Root Guard

Contenido del temario CCNA 200-301 v1.1
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STP es el responsable de calcular la topología activa de la red conmutada a nivel de enlaces capa 2. Ese cálculo se basa en la posición del bridge raíz, entre otros parámetros. Cualquier switch puede, en principio, ser el bridge raíz en la red. 

Una topología activa óptima es la que selecciona como bridge raíz el switch que ocupa una ubicación específica determinada por diseño de la red para optimizar los flujos de tráfico. Con el STP estándar, cualquier switch con un Bridge ID más bajo puede tomar el rol de bridge raíz. El Bridge ID es la única herramienta con la que cuenta el Administrador para plasmar ese diseño a través de la selección del bridge raíz.

La función Root Guard nos proporciona una manera de forzar la elección del bridge raíz en la red para que responda siempre al diseño inicial.

Root Guard garantiza que el puerto en el que está habilitado sea el puerto designado del switch no raíz. Si un switch no raíz recibe BPDUs STP con un ID de bridge raíz mejor (más bajo) en un puerto en el que se ha habilitado Root Guard, ese puerto transiciona a un estado STP denominado “root-inconsistent”. Este estado es efectivamente equivalente a un estado de listening. No se reenvía tráfico a través de este puerto. De esta manera, Root Guard obliga a respetar la posición original del bridge raíz.

De esta forma, si se agrega un switch intruso cuya prioridad es cero (o cualquier valor inferior a la prioridad del bridge raíz) para forzar presentarse como el nuevo Bridge Root, los enlaces que conectan con ese dispositivo se bloquearán automáticamente.

Root Guard no permite que el puerto en que se ha configurado se convierta en un puerto raíz STP. Si una BPDU con un ID de bridge raíz más bajo llega a ese puerto, Root Guard no tiene en cuenta esa BPDU y coloca el puerto en estado STP root-inconsistent. 

Root Guard debería activarse en todos los puertos donde que de acuerdo al diseño de la red no deben convertirse en puertos raíz. El puerto recupera su estado forwarding cuando cesa la llegada de BPDUs maliciosas.

Este mensaje aparece cuando Root Guard bloquea un puerto:

%SPANTREE-2-ROOTGUARDBLOCK: Port 1/1 tried to become non-designated in VLAN 77. Moved to root-inconsistent state.

Root Guard se implementa mejor en puertos que se conectan a switches que no deberían ser el switch raíz de la topología. El feature se habilita mediante el comando spanning-tree guard root en el modo de configuración de la interfaz.

Configuración de Root Guard

La configuración de Root Guard se realiza por puerto.

Switch#configure terminal

Enter configuration commands, one per line.  End with CNTL/Z.

Switch(config)# interface GigabitEthernet 0/8

Switch(config-if)#spanning-tree rootguard

Switch(config-if)#^Z

*Mar 15 20:15:16: %SPANTREE-2-ROOTGUARD_CONFIG_CHANGE: Rootguard enabled on port GigabitEthernet0/8 VLAN 1.

Switch#

Diferencia entre STP BPDU Guard y STP Root Guard

BPDU Guard y Root Guard son similares pero su impacto es diferente. BPDU Guard opera sobre puertos en los que se implementa PorftFast y desactiva el puerto si recibe una BPDU. A partir de esta desactivación niega efectivamente a los dispositivos detrás de dichos puertos la participación en el cálculo STP de la topología. Para que el puerto sea activo nuevamente deberá ser habilitado manualmente

BPDU Guard colocará el puerto en estado de error. Se deberá reactivar manualmente o configurar errdisable-timeout .

Root Guard, en cambio, permite que un dispositivo agregado a la red participe en STP siempre que ese dispositivo no intente convertirse en el bridge root. Si Root Guard bloquea el puerto, la recuperación posterior es automática; ocurrirá tan pronto como el dispositivo que origina el problema deje de enviar BPDUs con un mejor ID de bridge root.

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BPDU Filter

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Mecanismo que previene el ingreso o envío de BPDUs en una interfaz específica sin remover su condición operativa de PortFast cuando en ese puerto se recibe una BPDU.

Es una herramienta importante para la seguridad de la red, un atacante podría enviar BPDUs maliciosos para intentar interrumpir el tráfico de red o tomar el control de la topología activa de la red. BPDU Filter puede ayudar a proteger la red de este tipo de ataques al filtrar los BPDUs en puertos que no debieran enviarlos o recibirlos por su rol en la red.

