¿Qué es el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)?

Descubra qué es el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA), sus ventajas y cómo funciona. Encuentre las mejores prácticas para elegir, integrar e implementar herramientas UEBA en este artículo detallado.

A medida que las organizaciones buscan un mayor cumplimiento de los estrictos requisitos legales, como el RGPD, la HIPAA y el PCI-DSS, que exigen una mayor protección de los datos y la privacidad, existe una demanda de protección de seguridad robusta. El análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) es especialmente útil para las empresas a la hora de cumplir con dichas normativas, debido a su funcionalidad para prevenir y detectar actividades sospechosas y proteger la información confidencial en cualquier momento. Además, el UEBA también ofrece una combinación de cumplimiento normativo con prevención y mitigación de amenazas, lo que lo hace absolutamente crítico para las organizaciones que desean cumplir con la ley y adelantarse a los retos de seguridad de la información. Según el informe, se espera que la adopción del UEBA aumente a una tasa compuesta anual del 40,5 % entre 2024 y 2031, lo que demuestra la creciente expansión del papel de UEBA a la hora de proteger a las empresas de las amenazas emergentes y mantenerlas a la vanguardia de las normativas y los riesgos cibernéticos.

No se puede subestimar la importancia de UEBA en la ciberseguridad moderna, por lo que es necesario comprender sus aspectos para una mejor implementación. En este artículo se analizará el significado de UEBA y se ofrecerá una visión general completa del análisis de UEBA, sus ventajas y el valor añadido que aporta en comparación con otras herramientas de ciberseguridad, como UBA y SIEM. También se ofrecerán las mejores prácticas para la implementación de UEBA, sus retos y sus casos de uso más eficaces.

¿Qué es el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)?

El análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) es una sólida solución de ciberseguridad que aprovecha el poder del aprendizaje automático para descubrir anomalías en el comportamiento de los usuarios y los dispositivos de una red. Al establecer bases de referencia de comportamiento e identificar desviaciones de dichas bases, el UEBA puede detectar ataques sofisticados, como amenazas internas o dispositivos comprometidos. A diferencia de los sistemas estáticos basados en reglas, UEBA es un sistema de autoaprendizaje que se adapta continuamente a medida que evoluciona el comportamiento de los usuarios, lo que lo hace especialmente eficaz contra las amenazas persistentes avanzadas (APT).

A medida que aumentan los retos de seguridad, el 98 % de los responsables de seguridad ya están consolidando o planean consolidar las herramientas de seguridad, lo que hace que las soluciones dinámicas como UEBA sean parte integral de los marcos modernos de ciberseguridad. Esta transición indica el papel vital de UEBA en la mejora de la seguridad contra los ataques en entornos informáticos complejos.

La necesidad del análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)

Dado que las amenazas cibernéticas son cada vez más sofisticadas, los mecanismos de seguridad tradicionales, como los basados en reglas o las defensas perimetrales, ya no pueden garantizar la seguridad frente a las crecientes amenazas. El UEBA, que se ha convertido en una solución ideal, aborda esa laguna centrándose en las acciones y comportamientos de los usuarios y las entidades dentro de la red. Ahora, veamos en detalle por qué el UEBA es fundamental para las organizaciones modernas:

1. Detección de amenazas internas: Las amenazas internas son probablemente uno de los retos más difíciles a los que se enfrentan las organizaciones en el ámbito de la seguridad, ya que los empleados o contratistas con acceso pueden hacer un uso indebido de dicho privilegio. UEBA supervisa el comportamiento a lo largo del tiempo y le avisa cuando algo sale de lo normal. Por ejemplo, si alguien accede a datos confidenciales para los que no tiene permiso, se pueden señalar las posibles amenazas internas antes de que se produzcan daños graves.
2. Mitigación de amenazas persistentes avanzadas (APT): Las APT son ataques sigilosos y prolongados en los que los ciberdelincuentes se infiltran en una red y permanecen sin ser detectados durante largos periodos de tiempo. Es posible que las herramientas tradicionales no detecten estas amenazas hasta que sea demasiado tarde. El análisis de comportamiento de UEBA puede detectar desviaciones sutiles y prolongadas, lo que proporciona alertas tempranas de estos sofisticados ataques.
3. Prevención de la exfiltración de datos: La exfiltración accidental y deliberada de datos/a> sigue siendo una de las preocupaciones más importantes para las empresas. UEBA puede señalar hábitos de acceso o transferencia de datos excepcionalmente inusuales, como que un empleado descargue un volumen excesivamente grande de archivos etiquetados como confidenciales, lo que podría indicar un intento de violación. En este caso, la detección temprana permite respuestas rápidas por parte de la organización que reducen la pérdida de datos.
4. Reducir los falsos positivos: Los falsos positivos abruman a los equipos de seguridad con el tiempo y los recursos que consumen. UEBA ajusta las bases de referencia del comportamiento para reducir las falsas alertas. Mediante el uso de la inteligencia artificial, se asigna una puntuación de riesgo a cada anomalía, lo que garantiza que solo las actividades de alto riesgo llamen la atención.
5. Mejorar el cumplimiento normativo: El cumplimiento normativo, en general, es muy importante para cualquier organización que maneje datos confidenciales. La capacidad de UEBA para supervisar y registrar todos los accesos a sistemas y datos críticos ayuda a cumplir una parte de los requisitos de cumplimiento mediante registros detallados de las interacciones de usuarios y entidades, en los que da soporte a necesidades de cumplimiento como el RGPD y la HIPAA.

