{"id":75993,"date":"2026-09-22T11:13:11","date_gmt":"2026-09-22T16:13:11","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=75993"},"modified":"2026-09-22T11:14:49","modified_gmt":"2026-09-22T16:14:49","slug":"assessing-the-feasibility-and-effectiveness-of-ai-in-cti-driven-threat-hunting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/assessing-the-feasibility-and-effectiveness-of-ai-in-cti-driven-threat-hunting\/","title":{"rendered":"Assessing the Feasibility and Effectiveness of AI in CTI-Driven Threat Hunting"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"75993\" class=\"elementor elementor-75993\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p lang=\"es-MX\">La conversi\u00f3n de inteligencia de amenazas cibern\u00e9ticas no estructurada en detecciones y consultas de threat hunting accionables constituye un proceso manual exigente que deja poco margen de error. Los analistas deben distinguir infraestructura del atacante de entornos de v\u00edctima, clasificar correctamente los indicadores y traducir ese entendimiento a l\u00f3gica espec\u00edfica de plataforma antes de que la inteligencia pierda relevancia. Ante el aumento del volumen de CTI disponible, este cuello de botella limita la velocidad de respuesta de los centros de operaciones de seguridad. Los modelos de lenguaje grandes ofrecen una v\u00eda potencial de automatizaci\u00f3n, puesto que interpretan texto no estructurado, identifican relaciones contextuales y generan salidas estructuradas a partir de instrucciones en lenguaje natural. Sin embargo, su capacidad para operacionalizar de manera confiable reportes de CTI completos no hab\u00eda sido evaluada de forma rigurosa hasta este estudio.<\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-MX\">Se seleccionaron tres modelos comerciales de uso general, OpenAI GPT-4o, Google Gemini y Microsoft Copilot, y se evaluaron frente a un corpus de diez reportes de CTI de distinta estructura, profundidad t\u00e9cnica y escenarios de amenaza. Cada documento se estandariz\u00f3 a texto plano para eliminar el formato como variable confusora. Se aplicaron dos estrategias de prompting fijas de antemano: un prompt \u00fanico que solicita extracci\u00f3n de indicadores y generaci\u00f3n de consultas en una sola interacci\u00f3n, y un prompt dividido que separa ambas tareas. La extracci\u00f3n se midi\u00f3 mediante precisi\u00f3n, recall y F1 respecto a una l\u00ednea base construida por un analista humano. Las consultas generadas se ejecutaron en Microsoft Sentinel y CrowdStrike NG-SIEM y se clasificaron por validez de ejecuci\u00f3n, relevancia anal\u00edtica y conformidad ling\u00fc\u00edstica. Un marco de codificaci\u00f3n estructurado distingui\u00f3 indicadores fabricados, errores de transcripci\u00f3n e indicadores leg\u00edtimos omitidos por la l\u00ednea base, as\u00ed como fallos de instrucci\u00f3n frente a fallos de razonamiento.<\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-MX\">Los resultados muestran un contraste claro entre las dos tareas. La extracci\u00f3n de indicadores alcanz\u00f3 niveles operativos \u00fatiles: el mejor combinaci\u00f3n de modelo y prompt logr\u00f3 93,1 % de precisi\u00f3n y 74,1 % de recall. La generaci\u00f3n de consultas, en cambio, solo logr\u00f3 una tasa de ejecuci\u00f3n exitosa del 42,2 %. Gran parte de los fallos en CQL se debi\u00f3 a consultas escritas en el dialecto incorrecto, no a un razonamiento anal\u00edtico deficiente. Ning\u00fan modelo domin\u00f3 de forma consistente ambas plataformas. De manera significativa, varios modelos recuperaron indicadores aut\u00e9nticos presentes en los reportes pero omitidos por el analista humano, lo que revela tanto el potencial complementario de los LLM como la incompleteness de las l\u00edneas base humanas tradicionales. En el reporte de control sin indicadores at\u00f3micos, los modelos evitaron fabricar infraestructura inexistente y generaron b\u00fasquedas conductuales alineadas con el tradecraft documentado.