NOTA: BPDU Filter es un mecanismo que debe ser utilizado con cuidado ya que operativamente equivale a desactivar STP en el puerto y por lo tanto puede derivar en la generación de bucles.

Puede decirse que en cierta forma BPDU Filter funciona de manera similar a BPDU Guard ya que bloquea la recepción de BPDUs maliciosas. La diferencia entre ambos es que BPDU Guard colocará la interfaz en modo err-disable cuando recibe una BPDU mientras que BPDU Filter solo filtra. No genera un estado de error.

BPDU Filter se puede configurar globalmente o a nivel de la interfaz:

• Configuración global:
  Si se activa BPDU Filter globalmente, cualquier interfaz con PortFast habilitado no enviará ni recibirá ninguna BPDU.
  
  
• Configuración en la interfaz:
  Si se activa BPDU Filter a nivel de la interfaz, esa interfaz ignorará las BPDUs entrantes, y no enviará BPDUs. Es el equivalente a desactivar STP en esa interfaz.
  Debiera utilizarse en interfaces de acceso destinadas a dar conectividad a dispositivos terminales; nunca en interfaces que conectan a otros switches.
  En este caso el filtrado se efectúa siempre, independientemente del estado de PortFast.

Configuración

Para activar BPDU Filter en la interfaz:

Switch(config)#interface GigabitEthernet0/1
Switch(config-if)#spanning-tree bpdufilter enable

La configuración global es más compleja. Cuando se configura a nivel global se aplica solo en las interfaces que están operando en modo PortFast, y filtra los BPDU que se reciben sin desactivar la operación de PortFast en ese puerto (sin BPDU Filter, si un puerto PortFast recibe una BPDU desactiva PortFast y pasa a operar como puerto STP regular y se bloquea).

Para configurar globalmente BPDU Filter:

Switch(config)#spanning-tree portfast bpdufilter default

Sintetizando

• PortFast coloca inmediatamente el puerto en estado forwarding, pasando por alto los estados listening y learning.
• Un puerto con PortFast habilitado continua enviando BPDUs.
• Si se recibe un BPDU, PortFast se deshabilita y la interfaz pasa a comportarse como una interfaz STP regular.
• El switch nunca genera un TCN cuando un puerto habilitado con PortFast cambia entre up o down.
• Hay una diferencia importante entre estado administrativo (o lo configurado) y estado operacional. No debemos olvidarlo.
• BPDU Guard y BPDU Filter en modo global son dependientes del estado operacional de PortFast.
• BPDU Guard y BPDU Filter en modo interfaz es incondicional.
• Un BPDU Filter mal configurado es mas peligroso que un PortFast mal configurado, aun así IOS no genera un mensaje de advertencia acerca de esto.
• PortFast puede crear un loop temporal de máximo 2 segundos (intervalo por defecto del BPDU) hasta que el siguiente BPDU se recibe y el PortFast queda deshabilitado. 

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Loop Guard

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Mecanismo de protección de STP destinado a mejorar la estabilidad de las redes de capa 2.

 

Loop Guard proporciona protección adicional para prevenir la formación de bucles de capa 2. Esta posibilidad surge, aún con STP implementado, cuando un puerto STP bloqueado en una topología redundante pasa erróneamente al estado forwarding. Esto generalmente sucede cuando uno de los puertos de una topología físicamente redundante (no necesariamente el puerto STP bloqueado) ya no recibe BPDUs. En su funcionamiento, STP se basa en la recepción o transmisión continua de BPDUs según cual sea el estado del puerto. Los puertos designados transmiten BPDUs, y los puertos no designados reciben BPDUs.

Cuando uno de los puertos de la topología deja de recibir BPDUs, STP interpreta que la topología está libre de bucles y consecuentemente el puerto bloqueado o de backup transiciona al estado de forwarding. Esta situación crea un bucle.

Para evitar esta situación Loop Guard realiza comprobaciones adicionales. Si las BPDUs dejan de recibirse en un puerto no designado, y Loop Guard está habilitado, ese puerto pasa a un estado específico: “loop guard blocking”, en lugar de pasar a listening/learning/forwarding. Sin Loop Guard, el puerto asumiría la función de puerto designado. El puerto se hubiera movido al estado de STP forwarding y podría crear un bucle.

