Amenazas ocultas dentro de la red
Cada día, la red de esta universidad gestionaba el tráfico generado por miles de estudiantes que seguían clases en streaming, investigadores que intercambiaban conjuntos de datos entre laboratorios, profesores que accedían a plataformas de calificación en la nube y personal administrativo que tramitaba los registros de matriculación y nóminas. En los distintos campus, la red horizontal que conectaba los laboratorios de investigación, los departamentos académicos y los sistemas administrativos se diseñó para que todo funcionara sin contratiempos.
Esa misma conectividad hacía que resultara prácticamente imposible defender la red desde dentro. Para un atacante que hubiera conseguido el acceso inicial mediante una campaña de phishing, credenciales comprometidas o un sistema vulnerable destinado a los estudiantes, esa actividad legítima le proporcionaba una tapadera ideal. El SOC contaba con controles sólidos en el perímetro, pero una vez que un actor malintencionado se encontraba en el interior, su capacidad para detectar lo que estaba ocurriendo era limitada. El tráfico interno circulaba libremente entre los sistemas, con una visibilidad limitada de qué datos se movían y hacia dónde.
El tráfico de la red interna era prácticamente invisible
Las herramientas de supervisión tradicionales se centraban en el tráfico que entraba y salía del perímetro de la red. Las comunicaciones entre los sistemas internos a lo largo de la infraestructura del campus —incluidos los laboratorios de investigación, las aplicaciones académicas y las bases de datos administrativas— quedaban fuera de su campo de visión. Los movimientos laterales, las actividades de mando y control y el comportamiento de los atacantes en las primeras fases podían producirse en estos segmentos sin generar alertas. El SOC no disponía de ningún mecanismo para detectarlo.
La detección se basaba en indicadores posteriores
Sin visibilidad a nivel de red, los analistas dependían de las alertas de los terminales y de las anomalías del sistema para identificar actividades sospechosas. Estos indicadores solían aparecer solo después de que un atacante ya hubiera ampliado su acceso, se hubiera desplazado entre sistemas o se hubiera situado cerca de datos confidenciales. Para cuando se alertaba al SOC, la oportunidad de una contención temprana a menudo ya se había perdido.
La complejidad del campus hacía que el análisis del comportamiento resultara inviable
La magnitud y la diversidad de la actividad de la red del campus dificultaban el establecimiento de valores de referencia o la identificación de anomalías mediante herramientas convencionales. Los patrones de tráfico procedentes de entornos de investigación, sistemas para estudiantes, servicios en la nube e infraestructura administrativa variaban enormemente. Distinguir el comportamiento de los atacantes de la actividad legítima requería un nivel de capacidad analítica que el conjunto de herramientas existente no podía ofrecer.
Lo que el SOC necesitaba para proteger el entorno del campus
El equipo de seguridad de la universidad necesitaba poder supervisar su propia red, tomar medidas en función de lo que encontrara y demostrar que los datos confidenciales de investigación y la información de los estudiantes estaban protegidos. Entre los criterios de decisión específicos se incluían:
Detección más temprana en todos los sistemas internos
El SOC necesitaba detectar las amenazas que se desplazaban entre los sistemas internos antes de que llegaran a la infraestructura administrativa o de investigación sensible, y no después de que se hubieran activado las alertas en los terminales.
Fiabilidad de los resultados en entornos de gran volumen
Con miles de usuarios y dispositivos generando un tráfico constante, el equipo necesitaba alertas en las que pudiera confiar, en lugar de un mayor volumen de alertas que tuviera que revisar manualmente.
Investigaciones más rápidas y exhaustivas
Los analistas necesitaban disponer de suficiente contexto en el momento de la detección para comprender rápidamente el alcance de una amenaza, sin tener que recopilar pruebas procedentes de múltiples herramientas inconexas.
Ajustarse a los requisitos de cumplimiento del sector educativo
La universidad necesitaba un sistema de supervisión continua que le permitiera estar preparada para las auditorías y le ayudara a demostrar el cumplimiento de las normas de seguridad aplicables a los datos de los estudiantes y de investigación.
Mínimas alteraciones en el funcionamiento del campus
Cualquier solución debía funcionar en el conjunto de sistemas modernos y heredados de la universidad sin requerir cambios arquitectónicos significativos ni interrumpir las actividades académicas durante su implementación.
De los puntos ciegos a la visibilidad unificada de la red
La universidad eliminó su falta de visibilidad interna mediante la implementación de MetaDefender NDR en segmentos estratégicos de la red en todo el entorno del campus. Los sensores situados en los principales nodos de la red proporcionaron al SOC acceso continuo al tráfico que circulaba entre los sistemas académicos, las redes de investigación, los servicios en la nube y la infraestructura administrativa. Por primera vez, los analistas dispusieron de una visión unificada de la actividad de red este-oeste en todo el entorno distribuido de la universidad.
