La red sigue siendo el único lugar donde los atacantes no pueden esconderse. Cada movimiento lateral, cada intento de exfiltración de datos, cada comunicación de comando y control debe atravesar la red, lo que la convierte en la fuente definitiva de verdad para detectar amenazas que ya han eludido las defensas perimetrales. A medida que las organizaciones se enfrentan al tráfico cifrado, las arquitecturas cloud y los sofisticados adversarios que utilizan técnicas de «living-off-the-land», las herramientas de detección y respuesta de red (NDR) se han convertido en componentes esenciales de las operaciones de seguridad modernas. Según el análisis de IBM sobre la tecnología NDR, estas soluciones cubren las lagunas de visibilidad críticas que las herramientas basadas en registros y puntos finales simplemente no pueden abordar.
Esta guía analiza cómo funcionan las herramientas NDR, cuándo superan a alternativas como EDR y SIEM, y qué deben priorizar los equipos de seguridad al evaluar soluciones para sus entornos.
La detección y respuesta de red (NDR) es una tecnología de ciberseguridad que utiliza métodos de detección no basados en firmas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis del comportamiento, para identificar actividades sospechosas o maliciosas en las redes empresariales. Las herramientas NDR analizan continuamente el tráfico de red, tanto los paquetes sin procesar como los metadatos, para detectar comportamientos anómalos que indiquen posibles amenazas y, a continuación, proporcionan capacidades de respuesta para contener e investigar los incidentes.
Gartner cambió oficialmente el nombre de la categoría de «Análisis del tráfico de red » (NTA) a «Detección y respuesta de red» en 2020, lo que refleja la incorporación de capacidades de respuesta automatizada más allá de la supervisión pasiva. La distinción es importante: las herramientas NDR modernas no solo alertan sobre anomalías, sino que también pueden aislar hosts, bloquear conexiones y activar guías automatizadas mediante la integración SOAR.
Las soluciones NDR supervisan dos flujos de tráfico críticos. El tráfico norte-sur se mueve entre redes internas y destinos externos, capturando los intentos de acceso iniciales y la exfiltración de datos. El tráfico este-oeste se mueve lateralmente entre sistemas internos, revelando a los atacantes que ya se han establecido y están ampliando su acceso. Esta visibilidad interna es lo que diferencia a NDR de las herramientas de seguridad tradicionales centradas en el perímetro.
Los argumentos a favor del NDR nunca han sido tan sólidos. Según el análisis de ExtraHop, aproximadamente el 85 % del tráfico de red está ahora cifrado, lo que hace que la inspección profunda de paquetes tradicional resulte ineficaz sin una costosa infraestructura de descifrado. Las herramientas NDR abordan este reto mediante el análisis de metadatos, los patrones de sincronización del tráfico y las técnicas de huellas digitales TLS que extraen información sobre amenazas sin romper el cifrado.
El panorama de amenazas refuerza esta urgencia. Una investigación de Elisity reveló que más del 70 % de las infracciones exitosas aprovechan técnicas de movimiento lateral, es decir, los atacantes se mueven entre los sistemas internos después del compromiso inicial. El tiempo promedio de detección de la actividad de movimiento lateral es de 95 días sin una visibilidad adecuada de la red. Durante ese período, los atacantes pueden mapear la infraestructura, escalar privilegios, preparar datos y posicionarse para lograr el máximo impacto.
La validación del mercado siguió a la necesidad técnica. Gartner publicó su primer Cuadrante Mágico para NDR en mayo de 2025, reconociendo oficialmente a NDR como una categoría de seguridad distinta y madura. Se prevé que el mercado de NDR alcance los 5820 millones de dólares estadounidenses en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 9,6 %.
Para comprender el NDR es necesario examinar tres capacidades interconectadas: recopilación de datos, detección y análisis, y automatización de la respuesta. Cada capa se basa en la anterior para transformar el tráfico de red sin procesar en información de seguridad útil.
Las herramientas NDR recopilan datos de red a través de varias opciones de implementación, cada una con ventajas distintas.
El espejado de puertos SPAN copia el tráfico de red de los puertos del conmutador al sensor NDR. Este enfoque funciona bien para implementaciones iniciales y entornos con volúmenes de tráfico moderados, aunque puede perder paquetes bajo cargas pesadas.
