De datos a información: cómo transformé mi fase de reconocimiento en Bug Bounty

1. Introducción: el espejismo de los datos en bruto

Hace unos días tuve un momento de lucidez (y de cierta frustración): descubrí que, durante meses, había estado confundiendo cantidad con calidad en mi proceso de reconocimiento. Como muchos bug bounty hunters, yo también pensaba que cuantos más escaneos, capturas y logs recopilara, más posibilidades tendría de dar con un fallo. La realidad, sin embargo, fue otra muy distinta.

“Tenía montones de datos… pero casi ninguna información útil.”

Ese día sentí una mezcla de vergüenza y alivio. Vergüenza por todo el tiempo perdido y alivio por comprender finalmente dónde fallaba mi metodología.

2. El error clásico: acumular sin filtrar

Mi proceso anterior consistía en:

1. Ejecutar herramientas automáticas de escaneo masivo.
2. Guardar cada captura de pantalla, cada log y cada fichero JSON.
3. Repasar todo el material al final de la sesión, esperando “iluminarme” con algún hallazgo.

El resultado:

• Horas de trabajo invertidas en organizar carpetas.
• Decenas de gigas de datos que raramente conducían a algo.
• Frustración creciente por no ver resultados tangibles.

Reconozco que hubo días en los que me planteé si esto del bug bounty era para mí.

3. El cambio de mentalidad: datos ≠ información

Para salir de ese bache, decidí dar un paso atrás y preguntarme:

“¿Qué estoy intentando conseguir con todos estos datos?”

La respuesta fue clara: no busco datos por sí mismos, sino información que me guíe hacia vulnerabilidades reales.

Así nació mi nueva máxima:

“No importa cuántos datos tengas, sino cuánta información extraes de ellos.”

4. Mi nueva metodología de reconocimiento

A continuación comparto los tres pilares que he implementado para convertir montones de datos en insights accionables:

4.1. Filtrar antes de almacenar

• Defino criterios de relevancia: endpoints críticos, parámetros con entradas de usuario y flujos de datos sensibles.
• Limpio el ruido: descarto resultados de escaneos que no cumplan estos criterios.

4.2. Contextualizar cada hallazgo

• Preguntas clave:
• “¿Este resultado me muestra un posible vector de inyección?”
• “¿Cómo encaja este endpoint en un flujo end-to-end?”
• Notas breves: en lugar de capturas a cascoporro, escribo una línea que resuma el insight:
• “Este endpoint devuelve HTML sin escape en parámetro search.”

4.3. Documentar información, no volúmenes

• Plantilla de reporte personal:

1. Descripción del flujo.
2. Observación de comportamiento inseguro.
3. Prueba de concepto mínima.

• Registro incremental: guardo cada “insight” en un solo documento estructurado, sin dispersar datos.

5. Frustración saludable y aprendizajes

No voy a negar que al principio me costó renunciar al “efecto seguridad” de tener toneladas de datos. Sentía que cada dato podría ocultar el gran hallazgo… y, al mismo tiempo, me angustiaba no poder procesarlo todo.

Sin embargo, este proceso de depuración me regaló varios beneficios inmediatos:

• Claridad mental: no más carpetas interminables.
• Eficiencia: enfoque directo a lo relevante, reduciendo el tiempo de reconocimiento hasta un 50 %.
• Motivación: celebrar cada insight me anima a seguir profundizando.

6. Conclusión: de la maraña al foco láser

Hoy entiendo que el verdadero poder en bug bounty no está en cuánto datos generas, sino en qué información extraes y cómo la aprovechas. Pasar de “escaneo masivo” a “reconocimiento selectivo” ha marcado un antes y un después en mis auditorías.

“En el bug bounty, el mejor hallazgo no viene de acumular datos, sino de encontrar la historia que esos datos quieren contarte.”

¿Y tú? ¿Cómo transformas tus datos en información útil durante la fase de reconocimiento? ¡Me encantaría leer tus experiencias y tácticas en los comentarios! 🚀

¡Autor: Gorka, apasionado de la seguridad que aprende un hallazgo a la vez.