Comparación: UEBA frente a UBA frente a SIEM

Para comprender en detalle las ventajas de UEBA, un enfoque puede ser compararlo con otras herramientas similares, como el análisis del comportamiento de los usuarios (UBA) y la gestión de la información y los eventos de seguridad (SIEM). Aunque estas soluciones tienen algo en común, tienen un propósito diferente en la ciberseguridad. Por lo tanto, vamos a comprender cada una de ellas en esta comparación detallada realizada entre sus principales características.

UEBA frente a UBA

Característica	UEBA	UBA
Ámbito	Supervisa tanto el comportamiento de los usuarios como el de las entidades (dispositivos, servidores, aplicaciones)	Se centra exclusivamente en el comportamiento de los usuarios
Método de detección	El aprendizaje automático detecta amenazas complejas y a largo plazo en usuarios y dispositivos	Realiza un seguimiento de los patrones de acceso y actividad de los usuarios utilizando reglas predefinidas
Enfoque en anomalías	Identifica desviaciones en el comportamiento de usuarios y dispositivos para detectar amenazas internas	Se centra en identificar actividades no autorizadas de los usuarios
Alcance de la amenaza	Detecta amenazas internas, APT, exfiltración de datos y anomalías en los dispositivos	Supervisa principalmente el comportamiento de los usuarios y las anomalías de acceso
Automatización	Ajusta automáticamente las líneas de base para el aprendizaje y la adaptación continuos	Utiliza reglas estáticas con capacidades de adaptación limitadas

Mientras que la UBA se centra generalmente solo en los usuarios, la UEBA es su evolución para supervisar entidades como dispositivos IoT, servidores y aplicaciones, además de los usuarios. En un sentido más amplio, esto permite a UEBA detectar amenazas con mayor libertad que las generadas por el comportamiento anormal de los dispositivos. UBA se extiende aún más al seguimiento de las anomalías en el comportamiento de los usuarios, mientras que se pierde la supervisión más amplia de entidades introducida por UEBA. Con UEBA, el uso del aprendizaje automático permite refinamientos continuos de las líneas de base de comportamiento para adaptarse a nuevos patrones a lo largo del tiempo. Por el contrario, UBA se basa más en reglas predefinidas que son de naturaleza estática.

UEBA frente a SIEM

Característica	UEBA	SIEM
Enfoque	Supervisa las anomalías de comportamiento tanto de los usuarios como de los dispositivos	Agrega y correlaciona registros de eventos para la detección de amenazas en tiempo real
Recopilación de datos	Recopila datos de comportamiento de usuarios y dispositivos para establecer normas de referencia.	Recopila registros de eventos de dispositivos de red, servidores y aplicaciones.
Mecanismo de alerta	Proporciona alertas basadas en desviaciones de comportamiento con puntuaciones de riesgo asignadas. Genera alertas basadas en la correlación de eventos y reglas predefinidas. Casos de usolt;/td>	Ideal para detectar amenazas internas, uso indebido de privilegios y ataques avanzados	Adecuado para la supervisión del cumplimiento normativo, el análisis forense y las alertas de amenazas en tiempo real
Integración	Se integra con SIEM, sistemas de respuesta a incidentes y plataformas de inteligencia sobre amenazas	Se integra con cortafuegos, herramientas antivirus y sistemas de gestión de registros

La esencia de los sistemas SIEM es agregar, correlacionar y analizar los registros de eventos de seguridad lo más cerca posible del tiempo real; de este modo, proporcionan una visión general de los incidentes de seguridad y garantizan el cumplimiento normativo. Sin embargo, los SIEM suelen centrarse de forma inherente en reglas y enfoques de detección basados en registros, lo que hace que la plataforma sea menos adaptable a amenazas más complejas y cambiantes. Por ejemplo, UEBA se centra específicamente en supervisar el comportamiento de los usuarios y los dispositivos para descubrir amenazas más sigilosas, como los ataques internos, lo que se consigue reescribiendo continuamente los modelos de comportamiento mediante el aprendizaje automático.

