¿Qué es la detección y respuesta a amenazas (TDR)?

La detección y respuesta a amenazas (TDR) se refiere a las herramientas y procesos que utilizan las organizaciones para detectar, investigar y mitigar las amenazas de ciberseguridad. Combina métodos de detección avanzados, capacidades de respuesta automatizada y soluciones de seguridad integradas para ayudar a las organizaciones a reducir el riesgo y adaptarse a un ámbito de amenazas en evolución.

TDR ayuda a los equipos de seguridad a contener incidentes rápidamente y restaurar sistemas con una interrupción mínima. A medida que amenazas como el ransomware , el phishing y las exploraciones de día cero se vuelven más frecuentes y sofisticadas, las organizaciones necesitan Estrategias proactivas para detectar actividades maliciosas antes de que causen daños.

Hay mucho en juego y la urgencia está justificada: Microsoft detecta aproximadamente 600 millones de ciberataques cada día en todo su ecosistema, con un promedio de más de 6900 por segundo. Para las organizaciones, eso se traduce en un aluvión casi constante de intentos de filtración de datos.

La transformación digital y las tecnologías emergentes como el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA) han ampliado drásticamente la superficie de ataque para las organizaciones actuales.

La IA generativa, en particular, ha introducido una nueva dimensión en el panorama de las amenazas y se está explotando a través de métodos como la inyección de instrucciones. Y, sin embargo, una investigación del IBM Institute for Business Value dice que solo el 24 % de las iniciativas de IA generativa están protegidas.

La seguridad de los endpoints ha mejorado, pero los actores de amenazas continúan evolucionando. Los adversarios modernos atacan los datos confidenciales de formas cada vez más complejas y encubiertas, desde la creación de anomalías sutiles en el tráfico de red hasta el lanzamiento de campañas de denegación distribuida del servicio (DDoS).

Muchos actores de amenazas ahora están aprovechando la IA para automatizar ataques, evadir la detección y explotar vulnerabilidades a escala. Incluso las amenazas de usuario interno, perpetradas por empleados y contratistas, están en aumento, con el 83 % de las organizaciones experimentando al menos un ataque de usuario interno en 2024.

Los equipos de seguridad necesitan un enfoque en capas que integre herramientas de detección y respuesta a amenazas junto con sistemas de detección de intrusiones (IDS) y plataformas de inteligencia de amenazas para permitir un monitoreo continuo y una respuesta rápida. Más allá del impulso técnico, el caso de negocio es claro: una mejor detección significa menos falsos positivos, una clasificación más rápida y tiempos de recuperación más cortos cuando inevitablemente ocurren incidentes.

Las soluciones de detección y respuesta a amenazas protegen contra un amplio espectro de incidentes de seguridad, que incluyen:

• Malware y ransomware: software malicioso y ataques basados encifrado que interrumpen las operaciones o exigen el pago para restaurar el acceso.

• Phishing y robo de credenciales: esquemas de ingeniería social que engañan a los usuarios para que revelen credenciales de inicio de sesión o datos confidenciales.

• Amenazas internas y escalamiento de privilegios: usuarios internos maliciosos o negligentes que aprovechan su acceso para comprometer sistemas o filtrar información confidencial.

• Amenazas Advanced persistentes (APTs): ataques sofisticados y dirigidos en los que los hackers emplean técnicas sigilosas para mantener el acceso a largo plazo dentro de una red.

• Explotaciones de día cero: ataques que explotan vulnerabilidades de software previamente desconocidas antes de que esté disponible un parche .

• denegación distribuida del servicio (DDoS): ataques que inundan los sistemas objetivo con una cantidad abrumadora de tráfico, interrumpiendo las Operaciones normales.

• Filtraciones de datos: acceso no autorizado a información confidencial que da lugar a la pérdida, exposición o robo de datos.

