Beneficios de la analítica de seguridad
Detecta amenazas de seguridad con análisis en tiempo real
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¿Qué es el análisis de seguridad?
El análisis de seguridad detecta amenazas de seguridad avanzadas al combinar datos de monitoreo de dispositivos de red con análisis de big data, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Al recopilar, categorizar y analizar datos como el tráfico de red, la información que ofrece el análisis de seguridad permite tomar medidas de seguridad proactivas que van más allá de la simple detección de amenazas.
Análisis de seguridad
Con el análisis de amenazas casi en tiempo real, las tecnologías de IA y aprendizaje automático ahora desempeñan un papel fundamental en la ciberseguridad. Estas tecnologías avanzadas recopilan datos de las siguientes fuentes y alertan a las organizaciones sobre cualquier actividad anómala.
Rendimiento de los endpoints
Datos de comportamiento
Uso de aplicaciones empresariales
Fuentes externas de inteligencia de amenazas
Los avances recientes en analítica de seguridad incluyen sistemas de aprendizaje adaptativo que ajustan los modelos de detección según la experiencia y lo aprendido del comportamiento de autenticación y el código de las aplicaciones. Así, detectan anomalías de forma inteligente y alertan a las partes interesadas. Estas tecnologías recopilan y analizan datos en tiempo real, como:
Ubicación geográfica
Metadatos de activos
Contexto de IP
Comportamiento de los usuarios
Estos tipos de datos pueden usarse tanto para responder de inmediato ante amenazas como para investigarlas.
Beneficios de la analítica de seguridad
Los costos directos e indirectos de las brechas de seguridad explotadas con éxito son muy altos, y la ciberseguridad se ha convertido en una prioridad fundamental para las empresas. Empleados, clientes, proveedores y socios esperan que los sistemas de una organización tengan una alta disponibilidad y toleran poco las ralentizaciones o interrupciones que pueden provocar los ataques cibernéticos.
Casos de uso de análisis de seguridad
Los avances en las técnicas y tácticas de los atacantes hacen que el sector de la seguridad siga creciendo. La creciente sofisticación de métodos de ataque comunes, como el phishing, el malware y el ransomware, complica aún más el panorama de seguridad. Además, hasta el 98 % de los ciberataques actuales recurren a algún tipo de ingeniería social, que es muy difícil de controlar, ya que incluso los profesionales de TI pueden ser víctimas de estas manipulaciones. A menudo es difícil detectar los ataques porque ocurren rápidamente y sus indicios pueden estar dispersos en distintas fuentes de datos, como servidores de red, endpoints y aplicaciones.
En este contexto complejo, las tácticas de analítica de seguridad asistidas por aprendizaje automático ofrecen múltiples beneficios a las organizaciones:
Permite ver técnicas de ataque complejas, como el uso de credenciales comprometidas, el movimiento lateral y la exfiltración de datos.
Permite detectar amenazas internas de forma temprana mediante el análisis de la actividad de las cuentas y el comportamiento de los usuarios.
Facilita un enfoque de seguridad proactivo al ofrecer información sobre actividades sospechosas conocidas, lo que permite a las organizaciones mitigar las amenazas antes de que se exploten.
Beneficios del análisis de datos para la seguridad
La analítica de seguridad ofrece varios beneficios que no están disponibles con la seguridad de aplicaciones tradicional. Una de sus principales ventajas es que permite analizar grandes y diversos conjuntos de datos casi en tiempo real. Entre los datos que pueden analizarse se incluyen:
Datos de endpoints y del comportamiento de los usuarios
Tráfico de red
Uso y tráfico de la nube
Aplicaciones empresariales
Datos contextuales ajenos a TI
Fuentes externas de inteligencia de amenazas
Datos de administración de accesos e identidades
Evidencia de cumplimiento durante una auditoría
Analizar estas diversas fuentes de datos ofrece a las organizaciones una visión integral de los eventos. Al relacionar los datos de estas fuentes, la analítica permite detectar incidentes de seguridad de forma proactiva y responder con mayor rapidez, lo que ayuda a proteger la integridad de los sistemas y los datos. A continuación, se destacan los principales beneficios de la analítica para la seguridad de las organizaciones.
Seguridad proactiva: al correlacionar eventos con datos de registro y otras fuentes casi en tiempo real, la analítica de seguridad detecta rápidamente indicios de actividad sospechosa. Esto sienta las bases de una postura de seguridad proactiva que permite a las organizaciones detectar amenazas antes y mejorar significativamente su capacidad de respuesta.
Mantenimiento del cumplimiento normativo: la analítica de seguridad ayuda a cumplir con las normativas del sector y del gobierno, como PCI-DSS, HIPAA y GDPR. Supervisa los accesos, la autenticación y el comportamiento de los usuarios, lo que permite detectar amenazas internas y recopilar datos de registro para auditorías. Además, ofrece funciones de generación de informes con una vista unificada de todos los eventos de datos para identificar posibles incumplimientos.
Mejora de la investigación forense de incidentes: las herramientas de análisis de datos aportan información sobre el origen de los ataques, lo que sucedió y la naturaleza de cualquier daño o explotación. Todo esto es fundamental para la investigación forense. Esta información permite a los equipos de seguridad crear una cronología precisa del ataque y evitar incidentes similares en el futuro.
