Introducción Hola soy un estudiante apasionado de Inteligencia de Amenazas Cibernéticas que participó en el curso intensivo Google x Kaggle AI Agents. Para mi proyecto final construí un Agente de Inteligencia de Amenazas Cibernéticas con el objetivo de automatizar la investigación, correlación y generación de informes de amenazas.

Por qué un agente de threat intelligence Las operaciones de seguridad son cada vez más complejas y los equipos SOC están sobresaturados de alertas, CVE, logs e indicadores de múltiples fuentes. Los procesos manuales para buscar vulnerabilidades, correlacionar IOCs, investigar contexto y redactar informes son lentos y propensos a errores. Un agente IA puede acelerar la recolección de datos, el análisis y la producción de informes estructurados, reduciendo el tiempo de triage y mejorando la calidad de la inteligencia.

Visión general del agente Mi agente utiliza una arquitectura multiagente con una canalización modular: intake análisis reporting. Cada subagente ejecuta tareas discretas como búsqueda de CVE, scraping de threat intel, parsing de logs y enriquecimiento de indicadores. Mantiene contexto persistente y memoria para reutilizar inteligencia acumulada y conservar correlaciones entre eventos. Puede tomar como entrada una vulnerabilidad, logs o indicadores y devuelve un informe de inteligencia con contexto histórico, evaluación de riesgo y recomendaciones accionables.

Demo y resultados En notebooks de demostración probé búsquedas de CVE, eventos de seguridad como intentos de login fallidos e IPs sospechosas, y hashes o dominios maliciosos. El agente recuperó inteligencia pública relevante, identificó campañas de explotación conocidas, correlacionó datos con los logs suministrados y generó un informe consolidado que incluye hallazgos, severidad y acciones sugeridas como parches y hardening. Esto ilustra cómo un flujo de trabajo impulsado por IA puede reducir el esfuerzo manual en la etapa inicial de inteligencia.

Lo que aprendí Construir una canalización multiagente obligó a pensar de forma modular y extensible, idéntico al flujo de trabajo de un SOC real. Mantener estado y memoria es crítico para no perder correlaciones entre eventos. Combinar datos estructurados como CVE y logs con inteligencia no estructurada de reportes y foros mostró cómo los agentes IA pueden resumir y correlacionar información diversa con eficacia.

Desafíos y mejoras necesarias En ambientes reales las fuentes son ruidosas y a veces poco fiables, por lo que harían falta validación robusta, manejo de errores y conexión a feeds de threat intel en vivo. Para producción requieren manejo seguro de credenciales, auditoría detallada y posiblemente modelos o pipelines de retrieval afinados para mejorar precisión. También se puede ampliar la funcionalidad hacia escaneo periódico, integración con SIEM y EDR y alertas automatizadas.

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Conclusión El proyecto de fin de curso me permitió comprobar que los agentes IA pueden acelerar la recolección, correlación y reporte de inteligencia de amenazas, liberando tiempo para análisis más profundos. La combinación de IA y supervisión humana es el camino a seguir para inteligencia de amenazas eficiente. Si buscas desarrollar agentes IA, soluciones de automatización, power bi para inteligencia de negocio o aplicaciones a medida para seguridad y cloud, en Q2BSTUDIO ofrecemos experiencia completa para transformar esas ideas en soluciones reales.

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