Detección de amenazas en tiempo real con detección y respuesta de red
En el panorama dinámico y cada vez más complejo de la ciberseguridad, las organizaciones se enfrentan a una amplia gama de ciberamenazas avanzadas y selectivas. Las medidas de seguridad tradicionales —como los firewalls, el software antivirus y los sistemas de detección de intrusos— son esenciales. Sin embargo, a menudo no detectan ni responden a las amenazas avanzadas en el momento en que se producen. Aquí es donde interviene la detección y respuesta de red (NDR). Esta ofrece un enfoque dinámico y proactivo para detectar y mitigar las amenazas a la seguridad en tiempo real.
Entendiendo NDR
La NDR es una tecnología de ciberseguridad que evolucionó a partir del análisis del tráfico de red (NTA). Se centra en la detección de amenazas en tiempo real y la respuesta dentro de la infraestructura de red de una corporación. A diferencia de las herramientas de seguridad tradicionales, las soluciones NDR aprovechan una combinación de técnicas analíticas avanzadas no basadas en firmas o patrones predefinidos —como ML, IA, SIEM, detección y respuesta de endpoints, y análisis del comportamiento— para identificar anomalías en el tráfico de la red y posibles incidentes de seguridad.
He aquí algunos de los principales componentes de una solución NDR:
1. Análisis de comportamiento de red
Las soluciones NDR utilizan el análisis del comportamiento para definir el estándar de la red. Cualquier anomalía, como patrones atípicos de acceso a los datos o comunicaciones irregulares de los dispositivos, genera alertas para su posterior análisis.
2. Algoritmos de ML
Los algoritmos de ML permiten a las soluciones NDR aprender de las nuevas amenazas y adaptarse a ellas. Al analizar los datos históricos y realizar actualizaciones periódicas de sus modelos, estos algoritmos mejoran su capacidad para identificar y responder a las amenazas emergentes sin depender de firmas predefinidas.
3. Análisis de paquetes de red
Las soluciones NDR registran y monitorean los paquetes de red en tiempo real. Proporcionan una visibilidad granular del tráfico de red. Al analizar los datos que se transmiten, estas herramientas pueden detectar patrones inusuales, cargas útiles sospechosas o comunicaciones maliciosas.
4. Integraciones con inteligencia de amenazas
Las herramientas NDR adoptan fuentes contra amenazas para asegurar que estén actualizadas sobre las amenazas conocidas. Esto garantiza que los sistemas puedan reconocer y responder a indicadores maliciosos conocidos, direcciones IP y nombres de dominio.
5. Funciones de respuesta automatizada
Las soluciones NDR suelen incluir funciones de respuesta automatizada que les permiten tomar medidas inmediatas para controlar o eliminar las amenazas. Estas medidas pueden consistir en aislar los dispositivos comprometidos, bloquear las comunicaciones maliciosas o avisar a los equipos de seguridad para que intervengan manualmente.
Ventajas de la detección de amenazas en tiempo real con NDR
1. Visibilidad mejorada
Es esencial tener una visibilidad completa del tráfico de la red para que los equipos de seguridad comprendan a fondo el contexto de un incidente. La visibilidad que proporciona una solución NDR juega un rol crítico a la hora de investigar y responder a las amenazas de forma eficaz.
2. Adaptabilidad a las amenazas en evolución
Las soluciones NDR tienen la capacidad de ajustarse a las ciberamenazas emergentes utilizando algoritmos de ML y actualizaciones en tiempo real procedentes de fuentes de inteligencia sobre amenazas. Esto les permite proporcionar una defensa proactiva contra las técnicas de ataque más recientes.
3. Reducción de los tiempos de detección y respuesta
A diferencia de las medidas de seguridad tradicionales, la capacidad de una solución NDR para detectar y responder a las amenazas en tiempo real reduce en gran medida el tiempo necesario para identificar y abordar los incidentes de seguridad. Lo anterior minimiza los posibles daños.
4. Detección de amenazas internas
Las soluciones NDR detectan eficazmente las amenazas internas monitoreando el comportamiento inusual de los usuarios o los patrones de acceso no autorizado dentro de la red. Esto ayuda a las organizaciones a mitigar las violaciones de la seguridad de los datos causadas por acciones deliberadas o accidentales de los empleados.
5. Automatización de la respuesta a incidentes
Las funciones de respuesta automatizada de las soluciones NDR hacen que el proceso de respuesta a incidentes sea más eficiente. Esto no sólo agiliza la contención de las amenazas. También reduce la carga de trabajo de los equipos de seguridad.
