Domina la Detección en Tiempo de Ejecución
Bienvenido, Operador. Spyderbat cambia el juego utilizando eBPF para capturar la Causalidad Universal. En este panel, aprenderás a distinguir entre ruido y amenazas reales, y a rastrear ataques hasta su origen.
1. Fundamentos de Spyderbat y Ventajas
Haz clic en las tarjetas para descubrir cómo Spyderbat visualiza lo invisible.
Tecnología eBPF
El "sensor" de Spyderbat. Observa todo a nivel de kernel sin modificar el SO.
A diferencia de los agentes tradicionales, eBPF es ligero y seguro. Captura llamadas al sistema, red y archivos en tiempo real, proporcionando la data cruda para construir mapas de causalidad.
Causalidad Universal
Conecta los puntos. No solo "qué pasó", sino "qué causó qué" en toda la infraestructura.
Spyderbat mantiene un registro histórico del grafo de contexto causal por 90 días, haciéndolo completamente buscable (Flashback). Esto permite al analista rastrear cualquier actividad hasta su origen inicial.
IA Unificada & RedFlags
Unifica las hipótesis de la alerta para una decisión rápida sin perder el panorama causal.
La IA de Spyderbat examina la Spydertrace completa y unifica los eventos causales. Genera automáticamente 'RedFlags' (Puntos de Interés) para que el analista actúe de forma inmediata. Esto reduce el ruido de 10,000 eventos a solo 3-4 trazas útiles por día.
Spydertraces: Tu mapa de investigación
Visualiza la línea de tiempo del ataque de inicio a fin en una sola vista gráfica.
Una Spydertrace es la visualización automática de la cadena de causalidad. Permite a los analistas ver la entrada (ej. SSH), la ejecución (ej. Bash) y el impacto (ej. exfiltración de datos) en una sola vista gráfica.
Zero Trust en Runtime (Acción en el Kernel)
Aplica el principio de "Nunca Confíes, Siempre Verifica" a cada proceso, llamada al sistema y conexión de red en tiempo de ejecución.
Spyderbat implementa Zero Trust evaluando el **comportamiento esperado** (el *baseline*) frente al **comportamiento actual**. Cualquier desviación en el uso de red, archivos o procesos, especialmente en K8s, resulta en una negación de acción o una alerta priorizada.
Simulación: Aplicando Zero Trust a un Proceso
La causalidad garantiza que incluso un proceso legítimo no pueda realizar acciones fuera de su perfil de comportamiento normal.
1.5. Llenando los Vacíos de Detección (The Spyderbat Gap Fill)
Spyderbat no reemplaza sus herramientas existentes; las hace funcionar mejor. Abordamos los vacíos críticos del ciclo de vida de la nube (DevSecOps) con cuatro acciones clave. Haz clic para ver un ejemplo de causalidad.
COMPLETE (Completar)
Proporcionamos el contexto de causalidad faltante que los Logs o EDR no pueden ofrecer. Transformamos miles de eventos inconexos en una sola Spydertrace accionable.
ENHANCE (Mejorar)
Mejoramos la postura de seguridad al detectar "drift" (desviación del comportamiento) en contenedores y Kubernetes. Aplicamos Zero Trust a nivel de kernel para procesos en tiempo de ejecución.
INTEGRATE (Integrar)
Conectamos la actividad de Runtime (Scout) con la postura de infraestructura (Guardian) y con su CMDB/SIEM. Rompemos los silos de visibilidad en su flujo de trabajo.
ENRICH (Enriquecer)
Enriquecemos las alertas de SIEM/EDR con el contexto causal de la traza completa (MITRE ATT&CK), permitiendo la remediación inmediata y sin falsos positivos.
2. Reducción de Ruido y Ganancia de Contexto
El contexto causal elimina la "búsqueda en el haystack". Vea cómo Spyderbat transforma el flujo de trabajo de "búsqueda manual de logs" a "detección de impacto".
Eventos Crudos vs. Alertas Contextualizadas
Reducción logarítmica de Eventos Crudos a Spydertraces Útiles.
Proceso de Investigación y Time-to-Answer
Spyderbat (derecha) invierte el flujo de trabajo: la causalidad proporciona el contexto inmediato y reduce el MTTR.
Diagrama de Flujo Causal y Despliegue de Agente
Flujo Didáctico: Nano Agent eBPF
Desglose de Métricas de Time-to-Answer (MTTR)
| Métrica Clave | Tradicional (SIEM/EDR) | Spyderbat (Causalidad) | Diferencia (%) |
|---|---|---|---|
| Time to Detect (TTD) | ~15 - 60 minutos | ~0 - 5 segundos | ~99% Más Rápido |
| Time to Investigate (TTI) | ~60 - 180 minutos | ~1 - 3 minutos | Reducción Drástica |
| Time to Contain (TTC) | ~30 - 60 minutos | ~2 - 5 minutos | Respuesta en Minutos |
| MTTR Total Promedio | Varias Horas | Menos de 10 Minutos | IMPACTO CRÍTICO |
La visibilidad causal elimina la necesidad de buscar y correlacionar logs, transformando el MTTR de un problema de horas a un problema de minutos.
