La mayoría de los procesos de gestión de parches fallan antes de llegar a tus sistemas

Gestión de parches de seguridad empresarial en entornos distribuidos

Gestionar los parches de seguridad en una organización es una de esas tareas que parece sencilla sobre el papel, pero que en la práctica implica coordinar personas, herramientas, prioridades y tiempos que no siempre van al mismo ritmo.

Y esa complejidad tiene consecuencias reales.

Uno de cada tres incidentes de ransomware tiene como punto de entrada una vulnerabilidad que ya contaba con parche disponible. No se trata de exploits desconocidos ni de ataques especialmente sofisticados. Simplemente, la actualización no había llegado a tiempo a los sistemas afectados.

Ese dato no habla de descuido. Habla de lo complejo que puede ser este proceso cuando los entornos son grandes, los equipos tienen múltiples responsabilidades y las herramientas no siempre están conectadas entre sí.

El reto empieza antes del despliegue

Uno de los aspectos más desafiantes de la gestión de parches es que el proceso no comienza cuando se decide aplicar una actualización. Comienza mucho antes, con tener claridad sobre qué sistemas existen, qué software corre en cada uno y cuál es el estado actual de cada endpoint.

Sin esa visibilidad de base, es muy difícil saber con certeza qué necesita ser parcheado y con qué urgencia. Los entornos cambian constantemente: se agregan dispositivos, se instala software nuevo, aparecen vulnerabilidades que ayer no existían. Mantener ese inventario actualizado de forma continua es un reto operativo real, no una señal de que algo está mal en el equipo.

Priorizar sin contexto es otro desafío frecuente

Cuando se identifican múltiples vulnerabilidades al mismo tiempo, la pregunta natural es por dónde empezar. Las puntuaciones de severidad técnica son un punto de partida útil, pero no siempre cuentan la historia completa.

Una vulnerabilidad con una calificación alta en un sistema poco crítico puede representar menos riesgo real que una de severidad media en un servidor que procesa información sensible de clientes. Incorporar el contexto del negocio a la priorización, considerando qué sistemas importan más para la operación, el cumplimiento o los ingresos, es lo que permite enfocar el esfuerzo donde realmente se reduce el riesgo.

Cuando el proceso involucra a varios equipos

La gestión de parches rara vez es responsabilidad de un solo equipo. Generalmente involucra a operaciones de TI, seguridad y gestión del cambio, cada uno con una perspectiva diferente y prioridades que a veces compiten entre sí.

Esa coordinación es necesaria y valiosa. Pero cuando los roles no están claramente definidos, puede generar retrasos no intencionales: un parche aprobado que espera una ventana de mantenimiento, una prueba pendiente porque no hay un entorno disponible, una decisión que nadie sabe con certeza a quién le corresponde tomar.

Definir con claridad quién hace qué en cada etapa del proceso no es una crítica al equipo. Es simplemente lo que permite que el proceso fluya con mayor consistencia.

La verificación como parte del proceso, no como paso adicional

Uno de los aprendizajes más comunes en la gestión de parches a gran escala es que desplegar una actualización y verificar que se instaló correctamente son dos cosas distintas.

En entornos distribuidos, con dispositivos remotos y múltiples sistemas operativos, es posible que una actualización reporte éxito, pero no haya llegado a todos los endpoints afectados. Sin un paso de verificación integrado al proceso, esas brechas pueden pasar desapercibidas durante semanas o meses.

Incorporar la verificación como parte natural del flujo, en lugar de tratarla como una tarea adicional, es lo que permite tener certeza real sobre el estado de seguridad de los sistemas.

Lo que hace la diferencia en la práctica

Las organizaciones que logran mantener un proceso de gestión de parches consistente y efectivo generalmente comparten algunas características: tienen visibilidad actualizada de sus activos, cuentan con criterios claros para priorizar por riesgo real, tienen roles definidos entre los equipos involucrados y han integrado la verificación como parte del flujo normal de trabajo.

No se trata de tener más herramientas, sino de conectar mejor las que ya existen y asegurarse de que el proceso tenga continuidad de principio a fin.

Plataformas de gestión autónoma de endpoints como Tanium están diseñadas precisamente para atender estos retos, ofreciendo visibilidad en tiempo real sobre el estado de cada dispositivo, despliegue progresivo de actualizaciones y verificación integrada, todo dentro de un flujo de trabajo que reduce la fricción entre etapas y les da a los equipos de TI el control que necesitan para actuar con certeza.

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6 mil millones de ataques en un mes. ¿Qué nos dice eso sobre el panorama actual?

Explotación de vulnerabilidades en aplicaciones web 2026

Marzo de 2026 quedó registrado como un mes histórico en el mundo de la ciberseguridad. Durante esas cuatro semanas, los sistemas de protección de aplicaciones web bloquearon más de 6 mil millones de intentos de explotación de vulnerabilidades. En un solo mes.

Para ponerlo en perspectiva: los ataques bloqueados durante todo el primer trimestre de 2026 ya representan el 60% de todo lo que se bloqueó a lo largo de todo 2025. Y 2025 ya había sido un año récord.

¿Qué está pasando exactamente? ¿Y por qué importa para cualquier organización que tenga presencia digital?

El problema ya no es solo la cantidad de ataques

Cuando hablamos de ciberseguridad, es fácil quedar atrapados en los números grandes. Millones de ataques, miles de millones de intentos, porcentajes de crecimiento que parecen sacados de un reporte financiero récord.

Pero el dato más relevante no es cuántos ataques están ocurriendo. Es qué tipo de ataques están creciendo más, y qué dice eso sobre cómo operan los atacantes hoy.

Según el análisis de tendencias del primer trimestre de 2026 publicado por Radware, partner estratégico de Nova, la explotación de vulnerabilidades representa casi el 62% de toda la actividad maliciosa bloqueada en aplicaciones web y APIs. Es la categoría dominante, y sigue creciendo.

