, empresa especializada en análisis de ciberseguridad, utiliza la ciencia de datos y la inteligencia artificial para mejorar la detección de amenazas y la respuesta ante ellas. Ofrece una visión más detallada que las soluciones tradicionales de seguridad de redes, al correlacionar, agregar y visualizar la información procedente de conjuntos de datos de distintos entornos.
Un análisis eficaz de la ciberseguridad debe integrarse en los procesos de gestión de riesgos, ciberdefensa, detección de intrusiones y respuesta a incidentes . Esta integración garantiza el cumplimiento de las normas y la normativa en materia de ciberseguridad, mejora la concienciación sobre las amenazas y la información al respecto, y optimiza la asignación de recursos y el rendimiento de la inversión. Mediante el análisis de patrones de aprendizaje automático, registros de aplicaciones, tráfico de red y otras fuentes de datos, las organizaciones pueden identificar anomalías, comprender las causas de los incidentes y aplicar medidas correctivas para mitigar los riesgos.
El análisis de la ciberseguridad es esencial para que las organizaciones modernas mantengan una infraestructura de ciberseguridad segura. Ofrece información sobre las amenazas cibernéticas, el cumplimiento de las normas de seguridad y datos sobre la eficacia de las actividades de ciberseguridad. Mediante el uso de herramientas y tecnologías avanzadas, las organizaciones pueden mejorar su nivel de ciberseguridad y protegerse frente a una amplia gama de amenazas cibernéticas.
La necesidad de contar con análisis sólidos en materia de ciberseguridad nunca ha sido tan urgente como lo es hoy en día: las amenazas cibernéticas mutan y evolucionan constantemente a un ritmo que está dejando obsoletas muchas herramientas tradicionales de ciberseguridad; las iniciativas de transformación digital han ampliado, sin pretenderlo, las superficies de ataque cibernético; y los expertos en seguridad siguen siendo muy solicitados debido a una escasez persistente de personal cualificado en ciberseguridad. Estos y muchos otros problemas de seguridad se están agravando mutuamente, lo que hace que resulte aún más complicado, tanto para las pequeñas como para las grandes organizaciones, identificar y gestionar adecuadamente los riesgos cibernéticos.
Esta guía analiza en profundidad el análisis de ciberseguridad: por qué es importante, cómo funciona y qué lugar ocupa en los programas de seguridad modernos. Explorará los conceptos fundamentales que subyacen al análisis de ciberseguridad y en qué se diferencian de las herramientas tradicionales de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM).
También analizaremos el papel fundamental que desempeñará la gestión autónoma de terminales (AEM) a la hora de revolucionar el análisis de seguridad, con el fin de ayudar a las empresas a gestionar y proteger los terminales y sus entornos de TI frente a los piratas informáticos de forma más eficaz.
¿En qué consiste el análisis de ciberseguridad?
El análisis de ciberseguridad consiste en utilizar técnicas de ciencia de datos, aprendizaje automático (ML) y otros tipos de algoritmos de inteligencia artificial para extraer información útil a partir de grandes cantidades de datos.
Esto puede permitir a las organizaciones crear estrategias y protocolos de ciberseguridad proactivos que detecten, mitiguen y detengan mejor las amenazas cibernéticas.
[Lea también: El aprendizaje automático en la ciberseguridad: su guía completa]
¿Cómo funcionan las herramientas de análisis de ciberseguridad?
Las herramientas de análisis de ciberseguridad emplean algoritmos avanzados capaces de examinar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real, tales como el tráfico de red, dispositivos finales, la actividad y el comportamiento de los usuarios, los registros de eventos, las fuentes externas de inteligencia sobre amenazas y las aplicaciones empresariales, con el fin de ofrecer una visión más completa del estado de seguridad de una organización. Este análisis consolidado puede permitir un enfoque más proactivo en la detección y la respuesta ante amenazas.
