Principales 9 herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)
Como CISO en una industria altamente regulada con ~2 décadas de experiencia en ciberseguridad, comparé las principales 9 herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) que pueden ayudar a los SOC a detectar comportamientos anormales y potencialmente peligrosos de usuarios y dispositivos:
Comparación de características
Consulte descripciones de características.
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 permanecerían indetectadas por 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 utilizan análisis estadístico para identificar desviaciones de 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 dicha variación, asigna una puntuación de riesgo y proporciona información sobre incidentes y sugerencias de remediación.
Estas herramientas a menudo se utilizan junto con otras soluciones de seguridad empresarial, como gestión de información y eventos de seguridad (SIEM), seguridad centrada en los datos, prevención de pérdida de datos (DLP) y software de monitoreo de empleados.
Descargo de responsabilidad: Los conocimientos (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
Confiar exclusivamente en herramientas SIEM deja brechas. Los atacantes que utilizan credenciales válidas obtenidas mediante ataques de phishing o fuerza bruta pueden pasar desapercibidos por los sistemas basados en reglas.
UEBA llena esa brecha analizando los patrones de autenticación y comparando los eventos actuales con las líneas base históricas y de pares, detectando inicios de sesión desde ubicaciones o dispositivos inusuales.
Ventajas de integrar SIEM con UEBA:
- Más fuentes de datos
- Análisis más preciso
- Alertas más accionables
- Respuesta a incidentes más eficiente
ManageEngine Log360
ManageEngine Log360 es un SIEM integrado con UEBA con capacidades SOAR. El módulo UEBA se puede agregar junto con ADAudit Plus, EventLog Analyzer y Cloud Security Plus.
Características clave:
- Análisis de actividad anómala de usuarios y entidades: Identifica actividades inusuales, como inicios de sesión en momentos inusuales, intentos de inicio de sesión repetidos y eliminaciones de archivos desde hosts a los que el usuario rara vez accede.
- Informes de Anomaly en dispositivos y aplicaciones:
- Windows: eventos de inicio/apagado, actividad USB, lista blanca de aplicaciones, inicios de sesión, cambios en archivos, modificaciones del firewall
- Unix: actividad USB, inicios de sesión, inicios de sesión de VMware, transferencias de archivos
- Enrutadores: 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 puntuación: 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 servidores de nube/base de datos/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 a nivel de usuario, grupo y OU para reducir el ruido de alertas de cuentas de prueba y desarrolladores, además de información sobre el ajuste de reglas basada en métricas de señal del mundo real4
IBM Security QRadar SIEM
IBM Security QRadar es una plataforma SIEM con análisis de comportamiento de usuarios (UBA). Rastrea cada amenaza y correlaciona comportamientos relacionados en todo el entorno.
Características clave:
- Análisis de QRadar: Analiza la inteligencia de amenazas, la actividad de red y el comportamiento del usuario para identificar componentes de red vulnerables.
- Perfilado de riesgos: Asigna riesgos a casos de uso de seguridad basados en criterios como visitas a sitios maliciosos, con cada evento puntuado por severidad y fiabilidad.
- IDs de usuario unificados: Crea perfiles de amenazas de usuario correlacionando datos de eventos y flujos ya presentes en QRadar.
- Tres categorías de tráfico monitoreadas: acceso y autenticación de red; actividad de proxy, firewall, IPS y VPN; registros de aplicaciones de endpoint y SaaS.
Exabeam
Exabeam New-Scale es una plataforma de operaciones de seguridad con análisis de comportamiento (UEBA) en su núcleo. Funciona como una capa de augmentación SIEM sobre SIEMs existentes (IBM QRadar, Splunk, Microsoft Sentinel, OpenText ArcSight, LogRhythm, McAfee Nitro, Sumo Logic, Google Cloud Pub/Sub) o como reemplazo independiente de SIEM a través de New-Scale Fusion.5
Características clave:
- Detección sin reglas ni firmas: Identifica amenazas desconocidas y de día cero analizando patrones y anomalías en tiempo real. Líneas de tiempo automáticas de incidentes: 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 desviaciones de comportamiento.
- Análisis de comportamiento de agentes: Exabeam amplió su UEBA para monitorear 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 de actividad de agente en tiempo real.6
- Panel de seguridad de IA agéntica: Una vista lista para la junta directiva que muestra la postura de riesgo de IA, brechas de cobertura y seguimiento de madurez para la actividad de agentes de IA en toda la organización.
