Una violación de datos tiene un coste medio de 4,48 millones de dólares al año en 2024, y eso va seguido de un aumento interanual del 10 %, según el informe de IBM sobre el coste de las violaciones de datos de 2024. Tu información confidencial nunca está a salvo. ¡Puede caer fácilmente en manos equivocadas! Los lagos de datos de detección y respuesta extendidas (XDR) surgieron de la necesidad de soluciones de ciberseguridad avanzadas y complejas. Pueden ayudarte a proteger y asegurar tus datos contra amenazas futuras. Sin embargo, para sacarles el máximo partido, es necesario saber cómo funcionan.
En este artículo, analizaremos qué es un lago de datos XDR. Repasaremos sus ventajas más importantes y las mejores prácticas relacionadas con él. A continuación, aprenderá cómo lograr una detección de amenazas y unos tiempos de respuesta más rápidos, y mucho más.
Profundicemos en los lagos de datos XDR.
¿Qué es un lago de datos XDR?
Un lago de datos XDR data lake es, básicamente, un repositorio en el que se centralizan los datos de seguridad de diversos entornos, ya sea el tráfico de red o los puntos finales, en el entorno de la nube. Ahora, supongamos que se enfrenta a unos ataques de ransomware bastante complejos. Tiene registros dispersos en tantas herramientas que resulta casi imposible rastrear el origen en tiempo real. Ahí es donde entra en juego un lago de datos XDR. Recopila toda esa información en un solo lugar, lo que permite un análisis rápido y la detección automatizada de amenazas.
Un lago de datos XDR puede correlacionar un inicio de sesión sospechoso con la actividad del punto final en tiempo real. Esto permite a los ingenieros de seguridad mitigar los riesgos mucho más rápidamente y agiliza la respuesta a incidentes.
Veamos en qué se diferencian los lagos de datos XDR de los tradicionales.
Lago de datos XDR frente a lagos de datos tradicionales
Las ciberamenazas se han vuelto complejas últimamente, y los lagos de datos tradicionales no proporcionan visibilidad a los equipos de seguridad. Por supuesto, están repletos de datos sin analizar, pero resulta difícil detectar las amenazas sin contexto. En su lugar, se trata de una investigación sobre un ciberataque y hay que revisar infinitos registros que parecen no tener sentido. Es abrumador y consume mucho tiempo.
Con un lago de datos XDR, todo cambia, desde la extracción de datos de los puntos finales, las redes y las nubes hasta la conexión de todos ellos con una mejor comprensión y una respuesta más rápida. Cambia la forma de trabajar de los equipos de seguridad, ya que se basa en el contexto. Profundicemos en los componentes básicos de un lago de datos XDR. Componentes básicos de un lago de datos XDR
Los lagos de datos XDR suelen ofrecer capacidades completas de búsqueda de amenazas. Los equipos de SecOps se están volviendo más inteligentes, al igual que los ciberadversarios están probando nuevas tácticas de ataque para lanzar contra las organizaciones. Los lagos de datos XDR modernos combinan la seguridad modular con análisis avanzados, SIEM y una serie de funciones avanzadas de detección de amenazas para proteger los entornos nativos de la nube.
Podemos describir los componentes básicos de un lago de datos XDR de la siguiente manera:
- Motor de automatización: Prioriza las amenazas, realiza la clasificación y mitigación de eventos, prioriza los riesgos y opera en todos los análisis.
- Ingestión de datos y motor de análisis: Ingesta datos de múltiples fuentes en formatos sin procesar, los transforma y los estructura. También analiza datos de eventos de seguridad procedentes de diversas herramientas. Los lagos de datos XDR recopilan datos de terminales, redes, servicios en la nube y registros de aplicaciones.
- Almacenamiento de datos: Los lagos de datos XDR hacen que los datos ingestados sean seguros, almacenables y escalables. Para ello, utilizan una combinación de bases de datos NoSQL, soluciones de almacenamiento de objetos y sistemas de archivos distribuidos.
- Procesamiento de datos: Utilizan marcos de procesamiento de datos como Apache Flink, Apache Spark y herramientas similares. También utilizan soluciones de transformación de datos como AWS Glue y Apache NiFi para el procesamiento de datos.
