Los 8 principales casos de uso de SIEM y ejemplos reales
SIEM aborda este problema correlacionando datos de todo el entorno, incluyendo terminales , redes, aplicaciones en la nube y sistemas de autenticación, para descubrir conexiones que ninguna herramienta por sí sola detectaría. Un inicio de sesión a las 2 de la madrugada no es sospechoso por sí solo. Sin embargo, ese mismo inicio de sesión, combinado con un aumento repentino en las transferencias salientes y un nuevo dispositivo USB, es una historia diferente.
Los casos de uso que se describen a continuación explican cómo las organizaciones implementan realmente SIEM, con ejemplos reales en los que el panorama de amenazas o la tecnología subyacente han cambiado significativamente.
1. Detección y prevención de la exfiltración de datos
La exfiltración de datos es la transferencia no autorizada de datos desde los sistemas de una organización a una ubicación externa, ya sea manualmente o mediante malware. Según el Informe Global de Amenazas de CrowdStrike de 2026, el 82 % de los ataques actuales no utilizan malware, lo que significa que no dejan rastros que las reglas de detección tradicionales puedan identificar. Esto convierte la correlación de comportamiento, y no la coincidencia de firmas, en la principal línea de defensa contra la exfiltración. 1
Cómo los SIEM detectan y previenen la exfiltración de datos:
Figura 1: Fuente: Medium 2
- Detectar credenciales comprometidas: Utilice motores de correlación para identificar comportamientos inusuales de los usuarios, como el acceso a datos confidenciales fuera del horario laboral habitual, y active alertas para los administradores de TI.
- Monitorear la comunicación de command-and-control: correlacione el tráfico de red con la inteligencia de amenazas para identificar el malware que se comunica con servidores externos.
- Analizar la actividad anómala: una vez detectadas las credenciales comprometidas, marcar actividades como el uso de USB, el acceso al correo electrónico personal, las transferencias de almacenamiento en la nube o volúmenes de datos inusualmente altos.
- Detectar anomalías en el cifrado: Identifique el cifrado de datos inusual en los sistemas de los usuarios, lo que puede indicar un intento de ataque de ransomware.
- Contención automatizada: Aísle los dispositivos comprometidos y bloquee las direcciones IP maliciosas sin necesidad de intervención manual.
CrowdStrike y Commvault lanzaron una integración bidireccional entre Commvault Cloud y Falcon Next-Gen SIEM. Cuando Falcon detecta una amenaza, ThreatScan de Commvault verifica la integridad de los datos y los restaura a partir de una copia de seguridad limpia dentro del mismo flujo de trabajo, eliminando así la brecha entre la detección y la recuperación que la mayoría de las implementaciones de SIEM dejan abierta. 3
Ejemplo de la vida real 4
El banco tenía dificultades para gestionar el volumen de datos que se creaban, modificaban, movían o eliminaban a diario. Necesitaba una forma fiable de supervisar la integridad de los archivos y prevenir el robo de datos a través de múltiples canales.
Bank of Wolcott implementó ManageEngine DataSecurity Plus, que rastreaba las modificaciones y movimientos de archivos críticos en los servidores de archivos y enviaba alertas según criterios predefinidos. El banco detectó y respondió a los intentos de exfiltración a través de unidades USB, correo electrónico, impresoras y otros canales.
2. Detección del movimiento lateral
El movimiento lateral se refiere a las técnicas que utilizan los adversarios para adentrarse gradualmente en una red en busca de activos de alto valor. Las herramientas SIEM detectan el movimiento lateral mediante correlaciones predefinidas e integraciones de inteligencia sobre amenazas.
Cómo detectan los SIEM el movimiento lateral:
Figura 2: SIEM detectando comportamiento anómalo del usuario
Fuente: Splunk 5
- Correlación del comportamiento del usuario: Detecta patrones de acceso anómalos, como cuando un usuario se conecta a sistemas a los que nunca antes ha accedido, y alerta a los administradores de TI.
- Categorización del comportamiento: Clasificar a los usuarios como atacantes, víctimas o sospechosos mediante múltiples pasos de correlación.
- Detección de comunicaciones de malware: Integre el tráfico de red con la inteligencia de amenazas para detectar malware que se conecta a los servidores command-and-control.
