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Seguridad de Microsoft

¿Qué es el análisis de ciberseguridad?

Obtenga información sobre cómo el análisis de ciberseguridad ayuda a las organizaciones a administrar los riesgos de seguridad a través del análisis de datos.
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Introducción al análisis de ciberseguridad

El análisis de ciberseguridad es una forma de gestionar de forma proactiva los riesgos de ciberseguridad utilizando herramientas como la gestión de eventos e información de seguridad (SIEM). Al usar el aprendizaje automático y el análisis de comportamiento para analizar los datos de la organización y del usuario, las empresas pueden predecir o evitar incidentes en lugar de simplemente responder a ellos después de que se produzcan.

A medida que aumenta el volumen de datos, aplicaciones, dispositivos e identidades, también aumenta la dificultad de realizar un seguimiento y protegerlos todos manualmente. A menudo, los equipos de seguridad tienen docenas de herramientas distintas que proporcionan cientos de señales por hora, lo que resulta abrumador y dificulta la correlación manual de patrones.

Con el análisis de ciberseguridad, las organizaciones pueden:
  • Correlacione la información entre diferentes herramientas de seguridad, plataformas y nubes.
  • Detectar amenazas rápidamente. 
  • Mejorar las respuestas a incidentes. 
  • Evalúe los riesgos antes de que se aprovechen.
  • Optimice los procesos y la asignación de recursos. 
  • Mejore la inteligencia general sobre amenazas.
  • Aumente el reconocimiento y la visibilidad de las amenazas.

Principales conclusiones

  • El análisis de ciberseguridad es una manera de administrar proactivamente los riesgos de ciberseguridad mediante técnicas como el aprendizaje automático y el análisis del comportamiento. para recopilar y analizar datos y, a continuación, identificar patrones y anomalías que pueden indicar una amenaza de seguridad. 
  • Un flujo de trabajo típico incluye recopilación de datos, normalización de datos, análisis de datos, aprendizaje automático y visualización de datos.
  • Las organizaciones usan análisis de ciberseguridad para detectar amenazas internas y externas, administrar incidentes, evaluar riesgos y cumplir con los requisitos de seguridad.
  • Las organizaciones tienen acceso a herramientas como EDR, XDR, análisis del tráfico de red, SIEM, SOAR, búsqueda de amenazas, inteligencia sobre amenazas, UEBA, administración de vulnerabilidades y supervisión continua.
  • Algunas ventajas clave incluyen una detección de amenazas más rápida, respuestas a incidentes mejoradas, evaluación de riesgos, procesos simplificados y mayor reconocimiento y visibilidad de las amenazas en general. 
  • Algunos desafíos incluyen problemas de privacidad de datos, brechas de aptitudes y amenazas en evolución.
  • En el futuro, el campo del análisis de ciberseguridad puede ver el aumento de la inteligencia artificial generativa, la expansión de los conjuntos de aptitudes de los analistas, las respuestas automatizadas a las amenazas y más optimización.

¿Cómo funciona el análisis de ciberseguridad?

El análisis de ciberseguridad funciona recopilando y analizando datos de varios orígenes para identificar patrones y anomalías que pueden indicar una amenaza de seguridad. Estos datos se procesan mediante técnicas analíticas avanzadas, como el aprendizaje automático, para detectar posibles amenazas en tiempo real y responder a ellas. El flujo de trabajo típico de una solución de análisis de ciberseguridad incluye los pasos siguientes:
 
  1. Recopilación de datos. Puede parecer una obviedad, pero un análisis eficaz de la ciberseguridad depende del acceso exhaustivo a una inmensa cantidad de datos de los usuarios, puntos de conexión, enrutadores, aplicaciones y registros de eventos, solo por nombrar algunos orígenes.

  2. Normalización de datos. Una gran cantidad de datos sin procesar no es lo más útil para proporcionar información de seguridad accionable. Con la normalización de datos, los equipos de seguridad pueden agregar conjuntos de datos de diversos orígenes en un único formato y resumirlos para admitir el análisis y la toma de decisiones. 

  3. Análisis de datos. Una vez que los datos se normalizan en un formato coherente y comprensible, puede comenzar el análisis. Aquí es donde se identifican los patrones y la información a partir de una gran variedad de puntos de datos aparentemente dispares. Con herramientas como reglas, libros y consultas, las tendencias de comportamiento se pueden identificar y marcar como posibles riesgos.