Los TAP (puntos de acceso de prueba) de red proporcionan dispositivos de hardware dedicados que copian de forma pasiva el tráfico sin afectar al rendimiento de la red. Los TAP garantizan la captura completa de paquetes incluso durante los picos de tráfico, lo que los convierte en la opción preferida para entornos de producción.
Los brokers de paquetes agregan el tráfico de múltiples TAP y puertos SPAN, filtrando y equilibrando la carga entre los sensores NDR. Las grandes empresas suelen implementar brokers de paquetes para gestionar la distribución del tráfico entre las matrices de sensores.
Cloud permiten la visibilidad NDR en cloud a través de integraciones nativas. AWS VPC Flow Logs, Azure Network Watcher y los registros de auditoría de GCP proporcionan telemetría de red sin necesidad de la infraestructura TAP tradicional. La implementación de NDR Cloud se ha vuelto esencial a medida que las organizaciones migran cargas de trabajo más allá de los centros de datos locales.
Una vez que los datos llegan a los sensores NDR, múltiples técnicas de análisis trabajan en paralelo para identificar amenazas.
Tabla: Técnicas de detección de NDR y sus aplicaciones
Las plataformas NDR modernas combinan estas técnicas en lugar de basarse en un único enfoque. El análisis del comportamiento establece qué se considera «normal» para cada segmento de red, tipo de dispositivo y población de usuarios. A continuación, los modelos de aprendizaje automático clasifican las desviaciones como anomalías benignas o amenazas reales. Según la descripción general de NDR de Cisco, este enfoque por capas reduce significativamente las tasas de falsos positivos que afectan a la detección basada únicamente en firmas.
Dado que la mayor parte del tráfico empresarial está ahora cifrado, las herramientas NDR han desarrollado técnicas sofisticadas para extraer información sobre amenazas de las sesiones cifradas sin necesidad de descifrarlas.
Las huellas digitales JA3/JA3S crean identificadores únicos a partir de los mensajes de saludo del cliente y el servidor TLS. Estas huellas digitales identifican aplicaciones específicas, malware y herramientas de ataque, independientemente del destino o los detalles del certificado. Las huellas digitales JA3 maliciosas conocidas permiten detectar las comunicaciones de comando y control incluso cuando el tráfico está cifrado.
La correlación DNS mapea las conexiones cifradas a sus dominios resueltos, revelando conexiones a infraestructuras sospechosas o conocidas por ser maliciosas. En combinación con fuentes de inteligencia sobre amenazas, el análisis DNS identifica señales C2, algoritmos de generación de dominios y canales de exfiltración de datos.
El análisis de sincronización del tráfico examina los patrones de conexión, incluidos los intervalos de balizas, la duración de las sesiones y la cadencia de los paquetes. Los marcos automatizados de comando y control producen firmas de sincronización distintivas que persisten incluso a través del cifrado.
El análisis de certificados inspecciona los metadatos de los certificados TLS, incluyendo el emisor, el período de validez y los atributos del sujeto. Los certificados autofirmados, los certificados emitidos recientemente y los certificados con atributos sospechosos suelen indicar una infraestructura maliciosa.
La detección sin respuesta genera fatiga por alertas. Las herramientas NDR modernas ofrecen opciones de respuesta automatizadas y semiautomatizadas que permiten una rápida contención.
La generación de alertas con priorización clasifica las detecciones según su gravedad y fiabilidad, lo que ayuda a los analistas a centrarse en las amenazas reales. El bloqueo automatizado puede interrumpir las conexiones a destinos maliciosos o poner en cuarentena los hosts infectados. La integración con plataformas SOAR activa guías de respuesta integrales que coordinan las acciones entre las herramientas de seguridad. La captura forense de paquetes conserva las pruebas de la red para la investigación posterior al incidente y la búsqueda de amenazas.
Las herramientas NDR destacan en escenarios de amenazas específicos en los que la visibilidad de la red ofrece ventajas que otras herramientas de seguridad no pueden igualar.
El movimiento lateral (los atacantes se desplazan entre los sistemas internos tras el compromiso inicial) representa el caso de uso más sólido de NDR. Según el análisis de Palo Alto Networks, la supervisión del tráfico este-oeste detecta a los atacantes que utilizan credenciales comprometidas para acceder a otros sistemas, algo que las herramientas perimetrales e incluso EDR pueden pasar por alto cuando se trata de credenciales legítimas.