Eso significa que los atacantes no están lanzando ataques genéricos al azar. Están buscando activamente puntos débiles específicos en los sistemas, vulnerabilidades conocidas que no han sido corregidas, configuraciones incorrectas, APIs expuestas sin los controles adecuados. Y cuando las encuentran, las explotan de forma sistemática y a gran escala.

¿Por qué las vulnerabilidades son tan difíciles de gestionar?

Aquí está el punto que muchas organizaciones no tienen claro todavía.

Descubrir que un sistema tiene una vulnerabilidad no es lo difícil. Lo difícil es corregirla a tiempo, antes de que alguien la encuentre y la aproveche. Y ese tiempo, la ventana entre que se descubre una vulnerabilidad y se parchea, se está reduciendo de forma dramática.

Los atacantes hoy tienen acceso a herramientas automatizadas que escanean internet constantemente en busca de sistemas vulnerables. Cuando se publica una vulnerabilidad nueva, el tiempo que pasa antes de que alguien intente explotarla puede ser de horas, no de días ni de semanas.

Las organizaciones que gestionan sus parches de forma manual, con ciclos mensuales o trimestrales, están operando con una lógica que ya no corresponde a la velocidad del problema.

Lo que está cambiando en la forma de atacar

Hay otro elemento en los datos del Q1 2026 que merece atención. Los ataques más frecuentes siguen siendo los más pequeños, los que pasan por debajo del radar de los sistemas de detección tradicionales. El 93% de los ataques Web DDoS registrados en este período estuvieron por debajo de los 100,000 requests por segundo.

Eso no es casualidad. Es una estrategia deliberada. Los atacantes saben que los sistemas de seguridad configurados para detectar picos grandes de tráfico no necesariamente van a identificar un volumen constante de actividad maliciosa que se mantiene por debajo de los umbrales de alerta.

La combinación de ataques pequeños y persistentes con la explotación activa de vulnerabilidades específicas es lo que hace que el panorama actual sea más difícil de manejar que el de años anteriores, donde los ataques grandes y ruidosos eran más fáciles de identificar y bloquear.

Lo que esto implica para tu organización

La pregunta que vale la pena hacerse no es si tu organización tiene vulnerabilidades. Todas las tienen. La pregunta es cuánto tiempo pasan expuestas antes de ser corregidas, y si tienes visibilidad suficiente para saber cuáles son las más críticas.

Una estrategia de seguridad madura no depende únicamente de tener buenas herramientas de protección. Depende también de tener procesos que permitan identificar y priorizar vulnerabilidades de forma continua, no en ciclos largos que dejan ventanas de exposición innecesariamente amplias.

En Nova acompañamos a las organizaciones en ese proceso, con soluciones que permiten tener visibilidad real sobre el estado de seguridad de sus sistemas y responder antes de que una vulnerabilidad se convierta en un incidente.

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Gestión de seguridad de endpoints: porque tener herramientas no es lo mismo que tener seguridad.

¿Sabes cuántos dispositivos están conectados a tu red ahora mismo? La gestión de seguridad de endpoints empieza por esa pregunta y va mucho más allá de las herramientas.

Hay una conversación que ocurre con frecuencia en los equipos de TI de organizaciones en LATAM. Alguien pregunta si los endpoints están protegidos y la respuesta casi siempre es la misma: sí, tenemos las herramientas instaladas.

El problema es que tener herramientas instaladas no es lo mismo que tener seguridad. Y esa diferencia, que parece sutil, tiene consecuencias muy concretas cuando llega un incidente o una auditoría.

Qué es realmente la gestión de seguridad de endpoints

La gestión de seguridad de endpoints no es un conjunto de productos que se compran y se instalan. Es un programa operativo que se diseña, se dota de personal y se mide de forma continua.

Un endpoint es cualquier dispositivo conectado a la red de la organización: laptops, servidores, dispositivos móviles, equipos de trabajo remoto, hardware de IoT. Cada uno es un punto de entrada potencial para un atacante; y cada uno requiere visibilidad, control y verificación activa para que la postura de seguridad sea real, no asumida.

Lo que distingue un programa funcional de un conjunto de herramientas fragmentado es tres cosas: visibilidad compartida entre TI y seguridad; propiedad clara de cada etapa del ciclo de vida del endpoint; y verificación que confirme que las acciones de seguridad realmente funcionaron.

Sin esos tres elementos, el programa tiene huecos. Y esos huecos son exactamente donde viven los riesgos que nadie ve venir.

El error más común: confundir despliegue con resultado

Existe un escenario que se repite en organizaciones de todos los tamaños. Aparece una vulnerabilidad crítica; el equipo de seguridad la clasifica como urgente; TI despliega el parche; se cierra el ticket. Todos siguen adelante.

Dos semanas después, durante la investigación de un incidente, se descubre que un porcentaje de los endpoints nunca recibió el parche. Las instalaciones fallaron silenciosamente: problemas de espacio en disco, tiempos de espera de red, software conflictivo. La herramienta reportó éxito; los dispositivos siguieron expuestos.

Desplegar un parche no es lo mismo que confirmar que está instalado. Y operar con esa falsa confianza tiene un costo real cuando la exposición se convierte en incidente.

Por qué los programas fallan a escala

Las organizaciones suelen tratar la gestión de seguridad de endpoints como una decisión de herramientas, en lugar de un problema de diseño operativo. El resultado es un entorno rico en tecnología pero pobre en procesos.

Los puntos de quiebre más comunes son: inventarios de activos incompletos; ambigüedad de propiedad entre TI y seguridad; remediación sin verificación; y datos desactualizados que llevan a tomar decisiones sobre una realidad que ya cambió.

Cada uno de estos problemas comparte un denominador común: son fallas organizativas, no tecnológicas.

El dato que más importa: lo que no ves

Una proporción significativa de los dispositivos comprometidos en incidentes corporativos resultaron ser dispositivos no gestionados; equipos que existían en la red pero que nadie sabía que estaban ahí.

Esa superficie de ataque invisible, compuesta por shadow IT, dispositivos de contratistas, equipos heredados o hardware de IoT, representa exactamente el tipo de exposición que ninguna herramienta puede proteger si primero no sabe que el dispositivo existe.

