Inteligencia de amenazas para responsables de SOC y directores de operaciones de seguridad.
Corta el ruido antes de que llegue a tu cola, cierra los huecos que hay fuera de tu perímetro y mantén el trabajo dentro de las herramientas que tu equipo ya usa.
Esta página es para ti si
- Tu cola de nivel 1 es sobre todo la misma alarma, llegando una y otra vez.
- Reportas el MTTR y la mayor parte es tiempo de investigación, no de detección.
- Has perdido analistas por el triaje repetitivo y reponerlos no es el plan.
- Nadie de tu equipo va a abrir una quinta consola.
Qué cambia en tu cola
La supresión previa a la alarma es la evaluación de una posible detección antes de que se cree la alarma, de modo que las señales clasificadas como falsos positivos no llegan nunca a entrar en la cola del analista en lugar de cerrarse tras el triaje.
Alarmas de dominios de suplantación que llegan a nivel 1
«Las alarmas de dominios de suplantación bajaron unos dos tercios y las que quedaron eran reales. Mi cola de nivel 1 es ahora otro trabajo.»
Responsable de SOC Industria · más de 5.000 empleados · opinión verificada en Gartner Peer Insights™
A qué te enfrentas y qué cambia
Cada fila de abajo se mide con los dos números que reportas: qué llega a la cola y cuánto se tarda en cerrarlo. Nada de esto pide a tus analistas que abran otra consola.
Las detecciones se escapan por aritmética, no por error del analista
Inteligencia de Amenazas Agéntica · Enriquecimiento de indicadoresEnriquecimiento automatizado y puntuación de riesgo aplicados a los indicadores antes de que lleguen a la cola, ponderados según tus activos, sector y exposición.
La cola refleja la prioridad y no el orden de llegada.
El MTTR lo domina el tiempo de investigación, no el de detección
Integraciones · EnriquecimientoContexto del indicador, atribución, asociación con campañas y avistamientos previos entregados en el SIEM, el SOAR o la herramienta de casos, no en una consola aparte.
Las investigaciones se resuelven en menos pasos, y la mejora se ve en los números que reportas.
Los precursores ocurren fuera de tu perímetro
Dark Web Monitoring · Attack Surface ManagementRecopilación externa continua en foros, mercados, canales de mensajería, sitios de filtraciones y la internet pública, asociada a tus activos registrados.
Detectas el precursor en lugar de la intrusión.
El desgaste del equipo es tu problema más caro y del que menos se habla
Inteligencia de Amenazas AgénticaAutomatización del enriquecimiento y la investigación que constituyen la mayor parte del triaje repetitivo, con los falsos positivos suprimidos antes de que exista una alarma.
El trabajo pasa a ser analítico, y el equipo se queda.
Nadie va a adoptar una quinta consola
IntegracionesSincronización bidireccional de estado con tu SIEM, SOAR y sistema de tickets: lo cierras allí y se cierra aquí, con los comentarios y el estado replicados.
Tu cola sigue siendo la única fuente de verdad.
No necesitas otro panel más
Los hallazgos llegan a las herramientas que ya utilizas. La marca ⇄ indica bidireccionalidad: estado, gravedad y comentarios se sincronizan en ambos sentidos, de modo que cerrarlo allí lo cierra aquí.
Disponible en
Microsoft Sentinel ⇄ 
Splunk ⇄ 
Cortex XSOAR ⇄ 
ServiceNow ⇄ 
Jira Service Management ⇄ 
Slack ⇄ 
Elastic 
IBM QRadar Wazuh Panther MISP 
Microsoft Teams La marca ⇄ indica bidireccionalidad: estado, gravedad y comentarios se sincronizan en ambos sentidos. Esa es la diferencia entre una integración que tu equipo usa y otra que acaba desactivando.
IA que decide, se explica y aprende de tu entorno
Decide
Los agentes de IA deciden si una alarma debe existir siquiera: evalúan la infraestructura, el contenido y las señales visuales antes de que nada llegue a tu cola.
Se explica
Cada decisión lleva una traza de razonamiento paso a paso con registros de auditoría completos, así que tanto «por qué saltó esto» como «por qué no saltó» tienen respuesta.
Se adapta
Tus analistas corrigen los veredictos y explican por qué. El modelo se adapta a tu organización, de modo que el ajuste se acumula en lugar de reiniciarse.
El mecanismo, no el marketing. La IA clasifica los tipos de alarma, tú construyes reglas sobre los veredictos (suprimir, recalificar la gravedad, asignar) y, por defecto, un falso positivo no genera alarma alguna.
