D3-UBAEl NIST CSF, el artículo 21 de la NIS2, la HIPAA y el requisito 10 de la PCI DSS se corresponden con las capacidades de análisis del comportamiento.Los atacantes ya no necesitan malware violar su red. Según el Informe sobre amenazas globales 2025 de CrowdStrike, el 79 % de las detecciones en 2024 malware incluían malware, lo que significa que los adversarios están utilizando credenciales robadas, herramientas legítimas y técnicas de «vivir de la tierra» para evadir las defensas tradicionales. El tiempo medio de escape desde el acceso inicial hasta el movimiento lateral se ha reducido a solo 48 minutos, y el más rápido registrado ha sido de 51 segundos. En este entorno, los equipos de seguridad no pueden confiar únicamente en las firmas. Necesitan una detección que comprenda el comportamiento.
Esta guía explica qué es el análisis del comportamiento en el contexto de la ciberseguridad, cómo funciona y por qué se ha convertido en la tecnología de detección fundamental para las operaciones de seguridad modernas. Si busca análisis de marketing o de productos (herramientas como Amplitude o Mixpanel que realizan un seguimiento de los recorridos de los clientes y los embudos de conversión), esta página no es para usted. Aquí tratamos el análisis del comportamiento en lo que se refiere a la detección de amenazas, las amenazas internas, el compromiso de credenciales y la detección de ataques en entornos empresariales.
El análisis del comportamiento es una metodología de detección de ciberseguridad que utiliza el aprendizaje automático y el análisis estadístico para establecer bases de referencia del comportamiento normal de los usuarios, las entidades y las redes, y luego identifica las desviaciones de esas bases de referencia que pueden indicar amenazas de seguridad, como ataques internos, compromiso de credenciales, movimientos laterales o violaciones de políticas.
El concepto básico es sencillo. El análisis del comportamiento crea un modelo de lo que se considera «normal» para cada usuario, dispositivo y segmento de red de una organización, y luego señala las actividades que se desvían de ese modelo. Un usuario que inicia sesión desde un nuevo país a las 3 de la madrugada y accede a archivos que nunca ha tocado antes generaría una alerta de comportamiento, incluso si las credenciales son válidas y no malware involucrado.
Este enfoque es importante porque el panorama de amenazas ha cambiado. Las herramientas basadas en firmas son excelentes para detectar malware conocido, pero los adversarios se han adaptado. El informe Global Cybersecurity Outlook 2026 del Foro Económico Mundial indica que el 77 % de las organizaciones han adoptado la IA para la ciberseguridad, y el 40 % la utiliza específicamente para el análisis del comportamiento de los usuarios. El mercado del análisis del comportamiento refleja esta urgencia, estimado en 6260 millones de dólares en 2025 y con una previsión de alcanzar los 15 220 millones de dólares en 2030, con una tasa compuesta de crecimiento anual del 19,45 % (Mordor Intelligence, 2025).
El término «análisis del comportamiento» abarca dos campos distintos. En ciberseguridad, significa detectar comportamientos anómalos de usuarios, entidades y redes para identificar amenazas. En marketing y análisis de productos, significa realizar un seguimiento de los recorridos de los clientes, los patrones de uso de los productos y la optimización de la conversión utilizando plataformas como Amplitude, Heap o Mixpanel. Esta página trata exclusivamente el significado en ciberseguridad.
El análisis del comportamiento funciona mediante un ciclo continuo de recopilación de datos, establecimiento de bases de referencia, detección, respuesta y perfeccionamiento de modelos. A continuación se describe el proceso paso a paso.
El ciclo de aprendizaje continuo es fundamental. Sin él, las líneas de base se vuelven obsoletas y aumentan las tasas de falsos positivos. Los modelos deben adaptarse a los cambios organizativos para seguir siendo eficaces.
El establecimiento de una línea de base es el paso más subestimado en la implementación del análisis del comportamiento, y el área en la que la mayoría de las implementaciones tienen éxito o fracasan.
Para crear perfiles de comportamiento fiables se requiere un mínimo de tres semanas de recopilación de datos para los perfiles iniciales. Sin embargo, las directrices actualizadas de SecurityWeek Cyber Insights 2026 recomiendan entre 60 y 90 días para la detección de anomalías a nivel de producción. El plazo más largo tiene en cuenta los ciclos económicos, los cambios de funciones, los patrones estacionales y los cambios organizativos que se pierden en plazos más cortos.