  4. Aprendizaje automático. El análisis de macrodatos requiere tiempo y recursos, y los profesionales de seguridad solo tienen gran parte de ambos. Al entrenar modelos de aprendizaje automático para reconocer patrones de amenazas o comportamientos de riesgo, los profesionales de seguridad pueden procesar los datos mucho más rápido, detectar anomalías más fácilmente y priorizar las investigaciones. Por ejemplo, las herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) usan análisis de comportamiento, algoritmos de aprendizaje automático y automatización para identificar comportamientos anómalos dentro de la red de una organización. 

  5. Visualización de datos. La información de seguridad de los macrodatos puede ser difícil de comprender y difícil de comprender, lo que puede ser un desafío para los responsables de la toma de decisiones empresariales y de seguridad. La visualización de datos es la representación gráfica de tendencias, valores atípicos y patrones mediante gráficos, gráficos y mapas para que los datos complejos sean más accesibles y comprensibles. Con la inteligencia de amenazas comprensible, las organizaciones obtienen una visión completa del panorama de amenazas para tomar decisiones de seguridad informadas.
Algunas organizaciones usan una herramienta SIEM nativa de la nube para agregar datos que luego se analizan a la velocidad de la máquina para identificar patrones, tendencias y posibles problemas. El uso de SIEM nativo de la nube permite a las organizaciones importar sus propias fuentes de inteligencia sobre amenazas y señales de sus herramientas existentes.
Casos de uso

Análisis de ciberseguridad en acción

La fuerza del análisis de ciberseguridad proviene de ayudar a los expertos en seguridad a encontrar y detener amenazas con antelación cuando se usan con la detección y respuesta de amenazas externas. Explore ejemplos de cómo las organizaciones pueden usar el análisis de ciberseguridad.

Detección de amenazas externas

Mediante la supervisión de los patrones de tráfico de red, los análisis de ciberseguridad pueden identificar posibles ataques o anomalías—, como un ataque de denegación de servicio distribuido (DDoS), ataques de adversario en el medio, malwarey ransomware, que pueden indicar infracciones de seguridad.

Detección de cuentas en peligro

Los ataques directos en las redes no son los únicos tipos de amenazas que pueden afectar a una empresa. Phishing Los ataques de suplantación de identidad (phishing) tienen como objetivo robar o dañar datos confidenciales al engañar a las personas para que revelen información personal, como contraseñas y números de tarjetas de créditoataques de suplantación de identidad (phishing) y estafas de ingeniería social pueden engañar a los usuarios para que compartan datos con privilegios o hagan vulnerables sus propios sistemas. El análisis de ciberseguridad supervisa constantemente estos eventos.

Detección de amenazas internas

El análisis de ciberseguridad ayuda a realizar un seguimiento de los comportamientos de usuarios y entidades dentro de la red, lo que permite la detección temprana de actividades sospechosas o las amenazas internas.

Respuesta a incidentes y análisis forense digital

Los equipos de seguridad pueden usar el análisis de ciberseguridad en respuestas a incidentes proporcionando conclusiones sólidas necesarias para resolver un ataque. Las revisiones forenses profundas ayudan a los equipos de seguridad a comprender la naturaleza de los incidentes en su posición de seguridad y ayudan a garantizar que se corrijan todas las entidades en peligro.

Evaluación de riesgos

Las herramientas de aprendizaje automático automatizan la generación y el análisis de la inteligencia sobre amenazas, la categorización y el almacenamiento de las amenazas detectadas para futuras referencias. Esto mejora la capacidad del sistema para reconocer amenazas similares y evaluar su nivel de riesgo.

Cumplimiento e informes de seguridad

Una solución de análisis de ciberseguridad puede aumentar la capacidad de una organización para cumplir con las normativas del sector y demostrar la transparencia con informes automatizados.

Tipos de herramientas de análisis de ciberseguridad


Las organizaciones tienen acceso a una variedad de herramientas de análisis de ciberseguridad, cada una con funcionalidades que abordan diferentes necesidades. Algunas herramientas van más allá del análisis para proporcionar protección automatizada y respuesta a amenazas.

Detección y respuesta de puntos de conexión

La detección y respuesta de puntos de conexión (EDR) es software que protege a los usuarios finales, los dispositivos de punto de conexión y los recursos de TI mediante análisis en tiempo real y automatización basada en inteligencia artificial. EDR protege contra las amenazas diseñadas para omitir el software antivirus tradicional y otras herramientas de seguridad de punto de conexión convencionales.

