TÍTULO: Arquitectura Orientada a Evidencias para DFIR de Alta Fidelidad: Correlación Multicapa, Formalización Matemática y Evaluación Empírica en Entornos Corporativos

1. Introducción

La disciplina de Digital Forensics and Incident Response (DFIR) ha evolucionado significativamente en las últimas dos décadas en respuesta a la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas. Las campañas modernas de intrusión suelen combinar explotación inicial, movimiento lateral, persistencia y exfiltración de datos en múltiples etapas, a menudo distribuidas a lo largo de diversos sistemas y capas de infraestructura. Informes empíricos ampliamente citados indican que los atacantes suelen permanecer dentro de las redes corporativas durante períodos prolongados antes de ser detectados, ampliando el impacto potencial de los incidentes (VERIZON, 2023).

Eventos recientes ampliamente documentados en la literatura y en informes de la industria evidencian esta complejidad operativa. La campaña SUNBURST asociada al compromiso de la cadena de suministro del software SolarWinds demostró cómo los adversarios pueden infiltrarse en entornos corporativos mediante actualizaciones legítimas comprometidas (MANDIANT, 2021). De forma similar, la vulnerabilidad Log4Shell (CVE‑2021‑44228) evidenció cómo una falla en bibliotecas ampliamente utilizadas puede permitir explotación remota a gran escala, afectando servicios corporativos y aplicaciones en la nube (APACHE SOFTWARE FOUNDATION, 2021).

En muchos de estos escenarios, los investigadores necesitan correlacionar evidencias procedentes de múltiples fuentes: registros de red, artefactos de memoria volátil, registros del sistema operativo, telemetría de endpoint y eventos recolectados por plataformas de seguridad. Existen herramientas especializadas para cada dominio —por ejemplo, Volatility para análisis de memoria, Autopsy para análisis de disco, Suricata para inspección de tráfico de red y sistemas SIEM para agregación de registros—, pero dichas herramientas a menudo operan de forma aislada, dificultando la reconstrucción coherente de cadenas de ataque completas (GARFINKEL, 2010).

La ausencia de una formalización rigurosa para la correlación de evidencias digitales constituye un problema recurrente en las investigaciones forenses. El análisis manual depende fuertemente de la experiencia individual del analista y está sujeto a inconsistencias temporales, lagunas de registro y dificultades en la preservación de la cadena de custodia digital (CASEY, 2011).

Este trabajo investiga tres cuestiones centrales de investigación:

RQ1: ¿Cómo formalizar matemáticamente el proceso de reconstrucción forense multi-fuente preservando la integridad criptográfica y la consistencia temporal?

RQ2: ¿Es posible reducir significativamente el tiempo de investigación mediante correlación automática basada en grafos temporales?

RQ3: ¿Cuál es el impacto cuantitativo de una arquitectura orientada a evidencias en la precisión de la reconstrucción de técnicas adversarias descritas en el marco MITRE ATT&CK?

Las contribuciones principales de este estudio son:

• Definición de un modelo formal de grafo temporal orientado a evidencias con propiedades verificables de integridad.
• Propuesta de algoritmos para la construcción y reconstrucción causal de cadenas de ataque multiestadio.
• Evaluación empírica en entornos corporativos y escenarios controlados que demuestra ganancias sustanciales de eficiencia investigativa.

El resto del artículo se organiza de la siguiente manera. La Sección 2 presenta fundamentos y trabajos relacionados. La Sección 3 describe el modelo de amenaza y la formalización matemática propuesta. La Sección 4 presenta la metodología. La Sección 5 describe la implementación. La Sección 6 presenta la evaluación experimental. La Sección 7 discute un estudio de caso representativo. La Sección 8 analiza implicaciones y limitaciones. La Sección 9 concluye el trabajo.

2. Background and Related Work

La computación forense digital se define como el proceso científico de identificación, preservación, análisis y presentación de evidencias digitales de forma admisible en procesos investigativos y jurídicos (CASEY, 2011). Directrices ampliamente utilizadas para la respuesta a incidentes fueron establecidas por el NIST en la guía SP 800‑61, que define fases estructuradas que incluyen preparación, detección, contención, erradicación y recuperación (CICHONSKI et al., 2012).

Formalmente, un conjunto de eventos observados durante una investigación puede representarse como:

$$ E = { e_i \mid e_i = (s_i, t_i, a_i, h_i) } $$

donde:

• $s_i$ representa la fuente de la evidencia;
• $t_i$ corresponde al timestamp del evento;
• $a_i$ representa el artefacto observado;
• $h_i$ representa el hash criptográfico utilizado para garantizar la integridad.

