Los ataques complejos cada vez más evaden las reglas clásicas de correlación y firmas. Aquí ayuda UEBA: analítica del comportamiento de usuarios y entidades, que construye modelos de “normalidad” y detecta desviaciones. A continuación, brevemente cómo funciona hoy, en qué se diferencia UEBA de UBA y qué productos rusos ya aplican aprendizaje automático y correlación de eventos en la práctica.
UEBA y para qué sirve
UEBA es una clase de software que, mediante analítica del comportamiento y aprendizaje automático (ML), identifica conductas atípicas de usuarios y dispositivos. Estos sistemas complementan Zero Trust y ayudan a encontrar insiders, compromisos de cuentas y actividad APT incluso cuando no hay firmas. La idea clave es reunir telemetría de múltiples fuentes, construir un perfil de “normalidad” y resaltar las desviaciones con prioridades para la respuesta.
Canal típico: recogida de eventos desde SIEM, proxy, tráfico de red y estaciones de trabajo - construcción de modelos de comportamiento para usuarios, cuentas, dispositivos y procesos - búsqueda de anomalías con estadística y ML - envío de incidentes a SOAR o SIEM para acciones posteriores. En soluciones maduras se añaden constructores de reglas sin código, enriquecimiento de incidentes y automatización de respuesta.
UBA vs UEBA - en qué se diferencian
UBA se centra en las acciones de las personas. UEBA es más amplio: considera también “entidades” de la infraestructura: dispositivos, cuentas de servicio, aplicaciones y nodos de red. Esto aporta más contexto y reduce falsos positivos en comparación con una analítica exclusivamente de usuarios.
Soluciones rusas: breve reseña
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Security Vision UEBA - construye modelos de comportamiento para usuarios, cuentas, dispositivos y procesos, analiza flujos de datos sin procesar, detecta desviaciones y permite analítica y respuesta flexible. El producto incluye decenas de reglas preconfiguradas y actualizaciones en la plataforma Security Vision 5.
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R-Vision UEBA - módulo analítico que identifica signos tempranos de ataque, prioriza amenazas y muestra la cadena de anomalías. Utiliza estadística y ML, dispone de escenarios sectoriales e integraciones con el ecosistema R-Vision.
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Kaspersky Fraud Prevention - analítica de comportamiento para anti-fraude: perfila a usuarios legítimos y detecta anomalías en tiempo real en canales web y móviles, orientado a bancos y comercio electrónico.
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InfoWatch Prediction - módulo UBA/UEBA en la línea de InfoWatch para analizar anomalías y predecir riesgos basados en parámetros de comportamiento, incluido el aviso de incidentes.
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KIB SearchInform - conjunto de analítica de comportamiento y monitoreo, se integra con SIEM y DLP, se aplica para detectar riesgos internos y cumplimiento de comportamiento.
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StaffCop Enterprise - plataforma de monitorización de la actividad de empleados con funciones UEBA: detecta desviaciones y riesgos de insiders, admite auditoría y análisis forense con detalle de sesiones.
Tabla comparativa
| Producto | Enfoque | ML y anomalías | Integraciones | Casos típicos |
|---|---|---|---|---|
| Security Vision UEBA | Comportamiento de usuarios, cuentas, dispositivos y procesos | Estadística + ML, reglas preconfiguradas | Recolección de registros, tráfico, proxy, servidores Windows/Linux | Incidentes por desviaciones, automatización de investigaciones |
| R-Vision UEBA | Signos tempranos de ataque, priorización de riesgos | ML y estadística para cadenas de anomalías | Ecosistema R-Vision, SIEM/DLP | Insiders, compromisos, investigación de cadenas |
| Kaspersky Fraud Prevention | Anti-fraude para canales web y móviles | Perfilado y anomalías en tiempo real | Plataformas bancarias y de comercio electrónico | Robo de cuentas, transacciones fraudulentas |
| InfoWatch Prediction | Predicción de riesgos comportamentales | Modelos con múltiples parámetros | Línea InfoWatch, DLP | Analítica predictiva, prevención de fugas |
| KIB SearchInform | Control comportamental y cumplimiento | Enfoque UEBA para riesgos internos | SIEM, DLP, fuentes de seguridad | Amenazas internas, violación de políticas |
| StaffCop Enterprise | Monitorización de empleados con UEBA | Detección de desviaciones e insiders | Agentes, registros, sesiones, informes | Auditoría de acciones, análisis forense, prevención de fugas |
Cómo elegir
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Si la tarea es anti-fraude en un banco o marketplace, elija soluciones especializadas con analítica de comportamiento de transacciones y dispositivos - Kaspersky Fraud Prevention.
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Si necesita analítica de comportamiento general para un SOC, considere Security Vision UEBA o R-Vision UEBA - es importante disponer de constructores de reglas, fuentes de telemetría y escenarios de respuesta.
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Si el foco es el riesgo interno y el cumplimiento comportamental, KIB SearchInform y StaffCop son adecuados como herramientas de monitoreo y análisis continuo.
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Si se requiere evaluación predictiva y prevención de incidentes, utilice InfoWatch Prediction como módulo UBA/UEBA dentro de la línea de productos.
Conclusión
UEBA no reemplaza SIEM ni DLP, sino que los potencia con contexto comportamental. Para obtener un efecto predecible, empiece por inventariar las fuentes de datos y las métricas de “normalidad”, acuerde la priorización de incidentes e integración con SOAR, y luego añada módulos temáticos para sus casos: desde anti-fraude hasta insiders. Así reduce el ruido, acelera las investigaciones y mantiene los riesgos bajo control.
