¿Qué es UEBA con IA?
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Imagina que tienes un mejor amigo muy observador que aprende cómo te comportas todos los días: a qué hora te conectas en tu computadora, qué aplicaciones usas, a quién le envías correos usualmente, ¡todo! Si un día ese amigo nota que estás haciendo algo muy diferente, como conectarte a las 3 de la mañana desde un país lejano (¡sabiendo que vives en Guanajuato, México!), seguramente levantará una ceja, ¿verdad?
Este fascinante análisis ocurre en la vida real, pero no, no es tu mejor amigo. Es su versión digital; el Análisis de Comportamiento de Usuarios y Entidades (UEBA) con Inteligencia Artificial (IA).
En lugar de limitarse solo a observar, aprende patrones de comportamiento "normales" para cada usuario (tú, tus compañeros de trabajo, etc.) y para cada entidad (computadoras, servidores, aplicaciones).
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¿Cómo funciona este nuevo mejor amigo?
Para ManageEngine, el UEBA con Inteligencia Artificial se basa en analizar cantidades gigantescas de datos, como:
Los registros de actividad: saber quién se conecta, cuándo, desde dónde y para que está accediendo.
Los patrones de uso de aplicaciones: saber cómo se están utilizando las diferentes herramientas de software.
El tráfico de red: saber cómo se comunican los dispositivos entre sí.
La IA toma todos estos datos y los procesa para establecer una línea base de un comportamiento "normal". Luego, si detecta cualquier desviación significativa de esta norma o patrón que acaba de crear, ¡alerta! Es como si tu amigo observador te dijera: "¡Oye, tu no harías algo así!".
¡"A mi háblame con ejemplos!"
A la orden:
Ejemplo 1: El empleado nocturno sospechoso
Imagina que un empleado normalmente trabaja de 9am a 5pm. Un día, el sistema UEBA con IA detecta que este empleado se conecta a la red a las 2 de la mañana y comienza a descargar una gran cantidad de archivos confidenciales.
¡33-12, tenemos un 33-12! Esto es un comportamiento inusual que levanta una bandera roja. ¿Podría ser un intento de robo de información? Claro que si, y el UEBA alertaría a los equipos de seguridad para que investiguen.
Dashboard de UEBA (User and Entity Behavior Analytics) en Log360
Ejemplo 2: El clickeo inusual
Un usuario suele acceder a ciertas aplicaciones y archivos de una manera específica, tranquila y muy usual. De repente, el sistema UEBA con IA nota que este usuario está haciendo clics en lugares extraños, abriendo archivos que nunca antes había tocado y navegando por secciones marcadas como confidenciales. Esto podría indicar que su cuenta ha sido comprometida y alguien más la está utilizando para explorar el sistema.
Anomalías en usuarios y puntuación de riesgo en UEBA de Log360
¿Por qué es tan importante el UEBA con IA?
La respuesta es lo que todas las empresas buscan: seguridad. En el mundo digital de hoy en día, las amenazas son cada vez más sofisticadas. Los atacantes ya no solo intentan entrar por la puerta principal; a menudo, se hacen pasar por usuarios legítimos para moverse dentro del sistema sin ser detectados.
El UEBA con IA actúa como un sistema de alerta temprana, es capaz de identificar estas anomalías que los sistemas de seguridad tradicionales podrían pasar por alto. Permite a las empresas:
Detectar amenazas internas: Empleados malintencionados, negligentes o que desconocen las normas.
Identificar cuentas comprometidas: Cuando un atacante toma el control de la cuenta de un usuario legítimo.
Responder rápidamente a incidentes: Mitigar el daño causado por una brecha de seguridad.
Mejorar las políticas de seguridad: Entender mejor los comportamientos riesgosos para tomar medidas preventivas.
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Tu salvación: Log360 UEBA, con esta herramienta tu puedes:
Mapear distintas cuentas de usuarios para generar una referencia del comportamiento esperado para cada usuario y entidad.
Obtener un contexto de seguridad más útil al asociar las distintas acciones de un usuario entre sí.
Identificar los comportamientos anómalos de los usuarios con base en el tiempo, recuento y patrón de la actividad.
Detener los comportamientos anómalos de entidades en servidores de Windows, de SQL, de FTP y dispositivos de red como routers, firewalls y switches.
Exponer las amenazas que surjan de ataques internos, compromisos de cuentas y robo de datos.
Usar una evaluación de riesgo basada en puntuaciones para priorizar las amenazas y determinar qué eventos se deben investigar.
Añadir contexto y sustancia a los datos de SIEM para fortalecer su postura de seguridad.
Ver informes procesables sobre los indicadores de compromiso con detalles sobre el comportamiento real y esperado.
Examinar detalladamente la puntuación de riesgo de cualquier usuario o entidad y determinar qué comportamientos tienen una mayor puntuación.
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