- Análisis de eventos de múltiples fuentes: Recopile datos de puntos finales, sistemas de seguridad y herramientas de detección de intrusiones para crear una imagen completa del movimiento en todo el entorno.
Ejemplo de la vida real 6
Figura 3: Ejemplo de intrusión en el conjunto de datos. Fuente: VMware 7
Desafíos: Las organizaciones tenían dificultades para identificar los ataques una vez que ya estaban dentro de la red debido a la visibilidad insuficiente en todos los puntos finales.
Soluciones y resultados: La solución NSX SIEM de VMware abordó el movimiento lateral mediante la monitorización de los puntos finales en busca de intentos inusuales de escalada de privilegios, actividad sospechosa de archivos y procesos en diferentes máquinas, y conexiones de red que se desviaban del comportamiento normal. La solución permitió la monitorización en tiempo real y el aislamiento automatizado de los puntos finales comprometidos.
3. Detección de amenazas internas
Las amenazas internas son riesgos de seguridad que plantean los usuarios autorizados, empleados, contratistas o socios comerciales que hacen un uso indebido intencional de su acceso o cuyas cuentas son comprometidas por atacantes.
Cómo los SIEM detectan las amenazas internas:
Figura 4:
Fuente: SolarWinds 8
Los SIEM detectan amenazas internas mediante la recopilación y correlación de datos de diversas fuentes en la red, como registros de actividad de usuarios, registros del sistema y registros de red. A continuación, se describen los métodos que utilizan los SIEM para detectar amenazas internas:
- Supervisión y correlación en tiempo real: Supervise simultáneamente el comportamiento de inicio de sesión de los usuarios, los patrones de acceso a archivos y el tráfico de red, correlacionándolos entre diferentes fuentes para descubrir patrones invisibles en cualquier registro individual.
- Correlación de inteligencia sobre amenazas externas: Incorpore datos de reputación de IP y perfiles de actores de amenazas conocidos para detectar casos en los que el comportamiento interno se superponga con la infraestructura de ataque externa.
- Detección de credenciales comprometidas: Aplique reglas de correlación para identificar indicios de que las credenciales han sido robadas, incluidas secuencias de autenticación inusuales o accesos desde ubicaciones desconocidas.
- Detección de anomalías de comportamiento: los SIEM con UEBA utilizan el aprendizaje automático para detectar desviaciones de la línea base establecida de un usuario; por ejemplo, la descarga de 10 veces su volumen normal de datos a medianoche.
Ejemplo de la vida real 9
Desafíos: Más de 150 empresas fueron blanco de la campaña de amenazas internas "Chollima". Alrededor del 50% de los casos revisados involucraron robo de datos confirmado.
Las empresas objetivo combinaron la telemetría y el análisis humano mediante CrowdStrike Falcon SIEM y la seguridad de endpoints. Falcon proporcionó monitorización de endpoints y usuarios en tiempo real, evaluación automatizada de posibles amenazas internas basada en indicadores conocidos y herramientas de consulta para analistas que realizaban búsquedas de amenazas.
4. Detección de ataques de día cero
Una vulnerabilidad de día cero es una vulnerabilidad desconocida para los propietarios del software o para cualquier persona capaz de corregirla. Dado que no existe una firma para una vulnerabilidad de día cero, los sistemas SIEM deben basarse en la detección de comportamientos y anomalías en lugar de la coincidencia de reglas.
Cómo los SIEM detectan los ataques de día cero:
Figura 5:
- Correlación de registros entre sistemas: Agrega datos de firewalls, puntos finales, sistemas de prevención de intrusiones y registros DNS para detectar intentos de acceso que no coinciden con ningún patrón conocido, pero que son estadísticamente anómalos.
- Detección de Anomaly con ML: Los modelos de aprendizaje automático integrados analizan datos históricos y señalan desviaciones sutiles del comportamiento normal, el tipo de señal que tienden a producir las vulnerabilidades de día cero antes de ser identificadas.
- Detección de comportamiento: Monitorea las interacciones inusuales entre los componentes del sistema en lugar de basarte en firmas de malware conocidas.