La literatura académica presenta diversos enfoques para el análisis automatizado de evidencias digitales. Garfinkel (2010) discute los desafíos asociados al análisis de grandes volúmenes de datos forenses y enfatiza la necesidad de automatización a escala. Carrier (2005) introduce un modelo conceptual estructurado para el análisis de sistemas de archivos en investigaciones digitales.

Otra línea de investigación se concentra en el análisis automático de registros. El sistema DeepLog utiliza redes neuronales recurrentes para detectar patrones anómalos en registros de sistemas (DU et al., 2017). Trabajos posteriores ampliaron este enfoque al análisis de grandes volúmenes de telemetría operacional (HE et al., 2018).

En el contexto de la modelización de ataques, los grafos de ataque se han utilizado para representar posibles rutas de explotación dentro de sistemas complejos (SHEYNER et al., 2002). Sin embargo, estos modelos se concentran predominantemente en el análisis preventivo y la evaluación de riesgos, no en la reconstrucción posincidente basada en evidencias recolectadas.

Además, los entornos corporativos contemporáneos incluyen infraestructura híbrida compuesta por recursos locales, servicios en la nube y workloads contenerizados. Las plataformas modernas de seguridad, a menudo descritas como Cloud-Native Application Protection Platforms (CNAPP), integran múltiples capacidades de detección y observabilidad (SCANDARIATO; SASSO, 2023). La integración de estas fuentes de telemetría con investigaciones forenses estructuradas sigue siendo un desafío abierto.

Entre las limitaciones recurrentes observadas en la literatura destacan:

• inconsistencias de sincronización temporal entre sistemas;
• ausencia de mecanismos verificables de cadena de custodia digital;
• baja integración entre evidencias de memoria, red y endpoint;
• dependencia de heurísticas poco transparentes.

La propuesta presentada en este trabajo busca superar dichas limitaciones mediante la integración entre modelización formal, integridad criptográfica y correlación automatizada basada en grafos temporales.

3. Threat Model and Problem Formalization

Consideramos un adversario $A$ capaz de ejecutar campañas de intrusión multiestadio en entornos corporativos. El adversario posee las siguientes capacidades típicas, alineadas con el marco MITRE ATT&CK (MITRE, 2024):

1. explotación de aplicaciones expuestas públicamente (T1190);
2. movimiento lateral utilizando protocolos administrativos como SMB o WinRM (T1021);
3. establecimiento de persistencia mediante tareas programadas (T1053);
4. ofuscación de artefactos maliciosos (T1027).

Adicionalmente, asumimos que el adversario puede intentar eliminar artefactos o registros locales como parte de técnicas de evasión defensiva (T1070). Sin embargo, se presume que los sistemas centralizados de logging y monitoreo no pueden ser completamente comprometidos.

Definimos formalmente un grafo forense:

$$ G = (V, E, \tau, \lambda) $$

donde:

• $V$ representa el conjunto de vértices correspondientes a artefactos digitales;
• $E$ representa relaciones causales entre artefactos;
• $\tau: V \rightarrow \mathbb{R}$ es una función temporal que asocia cada artefacto con un timestamp;
• $\lambda: V \rightarrow L$ representa etiquetas semánticas correspondientes a técnicas adversarias.

El objetivo de la investigación consiste en encontrar un subgrafo $G’ \subseteq G$ que maximice la probabilidad de representar la cadena de ataque real observada.

La reconstrucción debe satisfacer tres propiedades principales:

1. Integridad criptográfica

$$ \forall v \in V, ; H(v) = h_v $$

donde $H$ representa una función hash criptográfica segura, como SHA‑256.

2. Consistencia temporal

$$ (v_i, v_j) \in E \Rightarrow \tau(v_i) \le \tau(v_j) $$

3. Completitud mínima de la cadena de ataque

$$ \frac{|L_{observado}|}{|L_{esperado}|} \ge 0.8 $$

donde $L_{observado}$ representa el conjunto de técnicas identificadas.

4. Proposed Methodology

La arquitectura propuesta consiste en cinco capas principales responsables de recopilar, normalizar, correlacionar y analizar evidencias digitales.

Capa	Función	Herramientas
Colecta	Captura de telemetría	Sysmon, Suricata, Auditd
Normalización	Estandarización de eventos	Logstash
Indexación	Almacenamiento y consulta	Elasticsearch
Análisis	Extracción forense	Volatility 3, YARA
Orquestación	Gestión de incidentes	TheHive, Cortex

Algorithm 1: EviGraph-Builder

Input: conjunto de eventos brutos R
Output: grafo forense G

1: Inicializar V ← ∅
2: Inicializar E ← ∅
3: Para cada evento r ∈ R:
4:     extraer artefacto v
5:     calcular hash SHA-256(v)
6:     insertar v en V
7: Ordenar V por timestamp
8: Para cada par (v_i, v_j):
9:     si se observa relación causal:
10:        insertar arista (v_i, v_j) en E
11: Retornar G=(V,E)

La complejidad computacional en el peor caso es $O(n^2)$, pero puede reducirse a $O(n \log n)$ utilizando indexación temporal.

