Las 9 mejores herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)
Como CISO de una industria altamente regulada con ~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:
Comparación de funciones
Consulte las descripciones de las funciones.
Las herramientas de análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) ayudan a las empresas a descubrir amenazas internas y de día cero modernas en sus redes que las herramientas de seguridad tradicionales no detectarían.
Para detectar estas amenazas, las herramientas UEBA utilizan ML para crear líneas de base para usuarios y recursos individuales en una red y, a continuación, utilizan análisis estadístico para identificar desviaciones respecto a esas líneas de base.
Estas actividades anómalas pueden indicar que una entidad o la cuenta de un usuario se ha visto comprometida. Cuando la solución UEBA detecta dicha variación, asigna una puntuación de riesgo y proporciona información sobre incidentes y sugerencias de corrección.
Estas herramientas suelen utilizarse junto con otras soluciones de seguridad empresarial, como gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), seguridad centrada en datos, prevención de pérdida de datos (DLP) y software de supervisión de empleados.
Descargo de responsabilidad: Las perspectivas (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 los eventos actuales con líneas de 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.
Características clave:
- Análisis de actividad anómala de usuarios y entidades: Identifica actividades inusuales, como inicios de sesión en horarios inusuales, fallos de inicio de sesión repetidos y eliminaciones de archivos de hosts a los que el usuario rara vez accede.
- Anomaly informes en todos los 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
- 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 de servidores en la nube/bases 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 unidad organizativa para reducir el ruido de alertas proveniente de cuentas de prueba y desarrolladores, además de información de ajuste de reglas basada en métricas de señales reales4
IBM Security QRadar SIEM
IBM Security QRadar es una plataforma SIEM con análisis de comportamiento de usuarios (UBA). Realiza un seguimiento de cada amenaza y correlaciona los comportamientos relacionados en todo el entorno.
Características clave:
- Analítica de QRadar: Analiza la inteligencia de amenazas, la actividad de red y el comportamiento de los usuarios para identificar componentes de red vulnerables.
- Perfiles de riesgo: Atribuye riesgo a casos de uso de seguridad basándose en criterios como visitas a sitios maliciosos, puntuando cada evento por gravedad y fiabilidad.
- Identificadores de usuario unificados: Crea perfiles de amenazas de usuarios correlacionando los datos de eventos y flujos que ya se encuentran en QRadar.
- Tres categorías de tráfico supervisadas: acceso a la red y autenticación; actividad de proxy, firewall, IPS y VPN; registros de aplicaciones de endpoints 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 aumento de SIEM sobre los SIEM existentes (IBM QRadar, Splunk, Microsoft Sentinel, OpenText ArcSight, LogRhythm, McAfee Nitro, Sumo Logic, Google Cloud Pub/Sub) o como un reemplazo independiente de SIEM mediante New-Scale Fusion.5
Características clave:
- Detección sin reglas ni firmas gratis: Identifica amenazas desconocidas y de día cero analizando patrones y anomalías en tiempo real. Cronologías automáticas de incidentes: Combina eventos de seguridad asociados en una cronología 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.
- Análisis del comportamiento de agentes: Exabeam amplió su UEBA para supervisar 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 confidenciales, la plataforma detecta la desviación y genera automáticamente una cronología forense de cada acción. Se integra con Google Gemini Enterprise para obtener visibilidad de la actividad de los agentes en tiempo real.6
- Panel de seguridad de IA agéntica: Una vista lista para el consejo que muestra la postura de riesgo de la IA, las lagunas de cobertura y el seguimiento de la 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 nueva licencia. Cisco y Splunk han integrado las capacidades UEBA directamente en las ediciones de Splunk Enterprise Security (ES). Los clientes existentes deberían 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
Características clave:
- Revisión y exploración de amenazas: Visualiza las amenazas a lo largo de una ruta de ataque.
- Gravedad 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 análisis de código abierto, lo que significa que su infraestructura debe soportar la carga adicional de búsqueda e ingesta.
2. Herramientas DLP con UEBA
UEBA aporta contexto conductual a las herramientas DLP. Un sistema DLP por sí solo marca un correo electrónico con un archivo adjunto confidencial, pero sin datos de referencia conductuales no puede determinar si esa acción es sospechosa para ese usuario en particular. Con UEBA, el sistema también comprueba si el correo se envió fuera del horario normal, a un destinatario inusual o con un volumen anormal.