La gestión de seguridad de endpoints empieza por responder una pregunta que parece simple: ¿qué dispositivos están conectados a mi red ahora mismo?

De reactivo a maduro: la diferencia que importa

Existe una diferencia significativa entre operar de forma reactiva y operar con madurez real. Un programa reactivo responde cuando algo falla; tiene inventarios incompletos y verifica sus acciones de forma manual. Un programa maduro opera con visibilidad en tiempo real y cierra el ciclo confirmando que cada acción realmente funcionó.

Para saber en qué nivel está tu organización, hay cuatro preguntas clave: ¿Se puede producir un inventario completo de endpoints en menos de una hora? ¿TI y seguridad trabajan desde la misma fuente de datos? ¿Se puede confirmar que un parche de la semana pasada está instalado en todos los endpoints hoy? ¿La evidencia de cumplimiento se genera automáticamente?

Si alguna respuesta es negativa, ahí está la brecha que vale la pena atender.

Lo que cambia cuando el programa funciona bien

Un programa maduro no solo mejora la postura de seguridad; cambia la forma en que TI se relaciona con el resto de la organización. Las auditorías dejan de ser una carrera por recopilar evidencia. Los incidentes se contienen más rápido porque hay visibilidad real sobre qué dispositivos están afectados.

Tanium unifica la gestión de endpoints, la gestión de exposición y las operaciones de seguridad en una sola capa de datos en tiempo real, para que las respuestas no dependan de suposiciones, sino de evidencia verificada.

La gestión de seguridad de endpoints no es un tema técnico exclusivo del área de TI. Es una función operativa que determina qué tan preparada está la organización cuando llegue el momento de responder.

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Ataques a aplicaciones web y APIs: la amenaza que ya opera en el corazón de tu negocio

Ataques a aplicaciones web y APIs

Durante años, la conversación sobre ciberseguridad giró alrededor de la red. Firewalls, perímetros, tráfico entrante y saliente. Esa visión no está equivocada, pero está incompleta.

Los datos más recientes del panorama global de amenazas revelan algo que los equipos de seguridad ya están sintiendo en su operación diaria: los ataques a aplicaciones web y APIs se han convertido en el principal frente de actividad del cibercrimen moderno, no como una proyección futura, sino como una realidad que lleva varios trimestres acelerando y que en 2026 sigue ganando terreno.

Entender qué está pasando en esta capa, por qué los enfoques tradicionales no son suficientes y qué implica para la operación de cualquier organización en LATAM es hoy, una conversación obligada para cualquier líder de TI o seguridad.

Ataques a aplicaciones web y APIs: los números que explican la tendencia

El volumen de transacciones maliciosas dirigidas a aplicaciones web y APIs creció 128% en 2025 comparado con el año anterior. Pero lo más revelador no es el número total sino el ritmo al que se aceleró durante el año.

La actividad registrada en los primeros seis meses de 2025 ya equivalía al 87% de todo lo registrado durante 2024. Y el segundo semestre creció otro 63% sobre el primero. En el cuarto trimestre de 2025 se mitigaron más de tres veces los ataques del mismo período del año anterior.

Ese patrón de aceleración sostenida es la señal más importante. No estamos ante un pico puntual, estamos ante una tendencia estructural que sigue activa y que las organizaciones que no han ajustado su postura de seguridad ya están enfrentando en tiempo real.

Por qué los ataques a aplicaciones web y APIs son diferentes

Los ataques volumétricos como los DDoS buscan saturar la infraestructura con tráfico masivo, son visibles, ruidosos y relativamente predecibles en su forma de operar.

Los ataques a aplicaciones web y APIs funcionan de forma distinta. Apuntan a la lógica del negocio, a los procesos que las aplicaciones ejecutan, a los datos que las APIs exponen y a los flujos de autenticación que protegen las cuentas de usuarios.

En 2025, la explotación de vulnerabilidades se consolidó como la categoría dominante de ataque en esta capa, representando el 41.8% de toda la actividad maliciosa. Esto indica que los atacantes están dejando atrás los vectores más predecibles como el SQL injection, cuya participación cayó a la mitad, para enfocarse en fallas más complejas y evasivas que los sistemas tradicionales de detección tienen más dificultad para identificar.

El declive del SQL injection no es una buena noticia, es una señal de que los adversarios están migrando hacia métodos más sofisticados que atacan la lógica de negocio y las APIs no gestionadas, como puntos de entrada prioritarios.

Los bots maliciosos: el motor silencioso detrás de los ataques a aplicaciones web y APIs

Detrás de gran parte de esta actividad hay un componente que muchas organizaciones subestiman: los bots maliciosos. En 2025 las transacciones de bots maliciosos crecieron 91.8%, casi duplicando el volumen del año anterior.

Esto no son scripts simples que lanzan solicitudes repetitivas; son redes coordinadas de bots que ejecutan reconocimiento, prueban credenciales, manipulan inventarios, realizan scraping de datos sensibles y preparan el terreno para ataques más complejos, como la toma de control de cuentas.

La región de América Latina no es ajena a esta tendencia. La participación de la región en el tráfico global de bots maliciosos creció de 13.4% a 15.2% en 2025. Un incremento que refleja que los actores de amenaza están ampliando su alcance geográfico y que las organizaciones en LATAM están cada vez más en el radar.

Lo que esto implica para las organizaciones en 2026

La buena noticia es que esta tendencia no es invisible ni imposible de gestionar. Los datos disponibles permiten entender exactamente dónde se están concentrando los riesgos y qué tipo de controles hacen diferencia real.

Las organizaciones que están respondiendo mejor a este panorama comparten algunas características: tienen visibilidad sobre el tráfico que llega a sus aplicaciones y APIs, no solo sobre el tráfico de red. Pueden distinguir entre tráfico legítimo y automatizado malicioso usando análisis de comportamiento, no solo firmas estáticas, y tienen procesos de remediación que no dependen únicamente de esperar a que se publique un parche, sino que pueden actuar sobre la exposición mientras la solución definitiva se prepara.