Cuando Loop Guard bloquea un puerto inconsistente, se genera este mensaje:

%SPANTREE-2-LOOPGUARD_BLOCK: Loop guard blocking port FastEthernet0/24 on VLAN0050.

Una vez que la BPDU se recibe nuevamente en un puerto en estado STP inconsistente el puerto cambia a otro estado STP. Cuando se recibe la BPDU la recuperación del puerto es automática y no es necesaria intervención del Administrador. Después de la recuperación, se genera el siguiente mensaje:

%SPANTREE-2-LOOPGUARD_UNBLOCK: Loop guard unblocking port FastEthernet0/24 on VLAN0050.

Configuración

Loop Guard es un feature que se habilita por puerto. Sin embargo, siempre y cuando bloquee el puerto a causa de un fallo de STP, Loop Guard coloca las interfaces en estado inconsistente por VLAN (cuando opera PVST), no la interfaz completa. Es decir, si una BPDU no se reciben en el puerto troncal en una sola VLAN en particular, solo esa VLAN se bloquea (cambia al estado STP inconsistente). Por la misma razón, si está habilitado en una interfaz EtherChannel, todo el canal será bloqueado para esa VLAN específica, no sólo un enlace (porque EtherChannel es considerado como una interfaz lógica desde la perspectiva de STP).

¿En qué puertos se habilitaría Loop Guard? 

Se sugiere que se habilite Loop Guard en los puertos no designados más precisamente, en los puertos raíz y puertos alternativos para todas las combinaciones posibles de topologías activas (considerando las múltiples VLANs en una implementación de PVST.

No se encuentra habilitado por defecto. Para habilitar lo es necesario ingresar la siguiente configuración:

Router(config)#interface gigabitEthernet 1/1

Router(config-if)#spanning-tree guard loop

Loop Guard también puede ser activado globalmente para cambiar la operación por defecto de modo que todos los enlaces punto a punto tengan Loop Guard operativo. Se utiliza el estado de negociación de dúplex para determinar que se trata de un enlace punto a punto; si el enlace está en full dúplex se considera un enlace punto a punto.

Router(config)#spanning-tree loopguard default 

Activa la operación de Loop Guard como opción por defecto para todos los enlaces punto a punto.

Activada esta forma de operación, es posible anularla por interfaz:

Router(config)#interface gigabitEthernet 1/1

Router(config-if)#no spanning-tree guard loop

Desactiva Loop Guard en la interfaz específica en la que se ejecuta.

Verificación

Router#show spanning-tree summary

Switch is in pvst mode

Root bridge for: none

EtherChannel misconfig guard is enabled

Extended system ID           is disabled

Portfast Default             is disabled

PortFast BPDU Guard Default  is disabled

Portfast BPDU Filter Default is disabled

Loopguard Default            is enabled

UplinkFast                   is disabled

BackboneFast                 is disabled

Pathcost method used         is short

Name      Blocking Listening Learning Forwar STP Active

--------- -------- --------- -------- ------ ----------

Total      0         0        0          0          0

 

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BPDU Guard

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En redes capa 2 con diseño redundante la implementación de STP es clave para asegurar la estabilidad de la red. STP gestiona la redundancia previendo inconvenientes no deseados por un diseño deficiente.

Sin embargo, aún después de la implementación de STP, pueden generarse rutas subóptimas si el protocolo no cuenta con la protección adecuada contra varios formatos de ataque posibles en entornos STP. La falta de protección adecuada puede dejar la red expuesta a posibles ataques de man-in-the-middle así como a posibles bucles incluso con STP ejecutándose en los switches.

Hay que tener en cuenta que Spanning Tree no considera ningún mecanismo de autenticación o verificación del origen de los BPDUs que se emplean para el intercambio de información, como tampoco mecanismos de cifrado que protejan la información que se transporte. De ahí que, aprovechando las vulnerabilidades de STP, un atacante puede cambiar la topología activa de la red de modo tal que el tráfico circule por donde el atacante lo requiera de acuerdo a sus objetivos. Para esto no es necesario más que generar BPDUs con un bridge ID mejor para cambiar el switch raíz y con ello modificar toda la topología activa.

Estas situaciones pueden prevenirse utilizando mecanismos de protección como Root Guard. Este feature evita que un switch se convierta en switch raíz; para esto controla la posibilidad de que se adopten puertos raíz en los switches, diferentes de los que han sido planificados en el diseño. 

La función Root Guard es un mecanismo que permite controlar la ubicación del switch raíz en la red. Lo hace limitando los puertos de los switches no raíz que se pueden negociar como puerto raíz. .

