de uso, la integración con otras herramientas de seguridad y las capacidades de personalización. Además, asegúrese de probar y evaluar varias herramientas antes de tomar una decisión para garantizar que elija la mejor opción para sus necesidades específicas.

En resumen, la inclusión de DAST en el proceso de CI/CD puede ofrecer ventajas significativas en términos de seguridad de las aplicaciones y detección temprana de vulnerabilidades. No obstante, es crucial abordar los desafíos asociados, como la gestión de falsos positivos y negativos, la configuración y personalización de las herramientas y los costos adicionales.