¿Qué es la analítica de seguridad?

La analítica de seguridad es la práctica de recopilar, analizar y aprovechar los datos de los eventos de seguridad para detectar amenazas y mejorar las medidas de seguridad. Combina grandes cantidades de datos de una organización con inteligencia avanzada sobre amenazas para mitigar los ataques selectivos, las amenazas internas y las ciberamenazas persistentes. Los aspectos clave de la analítica de seguridad son el análisis de datos, la detección proactiva de amenazas, la IA y el machine learning, el soporte de cumplimiento, las características forenses y la habilitación de respuestas.

La analítica de seguridad es un proceso de varios pasos que utiliza múltiples fuentes de datos para detectar y prevenir de manera proactiva posibles amenazas.

1. Recopilar datos

   Primero, establece la visibilidad en toda tu superficie de ataque. Para esto, ingesta todos los datos posibles y guárdalos de manera eficiente. Esto incluye tus aplicaciones y servicios, bases de datos e infraestructura.

2. Normalizar los datos

   Comparar los datos almacenados en diferentes formatos no solo es difícil, sino que es ineficiente. La solución: normalizar tus datos en un esquema común que te permita analizar uniformemente tus datos de seguridad.

3. Enriquecer los datos

   El contexto juega un papel importante en la analítica de seguridad, por lo que es importante enriquecer tus datos. Esto significa complementarlos con capas de información adicional, como inteligencia de amenazas, contexto de usuario y contexto de activos. Esto hará que tus datos y alertas sean más significativos y prácticos.

4. Detectar amenazas

   Para hacer frente a cualquier amenaza, debes saber dónde está. Encuentra rápidamente las posibles amenazas automatizando la detección mediante la IA, el machine learning y otras tecnologías de búsqueda de amenazas. Esto permite detectar amenazas o vulnerabilidades de forma proactiva antes de que puedan causarte algún daño.

5. Investigar la actividad sospechosa

   Una vez que se detecta una posible amenaza, es importante que investigues la actividad sospechosa de manera rápida y eficiente. En lugar de hacer una investigación manual, las herramientas como la búsqueda avanzada, la IA y la clasificación de alertas te ayudan a examinar tu entorno para encontrar la posible amenaza. Debe hacerse un seguimiento de toda investigación en una herramienta colaborativa de gestión de casos.

6. Responder rápidamente

   ¿Una actividad sospechosa se convierte en una amenaza verificable? El último paso en la analítica de seguridad es la respuesta a incidentes. Una vez que se haya confirmado una amenaza, puedes tomar medidas decisivas para detener el ataque antes de que comience.

La analítica de seguridad es importante porque te permite detectar e identificar amenazas de forma proactiva y en tiempo real. La IA y el machine learning pueden ayudar a identificar amenazas mediante el análisis de patrones y anomalías antes de que la amenaza progrese. Al proporcionar una vista unificada de los eventos de seguridad en distintas fuentes, también se facilita una mejor investigación y respuesta. Esto te permite tomar decisiones más rápidas y fundamentadas cuando se producen incidentes.

En términos más amplios, te brinda una mayor resiliencia de ciberseguridad. Lo hace fortaleciendo tu postura general de seguridad en todo tu entorno de TI, lo que hace posible adaptarse a las amenazas y técnicas de ataque en evolución. También protege a tu empresa, ya que cumple con los requisitos de cumplimiento a través de distintos organismos reguladores.

Detección y respuesta más rápidas a las amenazas

La analítica de seguridad permite llevar a cabo análisis de datos en tiempo real en múltiples fuentes, lo que significa que puedes identificar rápidamente las posibles amenazas antes de que puedan causar daños significativos. Complementada con reconocimiento avanzado de patrones y detección de anomalías, una práctica eficaz de analítica de seguridad reduce significativamente tu tiempo promedio de detección (MTTD) y tiempo promedio de respuesta (MTTR), lo que reduce en gran medida el riesgo para tu negocio y tus clientes.

Reducción de los costos operativos

Cuanto menos tiempo tardes en detectar, investigar y responder a una amenaza, menos le costará a tu empresa en tiempo y en recursos. Esto no solo se aplica a las brechas que acaparan los titulares (que tienen como resultado la pérdida de negocios familiares, multas y daños a la reputación), sino incluso a incidentes menores que aún pueden desviar valiosos recursos del centro de operaciones de seguridad (SOC) para resolverlos.

