Las soluciones de detección y respuesta de red (NDR) proporcionan visibilidad y capacidades de detección de amenazas para el tráfico de red. Esta guía explora las características y ventajas de NDR, incluida la detección de anomalías y la respuesta a incidentes.
Descubra la importancia de NDR en una estrategia de seguridad integral y las mejores prácticas para su implementación. Comprender el NDR es esencial para que las organizaciones protejan sus redes contra las amenazas cibernéticas.
La evolución de la detección y respuesta de red (NDR)
Al principio, las empresas capturaban el tráfico de red como una forma de comprobar los niveles de rendimiento de sus entornos de red. Cuando los volúmenes de datos comenzaron a aumentar en las industrias y redes globales, esta capacidad evolucionó hasta convertirse en un recurso para la ciberdefensa.
Antes de que se conociera como detección y respuesta de red, la tecnología para supervisar el tráfico de red se denominaba análisis de tráfico de red (NTA). Aunque el NTA sigue siendo una parte importante de las prácticas actuales de seguridad de redes y centros de operaciones de seguridad (SOC), se ha ampliado considerablemente para abarcar todos los aspectos de la detección y la seguridad de redes.
Hoy en día, las soluciones NDR como SentinelOne’s Singularity™ Endpoint son una combinación de sofisticados análisis de comportamiento, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) y tecnologías en la nube. Todas estas partes móviles contribuyen a la solución NDR moderna, que es una opción popular para las organizaciones que buscan mejorar sus capacidades de detección, identificar los niveles de riesgo de las amenazas entrantes y automatizar las tareas relacionadas con el análisis de investigación y la telemetría, de modo que los profesionales de la seguridad puedan centrarse en los procesos de clasificación y respuesta a las amenazas.
¿Cómo funciona la detección y respuesta de red (NDR)?
Las soluciones de detección y respuesta de red funcionan ingiriendo y correlacionando continuamente el tráfico y la actividad de red sin procesar en las redes de una organización. Los datos se recopilan desde el perímetro de la red para capturar el tráfico norte-sur, así como desde sensores dentro de la red para capturar el tráfico este-oeste.
Un NDR robusto aprovecha los algoritmos de IA y ML para desarrollar una comprensión básica del tráfico de red normal o típico de la organización, que se utiliza para detectar actividades maliciosas que se salen de lo habitual. La IA y el ML también se utilizan para modelar las tácticas, técnicas y procedimientos (TTP) de los adversarios, mapeados en relación con el marco MITRE ATT&CK con el fin de detectar con precisión los comportamientos de los actores maliciosos.
Los equipos de seguridad también utilizan los NDR para el análisis forense integral de las cronologías de los ataques, mostrando la violación de datos inicial, movimientos laterales y otras actividades maliciosas, antes de activar acciones y flujos de trabajo automáticos de prevención y mitigación. Dado que las soluciones NDR producen datos de alta fidelidad y pueden correlacionar el contexto, reducen drásticamente el tiempo y el esfuerzo totales dedicados a las investigaciones. Las soluciones NDR suelen girar en torno a las siguientes técnicas clave:
Aprendizaje profundo y aprendizaje automático
Las soluciones NDR aprovechan tanto el aprendizaje automático (ML) como el aprendizaje profundo para producir predicciones precisas, lo que puede conducir a la detección de amenazas desconocidas dentro de una red. A menudo, el ML funciona en combinación con capacidades de análisis del comportamiento para ayudar a los equipos de seguridad a identificar indicadores de compromiso antes de que se conviertan en incidentes cibernéticos en toda regla. El aprendizaje automático en las soluciones NDR también permite una clasificación y unas medidas de mitigación más rápidas, ya que evalúan continuamente las amenazas potenciales entrantes basándose en escenarios del mundo real.
El aprendizaje profundo es otro componente de las soluciones NDR típicas. Es una forma de ML que utiliza redes neuronales artificiales para aumentar las capacidades del NDR. Los modelos de aprendizaje profundo ayudan a los analistas de seguridad a interpretar los datos para que puedan descubrir las amenazas desconocidas que acechan en un sistema.
Análisis estadístico
Mediante técnicas estadísticas y heurísticas, las soluciones NDR pueden rastrear los patrones de tráfico de red y los datos en comparación con las "normas" predeterminadas del sistema para detectar signos de violaciones y compromisos. El análisis estadístico funciona midiendo el uso típico/normal del tráfico como referencia y luego comparando el tráfico entrante con él. A continuación, se identifica el tráfico sospechoso que se sale de los rangos y umbrales normales para su clasificación.