Entre las técnicas y capacidades habituales de la ciencia de datos que se utilizan con las herramientas de análisis de ciberseguridad se incluyen:
- Modelización estadística: . Se utiliza para comprender mejor y comprobar los supuestos mediante la generación de datos de muestra, por ejemplo, para medir la vulnerabilidad y los riesgos.
- Análisis de comportamiento: . Se utiliza para identificar patrones inusuales que se desvían de los comportamientos de referencia conocidos mediante el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías.
- Análisis predictivo: . Se utiliza para comprender mejor los incidentes pasados con el fin de predecir y prevenir futuros ataques.
- Minería de datos: . Se utiliza para extraer información útil mediante la búsqueda y el análisis de grandes cantidades de datos sin procesar.
- Aprendizaje automático: . Utiliza los conocimientos que aportan las técnicas de ciencia de datos para entrenar, mejorar y automatizar procesos.
Al informarse sobre las herramientas de análisis de ciberseguridad, es posible que también se encuentre con otro término relacionado: SIEM. Aunque el SIEM y el análisis de seguridad están relacionados, se trata de dos conceptos distintos.
Análisis de ciberseguridad frente a SIEM
Los análisis de seguridad y los sistemas SIEM pueden desempeñar funciones similares en el ecosistema de la ciberseguridad en lo que respecta a la recopilación y el análisis de datos, así como a la mejora de la respuesta ante amenazas. En esta sección se analizan algunas de las diferencias y se explica cómo cada solución de seguridad contribuye a un enfoque sólido de ciberseguridad.
Los sistemas SIEM tradicionales están diseñados para recopilar y analizar flujos de datos, datos de registro, alertas y datos de eventos procedentes de numerosas fuentes supervisadas, tales como dispositivos de red, ordenadores, sistemas de almacenamiento y cortafuegos. Al consolidar esta información, el SIEM puede contribuir a las iniciativas de cumplimiento normativo, ofrecer una visión general del estado de la red e identificar incidentes relacionados con la seguridad en dispositivos concretos. Las herramientas SIEM tradicionales suelen emplear métodos basados en reglas, diseñados para comparar patrones de amenazas detectadas anteriormente con el fin de detectar desviaciones respecto al funcionamiento normal.
Sin embargo, dado que la composición de la infraestructura típica de una red corporativa está cambiando para dar soporte a los empleados que trabajan a distancia, en modalidad híbrida o en la oficina, es posible que las soluciones SIEM necesiten ayuda para mantener actualizados los datos cruciales, especialmente cuando se alimentan las bases de datos de gestión de la configuración (CMDB).
A la hora de identificar amenazas cibernéticas, los sistemas SIEM tradicionales suelen limitarse a detectar únicamente patrones de amenazas conocidos mediante la detección basada en firmas, también conocida como detección basada en reglas. La detección basada en firmas requiere que los patrones de amenaza se comporten de una determinada manera y busca estos comportamientos para detectar ataques, lo que significa que los sistemas SIEM pueden tener dificultades para detectar nuevos tipos de ciberataques que no se ajustan al modelo de funcionamiento de los ataques tradicionales —como el malware capaz de eludir la detección camuflándose como archivos legítimos o las estafas de phishing que aprovechan técnicas de ingeniería social para engañar a los empleados y que estos lleven a cabo ataques a través de enlaces maliciosos—. Esta incapacidad para detectar nuevos ciberataques no solo da lugar a falsos positivos debido al volumen de datos que el SIEM intenta analizar, sino que también puede provocar numerosos falsos negativos y la pérdida de oportunidades para solucionar posibles incidentes causados por amenazas emergentes.
Al igual que las soluciones SIEM, las herramientas de análisis de ciberseguridad de pueden procesar múltiples tipos de datos, incluidos los procedentes de fuentes internas y externas. Dado que esta capacidad de procesamiento también incluye funciones de big data, los análisis de ciberseguridad pueden ofrecer un análisis más exhaustivo para mejorar las iniciativas predictivas y fundamentar mejor la prevención y la respuesta proactivas ante incidentes de seguridad.