- Enriquecimiento de datos: Añade contexto a sus datos y los prepara para un mejor análisis. Esto también implica la catalogación de datos en tiempo real, como asignar las categorías adecuadas y añadir capas de información.
Ventajas de utilizar un lago de datos XDR
Un lago de datos XDR ofrece muchas ventajas que pueden ayudar a aliviar algunos de los problemas habituales de los ingenieros de seguridad y los desarrolladores.
1. Mejora en la detección de amenazas
Un lago de datos XDR recopila datos de múltiples fuentes, lo que permite identificar amenazas muy complejas que las soluciones tradicionales difícilmente podrían detectar o que nunca serían capaces de encontrar. Por ejemplo, durante un ataque de ransomware, un lago de datos XDR podría correlacionar actividades de archivos anormales con intentos de inicio de sesión sospechosos para ofrecer advertencias tempranas y contexto invaluable a los equipos.
2. Mejora de la respuesta ante incidentes
Gracias al análisis de datos en tiempo real y a las alertas automatizadas, los lagos de datos XDR ayudan a reducir los tiempos de respuesta. Imagine que se activa una alerta de advertencia por un dispositivo no autorizado y que el equipo de seguridad puede ver inmediatamente todos los datos relevantes. Esto incluye información como direcciones IP, registros de actividad reciente y otros detalles relevantes, todo en tiempo real.
3. Gestión centralizada de datos
Los datos de seguridad se almacenan con frecuencia en silos, lo que dificulta las investigaciones y las hace propensas a errores. Un lago de datos XDR elimina la necesidad de cambiar entre herramientas al centralizar los registros y eventos en una sola ubicación, lo que ahorra tiempo y reduce el riesgo de pasar por alto datos importantes.
4. Rentabilidad
Las soluciones de seguridad tradicionales pueden requerir múltiples herramientas y suscripciones, lo que aumenta los costes. Un lago de datos XDR combina estas funciones, lo que reduce la necesidad de múltiples licencias y disminuye los costes a largo plazo.
5. Escalabilidad y flexibilidad
Un lago de datos XDR está diseñado para crecer con su organización. A medida que aumentan su infraestructura y su volumen de datos, el lago de datos puede gestionar conjuntos de datos más grandes, lo que permite a los equipos de seguridad mantenerse al día con la supervisión y el análisis sin ralentizarse.
A continuación, veamos cómo crear de forma eficaz un lago de datos XDR.
Creación de un lago de datos XDR
La creación de un lago de datos XDR requiere una planificación y ejecución cuidadosas. A continuación se explica cómo se puede crear una base sólida.
1. Planificación y estrategia
Comience con un objetivo claro. Por ejemplo, una institución financiera que se enfrenta a datos de amenazas fragmentados debería dar prioridad a la unificación de los registros de los endpoints, la red y la nube. Defina sus objetivos de seguridad clave, como reducir los tiempos de respuesta ante incidentes o mejorar la precisión en la detección de amenazas.
2. Selección de las herramientas y tecnologías adecuadas
Es fundamental elegir las herramientas adecuadas. Las grandes empresas que están creciendo rápidamente pueden necesitar opciones basadas en la nube para gestionar todos sus datos. Sea cual sea su elección, debe funcionar sin problemas con lo que ya tiene instalado, como cortafuegos y sistemas de seguridad.
3. Integrar los sistemas existentes
La integración también es importante. Supongamos que un hospital ya cuenta con SIEM, cortafuegos y protección de terminales, su lago de datos XDR debería ser capaz de recopilar y vincular datos de todas estas fuentes, proporcionándole una visión completa.
4. Garantizar la calidad y la coherencia de los datos
Asegúrese de que sus datos sean de la máxima calidad. Si una empresa de comercio electrónico maneja grandes cantidades de datos, debe asegurarse de que los datos que se introducen en el lago de datos XDR estén limpios, sean coherentes y estén siempre actualizados. Los datos desordenados pueden hacer que se pasen por alto amenazas, y eso es algo que hay que evitar a toda costa.
A continuación, analizaremos algunos de los retos a los que puede enfrentarse durante este proceso y cómo puede abordarlos de forma directa.