NDR detecta movimientos laterales a través de desviaciones de comportamiento: una estación de trabajo que accede repentinamente a servidores de archivos a los que nunca ha accedido, intentos de autenticación en sistemas fuera de los patrones normales o conexiones RDP en horas inusuales. Estas señales suelen preceder al despliegue de ransomware por días o semanas.
MITRE ATT&CK asigna el movimiento lateral a la táctica TA0008, que abarca técnicas como T1021 (Servicios remotos) a las que se dirigen específicamente las herramientas NDR.
Los ataques de ransomware aumentaron un 47 % en 2025, y los atacantes solo implementaron el cifrado tras prolongadas fases de reconocimiento y preparación de datos. Según el análisis de defensa contra el ransomware de ExtraHop, el NDR proporciona una alerta temprana crítica al detectar indicadores previos al cifrado: comunicaciones C2 que establecen el control del atacante, movimientos laterales que amplían el acceso y preparación de datos para su exfiltración.
Cuando comienza el cifrado, el ataque ya ha tenido éxito. NDR permite la detección y la respuesta durante las fases de preparación, cuando aún es posible contenerlo.
Las comunicaciones de comando y control permiten a los atacantes mantener un acceso persistente y recibir instrucciones. Las herramientas NDR identifican C2 a través de patrones de balizas: intervalos regulares entre registros que permanecen constantes incluso cuando se disfrazan como tráfico legítimo.
Los intentos de C2 y túneles basados en DNS aparecen como patrones de consulta inusuales: altos volúmenes de consultas a dominios únicos, datos codificados en solicitudes DNS o consultas a dominios recién registrados. NDR asigna estos comportamientos a MITRE ATT&CK TA0011 (Command and Control) MITRE ATT&CK .
Las amenazas internas y la filtración de datos generan artefactos de red que el análisis de comportamiento puede identificar. Los patrones inusuales de movimiento de datos (transferencias de gran tamaño a destinos externos, cargas a cloud fuera del horario habitual o tráfico saliente codificado) activan las detecciones de NDR incluso cuando el empleado interno tiene credenciales de acceso legítimas.
El informe de investigaciones sobre violaciones de datos de Verizon 2025 reveló que el 88 % de las violaciones implicaban credenciales robadas o comprometidas. Cuando los atacantes utilizan credenciales válidas, el comportamiento de la red suele ser la única oportunidad de detección.
Los equipos de seguridad suelen preguntar cómo se relaciona el NDR con otras tecnologías de detección. La respuesta es que estas herramientas abordan diferentes ámbitos de visibilidad y funcionan mejor cuando se utilizan conjuntamente.
Tabla: Comparación entre NDR y EDR, XDR, IDS y SIEM
La detección y respuesta en los puntos finales (EDR) supervisa los procesos, los archivos y la actividad del registro en los puntos finales individuales. La EDR destaca en malware , la identificación de ejecutables maliciosos y la provisión de detalles forenses sobre el compromiso de los puntos finales.
NDR y EDR abordan diferencias fundamentales en cuanto a la visibilidad. EDR no puede ver el tráfico de red entre sistemas, mientras que NDR no puede ver qué procesos se ejecutan en los terminales. Según la comparación de SentinelOne, las organizaciones logran una defensa en profundidad al implementar ambos: EDR detecta malware llega a los terminales, mientras que NDR detecta a los atacantes que se mueven entre sistemas o se comunican con infraestructura externa.
NDR también proporciona cobertura para dispositivos que no pueden ejecutar agentes EDR: dispositivos IoT, tecnología operativa, sistemas heredados y dispositivos de red. Este enfoque sin agentes es clave para una seguridad de red integral .
La detección y respuesta ampliadas (XDR) integran múltiples fuentes de telemetría (terminales, redes, cloud, identidad) en una plataforma unificada de detección y respuesta. El objetivo de XDR es correlacionar señales entre dominios, identificando patrones de ataque que abarcan múltiples capas de visibilidad.
El NDR puede funcionar como una capacidad independiente o como un componente dentro de las arquitecturas XDR. Muchas organizaciones implementan NDR especializado junto con plataformas XDR cuando necesitan una visibilidad profunda de la red que supere la que proporciona el NDR integrado de XDR. Se prevé que el mercado de XDR alcance los 30 860 millones de dólares estadounidenses en 2030, lo que refleja la creciente demanda de operaciones de seguridad unificadas.
