Por qué NAD será esencial en la protección de redes híbridas y cloud

En el mundo de la ciberseguridad, la protección de la infraestructura de redes es una prioridad cada vez mayor para las organizaciones de todos los tamaños y sectores. Con la continua digitalización de procesos y la adopción de nuevas tecnologías, se han incrementado exponencialmente los vectores de ataque, lo que obliga a las empresas a implementar herramientas más avanzadas para la detección y respuesta a las amenazas. Es en este contexto que surge la necesidad de soluciones capaces de descubrir de forma temprana ataques en la red — a menudo conocidas como NAD (Network Attack Discovery).

Network Attack Discovery (NAD) hace referencia a un conjunto de soluciones tecnológicas cuyo fin principal es la detección de ataques que transitan o se originan en la red corporativa (o en la nube), a través del análisis profundo del tráfico y de los comportamientos anómalos en las comunicaciones. Mientras que las herramientas de monitorización tradicionales, como firewalls o sistemas de prevención de intrusiones (IPS/IDS), se enfocan en comparar el tráfico con firmas de amenazas conocidas o en aplicar reglas determinadas, NAD agrega una capa de inteligencia que permite identificar comportamientos anómalos y patrones de ataque incluso cuando no han sido catalogados o no se dispone de una firma previamente.

Contexto Histórico: Surgimiento de NAD

Tradicionalmente, los profesionales de seguridad se han basado en sistemas de detección de intrusos (IDS) y firewalls de última generación (NGFW) para proteger sus redes. Sin embargo, con el auge de las amenazas avanzadas y persistentes (APT, por sus siglas en inglés) y la sofisticación de los cibercriminales, se hizo evidente que las soluciones basadas únicamente en firmas y reglas estáticas resultaban insuficientes. Estas amenazas aprovechaban técnicas de ofuscación, variantes personalizadas de malware y comportamientos de red diseñados para evadir los métodos de detección tradicionales.

En este escenario, empezaron a surgir herramientas más especializadas en el análisis profundo (deep packet inspection) y en la correlación de eventos de red con datos contextuales. A este conjunto de funciones se lo denominó Network Attack Discovery, proponiendo un enfoque de detección basado en el tráfico real y el comportamiento anómalo. De este modo, NAD ofrece una visión más certera de lo que ocurre en la red, aumentando la probabilidad de descubrir ataques que pasan desapercibidos para otros productos.

Características Clave de una Plataforma NAD

Aunque cada solución NAD puede presentar especificidades y metodologías particulares, la mayoría de las plataformas comparten características comunes que las definen y diferencian de otras herramientas de seguridad:

• Monitoreo continuo del tráfico: La mayoría de los sistemas NAD trabajan en tiempo real, recopilando metadatos y paquetes completos para su análisis. Esto les permite detectar patrones inusuales al instante y generar alertas de forma oportuna.
• Análisis de comportamiento o basado en anomalías: En lugar de emplear únicamente firmas predefinidas, estas soluciones suelen recurrir a técnicas de machine learning o de estadística avanzada para detectar comportamientos atípicos en la red.
• Correlación de eventos y contexto: Un sistema NAD puede correlacionar múltiples eventos de red, vincularlos a hosts, usuarios o aplicaciones concretas, e identificar actividades sospechosas que podrían indicar un ataque en curso.
• Visibilidad en profundidad: Debido a que operan a menudo en los límites de la red, o en puntos estratégicos del tráfico, tienen acceso a información que otros sistemas podrían no procesar. Esto facilita la identificación de canales de comunicación encubiertos.
• Capacidad de integración: Suelen contar con APIs o mecanismos de integración para compartir datos con sistemas SIEM, firewalls o soluciones de orquestación de seguridad (SOAR), con el fin de crear un entorno de respuesta unificado y automatizado.