Fuentes de inteligencia sobre amenazas
Los NDR pueden entrenarse para trabajar con flujos de datos de inteligencia sobre amenazas que contienen información sobre ciberamenazas existentes e identificadas. Estas fuentes de datos aumentan la capacidad de la solución NDR para alertar rápidamente sobre amenazas conocidas, proporcionar contextualización adicional y ayudar a priorizar los niveles de riesgo de las anomalías encontradas. Sin embargo, las fuentes de inteligencia sobre amenazas deben seleccionarse y gestionarse con cuidado, de modo que los datos estén actualizados y sean relevantes.
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Cómo utilizan las empresas la detección y respuesta de red (NDR)
A medida que las redes distribuidas siguen creciendo, las herramientas de seguridad basadas en firmas, como los SIEM heredados, los antivirus (AV), los sistemas de detección de intrusiones (IDS) y los sistemas de prevención de intrusiones (IPS), no son suficientes para adelantarse a los ciberdelincuentes modernos. La mayoría de las amenazas actuales no tienen una firma previa, lo que significa que los equipos de seguridad necesitan más recursos para poder detectar y contrarrestar los ciberataques. Aprovechando tecnologías punteras como la IA, el ML y el análisis del comportamiento, las soluciones NDR avanzadas pueden proporcionar a las organizaciones una mejor protección en sus entornos locales y en la nube.
Estas son las principales razones comerciales por las que las organizaciones modernas están optando por emplear soluciones NDR en sus estrategias de seguridad a largo plazo:
Visibilidad continua de las amenazas
Con una solución NDR, los equipos de seguridad pueden ver las amenazas en toda la red antes de que puedan moverse lateralmente y causar daños graves. La visibilidad también es continua en todos los usuarios, dispositivos y tecnologías conectados a la red, lo que proporciona a los equipos de seguridad una visión global de las redes protegidas.
Visualización de ataques
Los NDR proporcionan a los equipos de seguridad planos de intrusión, lo que significa que pueden ver una cronología detallada de las amenazas en toda la red para evaluar rápidamente el alcance del ataque y priorizar las acciones y los recursos. Dado que los NDR filtran las alertas de baja fidelidad y sin importancia, pueden detectar con mayor precisión las distintas fases del ciclo de vida de un ataque, incluyendo la persistencia, la escalada de privilegios, el acceso a credenciales, el movimiento lateral, la exfiltración de datos y control y comando (C2).
Detección de intrusiones en tiempo real
Gracias a la IA y el aprendizaje automático, las soluciones NDR pueden funcionar en tiempo real, detectando y deteniendo las amenazas cibernéticas a la velocidad de una máquina. Estas soluciones son capaces de proporcionar respuestas automáticas a los indicadores de compromiso a través de controles nativos, deteniendo el ataque antes de que pueda propagarse.
Gestión de alertas
Las soluciones de seguridad heredadas tienden a generar grandes cantidades de alertas y notificaciones, lo que provoca el agotamiento de los analistas de seguridad y la pérdida de detecciones. Una solución NDR puede ayudar a reducir el número de falsos positivos y el "ruido", lo que permite a los analistas dedicar su tiempo a detener las intrusiones y aplicar estrategias proactivas.
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DemostraciónConclusión
Las herramientas tradicionales de detección de amenazas que se basan en métodos basados en firmas e indicadores conocidos de compromiso ya no son suficientes para detener a los ciberatacantes modernos. Herramientas como los antivirus tradicionales, los sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDPS) y algunos cortafuegos tienen una eficacia limitada ahora que la mayoría de las amenazas son nuevas, emergentes y sin firmas preidentificadas. Amenazas como el ransomware, las amenazas persistentes avanzadas (APT), el compromiso del correo electrónico empresarial (BEC) y otras son capaces de eludir estas soluciones heredadas.
A medida que las organizaciones avanzan hacia soluciones de detección y respuesta en red para el uso de inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de comportamiento, pueden adelantarse a los sofisticados actores maliciosos y adoptar una postura más proactiva a largo plazo con una solución integral como la plataforma Singularity™ Endpoint. Los NDR están diseñados para detectar amenazas comparando grandes cantidades de tráfico y datos de red sin procesar con el comportamiento normal mediante un análisis continuo. Dado que ayudan a los equipos de seguridad a facilitar respuestas más rápidas y precisas, al tiempo que apoyan la búsqueda eficaz de amenazas, los NDR se han convertido en una solución ampliamente fiable para las organizaciones actuales.
