Seguridad avanzada con Azure Sentinel

Introducción: 

Tema – Detección, investigación y respuesta a amenazas en tiempo real en el sector bancario 
"Integrar, correlacionar y automatizar la respuesta a incidentes de seguridad en un banco cumpliendo regulaciones como PCI DSS e ISO 27001."

Contexto 
Un banco con presencia nacional y más de 2 millones de clientes enfrenta un aumento en intentos de fraude y ciberataques sofisticados. El equipo de ciberseguridad depende de múltiples herramientas aisladas para monitorear transacciones, infraestructura y accesos, lo que genera tiempos de respuesta lentos y dificultad para correlacionar incidentes. 
La dirección exige cumplir con normativas como PCI DSS e ISO 27001, además de fortalecer la postura de seguridad con una visibilidad integral y acciones rápidas ante amenazas. 

 Escenario práctico 

En una revisión de seguridad trimestral, se detecta que un ataque de phishing logró comprometer credenciales de un cajero remoto. El evento fue identificado por el sistema de correo, pero no fue correlacionado con un acceso sospechoso a la red interna, lo que permitió al atacante realizar movimientos laterales. 
El tiempo entre la detección inicial y la respuesta fue de 8 horas, lo que generó pérdidas y activó un reporte a las autoridades reguladoras. 

Problemas identificados 

• Herramientas de monitoreo aisladas sin correlación de eventos. 

• Dificultad para cumplir con reportes regulatorios en tiempos establecidos. 

• Respuesta manual y lenta ante incidentes críticos. 

• Ausencia de automatización en la contención de amenazas. 

Enfoque de implementación (sin pasos técnicos) 
El banco adopta Azure Sentinel como su SIEM (Security Information and Event Management) en la nube, integrado con sus sistemas core y aplicaciones financieras: 

Componentes implementados 

Beneficios por tipo de licenciamiento 

Resultado esperado 

• Reducción del tiempo de respuesta de 8 horas a menos de 15 minutos. 

• Cumplimiento más ágil con auditorías gracias a reportes automáticos. 

• Disminución de falsos positivos con correlación inteligente de eventos. 

• Capacidad de contención automática para amenazas críticas, reduciendo el impacto operativo y financiero. 

 Recomendaciones clave 

• Integrar todas las fuentes de datos críticas desde el inicio para maximizar la visibilidad. 

• Definir playbooks automáticos para incidentes recurrentes. 

• Capacitar al equipo de SOC en el uso de KQL y analítica avanzada. 
• Revisar y actualizar las reglas de detección conforme evolucionen las amenazas.