Los ataques basados en la velocidad de la máquina requieren la detección y la respuesta a dicha velocidad
Los atacantes actuales logran extraer datos o enumerar información en los entornos informáticos en cuestión de minutos tras ingresar, mientras que las herramientas de seguridad tradicionales a menudo no resultan efectivas. El análisis de incidentes recientes muestra tres patrones de ataque comunes. Uno de ellos involucra el robo de tokens de desarrollador mediante paquetes npm maliciosos o extractores de información, los cuales se usan posteriormente para sustraer datos de plataformas de código sin que existan alertas nativas sobre el uso de dichos tokens.
Otro patrón utiliza técnicas de engaño vinculadas a herramientas de inteligencia artificial, donde los usuarios ejecutan comandos maliciosos que imponen la instalación de software falso en sistemas macOS, permitiendo el robo de credenciales en la nube y cookies del navegador. Asimismo, se observa el uso de la ingeniería social mediante llamadas de suplantación de identidad para que los empleados aprueben solicitudes de autenticación multifactor en páginas de inicio de sesión fraudulentas, las cuales suelen ser consideradas legítimas por los proveedores de identidad.
Para contrarrestar esta velocidad de ataque, resulta necesario implementar detecciones basadas en comportamientos y respuestas autónomas. Los expertos sugieren clasificar las acciones de respuesta según la fricción que generan al usuario legítimo, automatizando aquellas de bajo costo operativo como revocar sesiones o eliminar factores de autenticación recientes, mientras se requiere aprobación humana para medidas más disruptivas como restablecimientos de contraseñas. Además, dado que revocar el acceso en un solo proveedor de identidad no invalida de inmediato los tokens activos en otros servicios externos, es fundamental configurar acciones de revocación automatizadas y predefinidas en las plataformas críticas de cada organización.