Diseño de arquitectura basada en microservicios en AWS para un sistema de CTI (Cyber Threat Intelligence)

Abstract

Este proyecto aborda el diseño, desarrollo y despliegue de una plataforma de ciberinteligencia de amenazas utilizando microservicios y el paradigma serverless en AWS, en respuesta a la oportunidad y necesidad de desarrollar soluciones modulares y escalables. La finalidad es proporcionar a los equipos de ciberinteligencia una herramienta que permita visualizar datos de manera clara y sencilla, facilitando decisiones informadas y rápidas. El contexto se centra en la adopción de la nube pública, que ha transformado las operaciones tecnológicas de empresas de todos los tamaños, ofreciendo escalabilidad, flexibilidad y eficiencia. La metodología empleada incluye el uso de infraestructura como código (IaC) para asegurar una configuración reproducible y auditable, junto a la implementación de servicios en la nube para optimizar el rendimiento, los recursos energéticos y computacionales, y también los costes. Los resultados destacan el éxito en la creación de una herramienta funcional, modular y escalable. A pesar de las limitaciones presupuestarias, se logra equilibrar la seguridad y los recursos disponibles, proporcionando una solución que ayuda a los ciberanalistas a visualizar indicadores y datos para tomar decisiones más precisas. Las conclusiones resumen cómo se cumplen los objetivos del proyecto, demostrando la eficacia de la combinación de microservicios y el paradigma serverless en AWS. Como trabajo futuro, se sugiere ampliar la capacidad de recolección de datos, considerar un mayor presupuesto para mejorar la seguridad y adoptar tecnologías más avanzadas, y desarrollar un módulo de predicción basado en aprendizaje automático.

This project addresses the design, development, and deployment of a cyber threat intelligence platform using microservices and the serverless paradigm on AWS, in response to the opportunity and need to develop modular and scalable solutions. The aim is to provide cyber intelligence teams with a tool that allows for clear and simple data visualization, enabling informed and rapid decision-making. The context focuses on the adoption of public cloud, which has transformed the technological operations of companies of all sizes by offering scalability, flexibility, and efficiency. The methodology employed includes the use of Infrastructure as Code (IaC) to ensure a reproducible and auditable configuration, along with the implementation of cloud services to optimize performance, energy and computational resources, and costs. The results highlight the success in creating a functional, modular, and scalable tool. Despite budgetary constraints, the project balances security and available resources, providing a solution that helps cyberintelligence analysts visualize indicators and data to make more accurate decisions. The conclusions summarize how the project’s objectives are met, demonstrating the effectiveness of combining microservices and the serverless paradigm on AWS. As future work, it is suggested to expand data collection capabilities, consider a larger budget to enhance security and adopt more advanced technologies, and develop a prediction module based on machine learning.