¿Sabías que la Detección y Respuesta de Red (NDR) se ha convertido en la tecnología más eficaz para detectar ciberamenazas? A diferencia de SIEM, NDR ofrece ciberseguridad adaptable con menos alertas falsas y una respuesta eficiente a las amenazas.
Estás consciente de Detección y respuesta de red (NDR) ¿Y cómo se ha convertido en la tecnología más eficaz para detectar ciberamenazas?
NDR mejora enormemente su seguridad a través de alertas basadas en riesgos, priorizando las alertas según el riesgo potencial para los sistemas y datos de su organización. ¿Cómo? Bueno, el análisis en tiempo real, el aprendizaje automático y la inteligencia de amenazas de NDR brindan detección inmediata, lo que reduce la fatiga de las alertas y permite una mejor toma de decisiones. A diferencia de SIEM, NDR ofrece ciberseguridad adaptable con una reducción de los falsos positivos y una respuesta eficiente a las amenazas.
¿Por qué utilizar alertas basadas en riesgos?
Las alertas basadas en riesgos son un enfoque en el que las alertas y respuestas de seguridad se priorizan en función del nivel de riesgo que representan para los sistemas, los datos y la postura general de seguridad de una organización. Este método permite a las organizaciones concentrar sus recursos en abordar primero las amenazas más críticas.
Los beneficios de las alertas basadas en riesgos incluyen la asignación eficiente de recursos y más:
- Al priorizar las alertas en función del riesgo, las organizaciones pueden asignar sus recursos de manera más eficiente, ya que ahorran tiempo.
- Las alertas de alto riesgo se pueden abordar con prontitud, mientras que las alertas de menor riesgo se pueden gestionar de una manera más sistemática y que requiera menos recursos.
- Los equipos de seguridad a menudo se enfrentan a fatiga de alertas cuando se enfrentan a una gran cantidad de alertas, muchas de las cuales pueden ser falsos positivos o problemas menores. Por lo tanto, las alertas basadas en riesgos ayudan a reducir la fatiga de las alertas al permitir que los equipos se concentren en las alertas con el mayor impacto potencial. Esto puede ser crucial para prevenir o minimizar el efecto de los incidentes de seguridad.
- Priorizar las alertas en función del riesgo permite una mejor toma de decisiones. Los equipos de seguridad pueden tomar decisiones informadas sobre qué alertas investigar primero y cómo asignar recursos en función del impacto potencial en la organización.
- También promueve la integración de la inteligencia sobre amenazas en el proceso de toma de decisiones. Al considerar el contexto de las amenazas y comprender su impacto potencial, las organizaciones pueden evaluar mejor la gravedad de las alertas.
Tres pasos para establecer su estrategia de ciberseguridad basada en riesgos
1. El papel del NDR en las alertas basadas en riesgos
La detección y respuesta de red (NDR) desempeña un papel clave a la hora de facilitar o permitir la implementación de alertas basadas en riesgos dentro de la estrategia de ciberseguridad de una organización.
Soluciones NDR están diseñados para detectar y responder a amenazas en su red y proporcionar información sobre los riesgos potenciales de diversas actividades o incidentes: analizar los patrones y el comportamiento del tráfico de la red para detectar anomalías que indiquen posibles riesgos de seguridad.
Con esta información contextual sobre la actividad de la red, diferentes pesos de los analizadores en la red y una agregación de varias alarmas hasta el umbral de alarma, pueden definir diferentes niveles de alerta dependiendo de la ponderación de la evidencia. Además, se pueden definir zonas críticas específicas en la gestión de activos. Este contexto es crucial para evaluar la gravedad y el impacto potencial de las alertas de seguridad, alineándose con el enfoque basado en riesgos.
2. Aprovechar la información de inteligencia sobre amenazas para mejorar la evaluación de riesgos
Desde Soluciones NDR se integran con fuentes de inteligencia sobre amenazas y enriquecen los datos utilizados para el análisis y la categorización de la actividad de la red. La criticidad puede potencialmente mejorarse mediante información de OSINT, Zeek o MITRE ATT&CK. Esta integración mejora la capacidad de evaluar el riesgo asociado con alertas específicas.
Algunos sistemas NDR ofrecen capacidades de respuesta automatizadas, lo que ayuda a las organizaciones a responder rápidamente a alertas de alto riesgo. Esto se alinea con el objetivo de las alertas basadas en riesgos para abordar las amenazas críticas de inmediato:
- Se asigna una puntuación de riesgo a los eventos o alertas detectados en función de varios factores, incluida la gravedad de la actividad detectada, el contexto en el que ocurrió, los activos o sistemas afectados y los datos históricos. El objetivo es evaluar el daño o impacto potencial del evento detectado.
- En el refuerzo de riesgos, los distintos elementos que influyen en la evaluación de riesgos se ponderan de forma diferente. Por ejemplo, las actividades que involucran activos críticos o cuentas privilegiadas pueden recibir una puntuación de riesgo más alta. Los acontecimientos que se desvían significativamente de las líneas de base o patrones establecidos también pueden recibir una mayor ponderación.