Detección y respuesta extendidas

La detección y respuesta extendidas (XDR) es una herramienta que identifica, evalúa y corrige automáticamente las amenazas. XDR amplía el ámbito de la seguridad ampliando la protección en una gama más amplia de productos que un EDR, incluidos los puntos de conexión, los servidores, las aplicaciones en la nube y los correos electrónicos de una organización.

Análisis de tráfico de red

El análisis del tráfico de red es el proceso de supervisión del tráfico de red para extraer información sobre posibles amenazas de seguridad y otros problemas de TI. Proporciona información valiosa sobre el comportamiento de la red, lo que permite a los expertos en seguridad tomar decisiones sobre la protección de la infraestructura de red y los datos.

Administración de eventos e información de seguridad

SIEM ayuda a las organizaciones a detectar, analizar y responder a las amenazas de seguridad antes de dañar las operaciones empresariales. Combina la administración de información de seguridad (SIM) y la administración de eventos de seguridad (SEM) en un sistema de administración de seguridad.

Organización, automatización y respuesta de seguridad

La orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) hace referencia a un conjunto de herramientas que automatizan la prevención y respuesta de ciberataques unificando los sistemas para mejorar la visibilidad, definiendo cómo se deben ejecutar las tareas y desarrollando un plan de respuesta a incidentes que se adapte a las necesidades de su organización.

Búsqueda de amenazas

La búsqueda de ciberamenazas es el proceso por el que los equipos de seguridad detectan, aíslan y neutralizan de forma proactiva las amenazas avanzadas que podrían eludir las soluciones de seguridad automatizadas. Usan diversas herramientas para buscar amenazas desconocidas o no detectadas en la red, los puntos de conexión y los datos de una organización.

Inteligencia sobre amenazas

La inteligencia sobre amenazas es información que ayuda a las organizaciones a protegerse mejor contra los ciberataques. Esto incluye análisis que proporcionan a los equipos de seguridad una vista completa del panorama de amenazas para que puedan tomar decisiones informadas sobre cómo prepararse, detectar y responder a ataques.

Análisis de comportamiento de usuarios y entidades

UEBA es un tipo de software de seguridad que usa análisis de comportamiento, algoritmos de aprendizaje automático y automatización para identificar comportamientos anómalos y potencialmente peligrosos que muestran tanto los usuarios como los dispositivos dentro de la red de una organización.

Administración de amenazas y vulnerabilidades

La administración de vulnerabilidades es un proceso que usa herramientas y soluciones para mantener seguros de forma continua y proactiva los sistemas informáticos, las redes y las aplicaciones empresariales frente a ciberataques e infracciones de datos.

Supervisión continua

Las herramientas de análisis de ciberseguridad pueden supervisar todo el entorno de una organización (local, nubes, aplicaciones, redes y dispositivos) todo el día, todos los días, para detectar anomalías o comportamientos sospechosos. Estas herramientas recopilan telemetría, agregan los datos y, en algunos casos, automatizan la respuesta a incidentes.

Ventajas de las herramientas de análisis de ciberseguridad


Las herramientas de análisis de ciberseguridad ofrecen a los equipos de seguridad una variedad de ventajas para proteger los datos de la organización y mejorar los procesos de seguridad generales.

Algunas de estas ventajas clave incluyen: 
 
  • Detección de amenazas más rápida. La principal ventaja de usar análisis mejorados por el aprendizaje automático y el análisis de comportamiento es anticiparse a los riesgos antes de que se conviertan en problemas. La supervisión proactiva ayuda a los equipos de seguridad a identificar y responder a los riesgos más rápido que nunca. 
  • Respuestas a incidentes mejoradas. A veces, las amenazas pasan por los sistemas de seguridad y afectan a los datos de la organización. Pero los tiempos de respuesta más rápidos pueden limitar los daños, aislar las áreas afectadas e impedir que las amenazas se propaguen dentro de los sistemas de la organización.
  • Evaluación de riesgos. No todas las amenazas son iguales. Las herramientas de análisis de ciberseguridad ayudan a los profesionales de TI a evaluar qué riesgos deben abordar y en qué orden de prioridad.
  • Procesos simplificados y asignación de recursos. Las herramientas de análisis de ciberseguridad ayudan a los equipos de seguridad a recopilar, correlacionar y analizar grandes cantidades de datos de la organización de forma más eficaz y eficaz. Al simplificar el proceso, estas herramientas ayudan a devolver tiempo a los equipos de seguridad que, a continuación, pueden centrarse en sistemas o incidentes que requieren su atención.
  • Mayor visibilidad y reconocimiento de amenazas. La naturaleza automatizada del análisis de ciberseguridad proporciona a los equipos de seguridad visibilidad sobre los riesgos sin el esfuerzo de tener que realizar pruebas continuamente y realizar su seguimiento. Los modelos de aprendizaje automático y análisis del comportamiento se adaptan continuamente para brindar a las organizaciones un conocimiento más completo sobre ciberseguridad.