Imaginemos una institución médica que implementa la NDR como componente crítico de su estrategia de seguridad. Una solución NDR puede detectar y mitigar un ataque para proteger los historiales médicos sensibles de los pacientes sin detener las operaciones. Los indicadores iniciales del ataque son los correos electrónicos de phishing con cargas útiles de ransomware que reciben los empleados. Cuando se ejecuta, el ransomware cifra los archivos de sus equipos y se propaga por la red. Esta es utilizada por un gran número de personas. Incluye empleados de todos los niveles y visitantes.
Mediante el análisis de paquetes, la solución NDR detecta inmediatamente las anomalías en los patrones de tráfico. El repentino aumento de las actividades relacionadas con el cifrado dispara inmediatamente las alertas después de que se abran los archivos adjuntos al correo electrónico. El aumento inusual del tráfico también activa el módulo de análisis del comportamiento. Lo anterior se debe a que se desvía mucho de la línea de base de una "conducta normal". El módulo lo detecta como una amenaza potencial. Los algoritmos de ML de la solución NDR, que se entrenan regularmente con datos históricos, correlacionan el comportamiento con firmas conocidas y reconocen patrones que sugieren la presencia de ransomware. Con el nuevo patrón, los algoritmos evolucionan aún más para identificar ataques potenciales similares.
Una vez detectada la actividad del ransomware, la solución NDR inicia inmediatamente las respuestas automatizadas predefinidas. Estas incluyen el bloqueo automático de todas las comunicaciones maliciosas, que impide que el ransomware reciba más comunicaciones, y el aislamiento de todos los dispositivos afectados de la red, que evita que el ransomware siga propagándose.
Además, la plataforma NDR alerta simultáneamente al centro de seguridad de la institución médica con informes detallados del incidente. Con base en los datos a nivel de paquetes, el análisis de comportamiento y la información de ML, el equipo de seguridad utiliza la plataforma NDR para investigar más a fondo el ataque con el fin de identificar su origen y obtener los datos necesarios para la respuesta a incidentes.
Tras mitigar el ransomware, el equipo de seguridad revisa el proceso de respuesta a incidentes y las respuestas automatizadas para auditarlas y ajustarlas. Con ML en la plataforma NDR y sus actualizaciones periódicas, la institución médica se asegura de estar preparada para afrontar cualquier riesgo de seguridad emergente. La institución sigue utilizando las funciones de monitoreo de la plataforma NDR para adaptarse a las posibles amenazas en evolución. En este caso, una plataforma NDR fue decisiva para detectar, responder y mitigar el ataque de ransomware sin afectar a las operaciones diarias.
Retos en la implementación de NDR en una red
Por muy efectiva que pueda ser la NDR, adoptar un enfoque totalmente nuevo de la seguridad de TI y la gestión de infraestructuras conlleva sus propios retos.
1. Un complejo proceso de implementación
La implementación de la solución implica integrarse en la infraestructura de red existente e intentar no entorpecer el funcionamiento de la red. Garantizar una interoperabilidad perfecta con las herramientas y procesos existentes puede ser todo un reto.
2. Uso intensivo de los recursos
El proceso de implementación de la NDR puede sobrecargar los recursos de la red. Por ende, las corporaciones deben evaluar la capacidad de su red para evitar problemas de rendimiento..
3. Garantizar la exactitud de los datos
Para ajustar los parámetros de la solución NDR y así reducir los falsos positivos, se requiere un perfeccionamiento continuo. Las corporaciones necesitan llevar a cabo evaluaciones periódicas de sus implementaciones de NDR para identificar las áreas de mejora. Esto incluye revisiones para alinear las estrategias de NDR con la evolución de los requisitos de seguridad y los cambios organizativos.
4. Integración con las soluciones de seguridad existentes
Es importante integrar una plataforma NDR de manera eficiente con las soluciones de seguridad existentes, como los sistemas SIEM, para crear una arquitectura de seguridad cohesiva.
5. Garantizar la escalabilidad
Las corporaciones deben tener en cuenta la escalabilidad de las soluciones NDR para adaptarse al crecimiento de sus infraestructuras de red.
6. Formación y costos
Incorporar una herramienta compleja a la red requiere personal cualificado y capacitado. Esto requiere inversiones en programas de formación para que los equipos de seguridad aprovechen al máximo las funciones de la solución NDR e interpreten sus conclusiones con precisión. Las organizaciones también deben considerar cuidadosamente el costo total de propiedad. Esto incluye los costos iniciales de implementación, los gastos de mantenimiento continuo y los posibles gastos de escalabilidad.
El futuro de NDR
Según Business Research Insights, la NDR es una de las categorías de ciberseguridad de más rápido crecimiento. Se espera que el tamaño de su mercado, que era de 2.485 mil millones de dólares en 2022, alcance los 7.893 mil millones de dólares en 2031, con una CAGR del 13,7%.