Los aspectos clave del establecimiento de bases de referencia conductuales incluyen:
Microsoft Sentinel, por ejemplo, crea bases de referencia dinámicas durante un periodo de entre 10 días y seis meses, analizando tanto a usuarios individuales como a grupos de pares para detectar anomalías en el comportamiento.
El análisis del comportamiento se basa en dos tipos principales de aprendizaje automático y, cada vez más, en enfoques híbridos.
La integración de ML ahora es compatible con el 63 % de las plataformas de análisis de comportamiento, lo que mejora la precisión de la detección de amenazas en un 41 % (MarketsandMarkets, 2026). CrowdStrike Signal utiliza modelos estadísticos de series temporales de autoaprendizaje para cada host, analizando miles de millones de eventos diarios para obtener análisis predictivos de comportamiento que anticipan las amenazas antes de que se intensifiquen.
El análisis del comportamiento en ciberseguridad abarca cuatro tipos principales, cada uno de los cuales se centra en diferentes fuentes de datos, pero comparten el principio común de la detección de desviaciones de la línea de base.
Tabla 1: Comparación de tipos de análisis de comportamiento.
UBA se centraba exclusivamente en el comportamiento de los usuarios humanos. Cuando Gartner acuñó el término UEBA, amplió el alcance para incluir entidades no humanas. Esta distinción es importante porque las cuentas de servicio, los dispositivos IoT y los agentes de IA representan ahora importantes superficies de ataque. Una cuenta de servicio comprometida puede moverse lateralmente por un entorno sin activar nunca una alerta centrada en el usuario.
El mercado se ha consolidado significativamente. Gartner observa un cambio de los proveedores especializados en UEBA hacia productos de seguridad integrados que incorporan capacidades UEBA. La fusión de Exabeam y LogRhythm ilustra esta tendencia, ya que ambas plataformas se han estandarizado en la plataforma New-Scale, que combina SIEM, UEBA y SOAR.
NBA analiza los patrones de tráfico este-oeste y norte-sur para detectar balizas de comando y control, movimientos laterales, almacenamiento temporal de datos y exfiltración. Es la tecnología fundamental para la detección y respuesta de red (NDR).
El análisis del comportamiento de la red es distinto de la inspección profunda de paquetes. En lugar de inspeccionar el contenido de la carga útil, el NBA se centra en la detección de amenazas basándose en el comportamiento a través de patrones de comunicación, sincronización, volumen y direccionalidad. Este enfoque funciona incluso cuando el tráfico está cifrado, ya que los patrones de comportamiento siguen siendo observables.
Comprender la diferencia entre el análisis del comportamiento y la detección basada en firmas es esencial para desarrollar una estrategia de defensa en profundidad.
Tabla 2: Comparación entre la firma y el comportamiento.
Los datos avalan la combinación de ambos enfoques. Los ataques «Living-off-the-land» son responsables del 84 % de las infracciones graves (CrowdStrike 2025). Las credenciales comprometidas sirven como vector de acceso inicial en el 22 % de las infracciones (Verizon DBIR 2025). Estas amenazas no dejan ninguna firma que pueda identificarse.
El análisis del comportamiento y la detección basada en firmas son complementarios, no competitivos. Las firmas gestionan las amenazas conocidas con rapidez y precisión. La detección basada en el comportamiento detecta el 79 % que las firmas pasan por alto. La mejor práctica es una defensa en profundidad con ambos enfoques trabajando conjuntamente.
El análisis del comportamiento basa su valor en escenarios de detección del mundo real en redes, cloud y superficies de identidad.
Ejemplo real. La brecha de seguridad de SolarWinds pasó desapercibida durante meses en más de 18 000 organizaciones. FireEye descubrió inicialmente la vulnerabilidad a través de una anomalía de comportamiento: un inicio de sesión remoto anómalo desde un ordenador previamente desconocido con una dirección IP sospechosa. No se trataba de una coincidencia de firma, sino de una desviación de comportamiento que reveló una vulnerabilidad en la cadena de suministro.
Foco en la industria. Los ataques de ransomware contra fabricantes aumentaron un 50 % interanual, y la industria manufacturera representó el 28 % de los incidentes globales. El análisis del comportamiento permite la detección en entornos OT/IT dispersos donde la seguridad perimetral tradicional se queda corta.
