NDR explicado: cómo la IA detecta anomalías en su red

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) están transformando la forma en que las empresas detectan amenazas en la red. Network Detection and Response (NDR) aprovecha estas tecnologías para identificar actividad inusual en las redes, ayudando a las organizaciones a detener ataques antes de que causen daños. En esta guía, explicaremos cómo funciona el NDR, por qué la detección de anomalías es crucial y cómo la IA y el ML pueden mantener tu red segura.

Cómo la IA detecta anomalías en tu red

Redborder utiliza redes neuronales para analizar el tráfico de red. Las redes neuronales (NN) se entrenan para reconocer patrones de comportamiento normal en dispositivos, usuarios y aplicaciones. Cuando algo se desvía de estos patrones, como horarios de inicio de sesión extraños o comunicaciones inusuales entre dispositivos, la NN lo marca como una anomalía.

Así es como funciona en la práctica:

• Aprender qué es lo normal – El sistema observa todo lo que ocurre en tu red y aprende cómo es lo “normal”, de la misma forma en que sabes cómo suele comportarse tu oficina.

• Detectar cosas raras – Una vez que sabe qué es lo normal, puede notar cuando sucede algo inusual, como un ordenador extraño intentando colarse, igual que detectarías a alguien con disfraz en la oficina cuando no es Halloween.

• Averiguar qué es importante – No todo lo raro es peligroso. El sistema decide qué problemas son serios para que el equipo de IT (los adultos responsables) sepa qué solucionar primero.

• Detener problemas rápido – Dependiendo de cómo se configure, Redborder puede hacer más que alertar a tu equipo: puede actuar de inmediato, deteniendo la actividad sospechosa en seco, como cerrar las puertas antes de que los intrusos se acerquen. Esto significa que las amenazas se neutralizan automáticamente, dando a tu equipo más tiempo para centrarse en el trabajo real en lugar de perseguir alertas.

El resultado: una detección de amenazas más rápida, inteligente y precisa que no depende solo de firmas o reglas, sino que aprende y se adapta continuamente, igual que lo haría una persona.

Por qué la detección de anomalías importa

Las redes actuales se enfrentan a amenazas constantes, desde ransomware y malware hasta ataques internos. Las herramientas de seguridad tradicionales suelen esperar a que los ciberataques se cuelen antes de reaccionar. Ahí es donde entra la detección de anomalías.

La detección de anomalías permite que tu sistema NDR identifique comportamientos inusuales antes de que se conviertan en un incidente de seguridad completo. Al monitorear tu red de forma continua, puede identificar:

• Inicios de sesión o patrones de acceso inusuales – alguien que inicia sesión a las 3 a.m. desde una ubicación extraña.

• Transferencias de datos inesperadas – por ejemplo, grandes volúmenes de información sensible moviéndose hacia un dispositivo desconocido.

• Actividad sospechosa de dispositivos – como un ordenador comprometido comunicándose con servidores de malware.

Al detectar estas anomalías temprano, tu equipo puede responder más rápido y evitar brechas costosas. Es como tener un guardia de seguridad que nota pequeños cambios antes de que empiece el problema, en lugar de reaccionar solo cuando el daño ya está hecho.

NDR impulsado por IA de Redborder: el arma secreta de tu red

No todas las amenazas llaman educadamente, algunas se cuelan y acechan en la oscuridad, esperando el momento perfecto para atacar. Por eso Redborder no solo observa la red: la aprende y responde usando Machine Learning e IA. Detecta la actividad sospechosa al instante, filtrando el ruido para que tu equipo solo vea las amenazas reales.

Redborder se adapta a medida que tu red evoluciona, manteniéndose por delante de atacantes sofisticados mientras bloquea o aísla automáticamente cualquier cosa que parezca peligrosa. Esto significa que tus datos sensibles permanecen protegidos, el cumplimiento normativo es más fácil de cumplir y tu riesgo se reduce de forma drástica, todo sin añadir estrés a tu equipo.

La seguridad de red no es una tarea pesada, es una superpotencia. Tu equipo puede centrarse en hacer crecer el negocio mientras Redborder se encarga de los hackers, el malware y todo lo que haya en medio… 24/7 – 365.

Descripción técnica: detección con IA

Empezamos capturando tráfico de múltiples fuentes, NetFlow, IPFIX, PCAP y extrayendo características clave: tamaños de paquetes, duración de los flujos, patrones de tiempo, distribución de protocolos y más. Estos datos se convierten en la entrada para nuestras redes neuronales.

Usamos autoencoders para aprender patrones normales de tráfico. Cuando algo no encaja, como una conexión inusual o un pico de datos, el error de reconstrucción lo marca como sospechoso. Las redes recurrentes (LSTMs) rastrean secuencias a lo largo del tiempo, lo que nos ayuda a detectar ataques sigilosos como command-and-control beaconing o movimiento lateral dentro de tu red.

Pero la detección por sí sola no es suficiente. Correlacionamos múltiples anomalías para revelar cadenas completas de ataque, dando al equipo de seguridad inteligencia procesable. Desde aislar dispositivos comprometidos hasta bloquear IPs maliciosas, nuestro sistema convierte anomalías en respuestas rápidas y con contexto.

En resumen, nuestro NDR impulsado por ML aprende el “latido” de tu red y detecta amenazas antes de que escalen, haciendo que la ciberseguridad sea proactiva, no reactiva.

Ve y echa un vistazo a otra de nuestras publicaciones, NDR en metaforas.