Gracias al aprendizaje automático y al análisis del comportamiento, las herramientas de análisis de ciberseguridad también pueden aprender continuamente a identificar nuevos patrones, anomalías y amenazas emergentes, ajustar las alertas para que solo se escalen los problemas de mayor prioridad y eliminar la generación de falsos positivos, lo que significa que cada alerta es más significativa, más útil y más capaz de proteger su entorno (sin añadir ruido a su carga de trabajo).
En la actualidad, los sistemas SIEM modernos de están incorporando funciones clave de análisis de seguridad para hacer frente a las limitaciones que plantean las soluciones SIEM heredadas. Por ejemplo, algunas herramientas SIEM están incorporando capacidades de inteligencia artificial y ampliando el número de fuentes de datos que pueden analizarse, lo que reduce la brecha entre las capacidades de las herramientas SIEM y las de análisis de ciberseguridad.
En general, muchos profesionales de la ciberseguridad siguen considerando que las soluciones SIEM constituyen un enfoque reactivo y orientado al cumplimiento normativo en la gestión de datos de seguridad, mientras que el análisis de ciberseguridad se está imponiendo como un enfoque más proactivo y orientado al negocio para ayudar a las organizaciones a optimizar sus estrategias de ciberseguridad, la ciberhigiene y la ciberdefensa.
Por qué es importante el análisis de la ciberseguridad
El creciente número de amenazas y los elevados costes que acarrean los incidentes de ciberseguridad pueden considerarse el catalizador del creciente interés por el ámbito del análisis de ciberseguridad. Los ataques de ransomware, por ejemplo, se han duplicado cada año desde 2019, según el estudio sobre tendencias en ciberseguridad de McKinsey titulado «» ().
El avance de los análisis de seguridad de big data también viene impulsado por el uso cada vez mayor de la inteligencia artificial por parte de los ciberatacantes. Al aprovechar el potencial de la IA de en materia de ciberseguridad, las empresas deben esforzarse por equilibrar las fuerzas a la hora de defender sus activos y datos frente a los ciberdelincuentes.
En resumen: Sin un conocimiento exhaustivo de su superficie de ataque, resulta prácticamente imposible supervisar, proteger y adoptar las medidas necesarias para salvaguardar los entornos informáticos. Mediante la recopilación, el tratamiento y el análisis de datos procedentes de diversas fuentes, el análisis de ciberseguridad puede proporcionar información útil que permita a las organizaciones tomar decisiones más fundamentadas y adoptar respuestas más rápidas y eficaces, así como medidas proactivas.
Ventajas del análisis de datos en materia de ciberseguridad
Aunque la detección más rápida de amenazas de seguridad suele considerarse la principal ventaja del análisis de ciberseguridad, esta información más detallada también puede servir de apoyo a otros casos de uso importantes, como proporcionar análisis predictivos que ayuden a los equipos de seguridad a anticiparse a las brechas antes de que se produzcan, reforzar la toma de decisiones proactiva mediante información basada en datos y evaluar oportunidades de mejora para reforzar las defensas futuras.
Analicemos algunos de los casos de uso fundamentales del análisis de ciberseguridad y cómo estas funciones pueden ayudarle a reforzar la ciberresiliencia de su organización ,, mejorar la detección de amenazas, priorizar las acciones más críticas y medir el impacto de las inversiones en seguridad.
Respuesta más rápida ante las amenazas
Es cierto: la base de una ciberseguridad eficaz es la detección y mitigación rápidas de las amenazas.
Las herramientas de análisis de ciberseguridad pueden ayudar a las organizaciones a acelerar el tiempo medio de reparación (MTTR) mediante el uso de capacidades de aprendizaje automático para clasificar las alertas con mayor rapidez y priorizarlas en función de su gravedad y riesgo. Al priorizar los incidentes en función del contexto empresarial de lo que está ocurriendo en los entornos y de las áreas de mayor riesgo, los equipos pueden responder a las amenazas más graves en las primeras fases de los ataques y mucho antes de que los actores maliciosos puedan comprometer la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos y sistemas críticos.