Retos del lago de datos XDR
Gestionar un lago de datos XDR puede ser complicado, pero con las estrategias adecuadas se pueden abordar estos problemas. Algunos de los retos son la gestión de big data, la seguridad y la privacidad de los datos, el procesamiento en tiempo real y el cumplimiento normativo.
1. Gestión de big data
A medida que las organizaciones crecen, también lo hace el flujo de datos procedentes de innumerables terminales. Por ejemplo, una empresa global con miles de terminales puede verse afectada por una sobrecarga de datos. El uso de almacenamiento en la nube escalable y sistemas distribuidos permite gestionar más datos sin ralentizaciones.
2. Seguridad y privacidad de los datos
Las violaciones de datos y los cambios en las leyes de privacidad, como el RGPD o la HIPAA, requieren una atención constante. Por ejemplo, las organizaciones sanitarias deben proteger los datos confidenciales. El cifrado, las auditorías de seguridad periódicas y los controles de acceso estrictos pueden ayudar a mantener los datos seguros y conformes con la normativa.
3. Lograr el procesamiento en tiempo real
Logre la detección de amenazas en tiempo real, especialmente en el ámbito financiero, donde incluso un pequeño retraso en la gestión de las amenazas puede ser peligroso. Para mantener la capacidad de respuesta de su lago de datos XDR, optimizar periódicamente el uso de las tecnologías de streaming más comunes y actualizar los flujos de trabajo de automatización ayuda a mantener la eficiencia en tiempo real.
4. Cumplir los requisitos de cumplimiento normativo
Los requisitos de cumplimiento normativo evolucionan con el tiempo, y no adaptarse a ellos puede resultar muy costoso. Las organizaciones deben asegurarse de que su lago de datos XDR incluya supervisión del cumplimiento, políticas de retención actualizadas e informes de auditoría periódicos.
A continuación, veremos algunos casos de uso prácticos de un lago de datos XDR.
Casos de uso de los lagos de datos XDR
Los lagos de datos XDR ofrecen múltiples casos de uso que pueden mejorar considerablemente las operaciones de seguridad. Analicemos algunos de los más comunes.
N.º 1. Respuesta a incidentes
Tras un ciberataque, un lago de datos XDR ayuda a recopilar y analizar información rápidamente, lo que acelera el tiempo de respuesta.
N.º 2. Búsqueda de amenazas
Al escanear todas las fuentes de datos, los equipos de seguridad pueden detectar amenazas ocultas antes de que causen daños.
N.º 3. Informes de cumplimiento normativo
Los lagos de datos XDR almacenan registros detallados, lo que facilita a las empresas el cumplimiento de los requisitos normativos.
N.º 4. Análisis del comportamiento
Los lagos de datos XDR analizan los patrones de comportamiento de los usuarios para identificar actividades inusuales, lo que evita amenazas internas o accesos no autorizados.
A continuación, veremos las mejores prácticas para mantener su lago de datos XDR funcionando sin problemas.
Mejores prácticas clave para optimizar su lago de datos XDR
Para que su lago de datos XDR sea eficaz y fiable, es importante seguir algunas prácticas recomendadas.
N.º 1. Auditorías y supervisión periódicas
Las auditorías y la supervisión periódicas son importantes para mantener la seguridad y el cumplimiento normativo. Imagine que ha configurado su lago de datos para vigilar amenazas específicas, pero con el tiempo, esa configuración queda obsoleta. Las auditorías periódicas garantizan que sus reglas de detección sigan siendo precisas y relevantes, de modo que no se pierda ninguna alerta crítica.
N.º 2. Actualización continua de las fuentes de datos
También es importante actualizar las fuentes de datos con regularidad. A medida que su organización implemente nuevos sistemas o aplicaciones, deberá añadirlos a su lago de datos para garantizar una visibilidad total. Por ejemplo, si su empresa comienza a utilizar un nuevo servicio en la nube, es fundamental incorporar registros para minimizar los puntos ciegos.