<\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-MX\">Estas evidencias orientan un uso pr\u00e1ctico de los LLM como asistentes de analista m\u00e1s que como sustitutos. Su mayor valor actual reside en acelerar la fase de extracci\u00f3n de indicadores, mientras que la generaci\u00f3n de consultas listas para producci\u00f3n requiere revisi\u00f3n humana obligatoria. La elecci\u00f3n del modelo debe alinearse con la plataforma de detecci\u00f3n, el dise\u00f1o de prompts debe especificar expl\u00edcitamente el lenguaje y el esquema disponibles, y la estrategia de prompting debe reflejar las prioridades operativas de cobertura versus precisi\u00f3n. El marco de evaluaci\u00f3n desarrollado, que separa extracci\u00f3n de generaci\u00f3n, distingue conformidad ling\u00fc\u00edstica de razonamiento y cuantifica la completitud de la l\u00ednea base, constituye un aporte metodol\u00f3gico reutilizable para evaluar generaciones futuras de modelos en el mismo contexto de threat hunting impulsado por CTI.<\/p><p align=\"justify\"><span style=\"color: #800000;\"><b>Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/span><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.sans.org\/white-papers\/assessing-feasibility-effectiveness-ai-cti-driven-threat-huntinghttps:\/\/sansorg.egnyte.com\/dl\/gK3mY6wBMKM4\">https:\/\/www.sans.org\/white-papers\/assessing-feasibility-effectiveness-ai-cti-driven-threat-hunting<\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.sans.org\/white-papers\/assessing-feasibility-effectiveness-ai-cti-driven-threat-huntinghttps:\/\/sansorg.egnyte.com\/dl\/gK3mY6wBMKM4\">https:\/\/sansorg.egnyte.com\/dl\/gK3mY6wBMKM4<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los analistas de operaciones de seguridad dedican un tiempo considerable a transformar inteligencia de amenazas cibern\u00e9ticas no estructurada en contenido accionable de threat hunting, un proceso manual lento, inconsistente y propenso a errores. Este estudio eval\u00faa tres modelos de lenguaje grandes comerciales, OpenAI GPT-4o, Google Gemini y Microsoft Copilot, frente a diez reportes recientes de CTI, midiendo la precisi\u00f3n de extracci\u00f3n de indicadores y validando las consultas de caza generadas en Kusto Query Language y CrowdStrike Query Language mediante ejecuci\u00f3n real en Microsoft Sentinel y CrowdStrike NG-SIEM. El modelo y la estrategia de prompting m\u00e1s s\u00f3lidos alcanzaron 93,1 % de precisi\u00f3n y 74,1 % de recall en extracci\u00f3n de indicadores, lo que demuestra que los LLM pueden reducir de forma sustancial el esfuerzo manual. La generaci\u00f3n de consultas result\u00f3 menos madura: solo el 42,2 % de las consultas generadas se ejecut\u00f3 con \u00e9xito, en gran medida por errores de conformidad ling\u00fc\u00edstica m\u00e1s que por fallos de razonamiento anal\u00edtico. Los modelos tambi\u00e9n recuperaron indicadores leg\u00edtimos que el analista humano hab\u00eda pasado por alto. Los LLM comerciales ya resultan valiosos como asistentes de analista para el procesamiento de CTI, aunque a\u00fan no generan consultas de caza listas para producci\u00f3n sin validaci\u00f3n humana. <\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":75994,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[55,53],"tags":[],"class_list":["post-75993","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalizacion","category-tendencias"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Assessing the Feasibility and Effectiveness of AI in CTI-Driven Threat Hunting - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/assessing-the-feasibility-and-effectiveness-of-ai-in-cti-driven-threat-hunting\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Assessing the Feasibility and Effectiveness of AI in CTI-Driven Threat Hunting - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Los analistas de operaciones de seguridad dedican un tiempo considerable a transformar inteligencia de amenazas cibern\u00e9ticas no estructurada en contenido accionable de threat hunting, un proceso manual lento, inconsistente y propenso a errores. 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