Las 9 mejores herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)
Como CISO en una industria altamente regulada con aproximadamente 2 décadas de experiencia en ciberseguridad, comparé las 9 mejores herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) que pueden ayudar a los SOC a detectar comportamientos anómalos y potencialmente peligrosos de usuarios y dispositivos:
Comparativa de funcionalidades
Consulte las descripciones de las funcionalidades.
Las herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) ayudan a las empresas a descubrir amenazas modernas de día cero e internas en sus redes que pasarían desapercibidas para las herramientas de seguridad tradicionales.
Para detectar estas amenazas, las herramientas UEBA utilizan ML para crear líneas base para usuarios y recursos individuales en una red, y luego emplean análisis estadístico para identificar desviaciones respecto a esas líneas base.
Estas actividades anómalas pueden indicar que una entidad o la cuenta de un usuario ha sido comprometida. Cuando la solución UEBA detecta tal variación, asigna una puntuación de riesgo y proporciona información del incidente y sugerencias de remediación.
Estas herramientas se suelen utilizar junto con otras soluciones de seguridad empresarial como gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), seguridad centrada en los datos, prevención de pérdida de datos (DLP) y software de monitorización de empleados.
Aviso legal: Las opiniones (a continuación) provienen de nuestra experiencia con estas soluciones, así como de las experiencias de otros usuarios compartidas en Reddit 1 , Gartner 2 y G23 .
1. Herramientas SIEM con UEBA
Depender exclusivamente de las herramientas SIEM deja lagunas. Los atacantes que utilizan credenciales válidas obtenidas mediante phishing o ataques de fuerza bruta pueden pasar desapercibidos para los sistemas basados en reglas.
UEBA llena ese vacío analizando patrones de autenticación y comparando eventos actuales con líneas base históricas y de pares, detectando inicios de sesión desde ubicaciones o dispositivos inusuales.
Beneficios de integrar SIEM con UEBA:
- Más fuentes de datos
- Análisis más preciso
- Alertas más procesables
- Respuesta a incidentes más eficiente
ManageEngine Log360
ManageEngine Log360 es un SIEM integrado con UEBA con capacidades SOAR. El módulo UEBA se puede añadir junto con ADAudit Plus, EventLog Analyzer y Cloud Security Plus.
Funcionalidades clave:
- Analíticas de actividad anómala de usuarios y entidades: Identifica actividades inusuales como inicios de sesión en horarios atípicos, fallos de inicio de sesión repetidos y eliminaciones de archivos de hosts a los que el usuario rara vez accede.
- Informes de Anomaly en dispositivos y aplicaciones:
- Windows: eventos de inicio/apagado, actividad USB, listas blancas de aplicaciones, inicios de sesión, cambios de archivos, modificaciones del firewall
- Unix: actividad USB, inicios de sesión, inicios de sesión de VMware, transferencias de archivos
- Routers: cambios de configuración y actividad de inicio de sesión
- Active Directory: inicios de sesión, actividad de procesos, acciones de gestión de usuarios
- Microsoft SQL Server: modificaciones de datos, inicios de sesión, cambios de contraseña
- Servidores FTP: transferencias de archivos, inicios de sesión, actividad de archivos
- Evaluación de riesgos basada en puntuaciones: Visualiza una puntuación de riesgo por usuario y host en cinco categorías: amenazas internas, exfiltración de datos, cuentas comprometidas, anomalías de inicio de sesión y anomalías en la nube/base de datos/servidor de archivos
- Consola de detección centralizada (2026): Una vista única que unifica reglas mapeadas a MITRE ATT&CK, UEBA, correlación e inteligencia de amenazas. Incluye filtrado a nivel de objeto por usuario, grupo y unidad organizativa para reducir el ruido de las alertas de cuentas de prueba y desarrollo, además de información sobre el ajuste de reglas basada en métricas de señales del mundo real4
IBM Security QRadar SIEM
IBM Security QRadar es una plataforma SIEM con analíticas de comportamiento de usuarios (UBA). Rastrea cada amenaza y correlaciona comportamientos relacionados en todo el entorno.
Funcionalidades clave:
- Analíticas de QRadar: Analiza inteligencia de amenazas, actividad de red y comportamiento de usuarios para identificar componentes de red vulnerables.