Mientras que SIEM es muy eficaz en la gestión del cumplimiento normativo y las alertas en tiempo real para eventos puntuales, puede ser menos eficaz contra amenazas más complejas, como las APT o los ataques internos. UEBA cubre algunas de las lagunas que se encuentran en SIEM al ofrecer una visión más profunda del comportamiento y, por ello, ambas herramientas funcionan de forma muy eficaz juntas. Mientras que SIEM se ocupa de la detección basada en eventos y el cumplimiento normativo, UEBA detecta las amenazas mediante la supervisión continua del comportamiento. En resumen, juntas crean una potente combinación de ciberseguridad robusta.

¿Cómo funciona el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)?

UEBA supervisa e interpreta continuamente las actividades de los usuarios y las entidades para detectar desviaciones de los patrones de comportamiento normalizados establecidos dentro de una organización. El uso del aprendizaje automático con algoritmos más profundos permite seguir el ritmo de los patrones cambiantes, lo que garantiza que incluso las amenazas sutiles o emergentes se detecten antes de que se acumulen.

Así es como funciona el análisis UEBA:

1. Datos de múltiples fuentes: UEBA recopila datos de todo tipo de fuentes, incluyendo, entre otras, registros de VPN, datos de cortafuegos, soluciones de seguridad para puntos finales y aplicaciones en la nube. Adopta un enfoque holístico en el que se realiza un seguimiento de las actividades de los usuarios y las interacciones de los dispositivos para ofrecer una visión completa de la red.
2. Creación de bases de referencia de comportamiento: UEBA lo hace recopilando primero datos y luego utilizando algoritmos de aprendizaje automático para establecer patrones de comportamiento normales en relación con los usuarios y las entidades. Esta base de referencia está en constante cambio; evoluciona continuamente a medida que cambian los comportamientos, y el sistema aprende por sí mismo las nuevas actividades que son normales.
3. ADetección de anomalías: UEBA supervisa continuamente las actividades en tiempo real comparándolas con las bases de referencia establecidas. Si detecta desviaciones importantes, las señala inmediatamente. Un ejemplo de ello es un usuario que utiliza los sistemas a horas intempestivas o un dispositivo que se comunica con una dirección IP desconocida.
4. Puntuación de riesgo: UEBA muestra la puntuación de riesgo de cada anomalía detectada por orden de gravedad. De este modo, los equipos de seguridad pueden centrarse en responder a las actividades de alto riesgo sin distraerse con anomalías que no son tan graves. Este mecanismo de puntuación mejora considerablemente la eficiencia de la detección de amenazas.
5. Alertas en tiempo real y respuestas automatizadas: Se generan alertas en tiempo real una vez que el sistema identifica comportamientos de alto riesgo. En algunos casos, el propio sistema puede activar respuestas automatizadas, como el bloqueo de cuentas o el aislamiento de un dispositivo de la red para contener la amenaza con medidas inmediatas.

Ventajas de UEBA (análisis del comportamiento de usuarios y entidades)

Las ventajas derivadas del uso de UEBA van más allá de la detección de amenazas e incluyen la mejora de la seguridad de las organizaciones mediante la supervisión en tiempo real y el análisis del comportamiento.

Al adaptarse a estos comportamientos en constante evolución, UEBA garantiza una protección con continuidad y, por lo tanto, se ha convertido en la herramienta moderna necesaria que las organizaciones intentan utilizar para adelantarse a las sofisticadas amenazas cibernéticas.

A continuación se enumeran algunas de las ventajas clave de UEBA, que lo convierten en una herramienta indispensable para las organizaciones modernas:

1. Mejora de la detección de amenazas internas: Entre las más difíciles de detectar se encuentran las amenazas internas, aquellas en las que la organización está expuesta a personas que ya tienen acceso legítimo a los sistemas. La UEBA proporciona una visión sin igual del comportamiento de los usuarios, necesaria para ayudar a una organización a detectar y responder a una posible amenaza interna.
2. Tiempos de respuesta más rápidos: Una de las principales ventajas de UEBA es que proporciona alertas en tiempo real, lo que facilita a las organizaciones responder rápidamente a las amenazas en cuestión de minutos, en lugar de días. Esta capacidad que ofrece UEBA ayuda a las empresas a reducir el margen de maniobra de los piratas informáticos, evitando incidentes graves.
3. Cumplimiento normativo y auditoría: UEBA garantiza la disponibilidad de registros detallados de todas las actividades de los usuarios y las entidades. Esto ayuda a las organizaciones a demostrar el cumplimiento de normativas como el RGPD, la HIPAA, la PCI-DSS, etc. También protege a las organizaciones de multas elevadas, ya que proporciona pruebas documentadas de las actividades mediante funciones de seguimiento.
4. Reducción del ruido: La mayoría de los sistemas de seguridad tradicionales generan mucho ruido en forma de falsos positivos que mantienen ocupados a los equipos de seguridad. Los algoritmos de aprendizaje automático de UEBA reducen radicalmente estas falsas alertas al distinguir eficazmente entre las fluctuaciones normales y las amenazas legítimas, destacando así solo las anomalías verdaderamente de alto riesgo para su posterior investigación.
5. Reducción de los costes operativos: Aunque las soluciones UEBA suelen requerir una inversión inicial significativa, a largo plazo pueden reducir los costes operativos. Automatizan la detección y la respuesta a las amenazas, lo que deja poco margen o necesidad de intervención humana y otorga a los equipos de seguridad un papel estratégico en lugar de la gestión diaria de las amenazas.

Retos del análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)

La gestión de datos puede resultar bastante pesada, ya que, en el UEBA, hay que capturar y analizar enormes conjuntos de datos procedentes de entornos diversificados. Aunque el UEBA aporta numerosas ventajas, su implementación también puede plantear algunos retos para los que las empresas deben estar preparadas:

1. Alto coste de la inversión inicial: La implementación de la solución UEBA requiere enormes costes de inversión iniciales, especialmente en el caso de las pequeñas organizaciones. Esto incluye el coste del software en sí, la integración con otros sistemas y la formación del personal. Sin embargo, en el caso de las grandes empresas con un entorno complejo, el retorno de la inversión a largo plazo suele compensar los costes iniciales.
2. Complejidad en la gestión de datos: Los sistemas UEBA generan un volumen muy grande de datos procedentes de una amplia variedad de fuentes. A una empresa le resultaría difícil gestionar y dar sentido a estos datos sin un equipo de seguridad dedicado. Es necesaria una formación especializada, combinada con la herramienta adecuada, para aprovechar al máximo los análisis proporcionados por UEBA.
3. Integración con sistemas heredados: Las empresas con sistemas obsoletos o heredados pueden encontrar más difícil la integración de UEBA. En general, es posible que dicha infraestructura heredada no esté alineada con las últimas herramientas desarrolladas para UEBA, y es posible que se requieran actualizaciones o reconfiguraciones importantes. Esto sin duda puede aumentar el tiempo y el coste de la implementación.
4. Requisitos de mantenimiento continuo: Los sistemas UEBA requieren actualizaciones periódicas para mantener su eficacia. Los algoritmos de aprendizaje automático deben ajustarse constantemente para tener en cuenta los nuevos comportamientos y las amenazas en constante evolución. Esto requiere recursos de TI dedicados para mantener el software actualizado de forma regular.
5. Complemento, no una solución independiente: Aunque UEBA es una herramienta potente, funciona aún mejor cuando se integra con otras herramientas con un marco de seguridad más amplio. Por ejemplo, la integración de UEBA con otras herramientas, como SIEM o soluciones de seguridad para puntos finales, se hace necesaria para una defensa integral contra amenazas tanto internas como externas.

Prácticas recomendadas para el análisis del comportamiento de usuarios y entidades

Para que las empresas aprovechen al máximo las ventajas de UEBA, es esencial seguir algunas prácticas recomendadas durante la implementación. Estas prácticas garantizan que el sistema funcione de manera eficiente y se integre bien en la arquitectura de seguridad general.