"Preguntas frecuentes sobre detección y respuesta de red
La detección y respuesta de red es una solución de seguridad que supervisa el tráfico de red en busca de patrones inusuales, anomalías o comportamientos de ataque conocidos. Inspecciona paquetes, registros de flujo y metadatos en entornos locales, en la nube e híbridos.
Cuando detecta una amenaza, como un movimiento lateral o una filtración de datos, emite una alerta y ofrece contexto para ayudarle a investigar y contener los incidentes rápidamente.
Una herramienta NDR se conecta a los taps de red, los puertos span o los brokers de paquetes para recopilar datos sin procesar sobre el tráfico y el flujo. Aplica análisis de comportamiento, inteligencia sobre amenazas y, en ocasiones, aprendizaje automático para encontrar desviaciones: protocolos no aprobados, escaneos extraños o llamadas de comando y control.
Una vez que se señala un evento sospechoso, los manuales guían la clasificación, la búsqueda de amenazas y las acciones de contención automatizadas o manuales.
Las redes modernas son complejas: las nubes microsegmentadas, los usuarios remotos y los flujos cifrados pueden ocultar amenazas que las herramientas de punto final por sí solas no pueden detectar. El NDR cubre estas lagunas mediante el seguimiento del tráfico entre segmentos y protocolos.
Esto significa que se pueden detectar intrusos sigilosos que se mueven lateralmente, descargas de malware cifrado o dispositivos no autorizados, por lo que no es necesario depender únicamente de los registros o los sensores de los puntos finales para descubrir todas las amenazas.
Con NDR, obtendrá: una visibilidad más profunda del tráfico interno, una detección rápida de ataques sigilosos y un contexto más rico para las investigaciones. Podrá ver movimientos laterales y amenazas cifradas que eluden el EDR. Las alertas automatizadas y los manuales de respuesta aceleran la contención.
Además, la supervisión continua le ayuda a validar la segmentación y el cumplimiento de la red, lo que reduce el tiempo de permanencia y limita el impacto de las infracciones.
El EDR se centra en los comportamientos de los endpoints: procesos, archivos y cambios en el registro de los hosts. SIEM recopila registros y eventos de toda la pila para su correlación y generación de informes. XDR unifica la telemetría de los puntos finales, la red, la nube y la identidad en una sola consola.
NDR se centra en el tráfico de red en sí, llenando los puntos ciegos en segmentos cifrados o no gestionados. Juntos, proporcionan detección y respuesta en capas.
Las herramientas NDR detectan movimientos laterales, intentos de acceso no autorizados o por fuerza bruta, túneles DNS, devoluciones de llamada de comando y control, exfiltración de datos, suplantación de ARP y uso anómalo de protocolos. También detectan volúmenes de tráfico inusuales, balizas ocultas y violaciones de políticas, como servicios de TI en la sombra no seguros, para que pueda descubrir tanto los ataques automatizados como las intrusiones manuales que se escapan de los cortafuegos.
Cuando NDR señala tráfico sospechoso, proporciona capturas de paquetes, detalles de la sesión y contexto de la amenaza: direcciones IP, nombres de procesos o cuentas de usuario involucradas. Los manuales automatizados pueden bloquear direcciones IP maliciosas, poner en cuarentena segmentos infectados o limitar los flujos sospechosos. Los analistas utilizan gráficos de flujo en tiempo real y cronologías forenses para rastrear las rutas de los ataques, lo que agiliza la contención, la corrección y la restauración del tráfico normal.
Elija un NDR con captura de paquetes de alta fidelidad, análisis de tráfico cifrado y compatibilidad con redes en la nube y contenedores. Busque análisis de comportamiento que aprendan sus líneas de base, fuentes de inteligencia de amenazas integradas y una integración perfecta con su SOAR o SIEM.
Los flujos de trabajo de respuesta automatizados, las detecciones personalizables y los paneles de control forenses detallados ayudan a su equipo a detectar amenazas y actuar con rapidez.
El NDR de SentinelOne puede aislar y poner en cuarentena automáticamente las amenazas del tráfico de red mediante el análisis de los comportamientos del tráfico este-oeste y norte-sur utilizando IA. Utiliza sus datos de telemetría de amenazas globales para detectar anomalías. Cuando detecta un incidente, Singularity XDR puede tomar medidas, corregir vulnerabilidades e iniciar reversiones cuando sea necesario.
También puede enriquecer las investigaciones de amenazas utilizando los servicios SOAR de SentinelOne con su soporte NDR.