Los sistemas tradicionales de detección de intrusiones (IDS) se basan principalmente en la detección basada en firmas, que compara el tráfico de red con patrones de ataque conocidos. Los IDS detectan rápidamente las amenazas conocidas, pero fallan ante ataques novedosos, tráfico cifrado y atacantes que utilizan técnicas de «living-off-the-land ».
NDR representa la evolución moderna de la detección basada en redes. Si bien las herramientas NDR pueden incluir la detección de firmas como uno de sus componentes, el análisis del comportamiento y el aprendizaje automático permiten detectar amenazas desconocidas. NDR también ofrece capacidades de respuesta de las que carecen los IDS tradicionales.
Las organizaciones que migren de IDS a NDR deben prever un periodo de transición para establecer las bases de referencia y realizar los ajustes necesarios. El enfoque basado en el comportamiento requiere comprender los patrones normales de tráfico antes de poder identificar eficazmente las anomalías.
Las plataformas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) agregan registros de toda la empresa, lo que permite la correlación, la generación de informes de cumplimiento y la retención a largo plazo. Las SIEM proporcionan capacidades esenciales para las operaciones de seguridad, pero dependen totalmente de lo que se registra.
NDR llena los vacíos de visibilidad de SIEM. El tráfico de red captura actividades que pueden no aparecer nunca en los registros: sistemas no supervisados, dispositivos que no admiten el registro o atacantes que desactivan el registro tras el compromiso. La implementación combinada permite una potente correlación: SIEM detecta anomalías en la autenticación, mientras que NDR detecta el movimiento lateral posterior.
Una encuesta de Forbes reveló que el 44 % de las organizaciones planean sustituir sus SIEM en 2025. Sin embargo, la sustitución suele implicar una ampliación con detección nativa de la red, en lugar de la eliminación de las capacidades de agregación de registros.
Para detectar amenazas de forma eficaz, hay que entender dónde encaja el NDR dentro de la arquitectura general de operaciones de seguridad y cómo se relaciona con los marcos de ataque.
La tríada de visibilidad SOC, un marco popularizado por los analistas de seguridad, posiciona tres capacidades de detección como esenciales para una cobertura integral:
Según el análisis de Corelight, las organizaciones que carecen de alguno de los tres pilares tienen importantes puntos ciegos. Un nuevo «quinteto de visibilidad SOC» amplía este modelo para incluir pilares dedicados a la detección de identidades cloud .
NDR detecta amenazas en múltiples etapas del ciclo de vida del ataque. Asignación a MITRE ATT&CK :
El informe Mandiant M-Trends 2024 reveló que el tiempo medio de permanencia global es de 10 días, es decir, el tiempo transcurrido entre el compromiso inicial y la detección de la amenaza. El enfoque conductual de NDR puede reducir significativamente este intervalo al detectar las primeras etapas del ataque.
NDR ofrece el máximo valor cuando se integra con la infraestructura de seguridad existente.
La integración SIEM enriquece la detección basada en registros con contexto de red. La correlación entre los registros de autenticación y las anomalías del tráfico de red genera alertas de mayor fiabilidad.
La integración de SOAR permite ejecutar guías de respuesta automatizadas activadas por detecciones NDR. El aislamiento de hosts, las actualizaciones de reglas de firewall y la creación de casos se pueden ejecutar automáticamente en función de la confianza y la gravedad de la detección.
La integración de EDR proporciona una visibilidad completa de los ataques. Cuando NDR detecta un movimiento lateral, EDR proporciona los detalles del punto final que muestran lo que el atacante ejecutó en los sistemas de destino.
La integraciónCloud amplía la visibilidad a entornos IaaS, SaaS e híbridos. Las soluciones NDR modernas se integran con AWS VPC Flow Logs, Azure Network Watcher y los registros de auditoría de GCP para ofrecer una cobertura cloud.
Las organizaciones que evalúan las herramientas NDR deben valorar varios criterios clave alineados con la madurez de sus operaciones de seguridad y los requisitos de infraestructura.
