El análisis de comportamiento, conocido por su papel en la detección de amenazas (como UEBA o UBA), está viviendo una nueva etapa. Lo que antes se limitaba a detectar actividades sospechosas, ahora se está convirtiendo en una herramienta clave para mejorar la respuesta a incidentes. Al usar datos sobre el comportamiento durante la investigación y clasificación de alertas, los equipos de seguridad (SOC) pueden optimizar sus flujos de trabajo, haciéndolos más rápidos, precisos y efectivos.
Lo mejor de todo es que muchas soluciones de ciberseguridad actuales, incluidas las impulsadas por inteligencia artificial, ya están integrando estas técnicas. Esto significa que un SOC pueden aprovecharlas fácilmente para reforzar sus procesos de respuesta y mejorar significativamente su capacidad de acción.
El análisis del comportamiento está de vuelta, pero... ¿por qué?
Allá por 2015, el análisis del comportamiento era uno de los temas más calientes en ciberseguridad. Prometía reemplazar las detecciones estáticas de herramientas como SIEM y SOC con un enfoque dinámico para descubrir las famosas "incógnitas desconocidas". En cuestión de meses, los grandes proveedores de SIEM se lanzaron a comprar plataformas de análisis de comportamiento, y la idea de analizar datos de seguridad desde esta nueva perspectiva se extendió rápidamente a muchas otras soluciones de detección. ¿Y entonces? ¿Por qué dejó de estar en boca de todos?.
El análisis del comportamiento es un poco como el microondas: a veces, la primera aplicación de una tecnología no termina siendo su mejor versión. Cuando Percy Spencer, un ingeniero estadounidense, descubrió por accidente cómo funcionaban las microondas porque el chocolate en su bolsillo se derritió durante un experimento, seguro que no imaginaba que terminaría revolucionando las cocinas del mundo. Inicialmente, los microondas no estaban diseñados para cocinar, pero con el tiempo su verdadera utilidad se hizo evidente: calentar alimentos de forma rápida y eficiente.
Lo mismo pasó con el análisis del comportamiento. En sus inicios, se diseñó como una herramienta para detectar amenazas en tiempo real. Sin embargo, esta versión "1.0" no era precisamente fácil de manejar: requería una configuración compleja, un mantenimiento constante y generaba tantos falsos positivos que terminaba sobrecargando a los equipos de seguridad.
Pero hoy, el análisis del comportamiento ha encontrado su verdadero lugar: el análisis posterior a la detección. En lugar de intentar ser una solución para todo, ahora se centra en analizar incidentes específicos y aportar información clave, sin abrumar con falsas alarmas. Este cambio de enfoque lo ha convertido en un aliado indispensable para los equipos de respuesta a incidentes, que ahora pueden usarlo para tomar decisiones más rápidas y acertadas con menos ruido y más precisión.
5 Formas en que el Análisis del Comportamiento está Cambiando la Respuesta a Incidentes
El análisis del comportamiento no solo detecta lo raro o inesperado, sino que también está ayudando a los equipos de seguridad a responder más rápido y con mayor precisión a los incidentes. Aquí te contamos cinco maneras clave en las que esta tecnología está haciendo la diferencia.
1. Más precisión en la investigación de incidentes
Uno de los mayores dolores de cabeza para los equipos de seguridad es lidiar con falsos positivos mientras intentan identificar amenazas reales. El análisis de comportamiento posterior a la detección ayuda a los analistas a agregar contexto a las alertas, lo que simplifica la tarea de distinguir entre actividades legítimas y riesgos potenciales.
Tomemos como ejemplo las alertas de “viaje imposible”, esas que se activan cuando alguien inicia sesión desde dos lugares que es físicamente imposible visitar en tan poco tiempo (como Nueva York y Singapur con 5 minutos de diferencia). Muchas veces, estas alertas resultan ser falsos positivos, pero el análisis del comportamiento puede aportar datos contextuales que ayudan a los analistas a evaluar mejor la situación:
- ¿Es común que este usuario viaje a esa ubicación?
- ¿El inicio de sesión coincide con su patrón habitual?
- ¿El dispositivo que usa es conocido o es algo nuevo?
- ¿Está usando una VPN o un proxy, y eso es algo normal para este usuario?
Con esta información a la mano, los analistas pueden determinar con mayor claridad si se trata de una amenaza real o simplemente una actividad esperada. Esto no solo reduce la cantidad de tiempo perdido en investigar falsos positivos, sino que también mejora la confianza del equipo al enfocarse en los problemas que realmente importan.
El análisis del comportamiento, al ofrecer este tipo de contexto enriquecido, se convierte en una herramienta indispensable para que los equipos del SOC identifiquen lo que realmente requiere su atención y dejen de perder tiempo con ruidos innecesarios.