1. Integración con otras herramientas de seguridad: El UEBA funciona mejor cuando se implementa junto con otras herramientas de seguridad, como SIEM y DLP. Este mecanismo por capas mejora su postura de seguridad al añadir análisis de comportamiento a los datos del registro de eventos, lo que hace que la detección de amenazas sea mucho más completa y segura para reducir los riesgos.
2. Personalizar la puntuación de riesgo: Cada organización tiene necesidades de seguridad diferentes, por lo que la puntuación de riesgo en UEBA debe ajustarse en función de dichas necesidades. Ajustar el sistema para centrarse en las áreas más críticas de su negocio garantiza que las amenazas más graves se escalen para tomar medidas inmediatas, lo que reduce la posibilidad de distraer a su equipo de seguridad con alertas de bajo nivel.
3. Formación de los equipos de seguridad para aprovechar los análisis: El uso de los análisis de UEBA puede ser bastante complejo, por lo que es fundamental que su equipo de seguridad reciba la formación adecuada para comprender los datos que proporciona. La organización periódica de talleres y sesiones de formación capacitará a su personal para utilizar el sistema de forma eficaz, lo que garantizará una respuesta más rápida ante posibles amenazas y una toma de decisiones más informada.
4. Utilizar alertas y respuestas en tiempo real: Las alertas en tiempo real en UEBA deben activarse cuando se producen anomalías de alto riesgo. Para una protección aún mayor, se pueden configurar respuestas automatizadas en las que el sistema toma medidas instantáneas sin esperar la intervención humana, como bloquear cuentas en caso de compromiso o utilizar protocolos de verificación más estrictos.
5. Mantenga el sistema actualizado periódicamente: Al igual que cualquier solución de aprendizaje automático, UEBA requerirá actualizaciones periódicas y algunos ajustes. Los equipos de seguridad deben actualizar los algoritmos del sistema con bastante regularidad para que este esté preparado para hacer frente a nuevos tipos de amenazas cuando surjan. Las comprobaciones y actualizaciones periódicas del sistema serán muy importantes para lograr un éxito duradero.

Casos de uso del análisis del comportamiento de usuarios y entidades

Debido a su versatilidad, UEBA puede ampliarse para su uso en muchos sectores con el fin de gestionar una amplia variedad de problemas de ciberseguridad. Esto amplía aún más la capacidad de detección de amenazas internas, lo que lo hace muy eficaz en el sector financiero, entre otros sectores en los que los datos deben protegerse a toda costa. A continuación se presentan algunos casos de uso comunes en los que UEBA resulta ser invaluable:

1. Detección de ataques laterales: UEBA detecta ataques laterales en los que los atacantes, tras obtener acceso, se mueven lateralmente por los sistemas y se adentran en la red. Detecta interacciones anómalas con sistemas o datos que un usuario no suele utilizar mediante el análisis del comportamiento en toda la red. La detección temprana evita que la situación se agrave, ya que detiene al atacante antes de que obtenga otros privilegios para causar más daños.
2. Detección de cuentas troyanizadas: UEBA puede identificar cuándo un intruso ha comprometido una cuenta de usuario válida y la ha convertido en un caballo de Troya. Supervisa el comportamiento actual de la cuentafrente a las normas establecidas para detectar desviaciones, como el acceso a sistemas a los que nunca se había accedido antes, descargas de grandes cantidades de datos o el uso de la cuenta durante horas en las que nunca se había utilizado. Esta detección proactiva evita el abuso a largo plazo.
3. Infracciones de la política de uso compartido de cuentas: La razón por la que el uso compartido de cuentas va en contra de la política de tantas organizaciones se debe a las implicaciones de seguridad. Aquí es donde entra en juego UEBA: identifica los inicios de sesión simultáneos de usuarios geográficamente separados o patrones de actividad inusuales. Este tipo de señales de alerta indican el uso compartido de cuentas entre usuarios, lo que va en contra de la política y aumenta la posibilidad de accesos no deseados o usos indebidos.
4. Prevención de la filtración de datos: La filtración de datos, que en su mayoría es invisible, puede ser detectada por UEBA a través de la desviación en el comportamiento típico de acceso y transferencia de datos. UEBA crea un perfil para cada usuario en relación con la actividad normal de los datos. Señala aquellas anomalías que implican transferencias de archivos gigantes a algún destino externo desconocido. La detección temprana ayuda a prevenir la fuga de datos no autorizada y posibles violaciones de la seguridad de datos vitales.
5. Prevención del abuso de privilegios: Las cuentas con privilegios tienen acceso a sistemas críticos y, por lo tanto, suelen ser objeto de abusos. UEBA supervisa continuamente las cuentas con privilegios para detectar cualquier comportamiento fuera de su ámbito normal, como el acceso a datos confidenciales o cambios en horas intempestivas. En este caso, cuando se detectan anomalías, el sistema genera alertas que pueden prevenir acciones maliciosas por parte de cuentas privilegiadas comprometidas o utilizadas indebidamente.
6. Supervisión de amenazas de terceros y de la cadena de suministro: Muchas organizaciones dan acceso a sus sistemas a varios proveedores externos, lo que las hace aún más vulnerables. UEBA extiende la red de supervisión para rastrear sus actividades consideradas como comportamientos sospechosos que podrían indicar una infracción, como intentos de acceder a áreas restringidas o la filtración de datos confidenciales. Por lo tanto, ayuda a proteger la cadena de suministro y reduce las amenazas externas.
7. Detección de compromisos: Cuando las cuentas de usuario se ven comprometidas, UEBA detecta con bastante rapidez los comportamientos anormales fuera de la línea de base. UEBA señalaría actividades como el inicio de sesión desde ubicaciones desconocidas, el acceso a archivos confidenciales fuera del horario laboral y la realización de cambios no autorizados. Esto ayuda a evitar un mayor aprovechamiento de las cuentas comprometidas.