Procedimientos recomendados para el análisis de ciberseguridad


Al igual que con cualquier herramienta, la tecnología por sí sola no es suficiente para ayudar a garantizar el éxito. Para ser más eficaces, las herramientas de análisis de ciberseguridad requieren cierta preparación antes de la implementación y quizás algunos cambios en las prácticas empresariales actuales una vez implementadas. Entre los procedimientos recomendados se incluyen:
 
  • Clasificación de datos. Asegúrese de que los datos de la organización se clasifican correctamente y cumplen los estándares de cumplimiento internos o externos. Además, defina controles de acceso para información confidencial. Es posible que las organizaciones que utilizan herramientas de seguridad de datos ya tengan procesos implementados para cumplir con los requisitos de clasificación y cumplimiento. 
  • Períodos de retención extendidos. Mantenga los registros de eventos que puedan ser necesarios en el futuro para la búsqueda de amenazas o las auditorías de cumplimiento. El período de tiempo que las organizaciones deben conservar los registros puede variar según el sector, el reglamento de cumplimiento o la agencia. 
  • Confianza cero. Proteja todos los entornos con laArquitectura de Confianza cero que protege cada archivo, correo electrónico y red mediante la autenticación de cada identidad de usuario y dispositivo.
  • Inteligencia actual. Utilice inteligencia sobre amenazas (los datos más actuales que ofrecen una visión integral del panorama de amenazas) para fundamentar decisiones de seguridad. 
Para empezar a trabajar con el análisis de ciberseguridad, las organizaciones deben:
 
  1. Identificar sus necesidades. Cada organización tiene sus propios objetivos de seguridad, ya sea un tiempo de respuesta más rápido o una transparencia mejorada para el cumplimiento normativo. El primer paso para realizar análisis eficaces de ciberseguridad es identificar todos esos objetivos y mantener esos resultados como prioridades a lo largo del proceso de selección e implementación de nuevas herramientas.
     
  2. Identificar orígenes de datos. Este proceso puede ser exigente, pero es esencial para un análisis eficaz de la ciberseguridad. Cuanto más completos son los orígenes de datos, mayor será la visibilidad de los comportamientos de riesgo y la actividad inusual que podría indicar una amenaza.
     
  3. Elija una herramienta que se ajuste a sus circunstancias. La variedad de herramientas de análisis de ciberseguridad habla de la variedad de necesidades y situaciones de las organizaciones que las usan. Es posible que una nueva empresa necesite una solución completa que controle todas las evaluaciones y respuestas a amenazas. Pero es posible que una empresa más establecida ya tenga soluciones de ciberseguridad implementadas; en este caso, la herramienta adecuada podría ser una que esté diseñada para integrarse con los sistemas existentes y mejorar, en lugar de reemplazar, esas inversiones.

Desafíos en el análisis de ciberseguridad


Las organizaciones que se esfuerzan por realizar análisis de ciberseguridad de calidad se enfrentan a una serie de desafíos, como problemas de privacidad de datos, brechas de aptitudes y amenazas en constante evolución.

Problemas de privacidad de datos

Con las vulneraciones de datos que a menudo hacen titulares internacionales, no es ninguna sorpresa que los clientes y usuarios finales se preocupen por cómo las empresas usan y protegen su información personal. Agréguele las complicaciones de las regulaciones de cumplimiento locales o del sector, que pueden entrar en vigor más rápido de lo que una organización puede actualizar sus sistemas de administración de datos. Una solución a estos desafíos podría ser un sistema de análisis de ciberseguridad con funciones de cumplimiento integradas y protección de datos que limiten el acceso interno y eviten de forma proactiva los ataques externos.

