Darktrace
Integraciones
- AWS
- Microsoft Azure
- CrowdStrike
- Splunk
- ServiceNow
- Okta
- Palo Alto Networks
Detalles de precios
- Los costes se determinan en función del volumen de entidades, el rendimiento (throughput) de la red y la selección de módulos (PREVENT/HEAL).
- El análisis del TCO suele requerir una evaluación dirigida por un socio.
Características
- Orquestación de IA en Bucle Cerrado
- Modos de Gobernanza Multinivel
- Restauración Aproximada de Políticas (HEAL)
- Almacén Propietario de Metadatos Conductuales en Serie Temporal
- Registro de Auditoría Inmutable
Descripción
Darktrace 2026: Revisión de la Arquitectura Cerrada de Ciber IA
La arquitectura de Darktrace en 2026 se centra en el 'Cyber AI Loop', un mecanismo de retroalimentación continua que vincula la priorización de vulnerabilidades (PREVENT) con la defensa activa (RESPOND) y la recuperación (HEAL) 📑. La integridad de los datos se mantiene mediante un Almacén Propietario de Metadatos Conductuales en Serie Temporal, que registra las interacciones de las entidades para informar cálculos bayesianos de riesgo 📑.
Respuesta Autónoma y Modos de Gobernanza
El módulo Antigena ejecuta el contención mediante la terminación dirigida de sesiones y modificaciones en el control de acceso. Para abordar el riesgo de Denegación de Servicio (DoS) derivado de acciones automatizadas, el sistema aplica niveles granulares de gobernanza 📑.
- Modos Operativos: Soporta 'Monitorización Pasiva', 'Humano-en-el-Bucle' (requiere confirmación) y 'Automatizado-con-Guardarraíles' para segmentos de red de bajo riesgo específicos 📑.
- Precisión en la Respuesta: Utiliza estimación bayesiana recursiva para garantizar que las acciones sean proporcionales a la probabilidad de amenaza calculada, reduciendo la probabilidad de interrupción del negocio 🧠.
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Mecanismos de Resiliencia y Recuperación (HEAL)
Darktrace HEAL se centra en la restauración aproximada de políticas mediante la identificación de configuraciones históricas que se alinean con los requisitos de seguridad actuales 📑. Este proceso no es una 'restauración del sistema' en bruto, sino una aproximación basada en políticas de un estado neutralizado.
- Registro de Auditoría Inmutable: Todas las acciones de recuperación autónoma se registran en un libro mayor inmutable para garantizar el cumplimiento y la capacidad de retroceso manual 🧠.
- Seguimiento de KPI: Las métricas de la plataforma indican una reducción media en el MTTR (Tiempo Medio de Reparación) de hasta un 70% en implementaciones empresariales documentadas 📑.
Guía de Evaluación
Los equipos técnicos deben llevar a cabo un plan de validación de rendimiento antes del despliegue completo. 1. Pruebas de rendimiento (throughput): Requerir benchmarks de latencia p99 del proveedor para sensores en enlaces de 100Gbps+ para garantizar cero pérdida de paquetes 🌑. 2. Análisis de Deriva: Implementar inyección sintética de deriva en entornos cloud con autoescalado para medir la eficiencia de la ventana de reentrenamiento 🌑. 3. Benchmarking de Recuperación: Ejecutar una prueba del Manual de Retroceso para verificar la integridad de las políticas restauradas por HEAL en un entorno VLAN en fase de pruebas 🌑.
Historial de versiones
Despliegue completo de 'Redes Autocurativas'. Reconfiguración autónoma de la topología de red para aislar amenazas de día cero.
Introducción de los módulos Predictive Policing y Forecast. Pronóstico de vectores de ataque en entornos de computación perimetral.
Adquisición por Thoma Bravo. Consolidación de la plataforma en 'Cyber AI Loop'. Detección de anomalías OT mejorada.
Introducción de Cyber AI Analyst y Darktrace HEAL. Investigación automatizada de incidentes y recuperación de sistemas afectados.
Lanzamiento de Darktrace SaaS y Darktrace PREVENT, centrados en la gestión de la superficie de ataque.
Modelos de IA mejorados para la detección de ataques a la cadena de suministro. Interfaz de usuario y funciones de informes mejoradas.
Introducción de Darktrace Industrial para entornos OT. Lanzamiento de Antigena Email para protección contra phishing basada en IA.
Ampliación de la cobertura para incluir entornos en la nube (AWS, Azure, GCP). Capacidades de integración mejoradas con SIEM y SOAR.
Lanzamiento de Antigena, el sistema de respuesta autónoma. Permitió la neutralización automática de amenazas a velocidad de máquina.
Introducción de Threat Visualizer, que proporciona una representación gráfica en 3D de la actividad de amenazas en tiempo real.
Lanzamiento comercial inicial. Centrado en la detección de anomalías en la red utilizando aprendizaje automático no supervisado para establecer un 'patrón de vida'.
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Detección en tiempo real
- Respuesta autónoma
- Aprendizaje con IA
- Resiliencia proactiva
- Menos carga de trabajo
Desventajas
- Costo elevado
- Configuración compleja
- Falsos positivos