- Perfilado de riesgos: Atribuye riesgo a casos de uso de seguridad basándose en criterios como visitas a sitios maliciosos, puntuando cada evento por severidad y fiabilidad.
- ID de usuario unificados: Construye perfiles de amenaza de usuario correlacionando datos de eventos y flujos ya presentes en QRadar.
- Tres categorías de tráfico monitorizadas: acceso a la red y autenticación; actividad de proxy, firewall, IPS y VPN; logs de endpoint y aplicaciones SaaS.
Exabeam
Exabeam New-Scale es una plataforma de operaciones de seguridad con analíticas de comportamiento (UEBA) en su núcleo. Funciona como una capa de aumento de SIEM sobre SIEMs existentes (IBM QRadar, Splunk, Microsoft Sentinel, OpenText ArcSight, LogRhythm, McAfee Nitro, Sumo Logic, Google Cloud Pub/Sub) o como un reemplazo de SIEM independiente a través de New-Scale Fusion.5
Funcionalidades clave:
- Detección gratis de reglas y firmas: Identifica amenazas desconocidas y de día cero mediante el análisis de patrones y anomalías en tiempo real. Líneas de tiempo de incidentes automáticas: Combina eventos de seguridad asociados en una línea de tiempo que rastrea un problema a través de usuarios, direcciones IP y sistemas.
- Agrupaciones dinámicas de pares: Agrupa entidades similares (usuarios del mismo departamento, dispositivos IoT de la misma clase) para contextualizar las desviaciones de comportamiento.
- Analíticas de comportamiento de agentes: Exabeam extendió su UEBA para monitorizar agentes de IA como identidades no humanas, siendo la primera plataforma en hacerlo. Cuando un agente accede a sistemas fuera de su función o extrae volúmenes inusuales de datos sensibles, la plataforma detecta la desviación y genera automáticamente una línea de tiempo forense de cada acción. Se integra con Google Gemini Enterprise para visibilidad en tiempo real de la actividad de los agentes.6
- Panel de seguridad de IA agéntica: Una vista lista para la junta directiva que muestra la postura de riesgo de IA, las brechas de cobertura y el seguimiento de madurez de la actividad de los agentes de IA en toda la organización.
Splunk User Behavior Analytics
Splunk UBA ya no se puede adquirir como una nueva licencia. Cisco y Splunk han integrado las capacidades UEBA directamente en las ediciones de Splunk Enterprise Security (ES). Los clientes existentes deben planificar la migración antes del 10 de diciembre de 2026, cuando cesarán todo el soporte técnico, las correcciones de errores y las actualizaciones de seguridad.7
Funcionalidades clave:
- Revisión y exploración de amenazas: Visualiza las amenazas a lo largo de una ruta de ataque.
- Severidad de amenazas y retroalimentación de detección: Proporciona retroalimentación granular para modelos de anomalías personalizados basados en los procesos, activos y roles de usuario de su organización.
Consideraciones clave (UBA independiente, solo para clientes existentes):
El producto independiente reempaqueta varios componentes de código abierto en lugar de ejecutarse de forma nativa en la plataforma Splunk. Exporta eventos sin procesar desde Splunk y los vuelve a ingerir en motores de analíticas de código abierto, lo que significa que su infraestructura debe manejar la carga adicional de búsqueda e ingestión.
2. Herramientas DLP con UEBA
UEBA proporciona contexto de comportamiento a las herramientas DLP. Un sistema DLP por sí solo marca un correo electrónico con un archivo adjunto sensible, pero sin datos de línea base de comportamiento, no puede determinar si esa acción es sospechosa para ese usuario en particular. Con UEBA, el sistema también verifica si el correo electrónico se envió fuera del horario laboral, a un destinatario inusual o en un volumen anormal.
Beneficios:
- Análisis de comportamiento
- Detección de amenazas internas
- Señales contextuales: ubicación del usuario, tipo de dispositivo, actividad de red
Ejemplo real: Un proveedor global de medios y telecomunicaciones automatizó la mitigación del 80% de las violaciones de políticas no maliciosas combinando UEBA con DLP.
Teramind
Teramind es una plataforma DLP y de riesgo interno que monitoriza la actividad de empleados, usuarios remotos y contratistas para prevenir fugas de datos. Realiza un seguimiento de aplicaciones, sitios web, correos electrónicos, mensajes instantáneos, redes sociales, transferencias de archivos, impresoras y redes. Los administradores configuran reglas para notificar, bloquear, cerrar sesión o redirigir a los usuarios.