Para combatir las amenazas cibernéticas, las organizaciones pueden confiar en una estrategia de TDR por capas construida en torno a cuatro componentes principales:

La inteligencia de amenazas proporciona información detallada y procesable sobre amenazas conocidas y emergentes. Al integrar fuentes de inteligencia de amenazas (flujos de datos que destacan los ciberataques actuales y potenciales), las organizaciones pueden identificar las tácticas de los atacantes. También pueden reducir los falsos positivos utilizando infraestructuras como MITRE ATT&CK, una base de conocimientos actualizada continuamente para combatir las amenazas de ciberseguridad basadas en el comportamiento adversario conocido de los delincuentes cibernéticos.

El monitoreo continuo permite a los equipos del centro de operaciones de seguridad (SOC) detectar actividades sospechosas en tiempo real. Herramientas como las plataformas de inteligencia de amenazas pueden ayudar a agregar y correlacionar datos como patrones de tráfico de red y análisis de comportamiento del usuario (UBA) para descubrir indicadores de compromiso (IOC) y amenazas potenciales.

La caza proactiva de amenazas implica buscar amenazas ocultas o desconocidas mediante telemetría, inteligencia y detección de anomalías. UBA puede ayudar a detectar actividades sospechosas identificando desviaciones del comportamiento habitual, como el acceso a datos confidenciales en momentos inusuales.

Cuando se detecta una amenaza, las herramientas de respuesta automatizada aíslan los endpoints y desactivan las cuentas comprometidas. Los planes eficaces de respuesta a incidentes incluyen Playbook, herramientas de seguridad integradas, coordinación de stakeholder y análisis posteriores al incidente para evitar que se repitan.

Si bien los componentes centrales explican lo que debe suceder, las herramientas y tecnologías específicas definen cómo se llevan a cabo esas acciones a escala. Las capacidades generalmente se dividen en dos categorías: tecnologías de detección, que revelan posibles amenazas de seguridad, y tecnologías de respuesta, que las contienen y las corrigen.

Las tecnologías y plataformas de detección suelen basarse en uno de estos cuatro enfoques:

La mayoría de las plataformas de detección modernas superponen estos enfoques para mejorar la visibilidad y reducir los falsos positivos. Las herramientas de detección que dan vida a estos enfoques incluyen:

• Detección y respuesta de endpoints (EDR): las soluciones EDR monitorear los endpoints, como computadoras portátiles y móviles, en busca de signos de compromiso. Proporcionan aislamiento, reversión y telemetría para una investigación más profunda.

• Detección y respuesta de red (NDR): las herramientas NDR examinan el tráfico interno y externo en busca de patrones asociados con el movimiento lateral o la exfiltración de datos.

• Detección y respuesta extendidas (XDR): las herramientas XDR integran la telemetría en endpoints, redes, identidad y entornos de nube para permitir una detección y respuesta coordinadas.

• Información de seguridad y gestión de eventos (SIEM): las herramientas SIEM recopilan y correlacionan alertas en todo el entorno para descubrir posibles amenazas y actividades sospechosas.

• Orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR): las herramientas SOAR automatizan el enriquecimiento, la clasificación y la escalada de alertas para acelerar la respuesta a incidentes y reducir la carga de trabajo manual.

Estas herramientas son más efectivas cuando se combinan con tecnologías avanzadas como IA y machine learning (ML). Juntos, ayudan a los equipos de seguridad a priorizar las amenazas, investigar los IOC y optimizar la respuesta en múltiples casos de uso. También permiten capacidades avanzadas de TDR, como la detección y respuesta a amenazas de identidad (ITDR) y la gestión de la postura de seguridad de los datos:

Detección y respuesta a amenazas de identidad (ITDR): ITDR se centra en proteger los sistemas de identidad mediante el monitoreo continuo de la actividad de inicio de sesión, el comportamiento de acceso y la escalada de privilegios. Ayuda a detectar ataques como el relleno de credenciales y la apropiación de cuentas, lo que activa acciones de contención en tiempo real, como el bloqueo de cuentas o la terminación de sesiones.

Gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM): DSPM ayuda a descubrir, clasificar y evaluar datos confidenciales en la nube y en entornos híbridos. Al introducir contexto de datos en los flujos de trabajo de TDR , la DSPM permite a los equipos priorizar y remediar las amenazas de alto riesgo de manera más eficaz.

Una vez que se confirma una amenaza, los esfuerzos de respuesta suelen centrarse en la contención, la corrección y la recuperación. Estos esfuerzos abarcan una variedad de actividades, desde acciones en tiempo real hasta investigaciones a largo plazo y refinamiento de procesos, e incluyen:

Estos métodos están respaldados por una variedad de tecnologías, que incluyen:

• Integración de tickets y gestión de casos: estas plataformas de respuesta se conectan con herramientas de gestión de servicios de TI (ITSM) para coordinar la investigación y la documentación.

• Herramientas forenses y de auditoría: estas herramientas capturan artefactos y datos de cadena de custodia para su análisis posterior al incidente o comentarios legales.

• Plataformas de orquestación de seguridad: estas plataformas garantizan la coordinación entre herramientas para que los esfuerzos de contención, comunicación y recuperación sean consistentes y repetibles.

La detección y la respuesta no son estáticas: evolucionan. En respuesta a estas amenazas en rápida evolución, ha surgido un enfoque denominado "detección y respuesta avanzadas ante amenazas", que suele incorporar inteligencia artificial, analytics de comportamiento, correlación entre dominios y respuesta automatizada. El objetivo no es solo detectar las amenazas más rápido, sino superar a los adversarios.

Las estrategias avanzadas mejoran la precisión y ayudan a los equipos de operaciones de seguridad a adaptarse a las amenazas emergentes, protegiendo los datos confidenciales y fortaleciendo la posición general. Con las tecnologías básicas implementadas, las organizaciones pueden mejorar las capacidades de detección y respuesta a través de enfoques como:

• Detección impulsada por IA: la detección con IA aprovecha el ML para identificar patrones sutiles, anomalías y valores atípicos que pueden indicar un ataque avanzado. Estas herramientas evolucionan con la exposición a nuevos datos, lo que permite un reconocimiento más rápido de las amenazas emergentes y las exploraciones de día cero.

• Correlación de datos: la correlación de datos une los conocimientos de la telemetría de endpoint, redes, identidades y nube. La correlación de múltiples señales ayuda a revelar ataques complejos y en varias etapas y reduce los falsos positivos al proporcionar un contexto de ataque completo.

• Detección y respuesta gestionadas: ladetección y respuesta gestionadas (MDR) amplifica las capacidades internas utilizando expertos externos para el monitoreo, la investigación y la respuesta. Los proveedores de MDR a menudo superponen sus servicios en plataformas XDR para ofrecer visibilidad en toda la superficie de ataque y acelerar la corrección de incidentes.

• Tecnologías de engaño: las tecnologías de engaño utilizan señuelos, honeypots y datos sintéticos para atraer a los atacantes y detectar actividades sigilosas de forma temprana. Estos sistemas proporcionan alertas de alta fidelidad al tiempo que revelan los métodos y la intención de los atacantes.

• Bucles de retroalimentación y ajuste iterativo: los bucles de retroalimentación capturan la entrada del analista y los resultados de incidentes para refinar los umbrales de detección y mejorar los playbooks de respuesta. El ajuste iterativo ajusta sistemáticamente los modelos, umbrales o reglas para reducir los falsos positivos y responder a patrones de amenaza avanzados.

Un proceso eficaz de detección y respuesta a amenazas incluye acciones automatizadas para detener las amenazas activas. Sin embargo, los equipos más eficaces también tienen en cuenta el lado humano de la respuesta: reducir la fatiga alerta, ajustar las alertas a lo largo del tiempo y documentar las lecciones aprendidas. Estas medidas de seguridad, combinadas con la evaluación continua de la postura de seguridad, pueden ayudar a los equipos a adelantarse a las amenazas en evolución.