Estos casos de uso ponen de relieve lo mucho que UEBA contribuye a que la detección y mitigación de amenazas sea adecuada para la ciberseguridad, desde simples alertas hasta amenazas persistentes avanzadas, lo que la convierte en una solución vital en todos los sectores.

Ejemplos de UEBA

UEBA detecta y frustra las amenazas cibernéticas mediante la supervisión constante del comportamiento de los usuarios y los dispositivos en la red. Mediante el establecimiento de desviaciones en las actividades de comportamiento establecidas, se pueden detectar posibles brechas en la seguridad mucho antes de que empiecen a convertirse en problemas a mayor escala.

A continuación se incluyen algunos ejemplos que muestran la eficacia de UEBA para prevenir todo tipo de amenazas cibernéticas:

1. Prevención del robo de datos en instituciones financieras: UEBA observa la anomalía en el comportamiento de un empleado que accede a un gran volumen de datos confidenciales fuera del horario laboral. Al compararlo con los patrones de comportamiento establecidos, UEBA detecta la anomalía y activa una alerta. Las investigaciones posteriores revelan la intención de robar datos, lo que brinda a la empresa la oportunidad de prevenir la violación antes de que se produzcan daños.
2. Detección de fraudes internos en el sector sanitario: UEBA supervisa el acceso al repositorio de historiales de pacientes y compara la actividad con los valores de referencia basados en las funciones. Cuando un empleado sanitario concreto comienza a acceder a datos ajenos a su departamento, el sistema marca dicha actividad como anómala. Este tipo de notificaciones tempranas permiten a la organización investigar y, por lo tanto, detener el fraude interno.
3. Prevención de ataques de fuerza bruta en la industria manufacturera: UEBA supervisa el aumento de los intentos fallidos de inicio de sesión desde la misma dirección IP, una acción indicativa de un ataque de fuerza bruta. El sistema vigilará los comportamientos de inicio de sesión y tendrá respuestas automatizadas para bloquear una cuenta y evitar el acceso no autorizado a activos críticos.
4. Abusos de acceso privilegiado en los sistemas informáticos: Se consideraría actividad anómala el acceso de un usuario con privilegios a sistemas o datos sensibles más allá del alcance habitual, especialmente en horas intempestivas. UEBA marcaría dicha actividad como sospechosa comparando el comportamiento con las bases de referencia establecidas y ayudaría al equipo de seguridad a identificar el abuso de privilegios en la medida de lo posible y a tomar medidas antes de que se produzcan daños importantes.
5. Exfiltración de datos en el comercio electrónico: UEBA rastrea y compara los patrones típicos de transferencia de datos de cada usuario. Cuando un empleado que tiene un patrón de transferencia típico comienza de repente a transferir una gran cantidad de datos al servicio externo en la nube, el sistema lo señala. Esto permite a la empresa detectar comportamientos irregulares antes de que la exfiltración de datos salve información confidencial sobre los datos de los clientes.

Estos ejemplos demuestran cómo UEBA utiliza el establecimiento de bases de referencia de comportamiento, la detección de anomalías y la supervisión continua para mitigar las amenazas cibernéticas en diferentes sectores.

Elegir herramientas UEBA para su organización

Seleccionar la herramienta UEBA adecuada es fundamental para su integración satisfactoria en el marco de ciberseguridad de una organización.

Los factores críticos a tener en cuenta para satisfacer sus necesidades de seguridad específicas, adaptados a partir de las características clave de las herramientas UEBA modernas, son los siguientes:

