Protección de Microsoft Entra ID

Microsoft Entra ID Protection: Revisión de Orquestación de Riesgos de Identidad e Inteligencia de Señales

La arquitectura de Microsoft Entra ID Protection funciona como un motor centralizado de evaluación de riesgos que se sitúa sobre el flujo de autenticación principal de Microsoft Entra ID. Opera mediante la ingesta de miles de millones de señales diarias en el ecosistema de Microsoft para establecer líneas base conductuales e identificar anomalías en tiempo real 📑. La lógica de procesamiento interno utiliza una capa de persistencia gestionada y modelos propietarios de aprendizaje automático para categorizar los riesgos en dimensiones basadas en el usuario y en el inicio de sesión 📑.

Detección de Riesgos y Procesamiento de Señales

El sistema emplea una arquitectura de detección desacoplada donde las señales se procesan tanto en tiempo real como mediante procesamiento por lotes para análisis fuera de línea.

• Detección Automatizada de Riesgos: Utiliza detección de anomalías impulsada por aprendizaje automático para identificar patrones como 'Viaje Imposible' y 'Credenciales Filtradas' 📑. Restricción Técnica: Las arquitecturas específicas de los modelos de aprendizaje automático y los hiperparámetros de entrenamiento no se divulgan 🌑.
• Puntuación Probabilística de Riesgos: Reemplaza las comprobaciones binarias estáticas con un modelo de puntuación por niveles (Bajo, Medio, Alto) para activar políticas de Acceso Condicional 📑.
• Protección contra Robo de Tokens: Incluye detección especializada para ataques Adversary-in-the-Middle (AiTM) y anomalías en tokens de sesión 📑.

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Orquestación y Aplicación

Entra ID Protection actúa como un punto de decisión de políticas (PDP) que informa al motor de Acceso Condicional para la ejecución de políticas.

• Corrección Adaptativa: Soporta flujos de trabajo automatizados como restablecimientos forzados de contraseñas o desafíos de Autenticación Multifactor (MFA) basados en niveles de riesgo 📑.
• Integración con Security Copilot: Facilita la investigación en lenguaje natural de señales de riesgo mediante una capa de orquestación de IA generativa 📑. Restricción Técnica: La eficacia de los resúmenes generados por IA depende de la calidad de los registros de telemetría subyacentes 🧠.
• Soberanía de Datos: Soporta requisitos de residencia regional de datos para el almacenamiento de registros, aunque la agregación global de señales de amenazas sigue siendo un componente central de la lógica de detección 🧠.

Guía de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben llevar a cabo los siguientes escenarios de validación para confirmar la postura de seguridad de identidad:

• Egreso de Telemetría de Graph API: Verificar el rendimiento (throughput) y la consistencia del esquema del punto final identityProtection al exportar señales de riesgo a plataformas SIEM/SOAR externas 📑.
• Ajuste de Línea Base de Falsos Positivos: Auditar la imposibilidad de ajustar manualmente las líneas base conductuales propietarias de Microsoft; validar la relación señal-ruido durante una fase piloto de 30 días 🌑.
• Cumplimiento de Privacidad entre Inquilinos: Solicitar divulgación técnica sobre cómo el modelado predictivo de riesgos maneja la PII/PHI en inquilinos regionales dispares en implementaciones multinacionales ⌛.