Admite el cumplimiento de GDPR, HIPAA, PCI DSS e ISO 27001.
Funcionalidades clave:
- Monitorización del comportamiento: Identifica el uso excesivo de internet personal, intentos de acceso no autorizados y violaciones de políticas.
- Análisis de tiempo activo vs. inactivo: Informa sobre el tiempo productivo vs. inactivo por usuario.
- Aplicación móvil: Panel de control Android para visibilidad móvil. Disponible en la nube, on-premise o nube privada (AWS, Azure).
Forcepoint Insider Threat
Forcepoint Insider Threat cuenta con más de 15 años de implementación en entornos gubernamentales y de Fortune 100. Monitoriza el comportamiento del usuario (inicios de sesión, trabajos de impresión) y la información de la entidad (datos de RRHH) para detectar amenazas internas.
La solución puede monitorizar el comportamiento del usuario (por ejemplo, inicios de sesión, trabajos de impresión) y la información de la entidad (por ejemplo, datos de RRHH).
Funcionalidades clave:
Sistemas de puntuación: Forcepoint Behavioral Analytics utiliza varios sistemas de puntuación y analíticas para proporcionar información sobre los individuos en función de sus acciones.
Notificaciones automatizadas: La solución ofrece ajustes granulares y configurables que permiten a los gestores de seguridad establecer notificaciones automatizadas para acciones específicas de empleados que sean motivo de preocupación.
Consideraciones clave:
Forcepoint Insider Threat es eficaz para habilitar medidas de seguridad proactivas al conectar el comportamiento del usuario con el movimiento de datos. Recomendamos Forcepoint Insider Threat para:
- Grandes empresas que demandan amplias capacidades de monitorización y tienen el presupuesto para integrar el producto con otras herramientas de Forcepoint para una postura de seguridad más sólida.
- Empresas con un historial de amenazas internas.
Aunque Forcepoint Insider Threat ofrece capacidades robustas para abordar necesidades de seguridad complejas, su implementación puede ser un reto, requiriendo a menudo recursos sustanciales y experiencia especializada para integrarse de forma transparente con la infraestructura de TI existente.
Además, Forcepoint Insider Threat ofrece una integración más fluida con los productos de Forcepoint que con herramientas de terceros, lo que hace que sus opciones de integración sean más efectivas para organizaciones ya comprometidas con el ecosistema Forcepoint.
3. Software de seguridad centrada en los datos con UEBA
UEBA enriquece el software de seguridad de datos mediante:
- Información contextual: Añade datos de comportamiento a los eventos de registro, de modo que un inicio de sesión en una base de datos sensible a las 2am desde un dispositivo desconocido se puntúa como de mayor riesgo que el mismo inicio de sesión durante el horario laboral desde un dispositivo conocido.
- Evaluación dinámica de amenazas: Enriquece los registros con perfiles de usuario y metadatos para una evaluación de la gravedad más precisa.
- Líneas base adaptativas: Los modelos se actualizan continuamente a medida que surgen nuevos patrones, reduciendo los falsos positivos con el tiempo.
Beneficios:
- Registros de actividad enriquecidos
- Evaluaciones de amenazas dinámicas
- Gestión proactiva de riesgos
Cynet
Cynet combina respuesta a incidentes, detección de intrusiones, UEBA y XDR. Monitoriza endpoints y redes, analizando actividad sospechosa. La remediación automatizada está disponible junto con la revisión manual de analistas.
Despliegue: On-premise, IaaS, SaaS, híbrido.
Funcionalidades clave:
- Líneas base de comportamiento personalizables: Defina patrones normales basados en el rol, grupo, geografía y horario laboral.
- Alertas y remediación automatizadas: Envía alertas sobre actividad sospechosa. Puede bloquear automáticamente cuentas comprometidas o escalar para su revisión.
Varonis Data Security Platform
Varonis ofrece gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM), incluyendo descubrimiento de datos sensibles, gobernanza del acceso a datos, detección de anomalías de comportamiento, asistencia para el cumplimiento de GDPR, playbooks de incidentes e informes forenses.
