Detección de amenazas con IA en España

Ciberseguridad · Detección de amenazas · España

La detección de amenazas con IA en España construye una línea base de comportamiento normal para cada usuario y cada servidor, y marca lo que se desvía: un acceso a horas inusuales, un volumen de descarga atípico, un proceso que nunca se había ejecutado antes. Combinamos análisis de comportamiento (UEBA), detección de anomalías en red y honeytokens, con triaje asistido por IA que reduce el ruido de falsos positivos.

  • Línea base de comportamiento por usuario y host
  • Honeytokens que detectan movimiento lateral
  • Triaje asistido por IA, decisión siempre humana
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  • UEBA, NDR y honeytokens
    Técnicas
  • reglas Sigma mapeadas a MITRE ATT&CK
    Marco
  • Frankfurt, en la UE
    Residencia de datos
  • en EUR, con IVA del 21% desglosado
    Facturación

Qué es UEBA y por qué detecta lo que una firma no ve

Las firmas de amenazas conocidas detienen malware ya catalogado, pero no una cuenta legítima comprometida que se comporta de forma distinta a lo habitual. UEBA (análisis de comportamiento de usuarios y entidades) construye una línea base de lo normal para cada usuario y cada host —a qué horas se conecta, qué recursos consulta, cuánto suele descargar— y marca las desviaciones relevantes. Lo combinamos con detección de anomalías en red (NDR) y honeytokens: credenciales o archivos señuelo que no debería tocar nadie legítimo, así que cualquier acceso a ellos es una señal casi inequívoca de movimiento lateral.

IA en ambos lados: ataque y detección

El malware moderno y las técnicas de acceso usan cada vez más automatización para evadir firmas y mezclarse con tráfico legítimo, lo que hace que la detección basada solo en reglas fijas llegue tarde. En el lado defensivo, el EDR con motores de aprendizaje automático detecta comportamiento malicioso aunque el binario nunca se haya visto antes, y el triaje asistido por IA agrupa alertas relacionadas y descarta el ruido repetido, para que un analista revise incidentes reales en vez de cientos de eventos sueltos. La decisión de contener o escalar la toma siempre una persona: la IA prioriza y agrupa, no actúa por su cuenta.

Ingeniería de detección con reglas Sigma

Además de la detección de comportamiento, escribimos reglas Sigma mapeadas a técnicas concretas del marco MITRE ATT&CK, adaptadas a tu infraestructura real: qué procesos son normales en tus servidores, qué conexiones salientes esperas y cuáles no. Esto evita depender solo de alertas genéricas de un producto comercial y permite ajustar la detección a patrones relevantes para tu negocio concreto, con feeds de inteligencia de amenazas actualizados sobre técnicas activas en tu sector.

Cada suscripción incluye horas mensuales de DevOps, CyberSecurity y Programación: 1 h desde el plan cPanel Advanced, 1–8 h en VPS, entre 5 y 10 h en servidores dedicados según el plan y 10 h en servidores GPU. Las horas se solicitan desde el panel de cliente, no se acumulan al mes siguiente, y lo que supera la cuota se acepta y se factura por separado.

Cómo trabajamos

  1. Defines el alcance desde el panel

    Solicitas la detección de amenazas en Servicios DevOps, indicando qué servidores, aplicaciones o cuentas te preocupan más.

  2. Construimos la línea base

    Observamos el comportamiento normal de usuarios y hosts durante un periodo inicial, antes de activar alertas sobre desviaciones.

  3. Desplegamos EDR, NDR y honeytokens

    Activamos detección en endpoints, análisis de red y honeytokens en los puntos donde un atacante buscaría moverse lateralmente.

  4. Afinamos y documentamos respuesta

    Reducimos falsos positivos con triaje asistido por IA y dejamos el runbook de respuesta para cada tipo de alerta relevante.

Casos de uso

Consultora con teletrabajo en Madrid

Una consultora con empleados conectándose desde distintos países marca como sospechoso un acceso desde una ubicación inusual seguido de descarga masiva de documentos.

Fabricante con red OT en Cataluña

Un fabricante con sistemas de producción conectados a la red corporativa usa honeytokens en la frontera entre IT y OT, para detectar movimiento lateral antes de que llegue a planta.

Banca digital con cuentas privilegiadas

Una entidad fintech vigila con UEBA las cuentas de administración de su infraestructura, marcando cualquier uso fuera del horario y del patrón habitual de ese usuario concreto.

Tecnologías

  • Wazuh
  • Zeek
  • Suricata
  • Sigma rules
  • MISP threat intel
  • Elastic Security
  • Honeytokens

Preguntas frecuentes

  • ¿Qué es UEBA?

    Son las siglas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades: una técnica que construye una línea base de lo que es normal para cada usuario y cada servidor, y marca las desviaciones relevantes, aunque no coincidan con ninguna firma de amenaza conocida.

  • ¿Qué es UEBA con IA?

    Añade modelos que aprenden el patrón normal de forma continua y ajustan el umbral de lo anómalo con más precisión que reglas fijas, además de correlacionar varias señales débiles —un acceso raro, una descarga atípica— que por separado no dispararían ninguna alerta.

  • ¿Cómo detecta la IA un ciberataque?

    No detecta el ataque como tal: detecta comportamiento que se aparta de lo normal —en un usuario, en un host o en el tráfico de red— y prioriza qué desviaciones merece revisar una persona. La decisión final de actuar la toma siempre el equipo humano, no el modelo.

  • ¿Cómo detectar una cuenta comprometida?

    Con UEBA: si una cuenta empieza a acceder a horas o desde ubicaciones distintas a su patrón habitual, o a descargar un volumen de datos inusual, eso se marca como sospechoso aunque las credenciales usadas sean correctas y no haya ninguna firma de malware implicada.

  • ¿Qué es un honeytoken?

    Es un archivo, credencial o recurso señuelo que no tiene ningún uso legítimo: nadie autorizado debería tocarlo nunca. Si algo accede a él, es una señal casi inequívoca de que hay un atacante moviéndose dentro de la red, sin depender de ninguna firma.

  • ¿La IA reduce los falsos positivos?

    Sí, en el triaje: agrupa alertas relacionadas sobre el mismo incidente en lugar de mostrarlas como eventos sueltos, y aprende qué patrones suelen resultar benignos en tu entorno concreto. No elimina la revisión humana, pero reduce cuánto ruido tiene que filtrar un analista.

¿Sabrías si una cuenta legítima empieza a comportarse raro?

Construimos tu línea base de comportamiento y dejamos la detección y el runbook de respuesta activos, con las horas incluidas.

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