Análisis de seguridad: ¿Qué necesitas saber?

Jennifer Lepe • December 23, 2022

Las amenazas de seguridad para los activos de TI son cada día más frecuentes y peligrosamente más sofisticadas. Para prevenir estos ataques o tener la mejor forma de reaccionar ante ellos, las empresas deben tener los datos adecuados para actuar en consecuencia. Por eso es necesario el análisis de seguridad.


El análisis de seguridad es una combinación de software, algoritmos y procesos analíticos que se utilizan para detectar posibles amenazas a los sistemas de TI. La necesidad de tecnologías de análisis de seguridad está creciendo gracias a los rápidos avances en el malware y otros métodos de delitos tecnológicos.


Idealmente, el análisis de seguridad es un enfoque proactivo de la ciberseguridad que utiliza capacidades de recopilación, agregación y análisis de datos para realizar funciones de seguridad vitales que detectan, analizan y mitigan las ciberamenazas.

¿Cómo funciona?

El flujo de trabajo de la ciencia de datos tiene cuatro fases bien definidas:

  • Analizar el tráfico de la red para detectar patrones que indiquen un posible ataque.
  • Monitorear el comportamiento de los usuarios, especialmente el comportamiento potencialmente sospechoso.
  • Detectar amenazas internas.
  • Detectar exfiltraciones de datos.
  • Identificar cuentas que puedan haber sido comprometidas.

Los piratas informáticos utilizan una amplia gama de mecanismos de ataque que explotan múltiples vulnerabilidades. Algunas amenazas pueden pasar desapercibidas durante meses. Las herramientas de análisis de seguridad pueden realizar un seguimiento de los patrones de amenazas comunes y enviar alertas en el momento en que se descubre una anomalía. Esto implica pasar de un enfoque de protección a uno de detección.


El análisis de seguridad estructura los datos de tal manera que ofrece una vista histórica y en tiempo real de los eventos. Esto proporciona una vista unificada de las amenazas y las brechas de seguridad desde una consola central y permite una planificación más inteligente, una resolución más rápida y una mejor toma de decisiones. No importa cuán superficial o desalentadora pueda parecer, cualquier inconsistencia seguirá siendo sospechosa.

Uno de los mayores beneficios de implementar soluciones de análisis de seguridad es el gran volumen y diversidad de información que se puede analizar a la vez. De esta manera, las organizaciones pueden conectar fácilmente los puntos entre varias alertas y eventos. El resultado es una detección proactiva de incidentes de seguridad y tiempos de respuesta más rápidos que ayudan a la empresa a proteger la integridad de los sistemas y los datos.


Los análisis de seguridad también son útiles para que las empresas se aseguren de cumplir con las regulaciones y restricciones gubernamentales.


Si desea obtener más información sobre el uso de datos para mejorar la seguridad e integridad de los datos de su empresa, ¡hablemos! Estaremos encantados de ayudarlo con cualquier pregunta que pueda tener. Gracias por leer.

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Hemos llegado a una nueva era en la que la automatización se ha convertido en el lema del juego, y cuando se trata de automatización, el aprendizaje automático (ML) es una tecnología clave que hay que entender. El uso del aprendizaje automático se ha extendido en varios aspectos de nuestra vida actual. Nos ayuda a llegar del punto A al punto B, nos sugiere qué hacer con los problemas urgentes y se está volviendo mejor a la hora de mantener conversaciones. No es de extrañar que en el mundo de las finanzas sigamos oyendo hablar de la combinación de FinTech y el aprendizaje automático. Se prevé que las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en FinTech tengan un valor de hasta 7.305,6 millones de dólares en 2022. Los algoritmos de aprendizaje automático son una gran herramienta para la identificación de patrones. Son capaces de detectar correlaciones entre grandes cantidades de secuencias y eventos, extrayendo información valiosa que está oculta entre grandes conjuntos de datos. Estos patrones a menudo se pasan por alto o simplemente no pueden ser detectados físicamente por los humanos y nuestros sentidos limitados. La capacidad del ML para aprender y predecir permite a los proveedores de FinTech reconocer nuevas oportunidades de negocio y elaborar estrategias que realmente tengan sentido. Echemos un vistazo a algunos de los usos prácticos del ML en finanzas y tecnología financiera.
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