BPDU Guard

Se trata de una función que se aplica asociada a Port Fast en las interfaces.

BPDU Guard permite preservar la topología activa de la red evitando que dispositivos intrusos conectados a puertos de un switch puedan impactar en la misma. Para esto, cuando el puerto del switch configurado con PortFast y asegurado con BPDU Guard recibe un BPDU, inmediatamente se bloquea pasando a estado de error.

Al colocarse el puerto que recibe la BPDU en error se genera un mensaje de evento:

2020 May 21 15:13:32 %SPANTREE-2-RX_PORTFAST:Received BPDU on PortFast enable port. Disabling 0/1 

2020 May 21 15:13:32 %PAGP-5-PORTFROMSTP:Port 0/1 left bridge port 0/1

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Machine learning

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El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en algoritmos que pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia, sin necesidad de ser programados explícitamente. 

En el ámbito de las redes y la seguridad de esas redes, el ML se está utilizando de diversas maneras para mejorar la eficiencia, la seguridad y la confiabilidad de las redes.

Principales aplicaciones del ML en redes y su seguridad:

• Detección de intrusiones y anomalías:
  Los sistemas de detección de intrusiones (IDS) basados en ML pueden analizar el tráfico de red en busca de patrones inusuales o maliciosos, lo que les permite identificar y detener ataques cibernéticos en sus primeras etapas.
  El ML también puede utilizarse para detectar anomalías en el comportamiento de la red tales como picos repentinos de tráfico o cambios en los patrones de uso regular, que podrían indicar un problema en la red o un ataque en curso.
  
  
• Análisis forense de redes:
  Las herramientas de análisis forense de redes basadas en ML pueden analizar grandes volúmenes de datos de red para identificar la causa raíz de los incidentes de seguridad, lo que facilita la investigación y la recuperación en caso de ataques.
  El ML puede utilizarse también para automatizar tareas como la correlación de eventos, la identificación de hosts comprometidos y la reconstrucción de la línea de tiempo de un ataque.
  
  
• Optimización del rendimiento de la red:
  Los algoritmos de ML pueden utilizarse para optimizar dinámicamente el enrutamiento del tráfico, la asignación de ancho de banda y la configuración de los dispositivos de red, lo que mejora el rendimiento general de la red y reduce la latencia.
  El ML también puede utilizarse para predecir la demanda de ancho de banda y proveer recursos de red de manera proactiva; esto evita la congestión y las interrupciones del servicio.
  
  
• Gestión de la seguridad de la red:
  Los sistemas de gestión de la seguridad de la red basados en ML pueden automatizar la gestión de políticas de seguridad, la configuración de dispositivos de seguridad y la respuesta a incidentes. Esto mejora la eficiencia y la eficacia de las operaciones de seguridad.
  ML también puede utilizarse para identificar y clasificar vulnerabilidades de seguridad, priorizar las tareas de remediación y predecir la probabilidad de ataques.

Beneficios del uso del ML:

• Mejora la detección de amenazas: 
  ML puede identificar amenazas que los métodos tradicionales basados en firmas o reglas no pueden detectar.
• Reducción de falsos positivos: 
  ML puede reducir la cantidad de alertas falsas generadas por los sistemas de seguridad tradicionales, lo que ahorra tiempo a los analistas de seguridad.
• Automatización de tareas: 
  ML puede automatizar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, lo que libera a los analistas de seguridad para que se centren en tareas más estratégicas.
• Mejora de la toma de decisiones: 
  ML puede proporcionar información y análisis a los responsables de la toma de decisiones para que puedan tomar decisiones mejor informadas sobre la seguridad y el rendimiento de la red.

A medida que la tecnología de ML continúa evolucionando, es probable que se use en una variedad cada vez mayor de aplicaciones de red y seguridad, lo que contribuiría a crear redes más seguras, confiables y eficientes.

La IA está impulsando un cambio transformador en las operaciones de red, permitiendo a las organizaciones para optimizar la performance, automatizar tareas y mejorar la eficiencia. 

Desde modelos predictivos que pronostican patrones de tráfico hasta IA generativa que crea configuraciones de red y técnicas de aprendizaje automático que detectan anomalías, las posibilidades son amplias. Sin embargo, es importante recordar que la implementación exitosa de estas soluciones de IA requiere una cuidadosa consideración de la calidad de los datos, la validación de los modelos y las prácticas éticas. 