Splunk User Behavior Analytics
Splunk UBA ya no se puede comprar como una nueva licencia. Cisco y Splunk han integrado capacidades UEBA directamente en las Ediciones de Seguridad Empresarial (ES) de Splunk. Los clientes existentes deben planificar la migración antes del 10 de diciembre de 2026, cuando cesen todos los soportes técnicos, correcciones de errores y actualizaciones de seguridad.7
Características clave:
- Revisión y exploración de amenazas: Visualiza 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 nativamente en la plataforma Splunk. Exporta eventos sin procesar de Splunk y los vuelve a ingerir en motores de análisis 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 señala 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 de horas normales, a un destinatario inusual o con un volumen anormal.
Ventajas:
- Análisis de comportamiento
- Detección de amenazas internas
- Señales contextuales: ubicación del usuario, tipo de dispositivo, actividad de red
Ejemplo de la vida 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 riesgos internos que monitorea la actividad de empleados, usuarios remotos y contratistas para prevenir fugas de datos. Rastrea 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 usuarios.
Soporta el cumplimiento de GDPR, HIPAA, PCI DSS e ISO 27001.
Características clave:
- Monitoreo de comportamiento: Identifica un uso excesivo de internet personal, intentos de acceso no autorizado 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 como Cloud, On-Premise o Private Cloud (AWS, Azure).
Forcepoint Insider Threat
Forcepoint Insider Threat tiene más de 15 años de despliegue en entornos gubernamentales y Fortune 100. Monitorea el comportamiento del usuario (inicios de sesión, trabajos de impresión) y la información de entidades (datos de RRHH) para detectar amenazas internas.
La solución puede monitorear el comportamiento del usuario (por ejemplo, inicios de sesión, trabajos de impresión) y la información de entidades (por ejemplo, datos de RRHH).
Características clave:
Sistemas de puntuación: Forcepoint Behavioral Analytics utiliza varios sistemas de puntuación y análisis para proporcionar información sobre individuos basándose en sus acciones.
Notificaciones automáticas: La solución proporciona configuraciones granulares y configurables que permiten a los gerentes de seguridad establecer notificaciones automáticas para acciones específicas de empleados de interés
Consideraciones clave:
Forcepoint Insider Threat es efectivo 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 monitoreo 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 desafiante, a menudo requiriendo recursos sustanciales y experiencia especializada para integrarse sin problemas con la infraestructura de TI existente.
Además, Forcepoint Insider Threat ofrece una integración más fluida con 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 de Forcepoint.
3. Software de seguridad centrado en los datos con UEBA
UEBA enriquece el software de seguridad de datos a través de:
- Información contextual: Agrega datos de comportamiento a los eventos de registro, por lo que un inicio de sesión en una base de datos sensible a las 2 am desde un dispositivo desconocido se puntúa como de mayor riesgo que el mismo inicio de sesión durante horas laborales desde un dispositivo conocido.
- Evaluación dinámica de amenazas: Enriquece los registros con perfiles de usuario y metadatos para una evaluación de severidad más precisa.
- Líneas base adaptativas: Los modelos se actualizan continuamente a medida que surgen nuevos patrones, reduciendo los falsos positivos con el tiempo.
Ventajas:
- Registros de actividad enriquecidos
- Evaluaciones de amenazas dinámicas
- Gestión proactiva de riesgos
Cynet
Cynet combina respuesta a incidentes, detección de intrusos, UEBA y XDR. Monitorea endpoints y redes, analizando actividad sospechosa. La remediación automática está disponible junto con la revisión manual del analista.
Despliegue: On-premise, IaaS, SaaS, híbrido.
Características clave:
- Líneas base de comportamiento personalizables: Defina patrones normales basados en rol, grupo, geografía y horas laborales.
- Alertas y remediación automáticas: Envía alertas sobre actividad sospechosa. Puede bloquear automáticamente cuentas comprometidas o escalar para revisión.
Añadir como fuente preferidaVaronis Data Security Platform
Varonis proporciona gestión de postura de seguridad de datos (DSPM), incluyendo descubrimiento de datos sensibles, gobernanza de acceso a datos, detección de anomalías de comportamiento, asistencia para cumplimiento de GDPR, guiones de juego de incidentes e informes forenses.
Integraciones de conectores: Splunk, QRadar, Palo Alto Cortex XSOAR, Google Chronicle SOAR y otros.
Características clave:
- Búsqueda de amenazas: Monitorea el acceso a datos, la actividad del usuario y el comportamiento de la red para detectar amenazas de manera proactiva.
- Detección y respuesta de datos gestionados (MDDR): Se centra en amenazas de datos en lugar de endpoints. Detecta y responde a incidentes relacionados con datos en tiempo real.
Consideraciones clave:
Varonis es la opción correcta para organizaciones centradas en datos, particularmente para clasificación de datos, gobernanza de acceso y alertas sobre actividad de archivos anómala, como patrones de ransomware. Se integra en SIEM/SOAR existentes a través de conectores o syslog/SNMP. Buena opción para equipos de seguridad que necesitan rastrear quién accedió o modificó archivos.