MetaDefender NDR analizaNDR los datos de actividad de la red mediante el aprendizaje automático y el análisis de comportamiento para identificar patrones de tráfico anómalos, detectar movimientos laterales entre sistemas y descubrir comunicaciones de mando y control. Los modelos de detección de anomalías basados en la inteligencia artificial revelan indicadores sutiles del comportamiento de los atacantes que se camuflan entre el tráfico normal del campus, antes de que estos puedan avanzar más en el entorno.
La inteligencia sobre amenazas integrada mejoró automáticamente las detecciones, proporcionando a los analistas alertas basadas en el contexto en lugar de meros indicadores. En lugar de tener que correlacionar datos fragmentados procedentes de múltiples sistemas, el SOC pudo investigar los incidentes utilizando una visibilidad completa a nivel de red de la actividad de los atacantes desde una única plataforma.
Impacto cuantificable en la visibilidad del SOC y la seguridad del campus
Tras implementar MetaDefender NDR, el centro de operaciones de seguridad (SOC) de la universidad pasó de adoptar una postura reactiva —que consistía en esperar a que se produjeran alertas en los terminales y anomalías en el sistema— a una postura proactiva, con la capacidad de detectar e investigar las amenazas mientras aún estaban en curso.
Áreas de impacto | Ventajas operativas |
Visibilidad de la red | Visibilidad profunda y continua del tráfico interno este-oeste en las redes del campus |
Velocidad de detección de amenazas | Detección precoz de movimientos laterales y patrones de comunicación sospechosos |
Eficacia de la investigación | Análisis más rápido de las causas raíz mediante telemetría unificada a nivel de red |
Protección de la investigación | Mayor capacidad de detección para proteger la investigación académica confidencial y la propiedad intelectual |
Respuesta ante incidentes | Una respuesta del SOC mejor coordinada con un contexto de red completo |
Preparación para el cumplimiento normativo | Refuerzo de la vigilancia continua, en consonancia con las normas de seguridad del sector educativo |
Adaptar las medidas de seguridad a medida que evolucionan las amenazas en el campus
Ahora que ya cuenta con una visibilidad continua de la red, la universidad está en condiciones de ampliar su capacidad de detección y respuesta a un conjunto más amplio de sistemas del campus y procesos de seguridad.
Mayor cobertura de los sensores en todas las zonas del campus
AmpliarNDR MetaDefender NDR a segmentos de red adicionales, como entornos de colaboración en investigación e infraestructura periférica, para mantener la visibilidad a medida que la red del campus crece y evoluciona.
Una mayor integración con las operaciones del SOC
Correlacionar la telemetría de red con las plataformas SIEM y SOAR existentes para enriquecer las cronologías de los incidentes, agilizar los flujos de trabajo de respuesta y reducir la carga de trabajo de los analistas en todo el equipo de operaciones de seguridad.
Búsqueda retroactiva de amenazas en el tráfico histórico
Utilizar la función de retrohunting de la plataforma para volver a analizar los datos históricos de la red, detectar actividades de atacantes que se habían pasado por alto anteriormente y determinar cuánto tiempo habían permanecido presentes en el entorno las amenazas no detectadas.
De la seguridad perimetral y la realidad de la red
Las redes de los campus no pueden protegerse únicamente desde el exterior. Los atacantes que logran el acceso inicial pueden desplazarse lateralmente por los sistemas de investigación, las aplicaciones académicas y la infraestructura administrativa durante largos periodos de tiempo si el SOC no tiene forma de supervisar la actividad interna de la red.
Gracias a la implementación MetaDefender NDR, los analistas del SOC de esta universidad obtuvieron la visibilidad, la capacidad de detección y el contexto de investigación necesarios para identificar las amenazas con mayor antelación y responder con seguridad. El resultado es un modelo de defensa proactivo y basado en la red, diseñado para adaptarse a la complejidad de los entornos actuales de la educación superior.
Conclusiones finales
- Las herramientas de perímetro y de puntos finales por sí solas no pueden detectar las amenazas que ya se están moviendo lateralmente dentro de una red de campus
- La visibilidad continua de la red interna es esencial para detectar el comportamiento de los atacantes antes de que lleguen a los sistemas confidenciales
- El análisis de comportamiento basado en la inteligencia artificial detecta actividades sospechosas que se camuflan entre el intenso tráfico del campus antes que las herramientas basadas en reglas
- La inteligencia integrada sobre amenazas reduce la sobrecarga de trabajo de los analistas al proporcionar contexto en el momento de la detección
- La detección de redes diseñada específicamente para este fin permite mejorar de forma cuantificable el centro de operaciones de seguridad (SOC) sin interrumpir las operaciones del campus
Si su SOC se encarga de proteger un entorno universitario complejo y necesita una mayor visibilidad de la actividad de la red interna, hable con un OPSWAT para descubrir cómo MetaDefender NDR ayudarle a proteger sus datos confidenciales.