Prever las amenazas cibernéticas mediante la detección de anomalías
Las plataformas de análisis de seguridad pueden utilizarse para detectar posibles amenazas mediante la correlación de información, el análisis de patrones, la identificación de tendencias y la detección de posibles indicadores de compromiso, como un tráfico de usuarios inusual o una actividad sospechosa, que podrían pasar desapercibidos para las soluciones de ciberseguridad convencionales o en el análisis manual de datos.
Mediante el uso de métodos de detección basados en el comportamiento, los análisis de ciberseguridad pueden reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y ayudar a las organizaciones a identificar más rápidamente las vulnerabilidades de día cero y los ataques desconocidos. Al predecir posibles amenazas antes de que se produzcan, la información obtenida mediante el análisis de ciberseguridad permite a los equipos de seguridad actuar antes de que las amenazas se conviertan en incidentes de seguridad. En lugar de responder a las amenazas a medida que se producen, la información obtenida mediante el análisis de ciberseguridad se convierte en una herramienta estratégica que ayuda a las organizaciones a pasar de una postura reactiva a una proactiva en materia de ciberseguridad, un enfoque de seguridad cada vez más necesario ante el panorama de amenazas en constante evolución de la actualidad.
Cree una defensa cibernética proactiva
El análisis de ciberseguridad contribuye a fomentar un enfoque proactivo en materia de ciberseguridad, al generar información que puede utilizarse para reforzar la mejora y optimización continuas de las políticas, los marcos, los procedimientos y los controles de ciberseguridad.
Mediante la medición del rendimiento y la comparación con los estándares del sector y las mejores prácticas, el análisis de ciberseguridad puede ayudar a las organizaciones a evaluar y optimizar la eficacia de las herramientas y los procesos de seguridad existentes. Esta visión de futuro permite a las organizaciones identificar posibles deficiencias, reforzar las defensas en áreas de alto riesgo, ajustar las políticas de seguridad, subsanar las vulnerabilidades e impartir formación específica a los empleados con el fin de mitigar los riesgos y prevenir mejor los incidentes cibernéticos.
Mejorar la toma de decisiones
Un análisis sólido de la ciberseguridad puede proporcionar una base fundamentada en datos para la toma de decisiones estratégicas, tales como:
- Dónde dar prioridad a las inversiones en seguridad y asignar recursos para lograr el máximo impacto
- Identificar los sistemas redundantes que puedan consolidarse o sustituirse para mejorar las iniciativas de optimización de los costes de TI
- Equilibrar las medidas de seguridad con la eficiencia operativa, evaluando la eficacia y garantizando que los protocolos de seguridad no obstaculicen la productividad
Las organizaciones pueden utilizar el análisis de ciberseguridad para mantener unas defensas sólidas frente a las amenazas cibernéticas, al tiempo que armonizan los objetivos y los indicadores de seguridad con los objetivos y resultados empresariales.
Análisis forense más exhaustivo
Tras un incidente de seguridad, el análisis de big data puede contribuir a las labores de análisis forense y de determinación de la causa raíz, al ayudar a las organizaciones a reconstruir la cronología, el método de ataque y el impacto del mismo —como el alcance de una posible pérdida de datos—, utilizando información contextual procedente de fuentes de datos ubicadas en todo el entorno.
Los modelos de aprendizaje automático también pueden utilizarse para analizar incidentes de seguridad pasados y simular diferentes escenarios de ataque, con el fin de ayudar a los equipos a predecir mejor dónde podrían explotarse las vulnerabilidades, obtener información útil para reforzar las defensas y permitir respuestas más rápidas y precisas ante nuevos incidentes cibernéticos.