Ninguna superficie por sí sola cuenta toda la historia. El análisis eficaz del comportamiento opera en las tres.
La detección unificada correlaciona las señales de comportamiento en las tres superficies para construir narrativas completas de los ataques, conectando una credencial comprometida (identidad) con el movimiento lateral (red) y la exfiltración de datos (cloud).
Los agentes de IA ahora interactúan con los sistemas empresariales de forma autónoma, creando nuevos patrones de comportamiento que deben supervisarse. Exabeam introdujo UEBA para el análisis del comportamiento de los agentes de IA a través de la integración de Google Gemini Enterprise a finales de 2025. Darktrace SECURE AI aplica la supervisión del comportamiento a los sistemas de IA empresariales, detectando patrones de acceso a datos anómalos. La plataforma Vectra AI incluye la detección de agentes de IA en la red moderna a partir de enero de 2026.
Se trata de un ámbito en rápida evolución. A medida que las organizaciones implementan más agentes de IA autónomos, los modelos de análisis del comportamiento que los supervisan tendrán que adaptarse a categorías completamente nuevas de comportamiento «normal».
Para implementar el análisis del comportamiento de manera eficaz, es necesario abordar varios retos prácticos.
Las organizaciones que utilizan ampliamente herramientas de IA reducen el ciclo de vida de las violaciones de datos en 80 días y ahorran una media de casi 1,9 millones de dólares, según el informe «IBM Cost of a Data Breach Report 2025». El coste medio global de las violaciones de datos se redujo a 4,44 millones de dólares en 2025, y el tiempo medio para identificar y contener una violación alcanzó su mínimo en nueve años, con 241 días.
El análisis del comportamiento se ajusta directamente a múltiples marcos normativos y requisitos de cumplimiento. Se trata de un ámbito que ningún competidor cubre de forma exhaustiva, pero que es un factor clave de compra para los equipos de seguridad de las empresas.
Tabla 3: Mapa del marco de cumplimiento.
La actualizaciónMITRE ATT&CK retiró las detecciones y fuentes de datos tradicionales, sustituyéndolas por estrategias de detección y análisis. Este cambio estructural se alinea directamente con la metodología de análisis del comportamiento, validando el enfoque a nivel de marco.
El análisis del comportamiento no es una categoría independiente. Es la tecnología de detección fundamental que impulsa la pila de seguridad moderna.
Contexto del panorama de proveedores: Microsoft Sentinel lanzó una capa de comportamientos UEBA impulsada por IA en enero de 2026. Securonix fue pionera en UEBA hace más de 12 años y ahora ofrece una plataforma integrada SIEM, UEBA y SOAR. Exabeam y LogRhythm se fusionaron para estandarizar la plataforma New-Scale.
La trayectoria es clara. Las herramientas de análisis del comportamiento están evolucionando desde la detección pasiva hacia la investigación activa.
La filosofía de «asumir el compromiso» Vectra AI considera el análisis del comportamiento como el motor de detección central en las redes modernas. En lugar de basarse únicamente en firmas o reglas estáticas, Attack Signal Intelligence modelos de detección de comportamiento, incluidos más de 170 modelos de IA respaldados por 35 patentes, para identificar los comportamientos de los atacantes en la red, cloud, la identidad, el SaaS, el IoT/OT, el borde y la infraestructura de IA. Esta observabilidad unificada en todas las superficies de ataque proporciona la claridad de señal que los equipos de seguridad necesitan para encontrar amenazas reales sin ahogarse en falsos positivos.
El análisis del comportamiento ha evolucionado desde una tecnología de detección especializada hasta convertirse en el motor fundamental que impulsa las operaciones de seguridad modernas. Con un 79 % de las detecciones ahora malware, tiempos medios de escape de 48 minutos y ataques que aprovechan los recursos locales que alimentan el 84 % de las infracciones graves, las organizaciones no pueden permitirse confiar únicamente en las firmas.
El camino a seguir requiere una detección basada en el comportamiento en las tres superficies de ataque: red, cloud e identidad. Requiere paciencia con los plazos de referencia, inversión en la calidad de los datos e integración con las herramientas SIEM, EDR y SOAR existentes. El panorama del cumplimiento normativo refuerza esta dirección, con marcos que van desde MITRE D3FEND NIS2 y que se corresponden explícitamente con las capacidades de análisis del comportamiento.