1. Integración perfecta con los sistemas existentes: Su herramienta UEBA debe ser compatible con el sistema operativo y permitir la integración SaaS para ofrecer una visibilidad completa en las plataformas actuales. Estas integraciones serán importantes para crear una postura de ciberseguridad integral, con integraciones como las de los SIEM, DLP y seguridad de los puntos finales en la solución UEBA. Una buena herramienta debe supervisar los datos de diversas fuentes, lo que permite una protección completa del entorno informático.
2. Supervisión de amenazas en tiempo real y respuesta automatizada: La solución debe proporcionar supervisión en tiempo real con alertas inmediatas en caso de actividades sospechosas. Las respuestas automatizadas inmediatas incluyen el bloqueo de cuentas o el marcado de anomalías equivalentes para reducir la ventana de vulnerabilidad. Esto garantizará intervenciones oportunas, además de limitar el daño potencial de los incidentes de seguridad.
3. Rendimiento del análisis del comportamiento: Entre los principales factores que hacen que una herramienta UEBA sea eficaz se encuentran las capacidades avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. La herramienta debe incorporar algoritmos de aprendizaje automático que actualicen y mejoren continuamente las referencias de comportamiento. Esto ayuda al sistema a adaptarse a las amenazas emergentes y, por lo tanto, favorece la detección eficaz de comportamientos anómalos dentro de su red.
4. Puntuación de riesgo personalizable y privacidad de los datos: Una buena solución UEBA debe permitir una puntuación de riesgo personalizada. Esto garantizaría que su organización pueda priorizar diferentes tipos de comportamientos o anomalías en función de su tolerancia al riesgo particular. Además, la herramienta debe garantizar que se mantenga la privacidad del usuario mediante la anonimización de los datos del usuario, preservando la confidencialidad y permitiendo al mismo tiempo una detección completa de las amenazas.
5. Escalabilidad, flexibilidad y facilidad de uso: Una herramienta UEBA ideal debe apoyar el crecimiento del negocio, ser flexible para adaptarse a un entorno de TI en constante cambio con la incorporación de nuevos dispositivos o plataformas, tener una interfaz gráfica fácil de usar y ser fácil de instalar para mejorar la eficacia de la herramienta y ampliar su uso institucional.

Integración de UEBA y XDR

La combinación del análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) con la detección y respuesta extendidas (XDR) genera una solución de ciberseguridad resistente que vincula el análisis del comportamiento con la detección y reacción integral ante amenazas. A continuación se explica cómo UEBA y XDR trabajan juntos para mejorar la seguridad:

1. Visión integral de las amenazas

UEBA ofrece una comprensión integral de los comportamientos de los usuarios y los dispositivos, lo que permite reconocer anomalías que pueden indicar amenazas internas, privilegios explotados o cuentas pirateadas. Al integrar UEBA con XDR, las organizaciones pueden obtener una perspectiva unificada de los datos de seguridad en todas las partes de su entorno (terminales, sistemas en la nube y herramientas de terceros), lo que garantiza que nada pase desapercibido. Singularity™ XDR funciona mejor en esta tarea de integración, ya que procesa datos de diversas fuentes (entre las que se incluye UEBA) y vincula eventos en tiempo real para ofrecer una visibilidad inmediata en toda la empresa. Con este método unificado, los equipos de seguridad pueden reconocer de forma rápida y correcta las amenazas sofisticadas.

2. Análisis avanzado del comportamiento, combinado con supervisión en tiempo real

UEBA es excelente para detectar diferencias con respecto a las bases de referencia de comportamiento estandarizadas, lo que ayuda a las empresas a reconocer amenazas internas sutiles o comportamientos inusuales que los sistemas estándar podrían pasar por alto. La organización, al utilizar las funciones de supervisión de amenazas en tiempo real de XDR, obtiene una evaluación continua y es capaz de detectar tanto las amenazas conocidas como las nuevas. La función Storyline Active Response™ (STAR) de Singularity™ XDR utiliza análisis de comportamiento basados en inteligencia artificial para relacionar automáticamente eventos, conectar actividades similares y proporcionar información útil a analistas de todos los niveles de competencia.

3. Respuesta automática a las anomalías

La combinación de UEBA con XDR mejora la automatización de los procesos de ciberseguridad. Tan pronto como UEBA identifica una anomalía en el comportamiento de un usuario o dispositivo, XDR puede hacerse cargo de la respuesta, lo que reduce la necesidad de intervención manual. Un ejemplo de ello es que si un usuario comienza a comportarse de forma extraña—accediendo a información confidencial o realizando acciones anormales en la red—XDR puede separar automáticamente el dispositivo, proteger la cuenta o revertir los cambios no autorizados.

Singularity™ XDR de SentinelOne ofrece una corrección automatizada con un solo clic, lo que permite a las organizaciones responder inmediatamente a los incidentes de seguridad y mitigar las amenazas antes de que se agraven. La integración de UEBA en XDR hace que la postura de seguridad de una organización sea mucho más proactiva y automatizada. De hecho, el ejemplo perfecto se puede ver al analizar la sinergia creada al combinar lo mejor de los conocimientos sobre el comportamiento de UEBA con la detección profunda y amplia de amenazas y las capacidades de respuesta rápida que ofrece XDR, lo que garantiza la protección en toda la empresa.