Apoyar el cumplimiento normativo
El análisis de ciberseguridad puede ayudar a demostrar el cumplimiento normativo, al aportar pruebas de cómo una organización sigue las mejores prácticas y directrices para proteger sus datos y sistemas. Mediante la recopilación, el tratamiento y el análisis de datos procedentes de diferentes fuentes, las organizaciones pueden aprovechar la información obtenida de los análisis de ciberseguridad para elaborar informes que reflejen el estado y el rendimiento de los controles de seguridad existentes, las políticas, los requisitos normativos, las normas del sector y los procedimientos. Estos informes pueden acreditar el cumplimiento normativo y ayudar a los auditores, a las autoridades reguladoras y a los clientes a verificar la seguridad y la privacidad de una organización.
En una época en la que las normas de cumplimiento normativo y de protección de datos son cada vez más estrictas, las herramientas de análisis de ciberseguridad pueden ayudar a las organizaciones a identificar y priorizar las áreas que requieren mejoras, subsanar las deficiencias y resolver otros riesgos que afectan al cumplimiento normativo, protegiéndolas así de posibles repercusiones legales y financieras al evitar sanciones o infracciones.
Cómo Tanium desempeñará un papel crucial en el futuro del análisis de la ciberseguridad
Las herramientas de análisis de ciberseguridad son indispensables para proteger los activos digitales, mantener la continuidad operativa y preservar la reputación de la organización en un entorno en el que las ciberamenazas evolucionan y se extienden constantemente. Sin embargo, una tarea igualmente importante para aprovechar al máximo las ventajas del análisis de ciberseguridad es la capacidad de actuar en función de esta información para reforzar todos los posibles puntos de entrada a su entorno de una forma más rápida, sencilla y segura: le presentamos la gestión autónoma de terminales (AEM) de .
«AEM… combina la gestión unificada de terminales, la experiencia digital de los empleados y la inteligencia artificial, lo que facilita un enfoque integral y autónomo de la gestión de terminales.1»Steve McDowell, analista jefe y director ejecutivo de NAND Research
Para dar respuesta a esta necesidad del sector, nuestra metodología basada en AEM supone un salto innovador en la automatización impulsada por la inteligencia artificial para el entorno de trabajo digital, lo que marca un cambio significativo en la gestión de datos y la eficiencia operativa.
Nuestro objetivo con AEM en Tanium es ampliar aún más el análisis de ciberseguridad mediante la incorporación de la IA compuesta de , con el fin de ofrecer automatización inteligente y toma de decisiones para la gestión de terminales de TI.
El modelo Tanium para AEM se basa en nuestra plataforma «cloud-first» , y mejora la eficiencia gracias a funciones autónomas impulsadas por IA, como la aplicación de la configuración y la resolución de amenazas. Su capacidad fundamental aprovechará los datos en tiempo real y los conocimientos derivados de la inteligencia artificial para recomendar de forma autónoma medidas que se ajusten a los indicadores de éxito y a la tolerancia al riesgo de cada organización.
«. La gestión autónoma de terminales le permite adelantarse a los problemas habituales de TI y seguridad, pero de una forma que siempre será segura y en la que usted mantendrá el control en todo momento.»Matt Quinn, director de tecnología de Tanium
Nuestra visión consiste en permitir que los equipos de seguridad tomen decisiones más inteligentes y eficientes, reduzcan la dependencia de los procesos manuales y mejoren la seguridad y el rendimiento operativo, abordando de forma proactiva las tareas de TI y seguridad de manera segura y controlada.
Nuestro enfoque respecto a AEM se encuentra actualmente en fase de desarrollo y su lanzamiento está previsto para el verano de 2024. Le invitamos a visitar , ponerse en contacto con nosotros para solicitar una demostración en o , o inscribirse en un próximo evento cerca de usted para verlo en acción.
1McDowell, Steve. «: La ventaja de ser pionero de Tanium en la gestión autónoma de terminales». Forbes, publicado el January 18, 2024.