1. Detección y respuesta extendidas
La detección y respuesta extendidas (XDR) es una evolución de la NDR. Incorpora fuentes de datos adicionales. Estas incluyen endpoints, entornos en la nube y correos electrónicos. Proporciona un enfoque más holístico para la detección de amenazas al correlacionar la información en varios dominios de seguridad.
2. Blockchain para una mayor seguridad
La integración de la tecnología blockchain en las herramientas NDR podría ayudar a crear logs inmutables y mejorar la integridad de los datos de eventos de seguridad. Lo anterior contribuye a la fiabilidad de la información recopilada por las soluciones NDR.
3. Retos y soluciones de la computación cuántica
Es posible que las soluciones NDR tengan que adaptarse a las técnicas de criptografía cuántica segura. Esto garantizaría la confidencialidad e integridad continuas de los datos de la red. También evitaría las posibles amenazas y desafíos que la computación cuántica plantea a los métodos de cifrado tradicionales.
4. IA y automatización
Dentro de las soluciones NDR, la evolución de los algoritmos de ML con modelos más avanzados ―que puedan comprender mejor los patrones y comportamientos complejos― dará lugar a avances que contribuirán a una detección más precisa de las amenazas y una reducción de los falsos positivos. Además, la IA en las soluciones NDR permitirá a los analistas de seguridad comprender cómo los modelos de ML llegan a conclusiones específicas. La integración de la automatización en el proceso de cacería de amenazas dentro de las soluciones NDR ayudará en la búsqueda continua de indicios de actividad maliciosa. Esto permitirá a los equipos de seguridad centrarse en el análisis y la respuesta.
5. Avances previstos en la detección y respuesta a amenazas
La integración de la biometría del comportamiento —como la dinámica de la pulsación de teclas y los patrones de movimiento del mouse— en las soluciones NDR añadirá una capa adicional de seguridad. La mejora del intercambio de información sobre amenazas entre organizaciones y sectores reforzará aún más sus defensas colectivas. La NDR también jugará un rol crucial en la implementación y aplicación de Zero Trust. Esto garantiza una verificación continua y estrictos controles de acceso.
6. Integraciones con 5G y computación perimetral
La integración de las tecnologías de 5G y computación perimetral tendrá un fuerte impacto en las arquitecturas de red. Las soluciones NDR tendrán que adaptarse a la mayor velocidad y la naturaleza distribuida del procesamiento de datos perimetral.
Soluciones a tener en cuenta
A la hora de elegir una herramienta NDR, es crucial comparar las opciones, evaluar cada característica y familiarizarse con las diferentes funciones antes de comprarla. Encontrar una herramienta que cumpla todos los requisitos de seguridad de la corporación puede simplificar y mejorar la seguridad de la red y la gestión del tráfico. Estas son algunas de las soluciones de los principales proveedores del sector.
1. Cisco Secure Network Analytics (antes Stealthwatch)
Cisco es un nombre consolidado en el sector de la gestión de redes y la seguridad. Cisco Secure Network Analytics monitorea y analiza el comportamiento del tráfico de red para proporcionar detección y respuesta a amenazas.
2. Darktrace DETECT
Darktrace DETECT utiliza su IA de autoaprendizaje y la inspección profunda de paquetes para analizar los datos de las redes empresariales. Trabaja con Darktrace RESPOND para neutralizar las amenazas.
3. ExtraHop RevealX
ExtraHop RevealX es una solución NDR on-premise que proporciona una visibilidad exhaustiva de todos los activos de las redes empresariales. Utiliza ML para establecer líneas de base y reglas para detectar dispositivos maliciosos y ataques potenciales.
4. Vectra AI Platform
Vectra AI Platform es una solución de detección, análisis y respuesta a amenazas basada en IA. Controla los ataques cibernéticos en nubes públicas, SaaS y redes de centros de datos.
5. Palo Alto Networks Cortex XDR
Palo Alto Networks es un proveedor líder en el sector de la seguridad. Su nueva solución Cortex XDR aprovecha el ML y otros análisis avanzados para simplificar la detección de amenazas, la respuesta ante incidentes, el análisis automatizado de la causa raíz y las respuestas rápidas.
6. ManageEngine NetFlow Analyzer
NetFlow Analyzer es el nuevo chico del barrio. Este gigante de NTA ha evolucionado significativamente en los últimos años para incorporar ML e IA en sus funciones de detección de anomalías en el tráfico. Planea integrar algunas funciones de NDR para 2024.
La transformación digital de la última década ha ampliado el alcance de las amenazas a la seguridad de la red en las compañías. Al adelantarse a las tecnologías y tendencias emergentes, las organizaciones pueden garantizar que sus estrategias de seguridad de red sigan siendo adaptables en el panorama en constante evolución de las ciberamenazas.
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