La eficacia de la detección abarca las tasas de falsos positivos, la cobertura MITRE ATT&CK y la capacidad de detectar amenazas en el tráfico cifrado. Solicite referencias de entornos similares y pida a los proveedores datos comparativos sobre la detección.
El enfoque del aprendizaje automático varía según el proveedor. El aprendizaje supervisado requiere datos de entrenamiento etiquetados, pero produce resultados interpretables. El aprendizaje no supervisado detecta anomalías novedosas, pero puede generar más falsos positivos inicialmente. La mayoría de las soluciones maduras combinan ambos enfoques.
La visibilidad de la red debe abarcar el tráfico interno este-oeste, el tráfico externo norte-sur y los entornos cloud . Verifique la profundidad de compatibilidad con protocolos: ¿puede la solución analizar los protocolos específicos de su aplicación?
Las capacidades de respuesta van desde la simple alerta hasta la contención totalmente automatizada. Evalúe el grado de integración de SIEM y SOAR, y compruebe que las acciones de respuesta se pueden personalizar según sus requisitos operativos.
La flexibilidad de implementación incluye sensores locales, análisis cloud o modelos híbridos. Evalúe la capacidad de rendimiento por sensor en función de sus volúmenes de tráfico y determine expectativas realistas de tiempo de amortización.
Al evaluar las soluciones NDR, los equipos de seguridad deben preguntarse:
El mercado NDR sigue evolucionando rápidamente, impulsado por los avances en inteligencia artificial, cloud y la convergencia con categorías de seguridad adyacentes.
El primer Cuadrante Mágico de Gartner para NDR, publicado en mayo de 2025, nombró a Vectra AI, Darktrace, ExtraHop y Corelight como líderes. Este reconocimiento es señal de la madurez del mercado y de la creciente adopción por parte de las empresas.
Las principales tendencias del mercado incluyen la implementación de NDR cloud, y Gartner prevé que, para 2029, más del 50 % de los incidentes detectados por NDR procederán de cloud . La IA generativa está mejorando la síntesis de alertas y la asistencia en la investigación. La correlación entre identidades y redes está mejorando la detección del uso de credenciales comprometidas.
Varios acontecimientos están determinando la evolución de NDR:
La detección basada en IA sigue mejorando la precisión y reduciendo los falsos positivos. Los sistemas basados en IA ahora detectan los ataques hasta un 85 % más rápido que las herramientas convencionales, con índices de precisión superiores al 98 % en la identificación de patrones de tráfico malicioso.
La convergencia XDR está absorbiendo algunas capacidades NDR en plataformas más amplias, aunque el NDR especializado sigue ofreciendo ventajas para las organizaciones que requieren una profunda experiencia en redes.
Zero trust posiciona a NDR como la capa de verificación continua que valida las suposiciones de confianza en tiempo real. El marco Zero Trust del NIST identifica específicamente la supervisión continua de la red como un requisito fundamental.
Los factores normativos, como la NIS2 en Europa y la DORA para los servicios financieros, exigen capacidades de supervisión de la red, lo que acelera la adopción de NDR en los sectores regulados.
Attack Signal Intelligence Vectra AIaborda el reto fundamental al que se enfrentan las operaciones de seguridad: demasiadas alertas y pocos analistas. Dado que los equipos de seguridad no pueden investigar el 67 % de las alertas diarias —y que, según estudios del sector, el 83 % de esas alertas son falsos positivos—, el volumen de detecciones sin priorización provoca una parálisis operativa.
Vectra AI correlaciona señales entre cloud de red, identidad y cloud utilizando más de 170 modelos de IA y 36 patentes. En lugar de alertar sobre cada anomalía, el sistema prioriza las detecciones basándose en los patrones de comportamiento de los atacantes, sacando a la luz los ataques más importantes y reduciendo el ruido que sobrecarga la capacidad de los analistas.
Este enfoque reconoce un principio fundamental: los atacantes inteligentes lograrán entrar. La cuestión es si los equipos de seguridad los detectarán antes de que se produzcan daños.
El mercado de NDR se enfrenta a una transformación significativa en los próximos 12-24 meses, a medida que maduran las capacidades de IA, se acelera cloud y se amplían los requisitos normativos.
