¿Qué es la Detección Avanzada de Amenazas?
La detección de amenazas es el proceso de encontrar brechas en la superficie de ataque de una compañía. La detección avanzada de amenazas proporciona una identificación y neutralización de amenazas más nuevas y eficientes gracias a la automatización.
¿Qué hace que la detección de amenazas sea avanzada?
La detección de amenazas exige tres procesos clave: recopilación de inteligencia, verificación de amenazas y respuesta.
- Recopilación de inteligencia: Recopila datos en bruto (por ejemplo, registros, eventos de red) usando SIEM e IA para identificar anomalías.
- Verificación de amenazas: Validar actividades sospechosas cruzando la información sobre amenazas, aplicando puntaje de riesgo y reduciendo los falsos positivos.
- Respuesta: Mitigar amenazas confirmadas mediante acciones automatizadas y protocolos de respuesta a incidentes para aislar y remediar incidentes.
A mediados de los años 2000, herramientas como el Security Information and Event Monitoring (SIEM) lograron integrar automáticamente los puntos de datos de registro en flujos individuales de inteligencia.
Los analistas eran entonces alertados cuando se detectaban extrañas cadenas de registros.
Sin embargo, SIEM herramientas tenían algunos problemas constantes: los falsos positivos eran frecuentes a medida que las acciones de los usuarios y la aplicación cambiaban con el tiempo, y seguía imponiendo una carga para los analistas verificar y reaccionar a cada alerta.
Las herramientas avanzadas de detección de amenazas solucionan esto comparando automáticamente los registros generados con los contextos relevantes dentro de una compañía. Esto es posible gracias a la IA, que permite una detección avanzada de amenazas para evaluar tus solicitudes de red y terminal frente a amenazas externas y comportamientos internos cotidianos.
Real-Life Example:
En lugar de lanzar una alerta cada vez que un usuario inicia sesión desde un nuevo dispositivo, las herramientas avanzadas verifican su legitimidad aplicar MFA y registran este nuevo dispositivo con el puntaje de riesgo subyacente del usuario. Si este nuevo dispositivo empieza a aplicar recursos anormales, emite una alerta.
Como las alertas se cruzan antes de llegar a los flujos de trabajo de los analistas, son inmediatamente accionables.
La importancia de la detección avanzada de amenazas para las amenazas cibernéticas modernas
La detección de amenazas tiene mucho que enfrentar a amenazas avanzadas como:
Además, aunque estos ataques suelen originar fuera de una compañía, también pueden ser aprovechados por amenazas internas, normalmente empleados actuales o antiguos con conocimiento privilegiado del negocio. Los atacantes a veces pueden acceder meses o incluso años antes de desplegar un ataque a gran escala.
Por ello, la detección de amenazas debe monitorizar continuamente cada rincón de cada red. Lograr esto ahora suele requerir un conjunto completo de herramientas individuales.
4 Herramientas Avanzadas Clave de Detección de Amenazas
Dado que la detección de amenazas es un campo tan amplio, es útil dividirla en componentes pequeños.
Esto se hace empleando múltiples herramientas de ciberseguridad. Estas herramientas constituyen en conjunto la mayoría de las pilas tecnológicas de detección y respuesta a amenazas de las organizaciones.
Nota: No todos estos necesitan desplegar como herramientas individuales: un número creciente de proveedores de seguridad está integrando capacidades de detección de amenazas en plataformas únicas y cohesionadas
#1: SIEM para análisis de registros
Las herramientas SIEM mejoran la detección de amenazas recopilando, agregando y analizando datos de registro de una amplia variedad de fuentes, tales como:
- Servers
- ENDPOINTS
- Firewalls
- Aplicaciones
Normalizan estos datos en una estructura consistente, facilitando la identificación de patrones y correlaciones. Al agregar registros en una plataforma centralizada, las herramientas SIEM emplean reglas de correlación para vincular eventos aparentemente no relacionados—como múltiples intentos fallidos de inicio de sesión seguidos de un intento de exfiltración de datos— en insights accionables.
Estas herramientas monitorizan los datos de registro en tiempo real, aprovechando los feeds de inteligencia sobre amenazas para comparar la actividad con los Indicadores de Compromiso (IoCs) conocidos. Cuando se detectan anomalías o umbrales predefinidos, los SIEM generan alertas para notificar a los equipos de seguridad sobre posibles amenazas.