Algorithm 2: CausalPath-Reconstruct

Input: grafo G, conjunto de técnicas P
Output: caminos candidatos C

1: Para cada técnica p ∈ P:
2:     localizar vértices con λ(v)=p
3:     ejecutar búsqueda en profundidad temporal
4:     validar integridad de los artefactos
5:     registrar camino consistente
6:     retornar conjunto C

5. Implementation

La arquitectura fue implementada en un clúster de tres nodos con las siguientes especificaciones:

Recurso	Configuración
CPU	32 vCPU
Memoria	128 GB
Almacenamiento	4 TB NVMe
Sistema operativo	Linux

La telemetría de endpoint fue recolectada utilizando Sysmon configurado con una baseline de reglas ampliamente utilizada en la comunidad de seguridad.

La inspección de tráfico se realizó con Suricata 7 utilizando el conjunto de reglas Emerging Threats Open.

Ejemplo de regla YARA utilizada para la detección de artefactos asociados a Cobalt Strike:

rule CobaltStrike_Beacon {
    strings:
        $loader = "ReflectiveLoader"
    condition:
        $loader
}

Los análisis de memoria se realizaron utilizando Volatility 3.

vol.py -f memoria.raw windows.pslist

Los eventos se indexaron en Elastic Stack con políticas de retención de datos (ILM) configuradas para 180 días.

6. Experimental Evaluation

La evaluación experimental se llevó a cabo utilizando 49 escenarios de investigación.

Tipo de escenario	Cantidad
Incidentes reales corporativos	37
Escenarios controlados (Atomic Red Team)	12

Las métricas evaluadas fueron:

• tiempo total de investigación;
• tasa de correlación correcta de técnicas adversarias;
• tasa de falso positivo.

Resultados

Métrica	Proceso Manual	Arquitectura Propuesta
Tiempo medio de investigación	14,2 h ± 3,1	6,8 h ± 1,9
Correlación correcta	78,4%	93,7%
Falso positivo	12,6%	4,3%

La prueba estadística t-student indicó significancia estadística con $p < 0.01$.

7. Case Study

Un incidente real analizado involucró un ataque de ransomware precedido por el compromiso inicial de acceso remoto corporativo.

La secuencia reconstruida incluyó:

1. explotación inicial de un servicio remoto expuesto;
2. despliegue de un beacon de Cobalt Strike;
3. recolección de credenciales utilizando técnicas asociadas al dumping de memoria LSASS (T1003);
4. movimiento lateral entre hosts corporativos;
5. despliegue del payload de ransomware.

La arquitectura identificó 17 técnicas distintas del marco MITRE ATT&CK, todas correlacionadas temporalmente en el grafo forense.

Cada artefacto fue preservado con hash SHA‑256, garantizando integridad verificable durante toda la investigación.

8. Discussion

Los resultados indican que la formalización basada en grafos temporales contribuye significativamente a la eficiencia investigativa en entornos corporativos complejos. La correlación automática de evidencias reduce la dependencia de análisis manuales extensivos y mejora la reproducibilidad de las investigaciones.

Sin embargo, algunas limitaciones siguen siendo relevantes. La calidad de la reconstrucción depende directamente de la disponibilidad e integridad de las fuentes de telemetría. Los entornos con logging incompleto o sincronización temporal inadecuada pueden comprometer la consistencia del grafo forense.

Otro factor crítico es la sincronización de relojes entre sistemas distribuidos. El uso de protocolos como NTP es esencial para garantizar coherencia temporal durante las investigaciones (MILLS, 2016).

A pesar de estas limitaciones, la arquitectura propuesta demuestra aplicabilidad práctica en centros de operaciones de seguridad corporativos, especialmente cuando se integra con plataformas modernas de observabilidad y seguridad en la nube.

9. Conclusion

Este trabajo presentó una arquitectura orientada a evidencias para investigaciones DFIR de alta fidelidad basada en modelización formal mediante grafos temporales verificables. Demostramos que la integración entre recolección estructurada de telemetría, preservación criptográfica de artefactos y algoritmos de reconstrucción causal permite mejorar sustancialmente la eficiencia investigativa.

Los resultados experimentales indican una reducción significativa del tiempo de investigación y un aumento expresivo en la precisión de la correlación de técnicas adversarias.

Como líneas futuras, destacamos tres principales: integración con modelos de aprendizaje automático para la priorización automática de evidencias, aplicación de la arquitectura en entornos industriales e infraestructuras críticas, y evaluación jurídica de la admisibilidad de evidencias reconstruidas mediante métodos automatizados en el contexto del sistema judicial brasileño.