Descubre Inteligencia de Amenazas AgénticaCómo aterriza en tu flujo de trabajo
Tres sitios donde la plataforma aparece sin que nadie la abra:
Reputación, asociación con actores, vinculación con campañas y avistamientos previos llegan adjuntos a la detección, puntuados según su relevancia para tu organización.
Las alarmas crean y actualizan incidencias en ServiceNow, Jira o JSM, con estado y comentarios sincronizados en ambos sentidos.
Alarmas y cambios de estado en Slack y Teams con todo el contexto, para que el triaje empiece donde ya está el equipo.
Vista de referencia, no datos en vivo. El directorio de integraciones y las demos interactivas muestran el mismo flujo sobre un tenant real.
Dominio de suplantación registrado contra tu marca
AltaLo que dicen nuestros clientes.
+50.000 marcas y organizaciones de primer nivel en 150+ países.
Preguntas que nos hacen en este puesto
¿Cómo se reducen los falsos positivos antes de que lleguen a la cola del SOC?
Los agentes de IA evalúan las señales subyacentes, incluidos indicadores de infraestructura, contenido, visuales y de certificado, y deciden si debe crearse una alarma siquiera. Después se construyen reglas sobre esos veredictos para suprimir, recalificar la gravedad o asignar automáticamente, y un veredicto de falso positivo no genera alarma por defecto.
¿Cómo se integra la inteligencia de amenazas de forma bidireccional con un SIEM?
Las alarmas se replican como incidencias en el SIEM o la herramienta de casos, y el estado, la gravedad y los comentarios se sincronizan en ambos sentidos. Cerrar la incidencia en Sentinel, Splunk, Cortex, ServiceNow o Jira la cierra en la plataforma, de modo que tu cola actual sigue siendo la única fuente de verdad.
¿Qué reduce realmente el MTTR?
El tiempo de investigación, no el de detección. Entregar la atribución, la asociación con campañas y los avistamientos previos junto a la alerta elimina el paso de búsqueda en cada investigación, que es donde se consume la mayor parte del tiempo medio de resolución.
¿La IA aprende de nuestro entorno o se queda estática?
Los analistas pueden corregir veredictos y dejar constancia del motivo. Esas correcciones adaptan el modelo específicamente a tu organización, de modo que el ajuste se acumula a lo largo de la vida del despliegue en lugar de reiniciarse con cada actualización del modelo del proveedor.
Dónde sigue estando la persona
Suprimir solo es seguro si puedes verlo, revertirlo y ajustarlo. Cuatro cosas siguen en manos de tu equipo, por diseño.
Nada se suprime en silencio
Cada veredicto queda registrado con su traza de razonamiento, incluidos los que no generaron alarma. Los elementos suprimidos siguen siendo consultables, así que «¿qué no me enseñaste?» es una pregunta con respuesta.
Tú fijas el umbral, por tipo de alarma
Las reglas se construyen sobre los veredictos, no se te aplican desde fuera. Una marca genérica y otra distintiva pueden situarse en niveles de confianza diferentes.
Un veredicto erróneo lo corrige tu analista
Las correcciones se hacen en tu propio tenant con el motivo registrado y adaptan el modelo a tu organización. Nada queda esperando en una cola de soporte del proveedor.
Las clases de alto impacto pueden saltarse el agente
Donde prefieras asumir los falsos positivos antes que arriesgarte a un fallo, ese tipo de alarma va directo a la cola y no se le aplica ningún veredicto.
Ve SOCRadar en acción.
Un recorrido sobre tu propia cola: tus activos, tu SIEM, tu herramienta de tickets. No un conjunto de datos preparado.
- Supresión previa a la alarma: cómo se alcanza un veredicto y cómo un falso positivo acaba sin generar alarma alguna.
- Sincronización bidireccional, en directo: cierra una incidencia en Sentinel o ServiceNow y míralo cerrarse en la plataforma.
- El enriquecimiento que ven tus analistas: atribución, vinculación con campañas y avistamientos previos adjuntos a la detección.
- Un ajuste que se acumula: cómo la corrección de un analista adapta el modelo a tu organización en lugar de reiniciarlo.
Recursos adicionales
Inteligencia de Amenazas Agéntica
Cómo los agentes de IA pasan de resumir a decidir: el pipeline previo a la alarma, la traza de razonamiento y la adaptación del modelo por organización.
Descubrir ATIUnidad de Investigación de Amenazas de SOCRadar
Investigaciones originales de nuestro equipo de investigación de amenazas: la recopilación que hay detrás del enriquecimiento que tus analistas ven en la cola.
Leer la última investigaciónKit de Incidentes para SOC
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