Solo uno de cada 90.000 eventos de seguridad se convierte en un incidente real
- Seguridad
La acumulación de alertas puede provocar fatiga, retrasos y mayores costes operativos. Consciente de ello, ESET propone la plataforma ESET LiveCortex, que correlaciona eventos dispersos para identificar incidentes relevantes, y NeoCortex, un modelo de IA especializado en reconstrucción y análisis de cadenas de ataque.
En un contexto donde empresas y administraciones operan con infraestructuras cada vez más complejas, los equipos de ciberseguridad deben analizar información procedente de dispositivos, identidades, redes, aplicaciones y servicios cloud. Esta avalancha de datos está elevando la presión sobre los analistas de seguridad y aumentando el riesgo de que amenazas relevantes queden ocultas entre miles de alertas rutinarias.
Según el modelo interno de análisis de ESET, únicamente uno de cada 90.000 eventos de seguridad acaba derivando en un incidente real, una proporción que ilustra la enorme dificultad de separar las señales verdaderamente peligrosas del ruido generado por los sistemas corporativos.
El problema no es recopilar datos, sino interpretarlos
Para la compañía, uno de los grandes retos actuales de la ciberseguridad no es la falta de información, sino la capacidad de analizarla y contextualizarla correctamente.
Como explica Josep Albors, responsable de Investigación y Concienciación de ESET España, "el problema no es únicamente el volumen de información, sino la dificultad de interpretarla. Muchos ataques se desarrollan a través de una sucesión de actividades que, analizadas de forma aislada, pueden parecer inofensivas. Reconstruir estas secuencias exige tiempo y recursos, mientras que la acumulación de alertas puede provocar fatiga por alertas, retrasar la identificación de amenazas y elevar los costes operativos".
Esta situación está impulsando el uso de tecnologías capaces de correlacionar eventos dispersos y ayudar a los analistas a concentrarse en los riesgos realmente prioritarios. Dentro de esta estrategia, ESET destaca el papel de ESET LiveCortex, integrado en la plataforma XDR ESET PROTECT, que actúa como un motor de correlación capaz de conectar múltiples indicios, añadir contexto y agruparlos en incidentes coherentes que faciliten la investigación.
Por ejemplo, un intento de acceso anómalo puede no representar una amenaza por sí mismo. Sin embargo, si posteriormente aparecen procesos sospechosos, cambios de configuración e intentos de acceso a información sensible, el sistema puede identificar una posible cadena de ataque y elevar su prioridad.
El objetivo es reducir significativamente el número de eventos que los profesionales deben revisar manualmente, transformando millones de registros técnicos en un conjunto mucho más manejable de incidentes relevantes.
NeoCortex: una IA entrenada para pensar como un analista de seguridad
Otra de las tecnologías presentadas por ESET es NeoCortex, un modelo propio de inteligencia artificial especializado en ciberseguridad.
A diferencia de los modelos de lenguaje generalistas, NeoCortex combina capacidades de IA generativa con análisis del comportamiento de sistemas digitales para reconstruir secuencias de ataque y detectar relaciones entre eventos aparentemente inconexos.
La plataforma trabaja con información contextual específica, incluyendo dispositivos implicados, procesos ejecutados, identidades de usuario, marcas temporales y relaciones entre eventos. Gracias a ello, puede reconstruir partes del contexto que faltan, identificar patrones de comportamiento y localizar incidentes similares sin necesidad de revisar cada registro individualmente.
La evolución de estos modelos está dando lugar a un nuevo enfoque que ESET denomina"minus-one-day defense" o defensa en menos de un día. La idea no consiste en prever vulnerabilidades desconocidas, sino en analizar los indicios de un ataque ya iniciado e identificar cuáles podrían ser los siguientes pasos de los atacantes.
Si una secuencia apunta a un posible robo de credenciales, por ejemplo, el sistema puede destacar señales relacionadas con movimientos laterales o actividades de reconocimiento para que los analistas actúen antes de que el incidente alcance fases más perjudiciales. Según ESET, este planteamiento busca reducir el tiempo de reacción y aumentar las probabilidades de detener una amenaza antes de que cause daños significativos.