A medida que avanzamos, la integración de la IA con tecnologías emergentes como 5G y el cómputo de borde, junto con el desarrollo de modelos de IA, amplificará aún más el impacto de la IA en la gestión de redes. El futuro de las operaciones de red está indudablemente impulsado por la IA, y aquellos que adopten estas tecnologías estarán bien posicionados para mantenerse a la vanguardia en un panorama digital cada vez más complejo y basado en datos.

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IA Generativa vs. IA Predictiva

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En el panorama actual del desarrollo de la tecnología, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un punto focal que impulsa avances en múltiples sectores. 

Dos subcampos de la IA que han ganado especial atención son la IA generativa y la IA predictiva. Si bien ambas aprovechan el poder del aprendizaje automático para procesar grandes volúmenes de datos, sus objetivos y aplicaciones finales son diferentes.

IA Predictiva

La IA predictiva se centra en el análisis de datos históricos y patrones actuales para anticipar eventos o comportamientos futuros. Al identificar correlaciones y tendencias en conjuntos de datos existentes la IA predictiva puede realizar pronósticos precisos. Entre sus aplicaciones se encuentran:

• Detección de fraudes:
  Puede identificar patrones de comportamiento que podrían indicar actividades fraudulentas en transacciones financieras.
• Mantenimiento predictivo:
  Predecir cuándo es probable que se produzca el fallo de un equipo, lo que permite el mantenimiento preventivo y reduce tiempos de inactividad.
• Análisis de riesgo:
  Evaluar el riesgo financiero asociado a inversiones o préstamos.

La IA predictiva se ha convertido en una herramienta para la toma de decisiones basada en datos, lo que permite a las empresas optimizar sus operaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia.

Un ejemplo: la detección de intrusiones basada en anomalías

La IA predictiva puede usarse para analizar el tráfico de red en busca de patrones de tráfico anormales que podrían indicar un ataque. Al aprender el comportamiento normal de la red, los modelos de IA predictiva pueden identificar desviaciones de comportamiento que podrían ser indicios de actividad maliciosa.

Cómo funciona:

• Recopilación de datos:
  Se recopilan grandes cantidades de datos de tráfico de red, incluyendo información sobre direcciones IP, protocolos, puertos, tamaño de paquetes y patrones de tráfico.
• Entrenamiento del modelo:
  Un modelo de IA predictiva se entrena con estos datos históricos para aprender el comportamiento normal de la red.
• Análisis de tráfico en tiempo real:
  El modelo analiza el tráfico de red en tiempo real en busca de desviaciones del comportamiento normal.
• Detección de anomalías:
  Si se detecta una anomalía, el modelo genera una alerta para que el Administrador investigue.

Beneficios:

• Detección temprana de amenazas:
  La detección de anomalías basada en IA puede identificar ataques en sus primeras etapas, antes de que puedan causar daños.
• Reducción de falsos positivos:
  Los modelos de IA predictiva pueden diferenciar bien entre el tráfico normal y el anómalo, lo que reduce la cantidad de alertas falsas.
• Mejora de la eficiencia de la respuesta:
  La automatización de la detección de intrusiones libera a los analistas de seguridad para que se centren en tareas más complejas.

IA Generativa

A diferencia de la IA predictiva, que se enfoca en anticipar situaciones, la IA generativa está diseñada para crear contenido o datos nuevos y originales. Mediante el aprendizaje de grandes conjuntos de datos, la IA generativa aprende las características y patrones subyacentes, lo que le permite generar nuevos elementos similares pero no idénticos a los datos de entrenamiento.

Las aplicaciones de la IA generativa son diversas e incluyen:

• Creación de elementos artísticos:
  puede generar imágenes, música o textos creativos.
• Desarrollo de productos: es capaz de diseñar nuevos materiales, medicamentos o productos químicos, acelerando procesos de producción e innovación.
• Chatbots: implementar chatbots que puedan conversar con humanos de manera natural y efectiva, lo que permite mejorar la interacción entre humanos y máquinas.
• La IA generativa abre un mundo de posibilidades para la creación de contenido innovador y la exploración de nuevas ideas, lo que puede impulsar el progreso en diversos campos.

Un ejemplo: la generación de firmas de malware

La IA generativa puede usarse para crear nuevas firmas de malware que puedan identificar y bloquear amenazas emergentes. Al analizar grandes conjuntos de datos de malware existente, los modelos de IA generativa pueden aprender las características y patrones comunes de este tipo de software y generar una firma.