- Las alertas correlacionadas desempeñan un papel crucial a la hora de descubrir ataques ocultos en el contexto de las actividades normales de la red. Una mayor correlación de alertas reduce significativamente la carga de trabajo de los analistas al minimizar la cantidad de alertas individuales que deben abordar.
3. Automatización de respuestas a alertas de alto riesgo
El uso estratégico de la automatización es de suma importancia para fortalecer las defensas de la red contra posibles ataques, particularmente considerando los sustanciales volúmenes de comunicación diaria dentro de las redes que los atacantes podrían explotar.
Dado que el análisis del comportamiento de usuarios y entidades ya está integrado en el NDR para analizar el comportamiento de usuarios y entidades (por ejemplo, dispositivos) dentro de la red, las amenazas internas, las cuentas comprometidas o el comportamiento sospechoso de los usuarios se pueden detectar más fácilmente y utilizar para la evaluación de riesgos.
Dado que las puntuaciones de riesgo no son estáticas sino que cambian con el tiempo, se pueden ajustar a medida que haya nueva información disponible o evolucione el panorama de seguridad. Si un evento originalmente de bajo riesgo se convierte en un evento de mayor riesgo, la puntuación de riesgo se ajusta en consecuencia.
Aprovechando NDR con aprendizaje automático para una evaluación dinámica de riesgos y una ciberseguridad mejorada
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden examinar grandes volúmenes de datos para establecer patrones estándar o líneas de base de comportamiento de la red. Estas líneas de base actúan como punto de referencia para identificar desviaciones que podrían indicar actividad sospechosa o maliciosa. La automatización permite a los equipos de seguridad concentrar sus esfuerzos en investigar y mitigar alertas de alto riesgo, mejorando la eficiencia general. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender y adaptarse continuamente a nuevos patrones y amenazas, lo que hace que el sistema de seguridad sea más adaptable y capaz de abordar los riesgos emergentes. El aprendizaje continuo es invaluable en el panorama de la ciberseguridad en rápida evolución.
Al integrar las capacidades de NDR con el aprendizaje automático, las organizaciones pueden evaluar dinámicamente el riesgo asociado con diversas actividades en la red. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden adaptarse a las amenazas en evolución y a los cambios en el comportamiento de la red, contribuyendo a una evaluación de riesgos más precisa y receptiva.
Ejemplos y casos de uso: más detección, menos alertas falsas
Dado que una organización utiliza un Solución de detección y respuesta de red (NDR) Para monitorear el tráfico de su red, la organización evalúa las puntuaciones de riesgo de los eventos detectados en función de su impacto potencial y la información contextual.
1. Intento de Acceso No Autorizado:
Una dirección IP externa intenta obtener acceso no autorizado a un servidor crítico. Los factores de riesgo son el activo afectado: un servidor crítico que contiene datos confidenciales del cliente.
Comportamiento anómalo: La dirección IP no tiene historial previo de acceso a este servidor. La puntuación de riesgo es alta. El sistema NDR asigna una puntuación de alto riesgo a la alerta debido a la implicación de un activo crítico y la detección de un comportamiento anómalo, lo que sugiere una posible brecha de seguridad. La alerta de alto riesgo se eleva rápidamente para su investigación y respuesta.
2. Actualización de software:
En esta alerta, se describe un evento de actualización de software de rutina, donde un dispositivo interno inicia una actualización desde una fuente confiable. Los factores de riesgo incluyen el activo afectado (una estación de trabajo de usuario no crítica) y el comportamiento rutinario de la actualización desde una fuente confiable, lo que da como resultado una puntuación de bajo riesgo.
El sistema NDR asigna una puntuación de bajo riesgo a esta alerta, lo que indica que se trata de un activo no crítico y que el comportamiento es rutinario y esperado. Como resultado, esta alerta de bajo riesgo puede registrarse y monitorearse, pero no requiere atención inmediata.
Conclusión: por eso es superior a SIEM
NDR se considera superior a la gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para alertas basadas en riesgos porque NDR se centra en el análisis en tiempo real de los patrones y comportamientos del tráfico de la red, proporcionando detección inmediata de anomalías y amenazas potenciales, mientras que SIEM se basa únicamente en el análisis de registros. lo que puede tener retrasos y pasar por alto amenazas sutiles centradas en la red, además de crear multitud de alertas (también falsas).
Por último, pero no menos importante, NDR incorpora aprendizaje automático e inteligencia sobre amenazas, mejorando su capacidad para adaptarse a los riesgos cambiantes y reduciendo los falsos positivos, lo que lleva a evaluaciones de riesgos más precisas y oportunas en comparación con los enfoques SIEM tradicionales.
Entonces, ¿está listo para actualizar y mejorar sus capacidades de detección? Si todavía estás contemplando, descargue nuestro nuevo documento técnico sobre detección de seguridad para profundizar en cómo las alertas basadas en riesgos pueden ahorrarle costos y tiempo y reducir drásticamente sus alertas falsas.
