Identificar eventos anómalos en los datos no es solo una ventaja, es una necesidad. En ciberseguridad, finanzas o mantenimiento industrial, pasar por alto una irregularidad puede significar desde pérdidas económicas hasta brechas de seguridad o fallos críticos en sistemas. Pero, ¿cómo saber si un dato fuera de lo común es solo una variación normal o una señal de alerta real?
La detección de anomalías es precisamente el proceso que ayuda a responder esta pregunta. Se trata de un enfoque analítico diseñado para identificar comportamientos inesperados en grandes volúmenes de información. En ciberseguridad, esta técnica es clave para las organizaciones, ya que permite detectar y mitigar incidentes antes de que se conviertan en problemas mayores.
No es un concepto nuevo: fue introducido en 1987 por la matemática Dorothy Denning en su artículo Un modelo de detección de intrusiones, y desde entonces, sus principios han sido adoptados e integrados en múltiples estrategias y herramientas de seguridad.
Hoy, los CISO y equipos de seguridad enfrentan un reto importante: asegurarse de que las herramientas dentro de su infraestructura están detectando correctamente eventos anómalos y, si es necesario, optimizar sus capacidades de identificación. Esto no solo permite anticiparse a amenazas, sino también reducir la sobrecarga de alertas y mejorar la eficiencia operativa.
¿Qué es una anomalía?
Básicamente, una anomalía es cualquier comportamiento raro o inesperado en un sistema o red. Puede ser desde un pico repentino en el tráfico hasta actividad en un servidor que normalmente está inactivo o conexiones desde ubicaciones inusuales. Estas señales pueden ser indicios de algo más serio, como un intento de ataque o un problema técnico. Detectarlas a tiempo no solo ayuda a evitar dolores de cabeza, sino que también permite actuar antes de que el problema se convierta en una amenaza real.
¿Qué es la detección de anomalías?
Es el proceso de identificar patrones de datos que no siguen un comportamiento esperado. Estas anomalías pueden representar errores, fraudes, fallos en sistemas o cualquier evento fuera de lo común. Por ejemplo, en el sector financiero, una transacción inusualmente grande con una tarjeta de crédito podría ser un indicio de fraude. En el mantenimiento industrial, un aumento inesperado de temperatura en una máquina podría señalar un posible fallo inminente. Para detectar estas anomalías de manera efectiva, se utilizan diversas técnicas de análisis de datos, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (Machine Learning, ML).
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Herramientas de ciberseguridad y detección de anomalías
Aunque la detección de anomalías se basa en modelos matemáticos complejos, su aplicación en ciberseguridad ha avanzado mucho en los últimos años. Hoy, es una pieza clave en herramientas como los sistemas de detección y respuesta en endpoints (EDR), los firewalls y las plataformas SIEM (gestión de eventos e información de seguridad). En términos simples, hay dos formas principales de detectar amenazas:
- Identificación de amenazas conocidas: Usa bases de datos de firmas para reconocer ataques que ya han sido detectados antes.
- Detección de amenazas desconocidas: Busca patrones sospechosos que podrían indicar ataques nuevos o sofisticados.
Las mejores herramientas combinan ambos enfoques para brindar una protección más efectiva y adaptativa.
El problema de la fatiga por alertas
Uno de los mayores retos en la detección de anomalías es la cantidad abrumadora de alertas, muchas de las cuales resultan ser falsos positivos. Cuando los equipos de seguridad reciben cientos (o miles) de notificaciones diarias, es fácil que las amenazas reales pasen desapercibidas en medio del ruido.
Para reducir este problema, los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) suelen aplicar filtros y criterios que les permiten centrarse en las alertas más críticas. Pero aquí hay un dilema: si el filtrado es demasiado laxo, los analistas se saturan con alertas irrelevantes; si es demasiado estricto, se corre el riesgo de ignorar ataques sigilosos.
El equipo de un SOC ya maneja una carga de trabajo intensa, por lo que es clave que las herramientas de detección permitan ajustar los parámetros de alerta. Optimizar este proceso no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también ayuda a evitar el agotamiento del personal y a mantener la seguridad en su punto más alto.
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¿Cómo mejorar la detección de anomalías?
Las soluciones de seguridad tradicionales siguen siendo muy efectivas para detectar amenazas ya conocidas. Como muchos atacantes reutilizan las mismas técnicas una y otra vez, los sistemas basados en firmas siguen siendo una defensa clave.
El verdadero reto aparece cuando entran en juego amenazas nuevas. Entrenar algoritmos para detectar anomalías inéditas no es tan sencillo, y en muchos casos, la intervención humana sigue siendo clave para diferenciar entre una actividad sospechosa real y un simple falso positivo.
Aquí es donde los CISO deben encontrar el equilibrio perfecto entre la automatización y la supervisión humana. Confiar solo en firmas puede dejar pasar ataques novedosos, mientras que depender únicamente de detección de anomalías puede generar un exceso de alertas, muchas de ellas irrelevantes.
La mejor estrategia combina ambos enfoques: herramientas que detecten tanto amenazas conocidas como comportamientos anómalos, integrando inteligencia artificial sin perder el criterio humano. Así se logra un sistema de seguridad más eficiente, preciso y adaptable a las nuevas amenazas.
Para enfrentar estos desafíos, soluciones avanzadas como el SOC de TecnetOne ofrecen un enfoque integral con tecnologías como XTI, IoC, EDR, XDR y más. Estas herramientas permiten una detección proactiva de amenazas, correlacionando eventos en tiempo real y reduciendo falsos positivos. Además, al combinar inteligencia artificial con la experiencia de analistas especializados, el SOC de TecnetOne ayuda a las organizaciones a fortalecer su postura de seguridad y anticiparse a cualquier posible ataque.