Cómo funciona:

• Recopilación de datos:
  Se recopilan grandes cantidades de muestras de malware, incluyendo código fuente, archivos binarios y metadatos.
• Entrenamiento del modelo:
  Un modelo de IA generativa se entrena con estos datos para que aprenda las características y patrones del malware.
• Generación de nuevas firmas:
  El modelo genera nuevas firmas de malware que capturan las características aprendidas.
• Implementación de firmas:
  Las nuevas firmas se implementan en el IPS o antimalware para identificar y bloquear malware emergente.

Beneficios:

• Protección contra amenazas emergentes:
  La IA generativa puede crear firmas de malware más rápidamente que los métodos tradicionales, lo que permite una mejor protección contra amenazas emergentes.
• Reducción de falsos positivos:
  Las firmas generadas por IA suelen ser más precisas que las firmas tradicionales, lo que reduce la cantidad de falsos positivos.
• Seguridad más eficiente:
  La automatización de la generación de firmas de malware libera a los analistas de seguridad para que se ocupen en otras tareas.

IA Generativa / IA Predictiva como complementos

Si bien la IA predictiva y la IA generativa apuntan a objetivos distintos, no son excluyentes. De hecho, pueden trabajar en conjunto para potenciar sus capacidades. Por ejemplo, la IA generativa puede generar nuevos datos de entrenamiento para mejorar la precisión de los modelos de IA predictiva, mientras que la IA predictiva puede usarse para identificar patrones en los datos generados por la IA generativa, refinando aún más su rendimiento.

Conclusión:

La IA generativa y la IA predictiva representan dos avances importantes en el campo de la inteligencia artificial. Con su capacidad para predecir el futuro y crear contenido nuevo, estas tecnologías tienen el potencial de transformar industrias, mejorar nuestras vidas y llevarnos a un futuro impulsado por la IA. A medida que estas tecnologías continúen evolucionando, la sinergia entre la IA predictiva y la IA generativa será crucial para desbloquear nuevas oportunidades y redefinir los límites de lo que es posible.

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Implementación y diagnóstico de sistemas Cisco Secure Firewall v2.1

Es una alegría anunciar la publicación de la versión 2.1

del manual Implementación y Diagnóstico de Sistemas Cisco Secure Firewall, una guía para quienes trabajan con dispositivos Cisco Secure Firewall. Esta nueva versión ha sido completamente revisada y actualizada para incluir la información más reciente sobre la implementación y el diagnóstico de estos dispositivos de seguridad.

¿Qué hay de nuevo en la versión 2.1?

• Contenido completamente revisado y actualizado:
  He revisado todos los textos, procedimientos e imágenes del manual para asegurar que estén al día con las últimas versiones de Cisco Secure Firewall.
• Abundante material nuevo:
  He incorporado una gran cantidad de material nuevo sobre features que no se encontraban en la versión anterior, como la inspección profunda de paquetes (DPI), la prevención de intrusiones (IPS) y la gestión de amenazas avanzadas (ATM).
• Información específica para la versión 7.2 y superiores:
  El manual se centra específicamente en la implementación y el diagnóstico de Cisco Secure Firewall versión 7.2 y siguientes, lo que lo convierte en un recurso invaluable para quienes trabajan con estas versiones.

¿Por qué elegir este manual?

• Es el único manual en castellano:
  Este es el único manual completo sobre Implementación y Diagnóstico de Sistemas Cisco Secure Firewall disponible en castellano.
• Información detallada y práctica:
  El manual proporciona información detallada y práctica sobre todos los aspectos de la implementación y el diagnóstico de Cisco Secure Firewall.

Este manual está dirigido a:

• Profesionales de la seguridad de redes:
  Administradores de redes, ingenieros de seguridad e integradores de sistemas que trabajan con Cisco Secure Firewall.
• Estudiantes de seguridad de redes:
  Estudiantes que estén cursando entrenamientos sobre seguridad de redes y deseen aprender más sobre Cisco Secure Firewall.
• Cualquier persona interesada en aprender sobre Cisco Secure Firewall:
  Cualquier persona que desee aprender más sobre cómo implementar y diagnosticar estos dispositivos de seguridad.

¡Adquiere tu copia hoy mismo!