- Integración con entornos aislados: Algunos sistemas SIEM se conectan a entornos aislados para analizar archivos sospechosos de forma independiente, monitorizando comportamientos como modificaciones del registro o intentos de escalada de privilegios.
- Análisis de interacción de archivos: Detecta vulnerabilidades de día cero basándose en cómo interactúan los archivos con el sistema operativo, en lugar de en su contenido.
5. Mantener la seguridad del IoT
Las organizaciones dependen de dispositivos conectados para operaciones críticas, como equipos médicos en red, sensores industriales, controladores de fábrica e infraestructura de redes eléctricas. Muchos de estos dispositivos no fueron diseñados teniendo en cuenta una seguridad robusta y, una vez implementados, las vulnerabilidades son difíciles de corregir.
La monitorización pasiva del tráfico de redes cableadas, el enfoque SIEM tradicional, ya no es suficiente para estos entornos. El descubrimiento activo de activos, el establecimiento de líneas base de comportamiento para dispositivos individuales y la evaluación de riesgos basada en IA para firmware sin parchear son ahora capacidades imprescindibles para las organizaciones con una exposición significativa a OT o IoT.
Cómo los SIEM mantienen la seguridad del IoT:
Figura 6:
- Detección de ataques DoS: Identifique patrones de tráfico inusuales provenientes de dispositivos IoT y detecte con antelación los intentos de denegación de servicio.
- Identificación de vulnerabilidades: Detectar sistemas operativos obsoletos, firmware sin parchear y protocolos de comunicación inseguros en los dispositivos conectados.
- Supervisión del control de acceso: Rastree el origen de las conexiones de los dispositivos IoT y reciba alertas cuando las conexiones se originen desde ubicaciones desconocidas o inesperadas.
- Detección de vulnerabilidades en dispositivos: Identifique anomalías de comportamiento en dispositivos individuales y alerte a los equipos de seguridad cuando un dispositivo comience a comportarse de forma inusual.
6. Gestión centralizada de registros
Los equipos de seguridad dependen de los registros históricos y las alertas en tiempo real de servidores de correo electrónico, sistemas de autenticación, firewalls, servicios en la nube y dispositivos finales de todo el entorno. Sin un sistema centralizado de gestión de registros, correlacionar esos datos manualmente resulta prácticamente imposible a una escala significativa.
Cómo los SIEM proporcionan gestión centralizada de registros:
Figura 7:
Fuente: SolarWinds 10
- Recopilación de datos de múltiples fuentes: Recopile datos de registro de herramientas de seguridad, dispositivos de red, sistemas de protección de endpoints, servidores de autenticación y aplicaciones en la nube.
- Agregación centralizada: Combina los datos de los sistemas de detección de intrusiones y las herramientas de monitorización de red en un único repositorio, proporcionando una visión unificada que las herramientas individuales no pueden ofrecer.
- Análisis y correlación de registros: Aplique modelos estadísticos y de aprendizaje automático para detectar patrones complejos, como secuencias de acceso no autorizado, que pasarían desapercibidos en registros aislados.
Ejemplo de la vida real 11
Desafíos: Los reguladores gubernamentales emitieron la Política de Ciberseguridad 2021, instando a los bancos a reforzar su seguridad. Askari Bank tenía capacidades de seguridad mínimas, carecía de un equipo de seguridad dedicado y su estructura de gobernanza era limitada.
Askari Bank implementó Security QRadar SIEM (991259_1714), consolidando los registros de múltiples fuentes en un único repositorio e integrando la solución en un nuevo Centro de Operaciones de Seguridad (SOC). El SOC del banco redujo los incidentes de seguridad diarios de aproximadamente 700 a menos de 20, y el tiempo promedio de resolución disminuyó de 30 minutos a 5 minutos.
7. Investigación forense y búsqueda de amenazas
El análisis forense y la búsqueda de amenazas son dos caras de la misma moneda: el análisis forense reconstruye lo sucedido tras un incidente, mientras que la búsqueda de amenazas identifica aquellas que aún no han generado alertas. Las herramientas SIEM admiten ambas funciones gracias a su combinación de consultas en tiempo real, acceso a registros históricos y capacidades de correlación.