La detección nativa de IA está pasando de ser una característica a convertirse en una base. Para 2026, la IA pasará de ayudar a los analistas humanos a impulsar la detección autónoma y la respuesta inicial. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente las hojas de ruta de IA de los proveedores, ya que la brecha entre los líderes y los rezagados se ampliará sustancialmente.
Las arquitecturasCloud están cambiando los patrones de tráfico. Dado que las aplicaciones cloud generan la mayor parte del tráfico empresarial, las soluciones NDR deben evolucionar más allá de la implementación de sensores locales. Se prevé una inversión continua en la integración cloud y en capacidades de análisis proporcionadas por SaaS.
La correlación entre identidad y red representa la próxima frontera en materia de detección. Dado que el 88 % de las infracciones implican credenciales comprometidas, vincular el comportamiento de la red con el contexto de identidad permite detectar el uso indebido de credenciales legítimas, algo que ninguna de las dos herramientas por sí sola es capaz de detectar. Soluciones como la detección y respuesta a amenazas de identidad abordan esta convergencia.
La ampliación normativa más allá de la NIS2 y la DORA impulsará la adopción obligatoria de NDR. Las organizaciones deben realizar un seguimiento de las normativas pendientes en sus jurisdicciones operativas y garantizar que las capacidades de NDR se ajusten a los requisitos de supervisión.
La presión de consolidación eliminará a los proveedores de NDR más pequeños. El primer Cuadrante Mágico de Gartner identificó a los líderes claros, y los actores de segundo nivel ya están saliendo del mercado. Las organizaciones deben evaluar la viabilidad de los proveedores y las hojas de ruta de interoperabilidad de XDR para garantizar que sus inversiones estén preparadas para el futuro.
Las prioridades de inversión deben centrarse en plataformas nativas de IA con eficacia de detección probada, cloud que se ajuste a la dirección de la infraestructura y capacidades de integración que mejoren las operaciones de seguridad existentes en lugar de crear flujos de trabajo paralelos.
La detección y respuesta de red (NDR) es una tecnología de ciberseguridad que supervisa el tráfico de red para detectar y responder a amenazas mediante análisis de comportamiento y aprendizaje automático. A diferencia de las herramientas basadas en firmas, que solo detectan amenazas conocidas, la NDR establece bases de referencia del comportamiento normal de la red e identifica desviaciones que indican posibles ataques. Este enfoque detecta amenazas novedosas, tráfico malicioso cifrado y atacantes que utilizan credenciales legítimas. Las herramientas NDR analizan tanto el tráfico norte-sur (hacia y desde redes externas) como el tráfico este-oeste (entre sistemas internos), lo que proporciona una visibilidad que las herramientas de punto final no pueden igualar. La tecnología incluye capacidades de respuesta (bloqueo automatizado, aislamiento de hosts e integración con plataformas SOAR) que permiten una rápida contención cuando se detectan amenazas.
NDR supervisa el tráfico de red en busca de amenazas mediante análisis de comportamiento, mientras que EDR supervisa los procesos de los puntos finales, los archivos y la actividad del registro. NDR se implementa sin agentes a través de TAP de red y puertos SPAN, lo que proporciona visibilidad del movimiento lateral, el tráfico cifrado y los dispositivos que no pueden ejecutar agentes (IoT, OT, sistemas heredados). EDR requiere la instalación de agentes en cada punto final, pero proporciona detalles forenses profundos sobre malware y la actividad de los archivos. Las herramientas abordan diferentes dominios de visibilidad: EDR no puede ver el tráfico de red entre sistemas, mientras que NDR no puede ver qué procesos se ejecutan en los puntos finales. La mayoría de los equipos de seguridad implementan ambos como parte de la tríada de visibilidad SOC, logrando una defensa en profundidad en la que NDR detecta los ataques basados en la red y EDR detecta malware centrado en los puntos finales.
NDR analiza el tráfico cifrado sin descifrarlo mediante técnicas de análisis de metadatos y comportamiento. Las huellas digitales JA3/JA3S crean identificadores únicos a partir de los parámetros de handshake TLS, lo que permite identificar aplicaciones específicas y malware conocidas independientemente del cifrado. La correlación DNS asigna las conexiones cifradas a sus dominios resueltos, revelando las comunicaciones con infraestructuras sospechosas. El análisis de la sincronización del tráfico examina los intervalos de balizas, la duración de las sesiones y la cadencia de los paquetes, patrones que persisten a través del cifrado y revelan marcos de comando y control automatizados. La inspección de los metadatos de los certificados identifica atributos sospechosos como certificados autofirmados, fechas de emisión recientes o campos de asunto anómalos. Combinadas, estas técnicas extraen información sustancial sobre amenazas de las sesiones cifradas sin necesidad de una costosa infraestructura de descifrado.