Resiliencia operativa mejorada

Cuando los ataques tienen éxito, afectan las operaciones de toda la empresa. Al mejorar tu postura de seguridad general, los análisis de seguridad reducen el riesgo de que los ataques tengan éxito. Esto te ayuda a mantener la disponibilidad del sistema, lo que ayuda a que las operaciones comerciales funcionen de manera más fluida. También respalda tus esfuerzos de cumplimiento, lo que te ayuda a evitar problemas con los reguladores.

Toma de decisiones justificadas

La analítica de seguridad te brinda información basada en datos, que puede usarse para informar aún más tus inversiones en seguridad y definir tus estrategias. Con la visión integral que proporciona de la postura de seguridad de tu organización, una analítica de seguridad eficaz facilita decisiones más fundamentadas sobre la gestión de riesgos.

Analítica de seguridad impulsada por IA

La analítica de seguridad impulsada por IA permite a los equipos de operaciones de seguridad examinar datos de todo el entorno. Estas soluciones pueden monitorear datos en múltiples fuentes, como el tráfico de red, los logs de endpoints, el contexto de usuario y la telemetría en la nube. Estas herramientas aplican visualizaciones, alertas, machine learning e inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones complejos y anomalías que otras técnicas pasan por alto.

Al igual que un SIEM, la analítica de seguridad impulsada por IA también correlaciona los datos para detectar amenazas conocidas y aplica analíticas avanzadas para detectar actividades anómalas y potencialmente maliciosas. Juntas, estas capacidades conducen a menos amenazas perdidas y a menores tiempos de permanencia.

Gestión de eventos e información de seguridad (SIEM)

Un SIEM es una plataforma centralizada que recopila y normaliza datos de toda la infraestructura de TI de una empresa, los analiza para detectar amenazas y potencia la correlación de datos automatizada y dirigida por el usuario. Permite distintas funciones básicas de operaciones de seguridad, incluido el monitoreo en tiempo real, la detección automatizada de amenazas y la respuesta a incidentes. Los SIEM son una herramienta crucial en el SOC, pero varían ampliamente, así que las organizaciones deben tener cuidado de elegir uno que las ayude a detectar, investigar y responder a las amenazas de manera eficiente y efectiva.

Analíticas de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)

Una solución UEBA (User and Entity Behavior Analytics) es un proceso o herramienta de ciberseguridad que emplea el machine learning y el análisis estadístico para identificar comportamientos o actividades anómalos llevados a cabo por los usuarios o por las entidades que están dentro de una red de TI. El objetivo principal de UEBA es detectar amenazas internas, cuentas comprometidas y uso indebido de privilegios mediante el análisis de patrones de datos y la comprensión del comportamiento típico de los usuarios.

UEBA evalúa el comportamiento de los usuarios y las entidades, como los patrones de acceso a los archivos, las horas de inicio de sesión y el uso de las aplicaciones. A partir de estos datos, establece líneas de base de lo que constituye un comportamiento “normal”, tanto a lo largo del tiempo para un usuario específico y para un grupo de compañeros, y luego compara la nueva actividad para detectar comportamientos inusuales y potencialmente sospechosos.

Inteligencia de amenazas

La inteligencia de amenazas proporciona un contexto vital para manejar posibles amenazas. Ayuda al SOC a detectar, priorizar y responder a las amenazas identificando indicadores de compromiso (IOC) como IP maliciosas o hashes de archivos vinculados a ciberataques. Además, las fuentes de inteligencia de amenazas pueden proporcionar información sobre las tácticas, técnicas y procedimientos (TTP) que usan los actores de amenazas específicos, lo que permite a las organizaciones anticipar y contrarrestar los ataques dirigidos. En general, la inteligencia de amenazas puede reducir significativamente la probabilidad y el impacto de los incidentes de seguridad.

Contar con un proceso sólido de analítica de seguridad es esencial para salvaguardar la infraestructura, los activos digitales y las operaciones. En todos los sectores, los equipos usan la analítica de seguridad para mejorar la detección de amenazas, mejorar la investigación de incidentes y respaldar el cumplimiento.

