Los agentes de IA utilizan credenciales válidas, acceden a datos confidenciales, invocan herramientas y realizan acciones autónomas. Cuando se utilizan 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, máquinas y agentes de IA. Exabeam utiliza análisis de comportamiento para identificar riesgos y priorizar amenazas antes de que se produzcan incidentes.
Solicitar una demostración Descargar guíaDETECTAR AMENAZAS OCULTAS
El riesgo interno se esconde a plena vista.
Las amenazas internas utilizan credenciales válidas, acceso autorizado y flujos de trabajo de confianza. Exabeam aprende el comportamiento normal 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 usuarios, cuentas de servicio, máquinas y agentes de IA en una única vista de comportamiento. Las integraciones nativas y la telemetría abierta de 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) extiende el análisis de comportamiento de los agentes (UEBA) a la actividad autónoma. Aplica un modelo de riesgo conductual a humanos y agentes para detectar 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 con posterioridad a lo largo de extensos periodos de tiempo para detectar lagunas, inconsistencias y patrones de comportamiento que indiquen 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 para usuarios y procesos automatizados. Detecta patrones de eliminación inusuales y los relaciona con el comportamiento circundante, lo que ayuda a los equipos a intervenir antes de que el impacto operativo se agrave.
DETECTAR PERSONAS CON INFORMACIÓN MALICIOSA
Denunciar el uso indebido de credenciales
Exabeam detecta el uso inusual 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
Las fugas de datos suelen parecerse a la actividad normal. Exabeam añade contexto de comportamiento a los eventos de DLP, autenticación, acceso y aplicaciones, lo que ayuda a los analistas a distinguir el comportamiento rutinario de movimientos sospechosos o exfiltración de datos.
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
Denunciar cambios de privilegios no autorizados
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 periodos prolongados para exponer 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 referencia para el 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 identificar patrones que indican riesgo de acceso interno.
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 los viajes imposibles, lo que ayuda a los equipos a conectar los eventos físicos con riesgos internos más amplios.
¿En qué podemos ayudarle? Hable con un experto.
ContáctanosPreguntas frecuentes
¿Por qué se considera a los agentes de IA una amenaza interna?
¿Cómo cubre Exabeam las amenazas internas?
Exabeam combina UEBA, análisis del comportamiento de los agentes (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 MITRE ATT&CK, incluidos métodos de movimiento lateral como RDP, SMB, SSH, VNC, DCOM y WinRM. New-Scale Fusion combina análisis de comportamiento, correlación, gestión de casos y automatización para facilitar la detección y la respuesta.
¿Puedo conservar mi SIEM actual y añadir el análisis de comportamiento de Exabeam para hacer frente a las amenazas internas?
Sí. New-Scale Analytics amplía las funcionalidades de SIEM como Splunk, Microsoft Sentinel e IBM QRadar con UEBA y ABA avanzadas, sin necesidad de reemplazar su 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