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2. Adiós a las largas conversaciones con los usuarios
¿Te imaginas poder investigar una alerta sin tener que interrumpir al usuario final? Muchas veces, los analistas del SOC tienen que contactar a los trabajadores para hacer preguntas básicas como: "¿Estás viajando ahora mismo a Francia?" o "¿Estás usando Chrome?". Estas interacciones pueden ser lentas, incómodas y, en algunos casos, completamente inútiles si el usuario no responde o simplemente no tiene idea de lo que está pasando.
Aquí es donde el análisis del comportamiento cambia las reglas del juego. Con modelos que aprenden los patrones habituales de los usuarios, las herramientas del SOC, especialmente aquellas con IA, pueden responder automáticamente a muchas de estas preguntas. Si alguien inicia sesión desde un lugar inesperado, el sistema ya sabe si es un viaje planeado o un comportamiento fuera de lo normal, sin necesidad de hacer llamadas o mandar correos.
Esto no solo acelera las investigaciones, sino que también evita que los usuarios se sientan molestos por preguntas que pueden parecer innecesarias. Para los analistas, significa menos obstáculos y más tiempo para concentrarse en lo importante.
3. Respuestas más rápidas en tiempo récord
Cuando ocurre un incidente de seguridad, la velocidad lo es todo. Sin embargo, en los flujos de trabajo tradicionales, el tiempo de respuesta a menudo se alarga por tareas manuales repetitivas como buscar datos históricos, verificar patrones normales o, peor aún, contactar con usuarios finales (¿te suena?).
Con herramientas de IA que aplican análisis de comportamiento después de la detección, estas tareas se automatizan. Ya no es necesario perder minutos (o incluso horas) buscando datos históricos o analizando a mano si algo parece fuera de lo común. El sistema hace el trabajo pesado por ti, dándote respuestas claras y rápidas.
El resultado: los equipos del SOC pueden clasificar e investigar alertas en una fracción del tiempo. Lo que antes podía tardar días, ahora se resuelve en cuestión de minutos. Esto no solo reduce drásticamente el tiempo medio de respuesta (MTTR), sino que también permite a los analistas actuar con mayor rapidez y confianza para mitigar los riesgos antes de que se conviertan en un problema mayor.
4. Más detalles para investigaciones más profundas
Cuando se trata de responder a un incidente, cada detalle importa. El análisis de comportamiento le da a los equipos del SOC acceso a información que, de otro modo, podría pasar desapercibida. Por ejemplo, puede analizar cosas como cómo suelen comportarse ciertas aplicaciones, patrones de ejecución de procesos (¿es normal que firefox.exe se ejecute desde esa ubicación?) o incluso cómo interactúan los usuarios con el sistema.
Recopilar este nivel de detalle manualmente sería un dolor de cabeza monumental, además de tomar muchísimo tiempo. Pero las herramientas de SOC con análisis de comportamiento integrado hacen este trabajo automáticamente. Esto significa que los analistas tienen a su disposición datos valiosos que les ayudan a tomar decisiones mucho más acertadas al investigar alertas y responder a incidentes. Menos conjeturas, más contexto útil y decisiones más rápidas.
5. Mejor uso de los recursos sin gastar de más
Configurar y mantener modelos de comportamiento desde cero no es tarea fácil. Requiere almacenamiento de datos, mucha potencia de procesamiento y tiempo de los analistas, algo que no todos los equipos de seguridad tienen en abundancia. Para muchos SOC, esto simplemente no es viable.
Aquí es donde entran las herramientas de SOC impulsadas por IA. Estas soluciones automatizan el análisis de comportamiento, permitiendo a las organizaciones aprovechar sus beneficios sin tener que gastar una fortuna en infraestructura adicional o abrumar a sus equipos con trabajo extra.
En lugar de tener que gestionar un almacenamiento masivo o lidiar con consultas complicadas, estas herramientas procesan y entregan información sobre el comportamiento de cada alerta en cuestión de minutos. Esto no solo ahorra recursos, sino que libera a los analistas para que se concentren en tareas más importantes y de mayor impacto. Menos tiempo perdido en lo técnico, más tiempo dedicado a lo estratégico.
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Conclusión
El análisis del comportamiento está cambiando por completo cómo los equipos de seguridad (SOC) enfrentan los incidentes. Lo que antes era solo una herramienta para detectar amenazas en tiempo real, ahora se ha convertido en una pieza clave después de la detección, aportando el contexto necesario para diferenciar entre amenazas reales y ruido. Esto no solo reduce interrupciones innecesarias a los usuarios finales, sino que también permite acelerar las respuestas, hacer investigaciones más precisas y optimizar los recursos disponibles.
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