Además, conservan datos de registro para análisis históricos, permitiendo a las organizaciones:
- Identificar tendencias
- Realizar investigaciones forenses
- Cumple con los requisitos normativos.
Al combinar monitorización en tiempo real, detección de anomalías y alertas accionables, el análisis de registros SIEM te proporciona un marco poderoso para la detección de amenazas proactiva y reactiva.
#1: NDR para análisis rojo
Las soluciones NDR monitorizan continuamente el tráfico de red este-oeste y norte-sur, proporcionando una visibilidad profunda de las comunicaciones internas y conexiones externas. Correlacionando datos entre segmentos de red, las herramientas NDR pueden identificar actividades maliciosas que de otro modo pasarían desapercibidas, como por ejemplo:
- Movimiento lateral
- Exfiltración de datos
- Comunicaciones de mando y control (C2).
Esta visibilidad permite a las organizaciones detectar amenazas que eluden defensas terminales o perimetrales.
A diferencia de las herramientas de seguridad tradicionales que dependen de firmas o reglas predefinidas, NDR identifica archivos y actividades sospechosas reconociendo patrones, anomalías y comportamientos que se desvían de la norma. Esto permite a los sistemas NDR detectar tanto amenazas conocidas como desconocidas.
#3: Inteligencia de terceros sobre amenazas
Comprender los ataques que se están empleando contra tus colegas del sector puede ayudarte a perfeccionar tus propias defensas.
Por eso muchas herramientas de ciberseguridad incluyen inteligencia de amenazas incorporada: cuanto más amplia y actualizada sea esta inteligencia, mayor es la fidelidad que obtienes bajo tu propio riesgo.
#4: XDR para análisis terminal
La Detección y Respuesta Extendida (XDR) ofrece monitorización continua del terminal para detectar comportamientos sospechosos, como:
- Intentos de acceso no autorizados
- Modificaciones inusuales en archivos
- Ejecuciones inesperadas de procesos.
Al combinar estos datos con cosas como el tráfico rojo, puede descubrir amenazas que explotan la vulnerabilidad de terminales como parte de campañas de ataque más amplias. Por ejemplo, XDR puede vincular una anomalía terminal con un movimiento lateral basado en rojo o un email phishing que entregó malware... .
IA y aprendizaje automático en la detección de amenazas
La IA y el aprendizaje automático se convirtieron en piezas innegociables de la arquitectura de detección de amenazas. Esto se debe a que ofrecen varias capacidades únicas.
Velocidad y precisión inigualables
La IA está diseñada a medida para procesar grandes volúmenes de datos. Se desarrolló de la mano con nuevas formas de gestionar y transportar datos, gracias a la introducción de datalakes y almacenes. Con datos infinitos ahora tanto coleccionables como transferibles, los algoritmos pueden absorber enormes puntos de datos a una velocidad sin precedentes, incluyendo:
- Tráfico de red
- Registros del sistema
- Actividad de usuario
Defensas adaptativas
Con los ciberdelincuentes innovando constantemente nuevas tácticas, la capacidad de la IA para aprender y evolucionar es fundamental.
Al analizar ataques históricos e inteligencia sobre amenazas, los sistemas impulsados por IA pueden construir una línea base de comportamientos de usuarios y de alerta. Sin embargo, lo crucial es que es posible que los modelos de IA sigan criterios de éxito establecido: en la búsqueda de alcanzarlos, un modelo de IA puede adaptar y ajustar sus propios parámetros.
Esto se traduce en capacidades de detección más precisas que evolucionan en respuesta a los cambios propios de la compañía.
Eficiencia y precisión mejoradas
Dado que los equipos de seguridad se enfrentan a un volumen abrumador de datos, resulta difícil distinguir amenazas reales de falsos positivos que hacen perder tiempo.
La IA automatiza tareas de seguridad repetitivas y, por tanto, ofrece a los analistas una imagen más completa de cada incidente.
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Lograr una detección avanzada de amenazas no tiene por qué ser complejo: la plataformaCheck Pointde Check Point ofrece seguridad completa en terminales, celulares, bases de datos, banas de entrada rojas y de email con un conjunto básico de servicios. Operando desde una sola plataforma, los equipos de seguridad lean pueden aprovechar al máximo la detección de amenazas impulsada por IA y empezar a implementar capacidades de respuesta automatizada para aumentar aún más la eficiencia.
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