Panorama Global del Mercado NAD

El mercado de soluciones de Network Attack Discovery ha crecido sustancialmente en los últimos años debido a la necesidad de una protección más granular y eficaz contra amenazas sofisticadas. Según diversas consultoras de la industria, la demanda de estas tecnologías continuará al alza a medida que las compañías busquen optimizar su postura de seguridad, reduciendo la brecha de visibilidad en la capa de red.

Diversos factores han impulsado esta expansión del mercado:

• Mayor adopción de entornos híbridos y en la nube: A medida que las organizaciones migran parte de sus cargas de trabajo a proveedores de nube pública o arquitecturas híbridas, requieren soluciones que permitan la supervisión centralizada y el análisis coherente del tráfico en múltiples entornos.
• Crecimiento de los ataques dirigidos a la capa de red: Amenazas como el ransomware y los ataques de denegación de servicio (DDoS) se han hecho más frecuentes y precisos. Los adversarios emplean técnicas de movimiento lateral que necesitan ser detectadas a tiempo en la red antes de que se produzcan daños mayores.
• Evolución de la sofisticación en la ciberdefensa: El mercado exige herramientas capaces de proveer análisis profundo (deep packet inspection) y correlación en tiempo real, lo que impulsa la investigación y desarrollo de nuevos enfoques NAD.

Principales Jugadores en el Mercado NAD

Aunque existen múltiples proveedores de soluciones que cubren distintas partes del espectro NAD, algunos nombres han destacado especialmente en el panorama mundial. A continuación, se describen los proveedores más reconocidos y los enfoques que han adoptado:

1. Darktrace: Conocida por su enfoque de inteligencia artificial y machine learning, la plataforma de Darktrace se ha posicionado como una solución que aprende dinámicamente el comportamiento de la red, identificando anomalías sin necesidad de firmas preexistentes.
2. Vectra AI: Ofrece productos enfocados en la detección de ataques en tiempo real y en la visibilidad de amenazas en entornos on-premise y en la nube. Sus algoritmos buscan patrones que indiquen accesos o movimientos internos sospechosos.
3. ExtraHop: Especializada en Network Detection & Response (NDR), proporciona análisis en tiempo real del tráfico este-oeste y norte-sur dentro de las infraestructuras corporativas, habilitando la clasificación inteligente de comportamientos.
4. Cisco (Stealthwatch): Con funcionalidades de análisis de tráfico de red y visibilidad de amenazas en entornos de gran escala, Stealthwatch se integra frecuentemente con otros productos del amplio ecosistema de Cisco.
5. IBM Security (QRadar Network Insights): Aunque QRadar es conocido por su SIEM, la solución de Network Insights amplía la detección en la capa de red, aprovechando la correlación con datos de SIEM para un contexto más completo.
6. Palo Alto Networks (Cortex XDR): A través de la plataforma Cortex XDR, brinda funciones de detección a nivel de endpoints y de red, integrando datos para facilitar la búsqueda avanzada de amenazas en múltiples capas.

Estos proveedores, entre otros, han impulsado la adopción de NAD como parte esencial de una estrategia de ciberseguridad integral. La tendencia apunta a la continua convergencia de este tipo de soluciones con sistemas de orquestación y respuesta automatizada, así como con plataformas de big data y machine learning para un análisis más preciso.

PT NAD (Network Attack Discovery) de Positive Technologies es una plataforma diseñada para detectar y analizar tráfico malicioso o sospechoso en la red corporativa. La solución emplea monitorización continua, inspección profunda de paquetes y técnicas de correlación de eventos, lo que permite identificar amenazas que podrían pasar desapercibidas para otras herramientas.

Su principal objetivo es brindar visibilidad granular del tráfico y detección temprana de ataques. Ofrece funciones de análisis forense, así como integración con sistemas SIEM y otras soluciones de seguridad, facilitando respuestas rápidas y una gestión centralizada de incidentes. Además, el enfoque de detección híbrido (basado en firmas y en comportamientos anómalos) busca abarcar tanto amenazas conocidas como patrones de ataque novedosos.

