Detección de amenazas

Información clave

  • En el 85% de las brechas de ciberseguridad interviene un elemento humano. (Fuente: Verizon 2021 Data Breach Investigations Report).
  • El tiempo medio para identificar y contener una filtración es de 280 días. (Fuente: IBM Cost of a Data Breach Report 2020).

Detección de amenazas: definición, funcionamiento y encaje de la NDR moderna

La detección de amenazas detecta comportamientos que ponen en peligro sistemas, datos o usuarios. Analiza la actividad de la red, la identidad y la cloud para detectar acciones maliciosas en una fase temprana y, a continuación, dirigirlas para su investigación y respuesta.

La detección de amenazas consta de tres partes. En primer lugar, una amplia visibilidad del tráfico de este a oeste, las identidades y los planos de control de cloud . En segundo lugar, análisis que separan el ruido rutinario de la intención del atacante. En tercer lugar, una ruta de investigación que convierte una alerta en una decisión con un mínimo de traspasos.

En la práctica, los equipos:

  • Supervise las señales de red, identidad y cloud con una cobertura coherente.
  • Comparar comportamientos con líneas de base y TTPs conocidas en distintos entornos.
  • Dé prioridad a los pocos acontecimientos que indiquen un progreso real del atacante.
  • Registre los resultados para perfeccionar las detecciones y las guías de respuesta.
  • Mida el tiempo de permanencia, los falsos positivos y el tiempo de verificación, no sólo los recuentos.

La detección de amenazas define el "qué" y el "por qué". El siguiente paso es comprender los tipos de amenazas que surgen, y cómo las amenazas conocidas y desconocidas configuran su enfoque.

Vea cómo un enfoque NDR moderno mejora la calidad de la detección de amenazas.

Amenazas conocidas frente a desconocidas: reduzca rápidamente los falsos positivos

Las amenazas conocidas coinciden con firmas, indicadores o infraestructuras ya vistas. Favorecen las listas y las reglas. Las firmas funcionan bien para familias de malware repetibles, dominios sospechosos y herramientas básicas.

Las amenazas desconocidas no se alinean con una firma. Se basan en el comportamiento. Se detectan movimientos inusuales, autenticaciones poco frecuentes o cambios en el uso de los servicios que apuntan a una intención y no a un único COI.

Por qué es importante:

  • Las firmas detienen los ataques repetibles de forma rápida y a escala.
  • El análisis del comportamiento saca a la luz nuevas técnicas y sutiles movimientos laterales.
  • La combinación de ambos cubre tanto la velocidad como la novedad sin puntos ciegos.

Pon ambos a trabajar:

  • Utilice la inteligencia sobre amenazas para conocer el contexto, el momento y la infraestructura conocida.
  • Aplique análisis de comportamiento de usuarios y atacantes para revelar intenciones en todos los dominios.
  • Ajuste las detecciones a las entidades que más importan, como controladores de dominio y claves de cloud .

Cuando los equipos alinean la detección tanto con las firmas como con los comportamientos, ganan en equilibrio. Una vez establecido ese equilibrio, ayuda a aclarar las funciones de detección, caza y TDIR en el trabajo diario.

Por qué es difícil la detección en entornos híbridos

Los ataques modernos abarcan el centro de datos, el campus, el trabajo remoto, la identidad, la cloud pública y SaaS. Los patrones de tráfico cambian a medida que las aplicaciones se mueven, las cuentas cambian y los servicios se amplían. Las TI en la sombra y los errores de configuración añaden ruido que parece riesgo.

Los atacantes no se quedan en el mismo sitio. Un simple phishing puede convertirse en robo de tokens, luego en movimiento lateral, luego en exfiltración de datos. La velocidad de pivote es alta. Mientras tanto, la telemetría vive en diferentes herramientas y formatos que no se alinean por defecto.

A qué te enfrentas:

  • Intrusiones multifase que encadenan TTPs a través de dominios.
  • Abuso de identidad, desconfiguraciones y movimientos laterales furtivos.
  • Visibilidad este-oeste limitada en cloud y tráfico cifrado.
  • Fatiga de alerta que enmascara las pocas señales que realmente importan.

Estas limitaciones empujan a los equipos hacia plataformas que correlacionen todas las fuentes y cuenten una historia. Ahí es donde un enfoque NDR moderno cambia el resultado.

La detección de amenazas es tan eficaz como la visibilidad que la respalda. Vea en acción los comportamientos de los atacantes modernos.

Cómo una plataforma NDR moderna mejora la detección de amenazas en entornos híbridos

A NDR moderna moderna unifica las señales de red, identidad y cloud y, a continuación, utiliza la IA para clasificar y priorizar lo que es real y urgente. Esto mejora la cobertura, la claridad y el control en toda la ruta del ataque.