Los ataques a aplicaciones web y APIs seguirán siendo un frente activo en 2026. La diferencia entre las organizaciones que lo navegan con control y las que reaccionan cuando ya ocurrió el incidente, está en la visibilidad y en la capacidad de operar el riesgo de forma continua, no episódica.

La capa de aplicación es donde vive la lógica del negocio y es exactamente ahí donde las defensas modernas tienen que estar.

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Seguridad para infraestructura de IA: el nuevo reto que pocas organizaciones tienen resuelto.

Ciberseguridad para inteligencia artificial: el nuevo reto que pocas organizaciones tienen resuelto

Durante años, la inteligencia artificial fue un tema de laboratorio. Algo que las empresas exploraban en proyectos piloto, en entornos controlados, con equipos pequeños y expectativas cautelosas. Ese momento ya pasó.

Hoy la IA opera en producción. Toma decisiones, procesa datos sensibles, interactúa con usuarios, ejecuta tareas de forma autónoma y se conecta con sistemas críticos del negocio. Y con ese salto de la experimentación a la operación industrial, apareció un problema que muchas organizaciones todavía no tienen resuelto: la seguridad para infraestructura de IA no funciona igual que la seguridad tradicional.

Cuando la IA se vuelve infraestructura crítica.

Existe un concepto que está tomando fuerza en la industria tecnológica global: las AI Factories. No son fábricas en el sentido físico, sino infraestructuras de alto rendimiento diseñadas específicamente para producir inteligencia a escala. Procesan enormes volúmenes de datos, entrenan modelos, ejecutan agentes autónomos y sostienen las operaciones de IA de las organizaciones más avanzadas del mundo.

NVIDIA, uno de los líderes globales en infraestructura de cómputo para inteligencia artificial, ha sido uno de los principales impulsores de este concepto. Su arquitectura BlueField, diseñada para procesar y proteger datos directamente desde el hardware, representa un salto importante en cómo se piensa la seguridad para infraestructura de IA desde la capa más profunda del sistema.

Lo relevante para cualquier organización en LATAM no es la escala de esas infraestructuras globales. Es entender qué implica este cambio para la forma en que se debe pensar la seguridad cuando la IA ya no es un proyecto sino parte de la operación.

El problema que la seguridad tradicional no resuelve.

La seguridad tradicional fue diseñada para proteger redes, dispositivos y aplicaciones. Funciona bien en entornos que se pueden definir con claridad, donde los activos son estables y las amenazas siguen patrones conocidos.

La seguridad para infraestructura de IA enfrenta un escenario completamente distinto. Los agentes autónomos toman decisiones sin intervención humana. Los modelos de IA procesan datos que pueden ser manipulados antes de llegar a ellos. Las APIs que conectan sistemas entre sí se multiplican y crean superficies de ataque que crecen más rápido de lo que los equipos de seguridad pueden monitorear.

En ese entorno, los enfoques reactivos no son suficientes. Detectar una amenaza después de que ocurrió dentro de una infraestructura de IA puede significar que un agente ya tomó decisiones incorrectas, que datos sensibles ya fueron comprometidos o que un modelo ya fue manipulado de formas que no son inmediatamente visibles.

La seguridad para infraestructura de IA requiere visibilidad en tiempo real, protección desde el hardware y capacidad de actuar antes de que la amenaza se materialice.

Cinco capas que toda infraestructura de IA necesita proteger.

Cuando se habla de seguridad para infraestructura de IA, el alcance es más amplio de lo que parece a primera vista. No se trata solo de proteger el modelo o la aplicación que el usuario final ve. Se trata de asegurar todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial dentro de la organización.

La primera capa es la seguridad del modelo en sí mismo, antes de que entre en producción. Un modelo que fue manipulado durante su entrenamiento puede tomar decisiones incorrectas de forma sistemática sin que nadie lo note.

La segunda es la protección en tiempo de ejecución. Cuando el modelo ya está operando, las amenazas más comunes son la inyección de instrucciones maliciosas, la extracción de datos a través de las respuestas del modelo y el abuso de las capacidades del sistema.

La tercera es la seguridad de los agentes autónomos. A diferencia de las aplicaciones tradicionales, los agentes de IA toman acciones, no solo responden. Eso implica que cada agente necesita una identidad gobernada, permisos precisos y trazabilidad de sus acciones.

La cuarta es la protección de las APIs que conectan los sistemas de IA con el resto de la organización. Cada conexión es una puerta que puede ser explotada si no está bien controlada.

La quinta es la visibilidad sobre toda la infraestructura. Sin datos en tiempo real sobre lo que está ocurriendo en cada capa del sistema, los equipos de seguridad operan a ciegas.

Lo que Palo Alto Networks está haciendo en este espacio.

Recientemente, Palo Alto Networks anunció la integración de su plataforma Cortex XSIAM con el framework NVIDIA DOCA Argus, lo que lleva la seguridad para infraestructura de IA directamente al nivel del hardware. Esto significa que la detección de amenazas ocurre en tiempo real desde la capa más profunda del sistema, sin depender de agentes instalados en el host y sin sacrificar el rendimiento de la infraestructura.

Lo que esto implica para las organizaciones en LATAM.

La mayoría de las organizaciones en la región no están operando AI Factories a la escala de los grandes corporativos globales. Pero sí están adoptando herramientas de IA en su operación, integrando agentes en sus procesos, conectando modelos con sus sistemas de negocio y procesando datos sensibles a través de plataformas de inteligencia artificial.

Ese escenario, aunque más pequeño en escala, presenta los mismos riesgos estructurales. Un agente de IA sin identidad gobernada es una amenaza, independientemente del tamaño de la organización. Una API sin control de acceso es una vulnerabilidad, sin importar si la empresa tiene diez servidores o diez mil.

La pregunta que cualquier CISO debería hacerse hoy es, ¿cuánto de su infraestructura de IA actual tiene visibilidad, control y protección real? No como proyecto futuro, sino como operación presente.

La seguridad para infraestructura de IA no es un tema para el año que viene. Es una conversación que las organizaciones que ya adoptaron IA en producción necesitan tener ahora.