Integraciones de conectores: Splunk, QRadar, Palo Alto Cortex XSOAR, Google Chronicle SOAR, y otros.
Funcionalidades clave:
- Caza de amenazas: Monitoriza el acceso a datos, la actividad del usuario y el comportamiento de la red para detectar amenazas de forma proactiva.
- Detección y respuesta gestionada de datos (MDDR): Se centra en las amenazas a los datos en lugar de en los endpoints. Detecta y responde a incidentes relacionados con los datos en tiempo real.
Consideraciones clave:
Varonis es la opción adecuada para organizaciones centradas en los datos, particularmente para la clasificación de datos, la gobernanza del acceso y las alertas sobre actividad anómala de archivos, como patrones de ransomware. Se integra en SIEM/SOAR existentes a través de conectores o syslog/SNMP. Se adapta bien a equipos de seguridad que necesitan rastrear quién accedió o modificó archivos.
Añadir como fuente preferida4. Soluciones de gestión de riesgos internos con UEBA
Las plataformas de riesgo interno están diseñadas específicamente para amenazas de usuarios de confianza. UEBA proporciona a estas herramientas contexto de comportamiento: solicitudes de acceso elevadas, eliminaciones de archivos inusuales o inicios de sesión a altas horas de la noche contribuyen a una puntuación de riesgo que evoluciona a medida que cambia el comportamiento.
Beneficios:
- Información más precisa para brechas de acceso privilegiado
- Detección más precisa del movimiento lateral
- Investigaciones de amenazas internas ricas en contexto
Microsoft Defender for Identity
Microsoft Defender for Identity (anteriormente Azure Advanced Threat Protection / Azure ATP) se centra en las amenazas de Active Directory.
Datos recopilados:
- Tráfico de red hacia/desde controladores de dominio, incluyendo consultas DNS
- Registros de eventos de seguridad de Windows
- Información de Active Directory, incluyendo subredes
- Información de la entidad: nombres, direcciones de correo electrónico, números de teléfono
Funcionalidades clave:
- Puntuación de alertas: Muestra el impacto de cada usuario en una alerta específica, puntuado por gravedad, impacto en el usuario y frecuencia de la actividad.
- Puntuación de actividad: Estima la probabilidad de que un usuario realice una actividad específica basándose en su propio historial de comportamiento y el de sus pares.
Consideraciones clave:
Defender for Identity monitoriza el AD local porque los agentes se instalan en los controladores de dominio. Para la protección de endpoints contra actividades maliciosas, se requiere la integración con Defender for Endpoint.
Integraciones:
- Herramientas de Microsoft: Correlaciona alertas de identidad con señales en todo el ecosistema de seguridad de Microsoft.
- SIEMs: Envía alertas syslog a cualquier servidor SIEM cuando se activa una alerta de seguridad.
Factores clave a considerar al implementar herramientas UEBA
1. Las herramientas UEBA alertan, no bloquean
UEBA detecta y señala posibles ataques, malware, phishing, whaling, ingeniería social y DDoS, pero no los previene. La acción de respuesta proviene del equipo de seguridad o de plataformas integradas.
2. Las herramientas UEBA no son independientes
UEBA es una capa que funciona junto con los sistemas de seguridad existentes. Mejora la monitorización de la red y la postura de seguridad de los datos; no los reemplaza.
3. UEBA funciona mejor cuando está integrado
Combinar UEBA con soluciones de perímetro definido por software (SDP), por ejemplo, añade contexto de perímetro (DNS, VPN, datos de proxy web) a las líneas base de comportamiento, proporcionando a los analistas del SOC alertas más precisas.
Descripciones de funcionalidades
Proveedores con:
- Análisis de grupos de pares pueden usar machine learning para identificar usuarios y hosts con características similares y categorizarlos como un grupo. Esto ayuda a identificar el contexto detrás del comportamiento de un usuario y compararlo con el comportamiento de un grupo de pares relevante.
- Inteligencia de amenazas proporciona información de amenazas detallada y procesable, incluyendo:
- inteligencia táctica (en tiempo real)
- inteligencia operativa (proactiva)
- inteligencia estratégica (perspectiva a largo plazo)
Diferenciadores clave en las aplicaciones UEBA
Preguntas frecuentes
El análisis de comportamiento de usuarios y entidades proporciona detección de anomalías mediante una variedad de enfoques analíticos, que generalmente combinan:
–métodos analíticos básicos (por ejemplo, reglas que utilizan firmas, coincidencia de patrones y estadísticas simples)
–analíticas avanzadas (por ejemplo, machine learning supervisado y no supervisado).
