Los agentes de IA operan con credenciales válidas, acceden a datos confidenciales, utilizan herramientas y realizan acciones autónomas. Cuando se usan indebidamente, se ven comprometidos o no se gestionan adecuadamente, generan un riesgo interno similar al de las identidades humanas o de máquinas de confianza.
Amenazas internas
Detecta amenazas internas ocultas en la actividad autorizada de usuarios, cuentas de servicio y agentes de IA. Exabeam aplica análisis de comportamiento a lo largo del tiempo para identificar riesgos con antelación y priorizar las amenazas antes de que afecten al negocio.
Solicitar una demostración Descargar guíaDETECTAR AMENAZAS OCULTAS
Detectar el riesgo interno oculto en la actividad legítima
Las amenazas internas operan mediante credenciales válidas, accesos autorizados y flujos de trabajo de confianza. Exabeam aprende el comportamiento habitual de identidades humanas y no humanas, y luego conecta la actividad a lo largo del tiempo para revelar riesgos que los sistemas de detección tradicionales suelen pasar por alto.
MONITOREAR TODAS LAS IDENTIDADES
Ver actividad en todas las identidades
Supervise la actividad de los usuarios, las cuentas de servicio, las máquinas y los agentes de IA en una única vista de comportamiento. Las integraciones nativas y la telemetría abierta de los agentes amplían la visibilidad a través de las principales plataformas de IA, agentes personalizados y flujos de trabajo autónomos.
- ChatGPT
- Claude
- Microsoft Copilot
- Google Gemini
AGENTES DE IA SEGUROS
Ampliar la detección de amenazas internas a agentes de IA.
El análisis del comportamiento de los agentes (ABA) amplía el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) a la actividad autónoma. Aplica el mismo modelo de riesgo conductual a humanos y agentes, detectando el mal uso, la desviación, el uso anómalo de herramientas, el acceso de riesgo y las acciones que se salen del rol previsto del agente.
DESCUBRIR LA MANIPULACIÓN DE AUDITORÍAS
Denunciar los intentos de ocultar actividades maliciosas
Los empleados internos pueden alterar o eliminar registros para ocultar su actividad. Exabeam correlaciona las pruebas conservadas y las que llegan posteriormente a lo largo de extensos periodos de tiempo para revelar lagunas, inconsistencias y patrones de comportamiento que indican una posible manipulación.
PREVENIR LA DESTRUCCIÓN DE DATOS
Detectar la eliminación anormal de datos críticos
Exabeam establece una línea base de la actividad de archivos y datos en función del comportamiento del usuario y los procesos automatizados. Detecta patrones de eliminación inusuales y los relaciona con el comportamiento circundante, lo que permite a los equipos intervenir antes de que el impacto operativo se agrave.
DETECTAR PERSONAS CON INFORMACIÓN MALICIOSA
Denunciar el uso indebido de credenciales
Exabeam detecta el uso indebido de credenciales válidas. Los patrones de comportamiento, el contexto de identidad y los registros de actividad a largo plazo revelan el uso indebido de cuentas, independientemente de si la actividad proviene de personas, sistemas o agentes de IA.
DESCUBRE LAS FUGAS DE DATOS
Conectar eventos para detectar fugas de datos
La fuga de datos suele parecer una actividad normal. Exabeam añade contexto de comportamiento a los eventos de DLP, autenticación, acceso y aplicaciones, de modo que los analistas pueden distinguir el comportamiento rutinario de movimientos sospechosos o exfiltraciones.
SUPERVISAR CUENTAS PRIVILEGIADAS
Identificar el acceso privilegiado de alto riesgo
Exabeam establece parámetros de referencia para la actividad privilegiada y aplica el contexto de identidad, activos y negocio a los accesos inusuales. Los analistas pueden detectar el uso indebido por parte de administradores, cuentas de servicio y agentes de IA antes de que se produzca una brecha de seguridad.
DETECTAR LA ESCALADA DE PRIVILEGIOS
Detener los intentos de escalada de privilegios
Exabeam supervisa la actividad de credenciales y permisos para detectar escaladas anómalas. Las líneas de tiempo con estado conectan los cambios a lo largo de extensos periodos, lo que permite detectar intentos de escalada graduales o automatizados que las reglas estáticas suelen pasar por alto.