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Ciberseguridad sin claridad: el problema que ninguna herramienta resuelve sola.

Modelo CROC de Nova para gestión de riesgo cibernético en empresas

Hay una conversación que ocurre con frecuencia en las salas de consejo de empresas en América Latina. Alguien pregunta: ¿qué tan expuestos estamos hoy ante un ciberataque? Y la respuesta, casi siempre, es una combinación de datos técnicos, nombres de herramientas y porcentajes que no le dicen nada concreto a quien toma las decisiones.

No es un problema de tecnología. Es un problema de traducción.

Muchas herramientas, poca claridad

La mayoría de las organizaciones medianas y grandes en la región ya tienen inversiones significativas en ciberseguridad. Tienen soluciones de detección, gestión de vulnerabilidades, protección en la nube y monitoreo de red. El problema no es la ausencia de herramientas. Es que todas esas herramientas generan señales que viven en silos, que hablan lenguajes distintos y que no se traducen en una respuesta clara a la pregunta más importante: ¿cuánto riesgo real tiene mi organización hoy?

Cuando un director general o un CFO no puede responder esa pregunta con certeza, la ciberseguridad deja de ser una función estratégica y se convierte en un gasto difícil de justificar. Las inversiones se hacen por intuición, no por evidencia. Las prioridades se definen por urgencia, no por impacto. Y los equipos de seguridad operan en modo reactivo, atendiendo alertas sin contexto, sin saber cuáles realmente importan.

Ese es el problema estructural que CROC resuelve.

De alertas a decisiones: qué es el modelo CROC

El Nova CROC, Cyber Risk Operations Center, es un modelo estratégico desarrollado por Nova para gestionar el riesgo cibernético de forma continua, proactiva y conectada al impacto del negocio. No es una herramienta. No es un software. Es un modelo operativo que cambia la forma en que una organización entiende, mide y actúa sobre su exposición al riesgo.

La diferencia con el enfoque tradicional es de fondo. La ciberseguridad convencional está centrada en alertas e incidentes. CROC está centrado en exposición y decisiones. No se trata de saber cuántos eventos de seguridad ocurrieron esta semana. Se trata de saber qué activos críticos están expuestos hoy, qué tan probable es que sean explotados y cuánto le costaría a la organización si eso ocurriera.

Ese cambio de perspectiva transforma completamente la conversación entre el área de seguridad y la dirección general.

El índice de riesgo cibernético: un número que todos pueden entender

Uno de los elementos más concretos del modelo CROC es el Índice de Riesgo Cibernético, conocido como CRI. Su propósito es simple pero poderoso: traducir información técnica compleja en una métrica comprensible que cualquier tomador de decisiones pueda interpretar y actuar sobre ella.

En lugar de presentar al consejo una lista de vulnerabilidades con códigos CVE y niveles de severidad técnica, el CRI responde una pregunta directa: ¿dónde está concentrado el riesgo real de la organización y cuánto podría costar un incidente hoy?

Eso es lo que permite tomar decisiones de inversión con base en evidencia. Asignar presupuesto donde el impacto es mayor. Priorizar acciones no por lo que genera más ruido, sino por lo que representa mayor exposición al negocio.

Cómo opera en la práctica

CROC funciona sobre cinco principios que se retroalimentan de forma continua. Primero, la contextualización de activos: entender qué existe en el entorno digital de la organización, desde endpoints hasta aplicaciones en la nube, y por qué cada uno es crítico. Segundo, la medición continua del riesgo a través del CRI. Tercero, la mitigación estratégica y proactiva, implementando controles antes de que las amenazas se materialicen. Cuarto, el monitoreo continuo de la postura de seguridad con ajustes basados en impacto real. Y quinto, la mejora constante como ciclo permanente, no como proyecto puntual.

Este modelo se integra con las herramientas que la organización ya tiene, XDR, EDR, gestión de vulnerabilidades, seguridad de nube, SIEM, consolidando sus señales en una visión unificada de riesgo. No reemplaza la inversión existente. La hace más inteligente.

Lo que cambia para la organización

El resultado de operar bajo el modelo CROC no es solo técnico. Es estratégico. Una organización que implementa este modelo conoce su nivel real de exposición, puede priorizar con inteligencia, actúa antes de que ocurra el incidente y convierte la ciberseguridad en una función alineada al negocio.

Eso tiene un impacto directo en cómo el área de seguridad se relaciona con la dirección general, con el consejo y con los reguladores. Ya no se trata de reportar incidentes. Se trata de gestionar riesgo con evidencia, con métricas y con criterio de negocio.

Para los líderes que hoy enfrentan la presión de justificar inversiones en seguridad, de demostrar que sus controles son efectivos y de anticiparse a amenazas que evolucionan constantemente, CROC representa exactamente eso: claridad donde antes había incertidumbre y decisiones donde antes había reactividad.

Si quieres profundizar en cómo CROC evoluciona el modelo tradicional del SOC, puedes leer nuestro artículo Del SOC al CROC: eventos vs exposición real al riesgo.

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Cuando el ataque dura 60 segundos y tu respuesta tarda horas.

Los ataques DDoS crecieron 168% en 2025. El problema ya no es el volumen: es que ocurren más rápido de lo que cualquier equipo puede responder.

Hubo un tiempo en que un ataque DDoS era predecible. Venía con volumen, duraba horas y daba margen para reaccionar. Ese modelo ya no existe.

En 2025, el panorama cambió de forma estructural. Los ataques no solo crecieron en número, crecieron en velocidad, en escala y en inteligencia. Y esa combinación está dejando a muchos equipos de seguridad respondiendo a algo que ya terminó antes de que pudieran reaccionar.

El problema de los 60 segundos

El reporte global de amenazas 2026 de Radware documenta algo que debería cambiar la forma en que cualquier organización piensa su defensa: la mayoría de los ataques DDoS de mayor escala registrados en 2025 duraron menos de 60 segundos. Algunos de los más voluminosos, atribuidos a la botnet Aisuru, no superaron los cinco minutos.

