Analizamos continuamente la superficie de ataque con IA; las vulnerabilidades se encuentran antes de que los atacantes las descubran, y las simulaciones BAS miden la efectividad defensiva.
Los temas críticos que aborda este servicio y el resultado que entregamos en cada uno.
Con descubrimiento continuo de la superficie de ataque monitorizamos los cambios de subdominio, puerto abierto y endpoint TLS y hacemos visibles las vulnerabilidades antes que los atacantes.
Con simulaciones BAS basadas en MITRE ATT&CK verificamos periódicamente la eficacia real de los controles de seguridad.
Con priorización automática de vulnerabilidades basada en EPSS y CISA KEV dirigimos el recurso de remediación a las brechas más críticas.
Reportamos los resultados de BAS con un heatmap de MITRE ATT&CK y conectamos el dashboard a la operación existente mediante SIEM/SOAR o un Power BI/Grafana independiente.
Cómo implementamos el servicio a través de los pilares de entrega, gobernanza y servicios conectados.
Descubrimiento de la superficie de ataque: con EASM descubrimos y monitorizamos continuamente la superficie externa (subdominio, puerto abierto, endpoint TLS).
Simulación: con escenarios BAS basados en MITRE ATT&CK probamos las capas de defensa de forma controlada sin ejecutar exploits reales.
Priorización y reporte: con un flujo basado en EPSS/KEV priorizamos las vulnerabilidades y hacemos visibles los resultados con un heatmap de MITRE ATT&CK.
Superficies ilustrativas donde este servicio se activa comúnmente.
Organizaciones que quieren monitorizar de forma continua y automática la superficie de ataque externa para complementar los pentests periódicos.
Equipos de seguridad que quieren verificar periódicamente la eficacia real de los controles SIEM, EDR, firewall y WAF con BAS.
Equipos que quieren ordenar las vulnerabilidades con priorización basada en EPSS/KEV y dirigir el recurso a las brechas más críticas.
La profundidad de este servicio en temas técnicos y de cumplimiento específicos del sector.
Con descubrimiento de la superficie de ataque y monitorización de subdominio, puerto abierto y endpoint TLS mantenemos la superficie externa continuamente visible; complementa, no reemplaza, los pentests.
Con plataformas como AttackIQ, SafeBreach o XM Cyber ejecutamos simulación de ataque controlada basada en MITRE ATT&CK que no ejecuta exploits reales.
Con detección de anomalías por machine learning e integración de feeds EPSS/KEV priorizamos las vulnerabilidades sobre una base de riesgo.
Las operaciones de seguridad tradicionales son inherentemente reactivas: detectan ataques después de que se han observado indicadores de compromiso en el entorno. Los atacantes impulsados por IA ahora automatizan el reconocimiento, el descubrimiento de vulnerabilidades y el acceso inicial a la velocidad de la máquina, creando una ventana entre el compromiso y la detección que las operaciones de seguridad a ritmo humano no pueden cerrar. Nuestra práctica de Seguridad Preventiva e Impulsada por IA devuelve la ventaja a los defensores aplicando IA para anticipar patrones de ataque, automatizar contramedidas preventivas y reducir la superficie de ataque antes de que los adversarios puedan explotarla.
Convertir el resultado en un objetivo medible con línea base, responsable y cadencia de revisión
Haga visibles los indicadores de riesgo y respuesta a través de controles medidos, manuales de procedimientos ensayados y revisión de evidencia
El compromiso de seguridad de IA preventiva cubre el despliegue tecnológico, el ajuste del modelo, la integración con las operaciones de seguridad existentes y la optimización continua. Abordamos el ciclo de vida completo del ataque con controles preventivos impulsados por IA en cada fase: reconocimiento, acceso inicial, persistencia, movimiento lateral y exfiltración. El despliegue de tecnología de engaño crea capas de detección adicionales que son invisibles para los atacantes pero muy valiosas para la recopilación de inteligencia.