#3. Colaboración con equipos multifuncionales
También es fundamental colaborar con otros equipos. Para satisfacer requisitos de datos específicos, los equipos de seguridad deben colaborar con los equipos de TI, DevOps y cumplimiento normativo. Los equipos de DevOps, por ejemplo, pueden intercambiar información sobre los nuevos lanzamientos de aplicaciones para ayudar a los equipos de seguridad a ajustar sus criterios de detección.
#4. Utilizar el aprendizaje automático para obtener información más detallada
Aprovechar el aprendizaje automático (ML) para obtener información más detallada puede mejorar significativamente la detección de amenazas. Los modelos de ML pueden evaluar datos históricos para detectar tendencias extrañas, lo que facilita la detección de peligros avanzados que los enfoques convencionales pueden pasar por alto. Por ejemplo, el ML puede detectar riesgos internos al señalar comportamientos que no se corresponden con la actividad habitual de un empleado.
A continuación, exploremos cómo SentinelOne puede respaldar sus iniciativas de lago de datos XDR.
Mejora de la eficiencia del lago de datos XDR con SentinelOne.SentinelOne ofrece potentes soluciones para ayudar a los equipos de seguridad a gestionar sus lagos de datos XDR y aumentar la detección de amenazas. La plataforma Singularity™ utiliza la inteligencia artificial para proteger los puntos finales y los entornos en la nube, ofreciendo a los equipos una visión completa de todos los activos. Permite defenderse de las amenazas y responder rápidamente, lo que resulta beneficioso en entornos grandes.
Singularity™ XDR mejora la visibilidad de las amenazas al combinar datos de diferentes lugares. También automatiza la detección y permite soluciones con un solo clic, por lo que las respuestas son más rápidas y los ataques se detienen en tiempo real.
El Singularity™ Data Lake ayuda a los analistas a recopilar y organizar datos de múltiples fuentes, utilizando inteligencia artificial y flujos de trabajo automatizados. Esto agiliza las investigaciones y resuelve los problemas de seguridad más rápidamente.
Singularity™ Threat Intelligence, respaldado por Mandiant, ofrece información sobre nuevas amenazas y ayuda a localizar a los atacantes, al tiempo que colabora con otras herramientas para mejorar los tiempos de respuesta.
Las soluciones de SentinelOne solucionan problemas comunes, como los silos de datos y la detección de amenazas defectuosa, lo que ayuda a los desarrolladores y a los equipos de seguridad a adelantarse fácilmente a las ciberamenazas. Por lo tanto, si desea mejorar su postura de seguridad, SentinelOne es una opción sólida.
Detección y respuesta basadas en inteligencia artificial
Descubra y mitigue las amenazas a la velocidad de la máquina con una plataforma XDR unificada para toda la empresa.
DemostraciónMaximizar la seguridad con un lago de datos XDR
Crear un lago de datos XDR puede aumentar la capacidad de su organización para detectar y responder a las amenazas. Centraliza los datos de diferentes fuentes y ofrece visibilidad en tiempo real. Este enfoque simplifica las amenazas complejas, reduce los tiempos de respuesta y refuerza la seguridad frente a los riesgos cibernéticos. Para obtener los mejores resultados, es fundamental seguir prácticas como las actualizaciones periódicas, trabajar con otros equipos y utilizar el aprendizaje automático.
Si desea llevar su seguridad al siguiente nivel, considere la plataforma Singularity de SentinelOne. Se trata de una solución todo en uno con una potente IA y una fácil integración, lo que la convierte en una excelente opción para cualquier estrategia de lago de datos XDR.
"FAQs
Cortex XDR se utiliza para detectar y responder a amenazas. Utiliza el aprendizaje automático para analizar datos y detectar ataques. Por otro lado, un lago de datos se utiliza principalmente para almacenar grandes cantidades de datos de seguridad sin procesar, a la espera de ser analizados.
El objetivo de la gestión de dispositivos móviles, o MDM, es proteger y gestionar los dispositivos móviles. Por otro lado, un lago de datos almacena todos los datos de los dispositivos para su posterior análisis.
En ciberseguridad, un lago de datos recopila datos de diferentes fuentes y ofrece una visión unificada para ayudar a detectar amenazas.
Un lago de datos XDR tiene componentes importantes como herramientas de ingestión de datos, almacenamiento, análisis y herramientas de visualización.