Hola entusiastas y profesionales del mundo cyber, en este artículo explicamos de forma clara y práctica la amenaza persistente de los Ataques de Consumo Fraudulento de Recursos FRC y presentamos una solución propuesta basada en un Gatekeeper que filtra y prioriza peticiones en entornos cloud.

Qué son los ataques FRC Los ataques de Consumo Fraudulento de Recursos buscan explotar cuentas descuidadas en proveedores cloud para generar peticiones automatizadas que agotan recursos bajo modelos pay per use, como los de Amazon Web Services y Microsoft Azure. Un actor malicioso obtiene acceso encubierto a una cuenta, despliega bots o scripts para invocar funciones, consumir ancho de banda, almacenamiento y ejecución, y generar costes elevados o provocar degradación del servicio. Además de pérdidas económicas, estos ataques pueden servir como distracción para otros ataques como robo de datos o intrusión de red.

Impacto Los daños dependen del modelo de precios del proveedor, la sofisticación del atacante y su motivación. Pueden provocar lentitud severa, caídas de servicios y responsabilidades contractuales para empresas que ofrezcan servicios a terceros. Para proteger operaciones críticas en la nube, es esencial implantar controles que detecten y mitiguen picos anómalos sin afectar tráfico legítimo.

Solución Gatekeeper Proponemos un Gatekeeper como capa intermedia que actúe como control de acceso y saneamiento de peticiones. Cada solicitud al servicio cloud se autentica y se etiqueta con una prioridad. Si el origen no puede verificarse, la petición recibe la prioridad más baja y se somete a limitaciones estrictas para evitar consumos fraudulentos. El Gatekeeper permite que el tráfico verificado fluya con eficiencia mientras que las peticiones dudosas quedan acotadas, reduciendo significativamente el riesgo económico y operativo asociado a FRC.

Implementación de prueba El proof of concept se desarrolló como una aplicación Python con cliente y servidor. El cliente simula usuarios que envían cargas indicando función, prioridad y región. El servidor procesa y ejecuta en orden de prioridad, ralentizando o limitando ejecuciones de baja prioridad. Para la evaluación se simuló tráfico normal y un escenario FRC: periodos de 10 minutos a 200 RPM, 5 minutos con elevación a 300 RPM y otros 10 minutos normales, repetido 10 veces. Se desplegó una función Lambda en AWS y se analizaron invocaciones con CloudWatch para medir la efectividad del Gatekeeper.

Resultados esperados La métrica clave fue la reducción de la media de requests per minute en el pico de ataque. Un objetivo de éxito era reducir ese pico en al menos 70 por ciento a lo largo de las 10 pruebas, demostrando que el Gatekeeper atenúa el efecto del FRC sin afectar negativamente al tráfico legítimo.

Métricas para evaluar Para valorar la solución recomendamos monitorizar: requests per minute RPM, tiempo de respuesta, tasa de éxito, tasa de error, veces en las que se aplica rate limiting, recuento de reintentos, latencia y carga del sistema en CPU, memoria y red. Estas métricas permiten ajustar políticas de priorización y límites por usuario o por grupo.

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Conclusión Los ataques FRC representan una amenaza real para cualquier organización que opere en entornos cloud basada en consumo. Un Gatekeeper que autentique, priorice y limite peticiones ofrece una barrera efectiva para reducir costes y mantener la disponibilidad. Q2BSTUDIO puede acompañar desde el diseño del Gatekeeper hasta su integración con infraestructuras existentes, asegurando un equilibrio entre seguridad, rendimiento y coste.

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