NDR y SIEM tienen fines complementarios, en lugar de competitivos. SIEM agrega registros de toda la empresa para la correlación, la generación de informes de cumplimiento y la retención a largo plazo, capacidades esenciales para las operaciones de seguridad y los requisitos normativos. Sin embargo, SIEM depende completamente de lo que se registra. NDR llena estos vacíos de visibilidad analizando el tráfico real de la red, capturando la actividad de dispositivos que no admiten el registro, sistemas no supervisados o atacantes que desactivan el registro después de comprometerse. La implementación combinada crea una potente correlación: SIEM detecta anomalías de autenticación en los registros, mientras que NDR detecta el movimiento lateral posterior en el tráfico. Las organizaciones suelen implementar ambos, y NDR proporciona detecciones de alta confianza a SIEM para su correlación con otras fuentes de telemetría.
XDR integra múltiples fuentes de detección (terminales, redes, cloud y telemetría de identidad) en una plataforma unificada para la correlación y respuesta entre dominios. NDR se especializa en el análisis del tráfico de red, proporcionando una visibilidad profunda de los patrones de tráfico, las comunicaciones cifradas y los movimientos laterales. NDR puede funcionar de forma independiente o como un componente dentro de las arquitecturas XDR. Las organizaciones con necesidades básicas de visibilidad de la red pueden considerar suficiente el NDR integrado de XDR. Aquellas que requieren conocimientos especializados en redes (análisis complejo del tráfico cifrado, supervisión exhaustiva este-oeste o visibilidad OT/IoT) suelen implementar NDR dedicado junto con XDR. Para los equipos con recursos limitados, los servicios gestionados de detección y respuesta pueden aumentar las capacidades internas. El mercado de XDR está creciendo rápidamente (se prevé que alcance los 30 860 millones de dólares en 2030), y muchos proveedores de NDR están ampliando sus capacidades hacia XDR, al tiempo que mantienen la especialización en redes.
NDR detecta el ransomware identificando indicadores previos al cifrado durante las fases de preparación del ataque. Los ataques de ransomware se desarrollan en varias etapas: acceso inicial, establecimiento de comando y control, movimiento lateral para propagar el acceso, escalada de privilegios, preparación de datos para su exfiltración y, finalmente, implementación del cifrado. NDR detecta las comunicaciones C2 a través de patrones de balizas y conexiones a infraestructuras maliciosas. Identifica el movimiento lateral a medida que los atacantes se propagan entre los sistemas utilizando credenciales comprometidas. La preparación de datos se manifiesta en forma de patrones de tráfico inusuales: grandes movimientos de datos internos, conexiones a servidores de archivos que no se habían utilizado anteriormente o tráfico en horas anormales. Al detectar estas actividades de preparación, NDR permite responder antes de que comience el cifrado. Una vez que el cifrado comienza, el ataque ya ha tenido éxito; el valor de NDR reside en detectar las etapas iniciales.
Las características clave de NDR incluyen análisis de comportamiento que establecen líneas de base y detectan actividades anómalas, aprendizaje automático que clasifica las amenazas y reduce los falsos positivos, y análisis de tráfico cifrado mediante la inspección de metadatos y la huella digital TLS. La supervisión del tráfico este-oeste proporciona visibilidad del movimiento lateral que las herramientas perimetrales no detectan. Las capacidades de respuesta automatizada permiten el aislamiento de hosts, el bloqueo de conexiones y la integración con guías de SOAR. La integración SIEM alimenta las detecciones en flujos de trabajo de correlación más amplios. La captura forense de paquetes conserva las pruebas para la investigación y la búsqueda de amenazas. La compatibilidad Cloud a través de la integración de API amplía la visibilidad más allá de las redes locales. El análisis a nivel de protocolo permite ver el comportamiento de aplicaciones específicas. Por último, la integración de inteligencia sobre amenazas permite detectar indicadores conocidos como maliciosos junto con anomalías de comportamiento.