El manual Implementación y Diagnóstico de Sistemas Cisco Secure Firewall versión 2.1 está disponible para su compra en formato electrónico. Para obtener más información sobre cómo adquirir tu copia, visitá el sitio web de Ediciones EduBooks.

Aprovecha esta oportunidad para aprender todo lo que necesitas saber sobre Cisco Secure Firewall y proteger tu red de forma eficaz.

Nota importante:
Si se encuentra trabajando con un sistema versión 6.2 a 6.7, sugiero acuda a la versión anterior del manual (versión 1.0) para obtener un texto que esté alineado con la herramienta que está administrando.

Contenidos:

1. Introducción

    Firewall y NGFW

    Plataformas

    Modos de operación

    Interfaces del sensor

    Opciones de gestión

    Licenciamiento

2. Registro de dispositivos en FMC

    Introducción

    Configuración inicial del sensor (FTD)

    Configuración inicial del FMC

    Registro del FTD en el FMC

3. Configuración inicial

    Uso de políticas en FMC

    Conceptos preliminares

    Definición de propiedades generales del sensor

    Uso de políticas para gestionar la configuración de la plataforma

    Política de estado

    Implementación de cambios en la configuración

4. Modelos de redundancia

    Modelos de redundancia disponibles

    Implementación del par de alta disponibilidad

    Implementación del clúster

    Alta disponibilidad de Firewall Management Center

5. Enrutamiento

    Enrutamiento estático

    Enrutamiento dinámico

    Redistribución y filtrado de rutas

6. NAT

    Formas de NAT soportadas en FTD

    NAT manual y Auto NAT

    Configuración de políticas NAT

7. Políticas de control de acceso

    Objetos

    Zonas de seguridad

    Políticas de control de acceso

    Políticas que define FMC

    Políticas de control de acceso

    Políticas de intrusión de tráfico

    Políticas de filtrado de archivos y malware

    Security Intelligence

    Filtrado de URLs

    Orden de ejecución de procesos y políticas

    Políticas de prefiltrado

8. Monitoreo y diagnóstico de problemas

    Registro de eventos del sistema

    Reportería

    Packet Tracer

    Packet Capture

    Visualización de eventos

    Herramientas de diagnóstico del FMC

9. Administración del sistema

    Generación de copias de respaldo

    Restauración de copias de respaldo

    Actualización de software

Los ítems destacados en color representan secciones completas
que se han añadido respecto de la versión 2.0.

Páginas: 250

Fecha de publicación: 24 de abril de 2024

Autor: 

Oscar A. Gerometta

CCSI / CCNA / CCDA / CCNA wir / CCNA sec / CCNP sec / CCNP Enterpr / CCBF

Docente y consultor con una trayectoria de 25 años en el área de networking. Autor de los primeros manuales en castellano para la preparación del examen de certificación CCNA que ha mantenido a lo largo de estos años.

Texto:

Manual que recoge introducciones teóricas sobre el funcionamiento y la arquitectura del sistema, junto con procedimientos de configuración y diagnóstico de problemas.

Para la compra:
"Implementación y diagnóstico de sistemas Cisco Secure Firewall versión 2.1" está disponible solamente en formato e-book, y se puede adquirir en línea ingresando al sitio de Ediciones Edubooks.

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Este post ha sido desarrollado con la asistencia de inteligencia artificial.

Perspectivas en ciberseguridad para el año 2024 (presentación)

Comparto a continuación la presentación que utilicé para desarrollar el webinar sobre perspectivas en el área de ciberseguridad para esta año 2024.
Este webinar se desarrolló el miércoles 20 de marzo de 2024 con el patrocinio de ULearn de Montevideo, Uruguay.

Perspectivas en ciberseguridad para el año 2024 de Educática

 

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IT + IA: la integración de la inteligencia artificial en las redes de comunicaciones (webinar)

Esta es la grabación del webinar sobre inteligencia artificial desarrollado el pasado martes 27 de febrero por la mañana.

La presentación utilizada ya ha sido puesta en línea en nuestro repositorio de presentaciones en SlideShare.

 

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IT + IA, la integración de la inteligencia artificial en las redes de comunicaciones (Presentación)

A continuación pongo a disposición la presentación que utilizaré en el webinar sobre inteligencia artificial aplicada a las redes de comunicaciones que tendrá lugar el próximo martes 27 de febrero patrocinado por ULearn.

IT + IA, La integración de la inteligencia artificial en las redes de comunicaciones from Educática

 

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