Detección y respuesta de la red

La detección y respuesta de red (NDR) ^{[ 1 ]} se refiere a una categoría de productos de seguridad de red que detectan comportamientos anormales del sistema mediante el análisis continuo del tráfico de red . Las soluciones NDR aplican análisis de comportamiento para inspeccionar paquetes de red sin procesar y metadatos tanto para comunicaciones de red internas (este-oeste) como externas (norte-sur). ^{[ 2 ]}

NDR se implementa mediante una combinación de sensores de hardware y software , junto con una consola de administración de software o SaaS . Las organizaciones utilizan NDR para detectar y contener actividades maliciosas posteriores a una brecha de seguridad, como ransomware o actividades maliciosas internas. NDR se centra en identificar patrones de comportamiento anormales y anomalías, en lugar de depender únicamente de la detección de amenazas basada en firmas . Esto permite a NDR detectar señales débiles y amenazas desconocidas en el tráfico de red, como el movimiento lateral o la exfiltración de datos . ^{[ 2 ]}

NDR proporciona visibilidad de las actividades de la red para identificar anomalías mediante algoritmos de aprendizaje automático . ^{[ 3 ]} Las capacidades de respuesta automatizada pueden ayudar a reducir la carga de trabajo de los equipos de seguridad. NDR también ayuda a los responsables de la respuesta a incidentes con la búsqueda de amenazas al proporcionar contexto y análisis. ^{[ 2 ]}

Las opciones de implementación incluyen sensores físicos o virtuales. Los sensores suelen estar fuera de banda y se ubican para monitorear los flujos de red sin afectar el rendimiento. Las opciones de NDR basadas en la nube se integran con proveedores de IaaS para obtener visibilidad en entornos híbridos. El ajuste continuo ayuda a reducir los falsos positivos. NDR compite con plataformas más amplias como SIEM y XDR por los presupuestos de seguridad. ^{[ 2 ]} NDR puede usarse para complementar el punto ciego de EDR. ^{[ 3 ] [ 4 ]}

Las capacidades clave que ofrecen las soluciones NDR incluyen la detección de amenazas en tiempo real mediante monitoreo continuo, flujos de trabajo de respuesta rápida a incidentes para minimizar daños, complejidad reducida en comparación con la gestión de múltiples soluciones puntuales, mayor visibilidad para el cumplimiento y la gestión de riesgos, detección y respuesta automatizadas, análisis del comportamiento del usuario y del punto final, e integración con SIEM para monitoreo centralizado. ^{[ 5 ]}

Los orígenes de NDR se remontan a las soluciones de análisis de tráfico de red (NTA) que surgieron alrededor de 2019. NTA proporcionó una mayor visibilidad de las actividades de la red para identificar y responder rápidamente a posibles amenazas. ^{[ 5 ]}

Para 2020, la adopción de NTA estaba creciendo para la detección de amenazas en tiempo real. Ese año, un estudio reveló que el 87 % de las organizaciones utilizaban NTA, y el 43 % la consideraba una "primera línea de defensa". El mercado de NTA estaba valorado en 2900 millones de dólares estadounidenses en 2022 y se esperaba que alcanzara los 8500 millones de dólares estadounidenses para 2032. NTA evolucionó hasta convertirse en NDR como una categoría de producto independiente. NDR combinaba capacidades de detección con flujos de trabajo de respuesta a incidentes. Esto permitía detectar y reaccionar ante amenazas en redes en tiempo real. ^{[ 5 ]}

Ataques importantes como WannaCry en 2017 y la brecha de seguridad de SolarWinds en 2020 pusieron de manifiesto la necesidad de soluciones como NDR. Las defensas perimetrales tradicionales y las herramientas basadas en firmas demostraron ser insuficientes frente a las amenazas modernas. ^{[ 5 ]}

El uso de inteligencia artificial en herramientas NDR está creciendo, a medida que los equipos de seguridad exploran el potencial de la IA para mejorar las capacidades NDR. Los casos de uso clave de IA para NDR incluyen: ^{[ 6 ]}

• Detección de amenazas mejorada: la IA puede analizar grandes volúmenes de datos sobre vulnerabilidades, amenazas y tácticas de ataque para identificar actividades de red anómalas. Esto permite que NDR detecte patrones de ataque emergentes con mayor precisión y menos falsos positivos . ^{[ 6 ]}
• Priorización de alertas: Los modelos de IA pueden evaluar la criticidad de las alertas NDR en función de factores como los activos afectados, la vulnerabilidad y el impacto potencial. Esto permite a los equipos de seguridad priorizar las alertas de manera eficaz a pesar de la escasez de personal. ^{[ 6 ]}
• Optimización del flujo de trabajo del analista: Los asistentes de IA pueden guiar a los analistas durante la respuesta a incidentes, sugiriendo pasos de investigación relevantes basados ​​en los detalles de la amenaza. Esto aumenta la eficiencia del analista, especialmente para el personal junior que carece de experiencia especializada. ^{[ 6 ]}
• Respuesta automatizada: Aunque aún no está ampliamente adoptada, la IA podría permitir que las plataformas NDR ejecuten de forma autónoma medidas de contención, como la cuarentena de los puntos finales. La IA identificaría y recomendaría acciones de respuesta para su aprobación por parte de los analistas. ^{[ 6 ]}
• Comunicaciones del equipo de seguridad: Los proveedores de NDR están explorando integraciones con IA de lenguaje natural para generar informes de incidentes y métricas comprensibles para los líderes empresariales, no solo para el personal técnico de seguridad. ^{[ 6 ]}

Según Gartner , los proveedores de NDR incluyen Vectra AI , Darktrace , ExtraHop , Corelight, Trend Micro , Trellix, Arista Networks, Cisco , LinkShadow , Fortinet , IronNet, MixMode y Plixer. ^{[ 2 ]}

• Análisis del comportamiento
• Detección y respuesta en el punto final
• Detección y respuesta ampliadas