Esto no es un detalle técnico menor. Es un cambio operativo fundamental.

Si tu modelo de respuesta depende de que un analista detecte el ataque, evalúe la situación, escale el incidente y active una mitigación, ya perdiste. El ataque terminó. Y el daño, dependiendo del objetivo, ya ocurrió.

Los atacantes lo saben. Por eso diseñan campañas algorítmicas que rotan vectores de ataque más rápido de lo que un operador humano puede procesar. Inundaciones UDP, carpet bombing, reflexión y amplificación, todo en secuencia y en cuestión de minutos. No están improvisando. Están ejecutando.

Un crecimiento que no es incremental.

Los números del reporte de Radware son difíciles de ignorar. Los ataques DDoS de red crecieron 168% en 2025 comparado con 2024. En la segunda mitad del año, el cliente promedio enfrentó más de 25,000 ataques, lo que equivale a un promedio de 139 por día.

Al mismo tiempo, los ataques DDoS web crecieron más del 100%, con un patrón que también cambió: el 94% de los eventos fueron ataques pequeños, por debajo de 100,000 solicitudes por segundo. Más frecuentes, más persistentes y diseñados precisamente para evadir los sistemas de detección volumétrica tradicionales.

Esto no es ruido. Es una estrategia deliberada. Los actores más sofisticados aprendieron que no necesitan el ataque más grande para causar impacto. Necesitan el ataque más difícil de detectar.

Lo que esto significa para la operación.

Hay una tensión real en este escenario que vale la pena nombrar. Por un lado, los ataques de mayor escala, algunos superando los 29.7 terabits por segundo, exigen infraestructura capaz de absorber volúmenes que hace pocos años eran impensables. Por otro, los ataques más frecuentes y pequeños exigen precisión de detección, no solo capacidad de absorción.

Ninguno de los dos extremos se resuelve con los mismos controles.

Un equipo que confía en umbrales volumétricos para detectar amenazas va a pasar por alto el 94% de los eventos. Un equipo que depende de intervención manual no va a responder en 60 segundos. Y un equipo que no tiene visibilidad en tiempo real sobre su superficie expuesta no va a saber qué proteger primero.

El reporte de Radware es claro en su conclusión: la defensa moderna requiere automatización, escala masiva e inteligencia integrada. No como aspiración futura, sino como condición operativa del presente.

La implicación para LATAM

América Latina no es un espectador en este panorama. La región registró un crecimiento del 146% en ataques DDoS web durante 2025, con un aumento significativo en amenazas automatizadas dirigidas a aplicaciones y APIs. Los actores de amenaza están diversificando su infraestructura y ampliando su alcance geográfico.

Para las organizaciones en la región, esto plantea una pregunta concreta: ¿está tu arquitectura de seguridad diseñada para responder en segundos o en minutos?

La diferencia entre ambas respuestas ya no es técnica. Es operativa. Y en muchos casos, es la diferencia entre un incidente contenido y uno que termina en los titulares.

Operar el riesgo, no solo detectarlo.

Lo que describe el reporte de Radware no es solo una evolución de las amenazas. Es una señal de que el modelo de seguridad reactivo tiene un límite de vigencia y ese límite ya se alcanzó.

Las organizaciones que van a navegar este entorno con éxito son las que dejen de pensar en la seguridad como una función de respuesta y empiecen a operarla como una función de gestión continua. Visibilidad en tiempo real, detección automatizada, mitigación sin intervención humana y capacidad de sostener la defensa no solo durante el pico del ataque, sino durante las horas que siguen.

El ataque de 60 segundos no es el problema. El problema es tener una respuesta que tarda más que eso.

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Cuando la IA descubre vulnerabilidades más rápido de lo que puedes parchear

gestión de vulnerabilidades con inteligencia artificial

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El modelo de seguridad que la mayoría de las organizaciones conoce —esperar un aviso, aplicar un parche, cerrar el ticket— está a punto de quedar obsoleto. No porque haya fallado históricamente, sino porque el ritmo al que se descubren vulnerabilidades acaba de cambiar de forma estructural.

La iniciativa Glasswing de Anthropic es una señal de eso. Aplicar inteligencia artificial al descubrimiento de vulnerabilidades de software significa que lo que antes tomaba semanas o meses de investigación humana especializada, ahora puede ocurrir en una fracción del tiempo. Más rápido, más volumen, más superficie expuesta.

Para un CISO o un gerente de TI, esto plantea una pregunta muy concreta: si mañana hay diez veces más vulnerabilidades descubiertas, ¿tiene su organización la capacidad de operar ese volumen sin colapsar?

El problema no es el descubrimiento. Es todo lo que viene después.

Encontrar una vulnerabilidad no cierra el riesgo. Lo abre. Desde el momento en que existe un hallazgo hasta que hay un parche disponible, probado e implementado en producción, puede transcurrir semanas. A veces meses. En ese intervalo, los actores maliciosos operan con una ventaja estructural: conocen la exposición antes de que usted pueda cerrarla.

Escalar la detección sin escalar la capacidad de respuesta no mejora la postura de seguridad. La amplía. Es una trampa que muchos equipos están a punto de caer si no reorientan su operación hacia algo más parecido a la gestión continua de exposición que a la gestión reactiva de parches.

TrendAI y el ciclo completo

TrendAI lleva más de tres décadas operando en la vanguardia de la investigación de amenazas. Su programa Zero Day Initiative —el programa de divulgación de vulnerabilidades independiente de proveedores más grande del mundo— no es una respuesta al momento actual. Es una infraestructura construida con anticipación a él.

La lógica es clara: el descubrimiento sin coordinación genera exposición no gestionada. Por eso TrendAI trabaja activamente junto a iniciativas como Glasswing para garantizar que cada vulnerabilidad identificada siga un proceso de divulgación responsable, que los fabricantes tengan el tiempo necesario para desarrollar soluciones y que los atacantes no lleguen primero.

Pero más allá de la divulgación, la propuesta de TrendAI resuelve el problema operativo de fondo.