Beneficios:
- Análisis conductual
- 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 riesgos internos que supervisa la actividad de empleados, usuarios remotos y contratistas para evitar fugas de datos. Realiza un seguimiento de aplicaciones, sitios web, correos electrónicos, mensajería instantánea, 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 RGPD, HIPAA, PCI DSS e ISO 27001.
Características clave:
- Supervisión del comportamiento: Identifica el uso excesivo de Internet personal, intentos de acceso no autorizados y violaciones de políticas.
- Análisis de tiempo activo frente a inactivo: Informa sobre el tiempo productivo frente al inactivo por usuario.
- Aplicación móvil: Panel de Android para visibilidad móvil. Disponible como nube, local 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. Supervisa el comportamiento de los usuarios (inicios de sesión, trabajos de impresión) y la información de las entidades (datos de RR. HH.) para detectar amenazas internas.
La solución puede supervisar el comportamiento de los usuarios (p. ej., inicios de sesión, trabajos de impresión) y la información de las entidades (p. ej., datos de RR. HH.).
Características clave:
Sistemas de puntuación: Forcepoint Behavioral Analytics utiliza varios sistemas de puntuación y análisis para proporcionar información sobre las personas en función de sus acciones.
Notificaciones automatizadas: La solución proporciona configuraciones granulares y configurables que permiten a los responsables de seguridad establecer notificaciones automatizadas para acciones específicas de los empleados que sean motivo de preocupación.
Consideraciones clave:
Forcepoint Insider Threat es eficaz para permitir medidas de seguridad proactivas al conectar el comportamiento del usuario con el movimiento de datos. Recomendamos Forcepoint Insider Threat para:
- Grandes empresas que exigen amplias capacidades de supervisión y disponen del presupuesto para integrar el producto con otras herramientas de Forcepoint para lograr una postura de seguridad más sólida.
- Empresas con un historial de amenazas internas.
Aunque Forcepoint Insider Threat ofrece capacidades sólidas para abordar necesidades de seguridad complejas, su implementación puede resultar complicada, ya que a menudo requiere 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 los productos de Forcepoint que con herramientas de terceros, lo que hace que sus opciones de integración sean más eficaces para las organizaciones ya comprometidas con el ecosistema de Forcepoint.
3. Software de seguridad centrado en datos con UEBA
UEBA enriquece el software de seguridad de datos mediante:
- Perspectivas contextuales: Añade datos de comportamiento a los eventos de registro, de modo que un inicio de sesión en una base de datos confidencial a las 2am desde un dispositivo desconocido se puntúe 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 más precisa de la gravedad.
- Líneas de base adaptativas: Los modelos se actualizan continuamente a medida que surgen nuevos patrones, lo que reduce los falsos positivos con el tiempo.
Beneficios:
- Registros de actividad enriquecidos
- Evaluaciones dinámicas de amenazas
- Gestión proactiva de riesgos
Cynet
Cynet combina la respuesta a incidentes, la detección de intrusiones, UEBA y XDR. Supervisa endpoints y redes, analizando actividades sospechosas. La corrección automatizada está disponible junto con la revisión manual de analistas.
Implementación: local, IaaS, SaaS, híbrido.
Características clave:
- Líneas de base conductuales personalizables: Define patrones normales basados en el rol, el grupo, la geografía y el horario laboral.
- Alertas y corrección automatizadas: Envía alertas sobre actividades sospechosas. Puede bloquear automáticamente cuentas comprometidas o escalarlas para su revisión.
Añadir como fuente preferidaVaronis Data Security Platform
Varonis ofrece gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM), incluida la detección de datos confidenciales, la gobernanza del acceso a los datos, la detección de anomalías de comportamiento, asistencia para el cumplimiento del RGPD, manuales de incidentes e informes forenses.
Integraciones de conectores: Splunk, QRadar, Palo Alto Cortex XSOAR, Google Chronicle SOAR y otros.
Características clave:
- Caza de amenazas: Supervisa el acceso a los datos, la actividad de los usuarios y el comportamiento de la red para detectar amenazas de forma proactiva.
- Detección y respuesta de datos gestionadas (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 elección adecuada para organizaciones centradas en los datos, en particular para la clasificación de datos, la gobernanza del acceso y las alertas sobre actividad anómala de archivos, como patrones de ransomware. Se integra en los SIEM/SOAR existentes mediante conectores o syslog/SNMP. Es una buena opción para los equipos de seguridad que necesitan rastrear quién accedió o modificó archivos.