Monitoreo continuo

Para mantener tus datos y sistemas seguros, es importante poder vigilar todos tus datos de seguridad en tiempo real. De esta manera, puedes mantener la visibilidad en toda la infraestructura de TI para detectar posibles amenazas, investigarlas rápidamente y responder a los incidentes antes de que escalen. También permite a los equipos cumplir con los requisitos normativos al proporcionar un seguimiento auditable de las actividades y las acciones de respuesta. La analítica de seguridad lo hace posible con el monitoreo continuo de los datos relevantes para la seguridad, lo que garantiza una visión clara de toda tu superficie de ataque.

Detección automatizada de amenazas 

La detección automatizada de amenazas se refiere al uso de tecnología, en particular, software y algoritmos, para identificar posibles amenazas de seguridad sin intervención humana. Esta tecnología es crucial para manejar la gran cantidad de datos y los complejos panoramas de amenazas a los que se enfrentan las organizaciones hoy en día. La protección automatizada contra amenazas se extiende a ransomware, malware y otros ataques comunes.

Detección de amenazas internas

La detección de amenazas internas se refiere al proceso de identificar y mitigar los riesgos planteados por personas dentro de una organización que podrían comprometer intencional o involuntariamente la seguridad de la organización. Estas personas pueden ser empleados, contratistas, socios comerciales o cualquier otra entidad con acceso interno a los sistemas y datos de la organización.

Caza de amenazas 

El uso del machine learning como parte de tu analítica de seguridad te permite buscar de forma proactiva amenazas y debilidades dentro de tu infraestructura. Al aprovechar los petabytes de datos durante muchos años, puedes identificar información clave y usar la inteligencia de amenazas para encontrar y evaluar los posibles riesgos.

Respuesta a incidentes

La investigación y respuesta a incidentes requiere de una solución de analítica de seguridad que le dé a tu equipo acceso a los datos y a las herramientas que necesitan para abordar de manera colaborativa las crecientes amenazas. Las características clave como analíticas en tiempo real, administración de casos y respuesta automatizada permiten a los equipos de seguridad identificar rápidamente el origen de un incidente, comprender su alcance y tomar medidas. Esta integración de tecnología, automatización y trabajo en equipo es crucial para gestionar y neutralizar eficazmente los incidentes de seguridad de manera oportuna.

La implementación de la analítica de seguridad no tiene por qué ser intimidante. A pesar de todos los pasos que se llevaron a cabo en el proceso de analítica de seguridad, el proceso depende de la selección de las herramientas adecuadas y de determinar los casos de uso adecuados para tus necesidades.

1. Evalúa la postura de seguridad actual: Primero, establece objetivos claros y casos de uso para tu solución de analítica de seguridad, y luego identifica tus brechas y desafíos de seguridad actuales. Este será el marco de trabajo para el resto de tu implementación.
2. Selecciona las herramientas adecuadas: Una vez que conozcas tus brechas, deberás encontrar las herramientas adecuadas para el trabajo. Observa diferentes soluciones de analítica de seguridad y compara aspectos como las fuentes de datos compatibles, las capacidades de análisis y la escalabilidad. También debes tener en cuenta la compatibilidad con tu infraestructura de seguridad actual.
3. Planifica la recopilación y la integración de datos: A continuación, determine tus fuentes de datos. Enumera todas tus fuentes de datos relevantes, como los logs de red, los datos de endpoints y los servicios en la nube, y luego identifica el método y la frecuencia para recopilar estos datos.
4. Configura y personaliza la solución: Configura las integraciones de datos y obtén visibilidad inmediata con dashboard y reportes. Automatiza la detección con reglas de alertas prediseñadas y trabajos de machine learning. Adopta características basadas en IA, conecta flujos de trabajo con herramientas de terceros y aprovecha manuales de estrategias y automatizaciones prediseñados.
5. Capacita a tu personal: Organiza la capacitación para los miembros del equipo mediante la solución de analítica de seguridad o revisando los datos que genera. Una buena herramienta ayudará a tu equipo a clasificar eficazmente las alertas y a realizar investigaciones y respuestas.
6. Monitorea e itera continuamente: Para obtener lo mejor de tu analítica de seguridad, debes revisar y actualizar periódicamente tus reglas y umbrales de análisis. Reúne comentarios de usuarios y de partes interesadas para identificar dónde pueden hacerse mejoras y mantente informado sobre nuevas investigaciones de amenazas para que puedas adaptarte en consecuencia.

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