Actualmente, el 79 % de los ataques cibernéticos se realizan sin usar virus ni software malicioso, empleando técnicas como el robo de identidad y la carga lateral de DLL. Estos ataques eluden por completo los sistemas de protección de puntos finales y demuestran que los métodos tradicionales de detección son insuficientes. Los atacantes aprovechan los vacíos invisibles dentro de la red para moverse de un sistema a otro, ocultando sus acciones hasta que realizan el robo de datos, sin que los equipos de seguridad se den cuenta.
Los sistemas de detección y respuesta de red (NDR) multicapa integran datos de puntos finales, identidades y nube para ver toda la cadena de ataque. El tráfico de red proporciona una prueba inmutable, incluso cuando los agentes locales están desactivados. Estos datos se utilizan para confirmar si un inicio de sesión sospechoso condujo realmente a una fuga de datos, o si una alerta de punto final desencadenó un movimiento lateral.
La inteligencia artificial desempeña un papel crucial en el análisis de estos datos, pero solo es efectiva cuando se combina con datos de red de alta calidad y completos. Los sistemas de IA que operan con datos de baja calidad o fragmentados generan falsas alertas o pasan por alto amenazas críticas. Las arquitecturas de datos abiertas y la integración de múltiples fuentes permiten a los equipos de seguridad identificar, rastrear y bloquear ataques con mayor rapidez.