4. Soluciones de gestión de riesgos internos con UEBA
Las plataformas de riesgos internos 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 nocturnos contribuyen a una puntuación de riesgo que evoluciona a medida que cambia el comportamiento.
Ventajas:
- Información más precisa para brechas de acceso privilegiado
- Detección más precisa de 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 amenazas de Active Directory.
Datos recopilados:
- Tráfico de red hacia/desde controladores de dominio, incluidas consultas DNS
- Registros de eventos de seguridad de Windows
- Información de Active Directory, incluidas subredes
- Información de entidades: nombres, direcciones de correo electrónico, números de teléfono
Características clave:
- Puntuación de alertas: Muestra el impacto de cada usuario en una alerta específica, puntuada por severidad, impacto del usuario y frecuencia de actividad.
- Puntuación de actividad: Estima la probabilidad de que un usuario realice una actividad específica basándose en su propia historia de comportamiento y la de sus pares.
Consideraciones clave:
Defender for Identity monitorea AD on-premise porque los agentes se instalan en controladores de dominio. Para la protección de endpoints contra actividad maliciosa, 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.
- SIEM: 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 el monitoreo de red y la postura de seguridad de datos; no los reemplaza.
3. UEBA funciona mejor cuando está integrado
Emparejar UEBA con soluciones de perímetro definido por software (SDP), por ejemplo, agrega contexto de perímetro DNS, VPN, datos de proxy web a las líneas base de comportamiento, brindando a los analistas de SOC alertas más precisas.
Descripciones de características
Proveedores con:
- Análisis de grupo de pares puede utilizar aprendizaje automático 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 detallada y accionable sobre amenazas, incluyendo:
- inteligencia táctica (en tiempo real)
- inteligencia operativa (proactiva)
- inteligencia estratégica (perspectiva a largo plazo)
Diferenciadores clave en aplicaciones UEBA
Preguntas frecuentes
El análisis de comportamiento de usuarios y entidades proporciona detección de anomalías a través de una variedad de enfoques analíticos, típicamente combinando:
–métodos analíticos básicos (por ejemplo, reglas que utilizan firmas, coincidencia de patrones y estadísticas simples)
–análisis avanzado (por ejemplo, aprendizaje automático supervisado y no supervisado).
Los proveedores utilizan análisis integrados para evaluar la actividad de 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).
Los ejemplos de estas actividades incluyen acceso anómalo a sistemas y datos por parte de internos o terceros.
Las herramientas UEBA recopilan registros y alertas de todas las fuentes de datos conectadas y las analizan para crear perfiles de comportamiento de referencia de las entidades de su organización (por ejemplo, usuarios, hosts, direcciones IP y aplicaciones) a lo largo del tiempo y límites de grupos de pares.
Estas herramientas luego pueden aprovechar la detección de amenazas basada en anomalías para proporcionar información integral de usuarios y entidades sobre actividad inusual 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 extendido. Mientras que UBA se centra solo en evaluar la actividad del usuario, UEBA abarca el comportamiento tanto de usuarios como de entidades de red, incluyendo:
-dispositivos de red
-enrutadores
-bases de datos
Los sistemas IPS/IDS tradicionales (sistemas de detección de intrusos) utilizan detección basada en firmas y no pueden detectar patrones o indicadores de nuevas amenazas desconocidas.
Los atacantes pueden eludir estas funciones 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)
-Explotaciones de día cero
Algunas soluciones IPS/IDS abordan este desafío comparando los datos de red actuales con los patrones de tráfico de referencia. Si bien este enfoque permite una detección de intrusos más configurable y adaptable, conlleva ciertas desventajas.
Estos sistemas tienden a ser más costosos y requieren más recursos para implementar y mantener. 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 registros de eventos de seguridad.
-SOAR automatiza procedimientos de respuesta a incidentes.
-UEBA detecta amenazas internas con análisis que rastrean las acciones del usuario.
Los SIEM no están obsoletos. Juegan un papel importante en la ciberseguridad, proporcionando una imagen completa de los eventos de seguridad en toda la red y capturando datos de manera oportuna para una evaluación temprana. Los SIEM, cuando se combinan con tecnologías como UEBA, pueden mejorar sus capacidades y permitir una detección y respuesta de amenazas más analítica y detallada.
Principales 9 herramientas integradas con UEBA revisadas
Un producto UEBA necesita:
-Utilizar aprendizaje automático para crear comportamientos de referencia para usuarios y recursos individuales en una red.
-Monitorear la red, los usuarios y los recursos para detectar anomalías en los patrones de comportamiento de los usuarios.
-Proporcionar información sobre incidentes y sugerencias de remediación o capacidades integradas de respuesta a incidentes.
Lectura adicional
Cita esta investigación
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