En esencia, PT NAD complementa los controles tradicionales de seguridad, reforzando la protección de la capa de red y mejorando la capacidad de respuesta ante ataques cada vez más sofisticados.

Consideraciones de Implementación

La adopción de una solución NAD (sea PT NAD u otra) conlleva ciertas consideraciones prácticas que las organizaciones deben tener en cuenta:

• Ubicación del monitoreo: Se recomienda ubicar los sensores o sistemas NAD en puntos de la red donde sea factible inspeccionar la mayor cantidad posible de tráfico, sin provocar cuellos de botella de rendimiento.
• Análisis de costo-beneficio: Un sistema NAD no reemplaza otras soluciones de seguridad, sino que las complementa. Es fundamental evaluar su valor en relación con el coste de adquisición, licenciamiento y mantenimiento.
• Escalabilidad: La tecnología debe permitir la expansión a medida que la red corporativa crece o se migra parte de la infraestructura a la nube. La falta de escalabilidad puede limitar la eficacia de la solución.
• Capacitación y gestión de alertas: El personal responsable debe contar con la formación adecuada para interpretar las alertas y datos que proporciona el NAD, así como para evitar la sobrecarga de falsos positivos.

Estas consideraciones se aplican de forma general a todos los proveedores de NAD, tanto los líderes del mercado como aquellos que ofrecen soluciones más especializadas. En el caso de PT NAD, se sugiere complementar su uso con el soporte o consultoría que permita desplegar y afinar la herramienta de manera óptima.

Perspectivas Futuras

A medida que el ecosistema de amenazas evoluciona, es previsible que el campo de Network Attack Discovery continúe expandiéndose y adaptándose a los desafíos emergentes. Entre las tendencias más probables destacan:

• Automatización y orquestación: Las plataformas NAD se integrarán más estrechamente con sistemas de orquestación y respuesta de seguridad, permitiendo respuestas automatizadas o semiautomatizadas ante incidentes detectados.
• Inteligencia artificial y aprendizaje profundo: Se espera un mayor uso de algoritmos avanzados capaces de identificar patrones sutiles de ataque. Esto implicará mayores requerimientos de cómputo y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Visibilidad en IoT y entornos industriales: Con la proliferación de dispositivos IoT y de la digitalización de infraestructuras críticas, el NAD tendrá un rol decisivo en la detección de incidentes que involucren sistemas de control industrial (ICS).
• Enfoques colaborativos de amenazas: Es probable que las plataformas NAD incorporen de forma nativa el intercambio de inteligencia de amenazas con proveedores externos y comunidades de seguridad, fortaleciendo la detección colectiva.

Conclusión

El Network Attack Discovery se ha consolidado como un componente esencial dentro de la estrategia de ciberseguridad de cualquier organización que busque una detección más certera y veloz de las amenazas. Con un mercado en expansión y proveedores reconocidos (Darktrace, Vectra AI, ExtraHop, Cisco Stealthwatch, IBM Security y Palo Alto Networks, entre otros), elegir la solución adecuada puede resultar desafiante, ya que cada plataforma presenta sus fortalezas y orientaciones específicas.

PT NAD (Network Attack Discovery) de Positive Technologies se presenta como una propuesta sólida, con funcionalidades de monitorización continua, inspección profunda y análisis comportamental. Aunque no suple por completo la necesidad de otras herramientas de seguridad, complementa la estrategia defensiva al proporcionar visibilidad avanzada de la actividad en la red y favorecer la detección temprana de amenazas que podrían evadir los sistemas tradicionales.

De cara a los próximos años, es previsible que las soluciones NAD evolucionen hacia una mayor automatización y sofisticación, basándose en inteligencia artificial y análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Por ello, las organizaciones deberán mantener un enfoque proactivo, evaluando regularmente la efectividad de sus herramientas de detección y ampliándolas según los requerimientos cambiantes del panorama de ciberamenazas.