Qué esperar de la NDR moderna:

  • Cobertura: Detecciones de IA en toda la red, identidad y cloud con mapeo ATT&CK profundo y contexto de entidad.
  • Claridad: Los agentes de IA reducen el ruido, correlacionan la actividad entre dominios y sacan a la luz la verdadera historia que hay detrás de cada alerta.
  • Control: Investigación guiada, caza y acciones de respuesta integradas que detienen los ataques en una fase temprana con menos traspasos.

Ganancias operativas:

  • Menos falsos positivos con el enfoque en el comportamiento y la puntuación del riesgo.
  • Investigaciones más rápidas con líneas temporales, entidades relacionadas y pruebas vinculadas.
  • Acciones de respuesta claras vinculadas a cada técnica y activo afectado.

Los NDR modernos preparan el terreno, pero los equipos siguen necesitando prioridades de señalización claras. La siguiente sección enumera indicadores prácticos que señalan el progreso del atacante, no solo las anomalías.

Póngalo a prueba: NDR basado en IA con datos reales.

EDR vs. NDR vs. ITDR vs. XDR... ¿qué solución de detección de amenazas elegir?

A continuación se presenta una tabla comparativa de varias soluciones de detección y respuesta a amenazas, destacando sus áreas de interés, características principales y casos de uso típicos:

Solución Ideal para Útil cuando
EDR (Detección y Respuesta de Puntos Finales) Las empresas dan prioridad a la seguridad de los puntos finales (estaciones de trabajo, servidores, dispositivos móviles). Los puntos finales son la principal preocupación debido a los datos sensibles o las actividades de alto riesgo.
NDR (Detección y Respuesta en Red) Organizaciones con tráfico y actividades de red importantes. La principal preocupación es supervisar las actividades a nivel de red y detectar las amenazas basadas en la red.
ITDR (Detección y Respuesta a las Amenazas contra la Identidad) Organizaciones en las que la gestión de identidades y accesos es fundamental. Manejo de grandes volúmenes de datos de usuarios o preocupación por las amenazas internas.
MDR (Detección y Respuesta Gestionadas) Pequeñas y medianas empresas o aquellas que no cuentan con un equipo interno de ciberseguridad. Necesidad de una supervisión y respuesta de seguridad exhaustivas gestionadas por expertos externos.
XDR (detección y respuesta ampliadas) Organizaciones que buscan un enfoque de seguridad integrado en varios ámbitos. Gestión de entornos informáticos complejos y distribuidos.
CDR (Cloud Detección y Respuesta) Empresas que dependen en gran medida de servicios e infraestructuras cloud . Utilización de varios entornos de cloud o transición a operaciones cloud.

Lista de control de la aplicación

Diseño y cobertura:

  • Asigne las detecciones a los objetivos de los atacantes, no a anomalías genéricas.
  • Correlacione la red, la identidad y la cloud para ver las narrativas completas.
  • Garantice la visibilidad este-oeste en el centro de datos y la cloud, incluidos los flujos cifrados.

Operaciones y puesta a punto:

  • Priorizar por riesgo de entidad, velocidad de ataque y radio de explosión.
  • Utilizar los bucles de retroalimentación de los incidentes para mejorar las detecciones y los libros de jugadas.
  • Controle el tiempo de permanencia, el tiempo medio de verificación y la profundidad de la investigación.

Contenido y facilidad de búsqueda:

  • Secciones de preguntas y respuestas y tablas para la preparación de fragmentos.
  • Utilice títulos estructurados que respondan a preguntas comunes en una sola pantalla.
  • Añada un esquema para las preguntas frecuentes y el contenido de instrucciones cuando proceda.

Cuando los equipos aplican esta lista de comprobación, pasan de un triaje reactivo a un control seguro. El mejor paso siguiente es ver cómo funcionan estas prácticas con datos reales.

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Más fundamentos de ciberseguridad

Preguntas frecuentes

¿No basta con EDR si controlo los puntos finales?

¿Por qué es importante para las organizaciones detectar a tiempo las amenazas?

¿Cómo utilizan los equipos SOC la IA y el aprendizaje automático en la detección de amenazas?

¿Cuáles son los componentes clave de un sistema eficaz de detección de amenazas?

¿Cómo pueden las organizaciones mejorar su capacidad de detección de amenazas?

¿Qué papel desempeña la inteligencia sobre amenazas en la detección de las mismas?

¿Cómo contribuye el análisis del comportamiento a la detección de amenazas?

¿Puede la detección de amenazas evitar todos los ciberataques?

¿Cómo afectan los requisitos de cumplimiento a las estrategias de detección de amenazas?

¿Cómo mejora una plataforma NDR moderna la detección de amenazas en entornos híbridos?