Cuando se identifica una vulnerabilidad, la organización enfrenta una ventana de exposición antes de que exista un parche oficial. TrendAI cierra esa ventana con protecciones virtuales que pueden activarse hasta 96 días antes de que el fabricante publique una solución. Eso no es un detalle menor: es la diferencia entre estar expuesto durante los días más activos del ciclo de explotación, o no.

De vulnerabilidades a exposición gestionada

El otro problema que escala con el volumen es la priorización. Si antes era difícil decidir qué parchar primero, en un entorno donde la IA multiplica los hallazgos, la dificultad se convierte en parálisis.

La plataforma TrendAI Vision One, a través de su módulo de Cyber Risk Exposure Management, conecta el descubrimiento, la priorización y la remediación en un ciclo continuo. No opera sobre listas de vulnerabilidades. Opera sobre exposición real: qué está activo en el entorno, qué es explotable hoy, qué impacta directamente en los activos críticos del negocio.

Eso es lo que diferencia un inventario de vulnerabilidades de una operación de riesgo. El primero informa. El segundo actúa.

Detrás de todo esto opera AESIR —la plataforma interna de inteligencia de seguridad de TrendAI— que aplica IA y flujos de trabajo basados en agentes para automatizar el análisis, gestionar la divulgación coordinada y habilitar el parcheo virtual cuando es posible. No es una capacidad construida en respuesta a Glasswing. Es la infraestructura que TrendAI lleva años desarrollando para este momento.

Lo que esto implica para su organización

La era del descubrimiento de vulnerabilidades impulsado por IA no está llegando. Ya llegó. Y las organizaciones que la naveguen con éxito no serán necesariamente las que tengan más herramientas, sino las que puedan convertir volumen en claridad y claridad en acción.

Eso requiere tres cosas: un proceso de divulgación coordinada que no genere exposición prematura, capacidad de priorizar por impacto real y no por severidad abstracta, y protección que no dependa de esperar el parche.

Si su equipo ya está al límite gestionando el volumen actual, la pregunta no es si este cambio los afectará. Es cuánto tiempo tienen para reorientar su operación antes de que el volumen los supere.

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frontera de la IA: por qué la defensa del futuro es una operación de riesgo en tiempo real

defensa contra ataques de IA avanzada

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La ciberseguridad siempre ha tenido una ventaja implícita: el tiempo. Detectar, investigar y responder solía ser suficiente para contener la mayoría de los incidentes antes de que escalaran. Esa ventaja se está erosionando.

Con la llegada de modelos de IA avanzados, los atacantes ya no dependen únicamente de habilidades humanas o ciclos manuales. Ahora pueden automatizar la búsqueda de vulnerabilidades, encadenar fallas en sistemas complejos y ejecutar ataques a una velocidad que reduce drásticamente la ventana de reacción de las organizaciones.

El mensaje de fondo de iniciativas como Unit 42 Frontier AI Defense de palo alto networks es claro: el modelo tradicional de defensa ya no escala frente a ataques impulsados por IA.

El cambio clave: de ataques humanos a ataques autónomos

Lo que está cambiando no es solo la velocidad, sino la naturaleza del atacante.

Los ataques ya no son necesariamente lineales ni manuales. Un sistema impulsado por IA puede:

  • explorar superficies de ataque completas en minutos,
  • identificar vulnerabilidades encadenables,
  • y ejecutar secuencias de explotación sin intervención humana constante.

Esto genera un problema estructural: la defensa tradicional está diseñada para interpretar eventos, no para competir contra sistemas que operan en ciclos mucho más cortos.

En ese contexto, el tiempo entre “detección” y “respuesta” deja de ser una métrica operativa… y se convierte en una variable de riesgo.

El verdadero problema no es la IA, es la velocidad compuesta

Cuando los ataques son automatizados, no solo se vuelven más rápidos. También se vuelven iterativos.

Un atacante puede probar múltiples variantes de explotación en paralelo, ajustar rutas de ataque en tiempo real y escalar intentos sin costo marginal relevante. Esto genera lo que se puede entender como “velocidad compuesta”: cada iteración mejora la siguiente.

En ese escenario, la exposición no es estática. Cambia mientras la organización todavía está investigando lo que ocurrió.

Qué propone este nuevo enfoque de defensa

El planteamiento de Unit 42 de palo alto networks va en una dirección interesante: mover la seguridad hacia una lógica de tres capas operativas:

Primero, identificar la exposición antes de que sea explotada, entendiendo qué vulnerabilidades realmente pueden encadenarse en un ataque real.

Segundo, reducir la superficie de ataque de forma estructural, no solo parcheando incidentes aislados.

Tercero, modernizar la operación de seguridad para responder en tiempo real, apoyándose en automatización y analítica avanzada para acortar los ciclos de decisión.

Más allá del nombre de la iniciativa, el concepto clave es este: la defensa ya no puede depender de ciclos humanos tradicionales.

De detección de incidentes a operación del riesgo

Aquí es donde este enfoque conecta directamente con la evolución que hemos venido trabajando en la serie CROC.

Un SOC tradicional está optimizado para detectar y responder eventos. Pero en un entorno donde la IA acelera el ciclo completo del ataque, eso ya no es suficiente.

Lo que empieza a tomar relevancia es otro enfoque: operar la exposición de forma continua.

Eso implica cambiar la pregunta central de seguridad:

  • De “¿qué pasó?”
  • A “¿qué es explotable ahora mismo y qué impacto tendría?”

Ese cambio es sutil, pero profundo. Porque convierte la seguridad en una función que no solo reacciona, sino que gestiona activamente la probabilidad de que un ataque ocurra con éxito.

El rol de la IA en defensa: no es opcional, es estructural

Así como los atacantes están usando IA para escalar su capacidad, la defensa también necesita apoyarse en sistemas inteligentes para analizar exposición, priorizar riesgos y acelerar decisiones.

No se trata de “automatizar el SOC” como un objetivo aislado. Se trata de algo más amplio: reducir el tiempo entre exposición y mitigación por debajo del ciclo del atacante.

En términos simples: si el atacante piensa en minutos, la defensa ya no puede pensar en horas.