Brechas de aptitudes

Aunque la ciberseguridad no es un concepto nuevo, las tecnologías y los sistemas modernos evolucionan a un ritmo indeseable para mantenerse al día con las necesidades internas y las amenazas externas. La escasez de profesionales de análisis de ciberseguridad cualificados significa que las organizaciones dependen cada vez más de procesos manuales y sistemas obsoletos para mantenerse al día. La primera solución que puede tener en cuenta es más formación para los empleados. Sin embargo, un enfoque más eficaz puede ser implementar una herramienta fácil de usar que pueda automatizar procesos comunes de análisis de ciberseguridad e incluya características predefinidas, como conectores pregenerados para CDR, datos en la nube y servidores, por nombrar algunas posibles integraciones.

Amenazas en evolución

El ritmo al que evolucionan los ciberataques es asombroso. Y los análisis de seguridad tradicionales están limitados por la capacidad de una organización de identificar, comprender y responder a amenazas más sofisticadas que sus sistemas internos. La solución es un enfoque de análisis de ciberseguridad que evoluciona para mantenerse al día con las amenazas. El aprendizaje automático y el análisis de comportamiento impulsan un análisis de amenazas proactivo y preventivo que puede detener los ataques antes de que afecten a una organización. Las soluciones de la plataforma de inteligencia sobre amenazas agregan fuentes de indicadores de amenazas de diferentes orígenes y almacenan los datos para aplicarlos a soluciones como dispositivos de red, soluciones EDR y XDR o SIEM.

Solución de análisis de ciberseguridad

 
La incorporación de análisis de ciberseguridad en un proceso de seguridad nuevo o existente es fundamental para ayudar a mantener a las organizaciones seguras y conformes con las normativas aplicables actuales. Mediante la identificación de patrones, anomalías y amenazas con el aprendizaje automático y el análisis del comportamiento, los expertos en seguridad pueden proteger más fácilmente sus datos y ayudar a garantizar la continuidad del negocio. La Seguridad de Microsoft ofrece una plataforma de operaciones de seguridad unificada que incorpora análisis de ciberseguridad para brindar a las organizaciones las capacidades de protección contra amenazas que desean.
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Preguntas más frecuentes

  • El análisis de ciberseguridad es la forma en que las organizaciones pueden encontrar patrones y detectar riesgos en todo su patrimonio digital. El aprendizaje automático y el análisis de comportamiento proporcionan información para detectar eventos de forma temprana y permitir a los equipos de seguridad evitar que causen daños importantes. Estas herramientas pueden ayudar a analizar grandes cantidades de datos para ayudar a las organizaciones a responder más rápido y mantenerse más seguras.
  • El análisis de ciberseguridad es importante porque ayuda a los equipos de seguridad a proteger los datos de la organización y los clientes, así como a mejorar los procesos de respuesta a la ciberseguridad. Entre las principales ventajas del análisis de ciberseguridad se incluyen una detección de amenazas más rápida, un tiempo medio mejorado para responder, una evaluación de riesgos, procesos simplificados y una mayor visibilidad de las amenazas. Todo esto ayuda a mejorar la protección de la infraestructura crítica de una organización, lo que reduce el riesgo de un ataque que puede afectar a la productividad y los resultados de una organización. Los análisis también son fundamentales para las necesidades de cumplimiento y la búsqueda de amenazas.
  • La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se usan para agregar, analizar y extraer información de grandes cantidades de datos de la organización y del cliente. El gran volumen de datos generados por orígenes como puntos de conexión, usuarios y enrutadores presenta un desafío de escalado para los profesionales de ciberseguridad que buscan tendencias o información que podría indicar amenazas. Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático se pueden entrenar para identificar tendencias o extraer conclusiones de la gran cantidad de datos administrados por una organización. Las nuevas herramientas de inteligencia artificial generativas pueden ayudar a mejorar aún más la velocidad y la calidad del trabajo de seguridad, al tiempo que aumentan el conjunto de aptitudes de los analistas de seguridad.
  • El análisis de ciberseguridad puede ayudar a detectar amenazas de forma proactiva antes de interrumpir a una organización. Al correlacionar datos entre orígenes, los equipos de seguridad obtienen una imagen más clara de cómo se mueve un atacante entre vectores, lo que en última instancia proporciona una vista más completa de un ataque y su gravedad. El uso de libros de automatización puede ayudar a reducir el tiempo para responder a tareas comunes, lo que acelera el tiempo medio para responder.

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