Los equipos de seguridad que adoptan el análisis del comportamiento adquieren la capacidad de detectar amenazas que no dejan rastro, detectar amenazas internas a través de desviaciones en el comportamiento y crear narrativas completas de los ataques en todo su entorno. La cuestión ya no es si implementar el análisis del comportamiento, sino con qué rapidez puede su organización crear las bases de referencia que necesita para encontrar lo que las firmas no detectan.
Descubra cómo Vectra AI el análisis del comportamiento en las redes modernas.
Behavioral analytics in cybersecurity is a detection methodology that uses machine learning and statistical analysis to establish baselines of normal user, entity, and network behavior, then identifies deviations that may indicate security threats. Unlike signature-based detection, which matches known threat patterns, behavioral analytics detects anomalies regardless of whether the specific threat has been seen before. This makes it essential for catching credential abuse, insider threats, lateral movement, and living-off-the-land attacks. The World Economic Forum reports that 77% of organizations have adopted AI for cybersecurity, with 40% using it specifically for user-behaviour analytics, reflecting the growing importance of behavior-based detection.
Initial behavioral profiles require a minimum of three weeks of data collection for basic reliability. However, updated guidance from SecurityWeek Cyber Insights 2026 recommends 60--90 days for production-grade anomaly detection. The extended timeline ensures models have enough data across business cycles, role changes, and seasonal patterns to minimize false positives. Microsoft Sentinel, for example, builds dynamic baselines over 10 days to six months, analyzing both individual users and peer groups. Organizations should plan for this ramp-up period and communicate realistic timelines to stakeholders, because rushing the baselining phase is the most common cause of excessive false positives.
Evidence is mixed but trending positive. Organizations using behavioral analytics report a 59% improvement in detecting unknown threats, and the Ponemon 2025 study found that organizations with insider risk management programs pre-empted 65% of data breaches through early detection. Enterprises with behavioral analytics experience 44% fewer insider threat incidents (MarketsandMarkets, 2026). However, effectiveness depends heavily on data quality, baselining duration, and ongoing model refinement. ML accuracy varies across implementations. The gap between algorithmic potential and real-world deployment is the key challenge.
Behavioral analytics focuses on detecting deviations from established behavior patterns in real time, identifying current or recent anomalous activity that may indicate a threat. Predictive analytics uses historical data and statistical models to forecast future events or risks. In cybersecurity, behavioral analytics is primarily a detection tool, while predictive analytics is used for risk scoring and threat forecasting. Some modern platforms combine both, using behavioral analytics for detection and predictive models for prioritizing which threats are most likely to escalate. Predictive behavioral analytics is an emerging category where the two approaches converge.
Behavior-based security is an approach that detects threats by analyzing the behavior of users, devices, and applications rather than relying solely on known threat signatures. It encompasses behavioral analytics, behavioral threat detection, and behavior-based access control. The principle is that compromised accounts and insider threats reveal themselves through behavioral anomalies, such as unusual access times, atypical data transfers, or communication patterns that deviate from established norms. Behavior-based security treats every action as a data point for establishing and verifying normal patterns across the enterprise.
In fraud detection, primarily in financial services, behavioral analytics monitors customer transaction patterns to identify anomalous activity such as unusual purchase amounts, locations, or timing. The BFSI sector generates 29% of global behavioral analytics market revenue (Mordor Intelligence, 2025), reflecting the heavy adoption of behavior-based fraud detection. While this page focuses on cybersecurity behavioral analytics, the underlying principles are shared: both domains establish baselines of normal behavior and detect deviations that indicate compromise or fraud.
Key trends for 2026 and beyond include agentic AI for SOC operations, where AI agents investigate every alert with human-level accuracy across multiple data sources. AI agent monitoring is emerging as a new behavioral analytics use case, as autonomous AI agents interact with enterprise systems in ways that require behavioral baselines of their own. UEBA capabilities are embedding deeper into SIEM and XDR platforms, reducing the need for standalone tools. Regulatory mandates, particularly the NIS2 June 2026 audit deadline, are driving broader adoption across Europe. The World Economic Forum reports that 94% of respondents cite AI as the most significant driver of change in cybersecurity, suggesting behavioral analytics will remain at the center of security operations.