Qué cambia para la organización

Este tipo de cambio no es solo tecnológico. Es operativo y estructural.

Para TI, significa que la gestión de vulnerabilidades deja de ser un proceso periódico y se convierte en un flujo continuo.
Para SecOps, implica que la priorización ya no puede basarse solo en severidad, sino en explotabilidad real en contexto.
Para el CISO, cambia la conversación: el foco deja de ser cuántos incidentes se atendieron y pasa a ser cuánto riesgo se redujo frente a un adversario que también evoluciona en tiempo real.

Conexión con CROC: el siguiente nivel de madurez

Este tipo de enfoques encajan naturalmente con la idea de un Cyber Risk Operations Center (CROC).

Porque cuando el adversario opera con IA, la seguridad deja de ser un sistema de alertas y pasa a ser un sistema de gestión continua de exposición.

Un CROC no compite con la velocidad del atacante desde la detección. La compite desde la reducción estructural del riesgo.

Y esa es la verdadera transición que está ocurriendo:
de defender eventos → a operar riesgo en tiempo real.
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visibilidad real: por qué el inventario “mensual” ya no sirve

visibilidad de activos en tiempo real

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Durante mucho tiempo, el inventario de activos fue una de las bases más importantes de la gestión de TI. Saber qué equipos existen, qué software corren y dónde están ubicados era suficiente para construir una postura de seguridad razonable. El problema es que ese modelo nació en un entorno donde los cambios eran más lentos y predecibles.

Hoy ese supuesto ya no existe.

En entornos híbridos, con nube, trabajo remoto, dispositivos móviles, aplicaciones SaaS y despliegues continuos, la infraestructura cambia todos los días. Nuevos activos aparecen sin control centralizado, otros desaparecen, algunos cambian de configuración sin pasar por procesos formales, y muchos ni siquiera están correctamente registrados desde el inicio.

En ese contexto, un inventario mensual deja de ser una herramienta de control y se convierte en una fotografía histórica. Y en ciberseguridad, una fotografía del pasado no reduce el riesgo del presente.

El problema no es el inventario, es su caducidad

El error más común no es hacer inventarios, sino asumir que siguen siendo válidos cuando se consultan semanas después.

Entre un ciclo de inventario y otro pueden ocurrir decenas de cambios relevantes: endpoints que se conectan por primera vez, sistemas expuestos temporalmente a internet, usuarios con privilegios elevados que cambian de rol, o servicios que se levantan sin documentación adecuada.

Cada uno de estos cambios puede modificar la superficie de ataque. El riesgo no se detiene mientras esperamos el siguiente reporte.

En otras palabras: el inventario tradicional describe cómo era el entorno, no cómo es ahora.

Cuando la visibilidad de activos en tiempo real no es continua, el riesgo se mueve más rápido que la defensa

La visibilidad de activos no es solo una cuestión de control operativo, es una condición base para la gestión de riesgo. Si no sabes qué existe en este momento, no puedes evaluar qué está expuesto ni qué debería priorizarse.

El problema se amplifica porque los atacantes no trabajan con inventarios mensuales. Ellos exploran continuamente la superficie real, no la documentada. Cualquier desfase entre lo que existe y lo que se cree que existe se convierte en una ventana de oportunidad.

Este es uno de los puntos más críticos en la higiene de TI moderna: el riesgo se mueve en tiempo real, pero muchas organizaciones siguen operando con visibilidad periódica.

De inventario a visibilidad continua

La evolución natural del inventario no es hacer “mejores inventarios”, sino pasar a un modelo de visibilidad continua.

Esto significa tener una capacidad constante de identificar activos, cambios y relaciones dentro del entorno tecnológico. No como un ejercicio puntual, sino como un flujo operativo que refleja el estado actual del sistema.

Cuando la visibilidad es continua, cambia la forma en que se toman decisiones. Ya no se prioriza con base en lo que “se sabía” hace semanas, sino en lo que realmente está expuesto hoy.

Esto tiene un impacto directo en tres dimensiones:

  • Riesgo: se reduce la incertidumbre sobre la superficie real de ataque.
  • Operación: se eliminan esfuerzos duplicados y trabajo sobre activos inexistentes o irrelevantes.
  • Prioridad: se enfoca la remediación en lo que está activo y es relevante ahora, no en lo que lo fue.

El inventario estático crea falsas zonas de seguridad

Uno de los riesgos menos evidentes del modelo tradicional es la ilusión de control.

Cuando un inventario está actualizado “en papel”, es fácil asumir que la organización tiene visibilidad completa. Sin embargo, esa confianza puede ocultar activos no registrados, entornos temporales o configuraciones que cambiaron después del último corte.

Estas zonas ciegas no siempre son grandes o evidentes. A veces son pequeños desajustes entre realidad y documentación que, acumulados, crean un terreno fértil para exposición no controlada.

En seguridad, el problema no es lo que sabemos que existe, sino lo que creemos que no existe.

La higiene de TI como disciplina de visibilidad dinámica

En una higiene de TI moderna, la visibilidad no es un entregable, es una capacidad operativa.

No se trata de “tener un inventario”, sino de sostener una comprensión actualizada del entorno en todo momento. Esto permite que la organización deje de reaccionar a descubrimientos tardíos y empiece a operar con información viva.

Este enfoque es el que habilita modelos más avanzados de gestión de riesgo, donde la exposición no se calcula una vez al mes, sino de forma continua, alineada con la realidad del negocio y su infraestructura.

Qué cambia para la organización

Adoptar visibilidad continua de activos cambia más de lo que parece a primera vista.

Para TI, reduce el tiempo perdido en reconciliar inventarios desactualizados.
Para seguridad, mejora la precisión en la evaluación de exposición.
Para el negocio, disminuye la probabilidad de incidentes causados por activos desconocidos o mal gestionados.

Pero el cambio más importante es conceptual: la organización deja de confiar en estados estáticos y empieza a operar sobre un entorno dinámico.

Y en un entorno dinámico, la única forma realista de reducir riesgo es tener visibilidad en tiempo real.

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