Convertir el resultado en un objetivo medible con línea base, responsable y cadencia de revisión
Hacer que la confianza de los stakeholders, la calidad y los resultados de adopción sean rastreables a través de indicadores de evidencia acordados
Convertir el resultado en un objetivo medible con línea base, responsable y cadencia de revisión
Los entregables de seguridad de IA preventiva demuestran el cambio de una seguridad reactiva a una proactiva a través de métricas cuantificadas. La tasa de prevención, el tiempo medio de prevención y la reducción de la superficie de ataque se rastrean desde el primer día, proporcionando una narrativa clara del retorno de la inversión en seguridad para la junta directiva y para las renovaciones de seguros cibernéticos.
Demostrar el ROI de seguridad a la junta con métricas cuantificadas de prevención de ataques y reducción del tiempo de permanencia
Proporcionar a las aseguradoras cibernéticas evidencia de controles preventivos impulsados por IA para asegurar primas reducidas
Hacer visibles los indicadores de riesgo, control y cumplimiento a través de objetivos medidos y registros de evidencia
La detección basada en firmas coincide con patrones de ataque conocidos y es ineficaz contra amenazas novedosas, zero-days y técnicas living-off-the-land. La seguridad impulsada por IA utiliza el modelado de comportamiento para establecer una línea base de actividad normal para usuarios, dispositivos y flujos de red, luego identifica desviaciones que indican comportamiento de ataque incluso cuando no existe una firma conocida. Esto permite la detección de técnicas de ataque nunca antes vistas que eluden los controles tradicionales.
Implementamos un modelo de respuesta gradual: las detecciones de baja confianza activan alertas para revisión humana, las de confianza media activan el registro automatizado y la limitación de velocidad, y las de alta confianza activan la contención autónoma solo para tipos de acciones preaprobadas específicas, como bloquear una IP maliciosa o aislar un dispositivo que muestra signos claros de actividad de cifrado de ransomware. Todas las acciones autónomas se registran, son reversibles en segundos y activan una notificación inmediata al analista.
Sí. Los activos de engaño están diseñados para ser completamente invisibles e inaccesibles para los usuarios legítimos que siguen flujos de trabajo normales. Los honeypots y las credenciales señuelo se despliegan en ubicaciones, aplicaciones y directorios a los que ningún usuario legítimo accedería en el curso normal de los negocios. Cualquier interacción con un activo de engaño es, por lo tanto, un indicador de alta confianza de actividad maliciosa con casi cero falsos positivos.
Las plataformas de seguridad de IA reentrenan continuamente los modelos de comportamiento contra la actividad observada en su entorno específico, lo que significa que el modelo refleja su línea base actual en lugar de un promedio genérico de la industria. Las fuentes de inteligencia de amenazas inyectan nuevos datos TTP de adversarios para actualizar los modelos de detección. También realizamos revisiones trimestrales del rendimiento del modelo para evaluar las tasas de detección, las tasas de falsos positivos y la cobertura contra la matriz actual de MITRE ATT&CK.
Rastreamos tres métricas principales: tasa de prevención (porcentaje de intentos de ataque bloqueados antes de alcanzar la fase de detección), tiempo medio de prevención (tiempo desde la primera acción del atacante hasta la contramedida automatizada) y porcentaje de reducción de la superficie de ataque a lo largo del tiempo. Estos se informan semanalmente en paneles automatizados y mensualmente en resúmenes ejecutivos con análisis de tendencias y comparación con los puntos de referencia de la industria.
Sí, con la sanitización adecuada. Las TTP de atacantes y los indicadores de compromiso recopilados de interacciones de engaño pueden anonimizarse, convertirse al formato STIX 2.1 y compartirse a través de fuentes TAXII con ISACs de confianza y comunidades de intercambio de inteligencia de amenazas relevantes para su sector. El intercambio acelera la mejora de la detección a nivel comunitario, mientras que cualquier dato contextual específico del cliente se elimina antes de la publicación.
Este formulario breve dirige su solicitud al equipo de soporte correcto. Primero aclaramos el contexto, luego definimos el método de intercambio seguro.
Primer contacto consciente de la privacidad; flujo de intercambio seguro cuando sea necesario; sin presión de ventas.