Los proveedores utilizan analíticas integradas para evaluar la actividad de los usuarios y otras entidades (hosts, aplicaciones, tráfico de red) para detectar posibles problemas (actividades que se desvían de los perfiles y comportamientos regulares de usuarios y entidades).
Ejemplos de estas actividades incluyen el acceso anómalo a sistemas y datos por parte de personas internas o terceros.
Las herramientas UEBA recopilan logs y alertas de todas las fuentes de datos conectadas y los analizan para crear perfiles de comportamiento de línea base de las entidades de su organización (por ejemplo, usuarios, hosts, direcciones IP y aplicaciones) a lo largo del tiempo y de los límites de los grupos de pares.
Estas herramientas pueden entonces aprovechar la detección de amenazas basada en anomalías para proporcionar información completa sobre usuarios y entidades acerca de actividades inusuales y ayudarle a determinar si un activo ha sido hackeado. Esto ayuda a los SOC a priorizar la investigación y la respuesta a incidentes. Para más información: Herramientas de respuesta a incidentes.
Tenga en cuenta que, a diferencia del análisis de comportamiento de usuarios (UBA), UEBA tiene un alcance ampliado. Mientras que UBA se centra solo en evaluar la actividad del usuario, UEBA abarca el comportamiento tanto de los usuarios como de las entidades de red, incluyendo:
-dispositivos de red
-routers
-bases de datos
Los sistemas IPS/IDS tradicionales (sistemas de detección de intrusiones) utilizan detección basada en firmas y no pueden detectar patrones o indicadores de amenazas nuevas y desconocidas.
Los atacantes pueden eludir estas características de seguridad utilizando medios como:
-Denegación de servicio
-Malware sin archivos
-Ofuscación (los atacantes utilizan ofuscación de código, que implica alterar el código del malware)
-Exploits de día cero
Algunas soluciones IPS/IDS abordan este desafío comparando los datos actuales de la red con patrones de tráfico de línea base. Si bien este enfoque permite una detección de intrusiones más configurable y adaptable, conlleva ciertos inconvenientes.
Estos sistemas tienden a ser más costosos y a requerir más recursos para su implementación y mantenimiento. Además, a pesar de sus capacidades, los sistemas IPS/IDS no son infalibles.
SIEM, SOAR y UEBA son todas tecnologías de seguridad, pero cada una tiene características únicas.
-SIEM recopila y analiza logs de eventos de seguridad.
-SOAR automatiza los procedimientos de respuesta a incidentes.
-UEBA detecta amenazas internas con analíticas que rastrean las acciones de los usuarios.
Los SIEM no están obsoletos. Desempeñan un papel importante en la ciberseguridad, proporcionando una imagen completa de los eventos de seguridad en toda la red y capturando datos rápidamente para una evaluación temprana. Los SIEM, cuando se combinan con tecnologías como UEBA, pueden mejorar sus capacidades y permitir una detección y respuesta a amenazas más analítica y detallada.
Las 9 mejores herramientas integradas con UEBA revisadas
Un producto UEBA necesita:
-Utilizar machine learning para crear comportamientos de línea base para usuarios y recursos individuales en una red.
-Monitorizar la red, los usuarios y los recursos para detectar anomalías en los patrones de comportamiento de los usuarios.
-Proporcionar información del incidente y sugerencias de remediación o capacidades integradas de respuesta a incidentes.
Lectura adicional
Cita esta investigación
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{hafa2026,
author = {Hafa, Adil},
title = {{Las 9 mejores herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ueba-tools}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 26 de Marzo de 2026}
}Enlaces de referencia
Siguiente para leer
Principales 12 software de RPA y sus características
Principales 5 conjuntos de datos de redes sociales
Los 12 mejores software de gestión de parches, incluido NinjaOne
Las 6 mejores herramientas de código abierto para el descubrimiento de datos confidenciales
Compara más de 50 herramientas de agentes de IA
Top 10+ plataformas SOAR
Sé el primero en comentar
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.