Cómo los SIEM ayudan en el análisis forense y la búsqueda de amenazas:
Figura 8: Fuente: Biblioteca MCSI 12
- Búsqueda en tiempo real: Consulte registros en vivo, datos de tráfico y eventos para identificar riesgos antes de que se agraven.
- Búsquedas por lotes: Procese grandes volúmenes de datos históricos para encontrar tendencias a largo plazo o patrones ocultos, por ejemplo, una puerta trasera que se instaló meses antes de su activación.
- Detección proactiva de amenazas: en lugar de esperar las alertas, los equipos de seguridad pueden utilizar herramientas SIEM para buscar activamente indicadores de compromiso en todo el entorno.
- Investigación de incidentes: La agregación y correlación avanzadas de registros proporcionan a los analistas una visión unificada del alcance total de un ataque, qué sistemas se vieron afectados, cómo se movió el atacante y a qué datos accedió.
- Aprendizaje posterior a un incidente: Documentar y analizar incidentes pasados sirve de base para las reglas de detección y los procedimientos de respuesta, lo que fortalece las defensas contra ataques similares.
8. Control, seguimiento y cumplimiento
Las soluciones SIEM ayudan a las organizaciones a demostrar el cumplimiento de marcos regulatorios como PCI-DSS, HIPAA, SOX, ISO 27001, controles CIS, NIS2 y DORA. A partir de febrero de 2026, finalizaron los períodos de gracia de NIS2 y DORA. Ambas regulaciones exigen evidencia documentada de las capacidades de monitoreo continuo, detección de incidentes y respuesta, que los registros de auditoría de SIEM generan como resultado estándar. 13
- Registro exhaustivo: Agrega los registros de todas las fuentes relevantes, dispositivos de red, servidores, puntos finales y cortafuegos, lo que garantiza un registro completo de la actividad.
- Gestión de retención: Almacene los registros durante los periodos de tiempo exigidos por los marcos normativos aplicables, con políticas que se pueden ajustar según la normativa vigente.
- Supervisión de cambios: Alertas sobre escaladas de privilegios, modificaciones de archivos del sistema, cambios en el estado del antivirus y configuraciones de puertos o servicios inseguras.
- Registros de auditoría: Mantenga un historial completo de eventos de seguridad, registros de acceso y actividades del sistema para su revisión durante auditorías o investigaciones.
- Plantillas de cumplimiento predefinidas: La mayoría de las plataformas SIEM incluyen reglas y plantillas integradas para marcos de trabajo comunes, lo que reduce el trabajo de configuración necesario para estar preparados para la auditoría.
- Informes automatizados: Recopile y dé formato a los datos de registro para generar informes de cumplimiento adecuados para auditores, reguladores y revisiones internas.
Ejemplo de la vida real 14
El departamento de ingeniería de RCO tenía una visibilidad limitada de los eventos de seguridad informática. El equipo de TI revisaba manualmente el Visor de eventos de Windows para identificar la causa raíz de los incidentes, un proceso lento y propenso a pasar por alto conexiones entre eventos.
Soluciones y resultados: RCO Engineering implementó ManageEngine Log360 para la gestión unificada de registros y la seguridad de la red. El panel de control de Log360, los informes predefinidos y las alertas personalizables proporcionaron al equipo la visibilidad que antes no tenían, fortaleciendo tanto el control de la red como su nivel de cumplimiento normativo.
Preguntas frecuentes
En esencia, SIEM tiene dos funciones clave:
La gestión de la información de seguridad (SIM, por sus siglas en inglés) recopila, almacena y correlaciona datos históricos relacionados con la seguridad.
La gestión de eventos de seguridad (SEM, por sus siglas en inglés) es un sistema de monitorización en tiempo real que genera alertas en respuesta a incidentes de seguridad.
Las soluciones SIEM integran y analizan datos de diversas fuentes, lo que ayuda a las organizaciones a identificar y abordar las amenazas y vulnerabilidades de seguridad antes de que interrumpan sus operaciones.
Las plataformas SIEM dependen de datos precisos de los dispositivos finales. Descubra cómo el software de gestión de dispositivos finales mejora la detección y la respuesta al garantizar que los dispositivos estén bien gestionados y seguros.
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