PREVENIR EL ABUSO EN EL ACCESO A LOS DATOS
Identificar el acceso de alto riesgo a datos confidenciales
Exabeam establece parámetros de acceso a datos confidenciales tanto para identidades humanas como no humanas. Los largos periodos de correlación conectan pequeñas anomalías a lo largo del tiempo, lo que ayuda a los analistas a reconocer patrones que indican riesgo de acceso no autorizado.
SEGURIDAD DE ACCESO FÍSICO
Detectar acceso físico sospechoso
Exabeam correlaciona la credencial, la identidad, la geolocalización y la actividad del sistema para detectar anomalías como el uso indebido de la credencial o desplazamientos imposibles. Esto ayuda a los equipos a vincular los eventos físicos con riesgos internos más amplios.
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ContáctanosPreguntas frecuentes
¿Por qué se considera a los agentes de IA una amenaza interna?
¿Cómo cubre Exabeam las amenazas internas?
Exabeam combina UEBA, ABA y puntuación de riesgo dinámica para detectar amenazas internas en usuarios, cuentas de servicio, máquinas y agentes de IA. Las cronologías de larga duración conectan comportamientos sutiles que pueden desarrollarse a lo largo de semanas o meses.
¿Exabeam monitoriza a los agentes de IA como si fueran personas con información privilegiada?
Sí. Exabeam analiza los agentes de IA como identidades de confianza con acceso y autonomía. La compatibilidad con plataformas nativas y la telemetría abierta de agentes proporcionan visibilidad del comportamiento en las principales plataformas de IA y agentes personalizados, lo que ayuda a los equipos a investigar el mal uso, las desviaciones y las actividades sospechosas.
¿Exabeam mapea el movimiento lateral al marco MITRE ATT&CK ®?
Sí. Outcomes Navigator relaciona la cobertura de detección de Exabeam con las tácticas y técnicas de ATT&CK, incluidos los métodos de movimiento lateral como RDP, SMB, SSH, VNC, DCOM y WinRM. New-Scale Fusion combina análisis de comportamiento, correlación, casos y automatización para detectar y responder.
¿Puedo conservar mi SIEM actual y añadir el análisis de comportamiento de Exabeam para hacer frente a las amenazas internas?
Sí. New-Scale Analytics puede complementar sistemas SIEM como Splunk, Microsoft Sentinel e IBM QRadar. Añade funciones avanzadas de UEBA y ABA sin necesidad de reemplazar su sistema SIEM actual.
¿Qué diferencia a Exabeam de las herramientas SIEM o EDR para la detección de amenazas internas?
La mayoría de las herramientas SIEM y EDR se centran en eventos aislados, indicadores o breves periodos de correlación. Exabeam utiliza patrones de comportamiento, contexto empresarial y el modelo de datos de sesión con estado para conectar la actividad a lo largo del tiempo entre usuarios, entidades, cuentas de servicio y agentes de IA. Esto ayuda a los analistas a detectar riesgos internos sutiles que las herramientas basadas en eventos no detectan.
En el 90 % de los ataques reales, observamos el uso de credenciales comprometidas, lo cual puede ser muy difícil de detectar y contrarrestar. Elegimos Exabeam porque sus herramientas detectan con éxito este tipo de ataques, ya que utilizan múltiples fuentes, no solo alertas de seguridad. Su tecnología analiza y establece parámetros de referencia para el uso normal, lo que permite alertar rápidamente sobre un usuario o credenciales comprometidas.
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Sebastián Bittig
Jefe del Centro de Ciberdefensa | r-tec Seguridad Informática
Vea Exabeam en acción.
Solicite una demostración para ver cómo Exabeam ayuda a los equipos de operaciones de seguridad a proteger la empresa basada en agentes.
Aprenderás a:
- Supervisar y analizar el comportamiento humano y de los agentes para descubrir riesgos.
- Investigar amenazas con cronogramas generados por máquinas.
- Utilice la IA multiagente para mejorar los flujos de trabajo de detección, investigación y respuesta.
- Aplicar manuales de procedimientos para guiar las decisiones
- Apoyar los requisitos de cumplimiento
Líder galardonado en seguridad