4. Investigación avanzada de incidentes junto con análisis forense

Con UEBA y XDR trabajando juntos, las investigaciones de incidentes se vuelven más rápidas y precisas. Mientras que UEBA proporciona análisis de comportamiento detallados, XDR correlaciona esta información con incidentes de toda la red. Esta integración permite a los equipos de seguridad seguir el rastro de los ataques, identificar las vías por las que las amenazas accedieron a la red e identificar rápidamente los activos involucrados. La tecnologíatrade; XDR’s Storyline automatiza la reconstrucción de historias de ataques, asociando datos de eventos sin necesidad de análisis manuales, mejorando el proceso de investigación y proporcionando una comprensión más coherente de cómo se desarrolló un ataque.

5. Mayor escalabilidad y flexibilidad

Una ventaja crucial de fusionar UEBA y XDR es la escalabilidad que su empresa obtiene a medida que avanza. La integración de la supervisión del comportamiento de UEBA con la amplia cobertura de XDR mantiene la seguridad eficiente a medida que las organizaciones adoptan progresivamente más aplicaciones en la nube, dispositivos IoT y entornos de trabajo remoto. La solución XDR de SentinelOne’s incluye la función Skylight, que fusiona datos de terceros con flujos de trabajo de UEBA, lo que permite una detección completa de amenazas tanto en entornos sustanciales como complejos. La flexibilidad permite que la integración sea flexible en cuanto a las necesidades de las empresas grandes y pequeñas.

La combinación de UEBA con XDR permite a las organizaciones disfrutar de una estrategia de seguridad más automatizada y proactiva. Singularity™ XDR de SentinelOne es el ejemplo perfecto de esta sinergia, ya que combina la información sobre el comportamiento de UEBA con las amplias capacidades de detección de amenazas y respuesta rápida de XDR, lo que garantiza una protección completa en toda la empresa.

Conclusión

En conclusión, el análisis del comportamiento de las entidades de usuario (UEBA) ha demostrado ser un recurso muy útil para la detección de amenazas persistentes avanzadas en una organización. Para ello, emplea el aprendizaje automático para examinar el comportamiento tanto de los usuarios como de la entidad en su conjunto, lo que permite detectar antes las posibles amenazas internas, los intentos de apropiación de cuentas y las amenazas persistentes avanzadas. Además, las organizaciones pueden observar un aumento en la detección de amenazas gracias al uso de UEBA integrado con plataformas avanzadas como SentinelOne’s Singularity™ XDR.

Para las empresas que desean protegerse de las amenazas cibernéticas en constante evolución, la integración de UEBA no debe considerarse una opción, sino una medida de ciberseguridad necesaria. Garantiza la vigilancia de los ataques, ya sean de origen interno o externo, y la mitigación automática del tiempo de respuesta para garantizar la protección de los activos de valor. Sin embargo, siempre es mejor considerar las opciones disponibles, sus características y las necesidades de su empresa antes de tomar una decisión.

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FAQs

¿Para qué se utiliza UEBA?

UEBA supervisa el comportamiento de los usuarios y las entidades (recursos, dispositivos) en la red mediante la desviación de su línea de base establecida. UEBA detecta amenazas internas, violaciones de datos, y riesgos de seguridad mediante la detección de anomalías en la actividad, como accesos no autorizados, transferencias de datos inusuales o patrones de inicio de sesión irregulares. Ofrece una visión sincronizada de la actividad de los usuarios y el comportamiento de los dispositivos, una detección precisa de amenazas y una rápida mitigación de riesgos.

¿Cuáles son los tres pilares de UEBA?

Los tres pilares de UEBA son el análisis del comportamiento de los usuarios, el análisis del comportamiento de las entidades y el aprendizaje automático. Cada uno de ellos funciona en conjunto para proporcionar una seguridad integral que descubre comportamientos anormales de elementos humanos y máquinas dentro de una red, lo que permite a las empresas supervisar a los usuarios, los dispositivos y las aplicaciones en busca de actos sospechosos.

¿Qué significa UEBA?

UEBA son las siglas de User and Entity Behavior Analytics (análisis del comportamiento de usuarios y entidades). Es una solución de ciberseguridad que emplea varios algoritmos avanzados para supervisar los patrones de comportamiento de diferentes usuarios y entidades, incluidos los de dispositivos y aplicaciones, identificando desviaciones que podrían suponer amenazas para la seguridad.

¿Cuáles son los métodos de análisis de UEBA?

UEBA realiza un seguimiento de las actividades en una red mediante el aprendizaje automático, el análisis estadístico y la comparación de patrones. Estas técnicas detectan variaciones con respecto al comportamiento de referencia que pueden indicar amenazas internas, cuentas comprometidas u otras amenazas persistentes avanzadas, con el fin de que la organización pueda actuar con rapidez para prevenir los ataques.