References

APACHE SOFTWARE FOUNDATION. Apache Log4j Security Vulnerabilities. 2021. Disponível em: https://logging.apache.org/log4j/2.x/security.html. Acesso em: 13 abr. 2026.

CARRIER, Brian. File System Forensic Analysis. Boston: Addison-Wesley, 2005. Disponível em: https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/file-system-forensic-analysis/P200000003481. Acesso em: 13 abr. 2026.

CASEY, Eoghan. Digital Evidence and Computer Crime. 3. ed. Burlington: Academic Press, 2011. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/book/9780123742681/digital-evidence-and-computer-crime. Acesso em: 13 abr. 2026.

CICHONSKI, Paul et al. Computer Security Incident Handling Guide (NIST SP 800‑61 Rev.2). Gaithersburg: NIST, 2012. Disponível em: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-61r2.pdf. Acesso em: 13 abr. 2026.

DU, Min et al. DeepLog: Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs. In: ACM CCS. 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3133956.3134015. Acesso em: 13 abr. 2026.

ELASTIC. Elastic Stack Documentation. 2024. Disponível em: https://www.elastic.co/docs. Acesso em: 13 abr. 2026.

GARFINKEL, Simson L. Digital forensics research: The next 10 years. Digital Investigation, v.7, 2010. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.diin.2010.05.009. Acesso em: 13 abr. 2026.

HE, Pinjia et al. Drain: An Online Log Parsing Approach. IEEE Transactions on Services Computing, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/TSC.2017.2766042. Acesso em: 13 abr. 2026.

MANDIANT. Highly Evasive Attacker Leverages SolarWinds Supply Chain. 2021. Disponível em: https://www.mandiant.com/resources/blog/solarwinds-supply-chain-compromise. Acesso em: 13 abr. 2026.

MITRE. MITRE ATT&CK Framework. 2024. Disponível em: https://attack.mitre.org. Acesso em: 13 abr. 2026.

MILLS, David L. Network Time Protocol Version 4. RFC 5905. 2016. Disponível em: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc5905. Acesso em: 13 abr. 2026.

NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY. Guide to Computer Security Log Management (SP 800‑92). 2006. Disponível em: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-92.pdf. Acesso em: 13 abr. 2026.

NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY. Guide to Integrating Forensic Techniques into Incident Response (SP 800‑86). 2006. Disponível em: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-86.pdf. Acesso em: 13 abr. 2026.

SCANDARIATO, Riccardo; SASSO, Antonio. Cloud-Native Application Protection Platforms: Security for Cloud-Native Systems. IEEE Security & Privacy, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/MSEC.2023.3245542. Acesso em: 13 abr. 2026.

SHEYNER, Oleg et al. Automated Generation and Analysis of Attack Graphs. IEEE Symposium on Security and Privacy, 2002. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SECPRI.2002.1004369. Acesso em: 13 abr. 2026.

SYSMON. Sysinternals Sysmon Documentation. Microsoft, 2024. Disponível em: https://learn.microsoft.com/sysinternals/downloads/sysmon. Acesso em: 13 abr. 2026.

SURICATA. Suricata Intrusion Detection System Documentation. 2024. Disponível em: https://docs.suricata.io. Acesso em: 13 abr. 2026.

THEHIVE PROJECT. TheHive Incident Response Platform. 2024. Disponível em: https://thehive-project.org. Acesso em: 13 abr. 2026.

CORTEX PROJECT. Cortex Analysis Engine. 2024. Disponível em: https://thehive-project.org. Acesso em: 13 abr. 2026.

VOLATILITY FOUNDATION. Volatility 3 Framework Documentation. 2024. Disponível em: https://volatility3.readthedocs.io. Acesso em: 13 abr. 2026.

YARA. YARA Malware Identification Tool. 2024. Disponível em: https://virustotal.github.io/yara. Acesso em: 13 abr. 2026.

RED CANARY. Atomic Red Team. 2024. Disponível em: https://atomicredteam.io. Acesso em: 13 abr. 2026.

VERIZON. 2023 Data Breach Investigations Report. 2023. Disponível em: https://www.verizon.com/business/resources/reports/dbir. Acesso em: 13 abr. 2026.

BEHL, Abhinav; BEHL, Kiran. Cybersecurity and Cyberwar: What Everyone Needs to Know. Oxford: Oxford University Press, 2017. Disponível em: https://global.oup.com. Acesso em: 13 abr. 2026.

STALLINGS, William. Effective Cybersecurity: A Guide to Using Best Practices and Standards. Boston: Addison-Wesley, 2018. Disponível em: https://www.pearson.com. Acesso em: 13 abr. 2026.