El análisis avanzado de datos aplica modelos estadísticos y de aprendizaje automático para detectar anomalías en tiempo real y analizar amenazas. Estas capacidades generan alertas de seguridad detalladas y las combinan con datos forenses adicionales para detectar y responder a las ciberamenazas. La analítica avanzada reduce la carga de trabajo de los equipos de seguridad al activar flujos de trabajo automáticamente cuando se detectan amenazas internas u otros comportamientos riesgosos.
Cómo está cambiando la analítica de seguridad significativa
Las prácticas de seguridad convencionales y manuales están casi obsoletas debido a la complejidad, diversidad, velocidad y volumen de los ciberataques. Si a esto le sumamos el alcance cada vez mayor de las pilas tecnológicas empresariales, queda clara la necesidad de un análisis de seguridad impulsado por IA.
Además, las dudas sobre la confiabilidad y aplicabilidad de los datos de seguridad son un buen argumento para recurrir a la computación más allá de la simple automatización. A medida que la transformación digital se vuelve predominante, el volumen de datos crece exponencialmente y la superficie de ataque también. Las organizaciones necesitan IA en la analítica de seguridad para seguir el ritmo y tomar la delantera en la batalla por la seguridad.
El análisis de datos impulsado por IA permite ahora a las organizaciones predecir ataques y establecer parámetros de referencia del comportamiento normal en las redes y los entornos de TI. Estas técnicas ayudan a detectar rápidamente comportamientos sospechosos en grandes organizaciones y conjuntos de datos. La IA permite enviar alertas a los equipos de seguridad cuando se detecta un comportamiento sospechoso o anómalo. Con estas alertas, las organizaciones pueden prevenir amenazas internas. Además, el análisis ayuda a comprender el impacto total o el riesgo potencial de cualquier evento.
La IA en la analítica de seguridad ofrece una visibilidad exponencialmente mayor de las actividades de la organización, ya que determina con más rapidez cuáles son normales y cuáles podrían ser problemáticas. Las capacidades que incorporan tecnologías inteligentes, incluido el aprendizaje automático, analizan datos de fuentes externas, como informes colectivos de inteligencia de amenazas y bases de datos de vulnerabilidades, así como datos internos de la organización. Los sistemas utilizan estos análisis para buscar e identificar patrones que se apartan de lo que se les ha enseñado a reconocer como actividades aceptables o seguras.
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Con ayuda de la IA, el análisis de seguridad avanzado puede:
Establecer una línea de base de la actividad normal para modelar anomalías. Esto se aplica tanto a la actividad de los usuarios como al tráfico de red.
Analizar actividades de malware que evaden la detección de los antivirus para determinar si representan una amenaza.
Correlacionar datos históricos de intrusiones y ataques para identificar patrones y detectar intrusiones.
Aplicaciones de la analítica de seguridad
Como se señaló anteriormente, cada vez es más difícil detectar los ciberataques. Por eso, todas las organizaciones pueden beneficiarse de la analítica de ciberseguridad. Hoy en día, la mayoría de las empresas dependen de grandes volúmenes de datos que deben mantenerse protegidos. La analítica de seguridad tiene varias aplicaciones que protegen las redes y la información de los clientes.
Supervisión y análisis del tráfico de red: al combinar los datos de supervisión del tráfico de red con otros patrones de eventos, el análisis detecta anomalías rápidamente y señala posibles ataques.
Detección de amenazas en endpoints: los endpoints, como laptops, computadoras de escritorio y dispositivos móviles, suelen ser puntos de entrada para los ataques. Al supervisarlos, el análisis de seguridad puede detectar rápidamente cualquier amenaza dirigida a los endpoints de una organización.
Detección de amenazas internas: al supervisar el comportamiento de los empleados y de los socios en línea, el análisis de seguridad detecta amenazas internas de manera eficaz. La analítica de seguridad puede analizar las acciones de los usuarios para detectar comportamientos sospechosos en áreas sensibles. Esto incluye supervisar las pulsaciones del teclado y la actividad de los metadatos en cualquier nivel de usuario.
Detección de amenazas de usuarios maliciosos: el seguimiento mediante el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) permite detectar amenazas en toda la organización. Estas herramientas utilizan algoritmos y aprendizaje automático para establecer parámetros de comportamiento normal y luego identificar indicios de actividad maliciosa.
Supervisión de la exportación y exfiltración de datos: al bloquear canales de comunicación no autorizados e impedir que los usuarios envíen credenciales a sitios no autorizados, la analítica de seguridad evita la copia o descarga de datos sin autorización. Este proceso dificulta los ataques de phishing y previene el robo de credenciales.
Automatización del cumplimiento normativo: al registrar la recopilación de datos, administrar el flujo de datos personales y supervisar la actividad de los datos, el análisis de seguridad mantiene automáticamente el cumplimiento de muchas normativas. Además, las herramientas de análisis pueden alertar a los equipos sobre cualquier incumplimiento y generar informes para auditorías.
Seguridad proactiva mediante analítica de seguridad impulsada por IA
La analítica de seguridad comienza por agregar datos de diversas fuentes y filtrar la información más útil. Después, obtiene inteligencia contextual basada en el estado particular de tu red de TI y las amenazas de seguridad que probablemente enfrenta tu organización. Las amenazas se comparan con un perfil de riesgo que se ajusta al caso de uso empresarial. Por último, se modelan las amenazas futuras para preparar a la organización antes de que ocurran.
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