4. Soluciones de gestión de riesgos internos con UEBA
Las plataformas de riesgo interno están diseñadas específicamente para amenazas de usuarios de confianza. UEBA aporta a estas herramientas contexto conductual: solicitudes de acceso elevadas, eliminaciones inusuales de archivos o inicios de sesión nocturnos contribuyen a una puntuación de riesgo que evoluciona a medida que cambia el comportamiento.
Beneficios:
- Perspectivas más precisas 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, incluidas consultas DNS
- Registros de eventos de seguridad de Windows
- Información de Active Directory, incluidas las subredes
- Información de la entidad: nombres, direcciones de correo electrónico, números de teléfono
Características 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 en el de sus pares.
Consideraciones clave:
Defender for Identity supervisa AD local porque los agentes están instalados en controladores de dominio. Para la protección de endpoints contra actividades maliciosas, se requiere la integración con Defender for Endpoint.
Integraciones:
- Microsoft herramientas: Correlaciona las alertas de identidad con señales en todo el ecosistema de seguridad de Microsoft.
- SIEMs: Envía alertas syslog a cualquier servidor SIEM cuando se dispara una alerta de seguridad.
Factores clave a tener en cuenta al implementar herramientas UEBA
1. Las herramientas UEBA alertan, no bloquean
UEBA detecta y marca posibles ataques, malware, phishing, whaling, ingeniería social y DDoS, pero no los previene. La acción de respuesta proviene del equipo de seguridad o de las plataformas integradas.
2. Las herramientas UEBA no son independientes
UEBA es una capa que funciona junto con los sistemas de seguridad existentes. Mejora la supervisión de la red y la postura de seguridad de los datos; no los reemplaza.
3. UEBA funciona mejor cuando se integra
Combinar UEBA con soluciones de perímetro definido por software (SDP), por ejemplo, añade contexto de perímetro de DNS, VPN y datos de proxy web a las líneas de base conductuales, lo que proporciona a los analistas del SOC alertas más precisas.
Descripciones de las funciones
Proveedores con:
- Análisis de grupos de pares puede utilizar el 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 procesable sobre amenazas, que incluye:
- 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 normalmente combinan:
–métodos analíticos básicos (p. ej., reglas que utilizan firmas, coincidencia de patrones y estadísticas simples)
–análisis avanzado (p. ej., aprendizaje automático supervisado y no supervisado).
Los proveedores utilizan análisis integrados 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 habituales de usuarios y entidades).
Algunos ejemplos de estas actividades incluyen el acceso anómalo a sistemas y datos por parte de personal interno o terceros.
Las herramientas UEBA recopilan registros y alertas de todas las fuentes de datos conectadas y los analizan para crear perfiles de comportamiento de referencia de las entidades de su organización (p. ej., usuarios, hosts, direcciones IP y aplicaciones) a lo largo del tiempo y de los límites de los grupos de pares.
Estas herramientas pueden aprovechar la detección de amenazas basada en anomalías para proporcionar información completa sobre usuarios y entidades en actividades inusuales y ayudarle a determinar si un activo ha sido pirateado. 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 del comportamiento de los usuarios (UBA), UEBA tiene un alcance ampliado. Mientras que UBA se centra únicamente en evaluar la actividad de los usuarios, UEBA abarca el comportamiento tanto de los usuarios como de las entidades de red, incluyendo:
-dispositivos de red
-enrutadores
-bases de datos
Los 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 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)
-Exploits de día cero
Algunas soluciones IPS/IDS abordan este reto comparando los datos actuales de la red con patrones de tráfico de referencia. Aunque este enfoque permite una detección de intrusiones más configurable y adaptativa, 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 tecnologías de seguridad, pero cada una tiene características únicas.
-SIEM recopila y analiza registros de eventos de seguridad.
-SOAR automatiza los procedimientos de respuesta a incidentes.
-UEBA detecta amenazas internas con análisis 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 con prontitud 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 aprendizaje automático para crear comportamientos de referencia para usuarios y recursos individuales en una red.
-Supervisar 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 corrección o capacidades integradas de respuesta a incidentes.
Cita esta investigación
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Registro de cambios
5 actualizaciones- 2026
Se eliminó la sección Consideraciones clave de Teramind.
- 2025
Añadida la sección Descripciones de características a las aplicaciones UEBA.
Se añadió una sección, Factores clave a considerar al implementar herramientas UEBA, al artículo.
- 2024
Se añadió Splunk User Behavior Analytics a la lista de herramientas DLP con UEBA.
Se añadió IBM Security QRadar SIEM a la lista de herramientas integradas de UEBA.
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