4. Comparación de Flujo: Camino de la Investigación
MÉTODO TRADICIONAL (SIEM/EDR)
Un proceso serial con múltiples puntos de fricción que resulta en un MTTR de **Horas**.
SPYDERBAT CDR (Causalidad Universal)
El contexto causal se presenta inmediatamente, permitiendo una respuesta precisa en **Minutos**.
5. Causalidad en Acción: Un Caso Simple
Todos estos eventos son capturados como una *sola* Spydertrace enlazada causalmente por eBPF.
3. Gráfico de Burbujas de Impacto Causal
Analiza la posición de mercado basada en dos ejes cruciales: la profundidad de la Causalidad (Eje X) y la Contextualización del Evento (Eje Y).
Matriz de Contexto y Profundidad de Detección
(Causalidad Universal)
CUADRANTE DE MÁXIMO VALOR
Ventaja Inigualable del Panel de Causalidad
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Causalidad Universal (CDR Nativo): Construida desde el kernel (eBPF), no agregada. Conecta C2, escalada y exfiltración automáticamente.
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Vínculo Infra/Runtime (Único): Conecta fallas de configuración (Guardian) con la actividad del proceso en ejecución (Scout), ofreciendo visibilidad completa.
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Motor de RedFlags con IA: Presenta solo 3-5 puntos críticos de una traza con miles de eventos, eliminando el 99% del ruido.
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Time-to-Answer Rápido: El analista salta de la alerta al impacto en segundos, no horas, gracias a la visualización de la Spydertrace.
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Remediación a Nivel de Proceso: Capacidades de contención que permiten detener el proceso malicioso sin matar el pod completo, preservando evidencia volátil.
4. Simulación Práctica de Spydertrace (K8S Focused) INCIDENTES ACTIVOS: 0 / 8
Metodología Aplicada: Selecciona una alerta del panel izquierdo para cargar la traza de causalidad correspondiente. Misión: Rastrea los pasos del ataque mapeado en la Spydertrace y aplica la mitigación correcta.
Cola de Alertas Críticas (8)
Tráfico de Beaconing y Descarga de Payload
Container: web-prod-nginx. Tipo: C2
Uso No Autorizado de Kubeconfig
Pod: jenkins-pipeline-worker. Tipo: K8S API Abuse
Compresión y Exfiltración de Datos
Container: db-worker-7. Tipo: Exfiltración
Ejecución de Código en Sidecar No Autorizado
Container: app-proxy-sidecar. Tipo: Lateral Movement
Compromiso de Credenciales y Persistencia
Host: k8s-master-1. Tipo: Escala de Privilegios
Image Pull desde Registry Malicioso
Deployment: log-aggregator. Tipo: Supply Chain
Uso de Host PID para Proceso Crítico
Container: monitoring-agent. Tipo: Container Breakout
SaaS Lateral Movement (Compromiso de Token)
Asset: identity-provider-saas. Tipo: Lateral Auth
Pasos de la Spydertrace Activa
Selecciona una alerta crítica del panel izquierdo para cargar su Spydertrace.
5. Respuesta y Mitigación: --
Selecciona la mejor opción de mitigación. Recuerda: la acción ideal debe contener el proceso, eliminar la persistencia y preservar la evidencia.
6. Lecciones Aprendidas (CDR Mastery)
¡Felicidades, Operador! Has completado todas las simulaciones de ataque. Aquí tienes un resumen de las conclusiones clave sobre la Causalidad y la Respuesta.
Conclusiones Clave de Spyderbat CDR
La clave no es el evento individual (`tar`, `curl`, `chmod`), sino su contexto causal. Viste cómo un proceso legítimo causó una descarga de C2, que a su vez causó persistencia. Sin la traza, estas son alertas desconectadas. (Concepto clave de Flashback).
Los incidentes críticos en K8s, como la inyección de Sidecar o la modificación de Image Pull, son detectados porque Spyderbat (Guardian) compara el comportamiento actual (redes, procesos) con el perfil histórico de 90 días, detectando cualquier drift o misconfiguration.
En K8s, el contexto es efímero. Spyderbat mapea la traza de principio a fin, reduciendo el MTTR de horas a minutos (visto en el embudo), algo vital en entornos volátiles. La detección se centra en las técnicas MITRE ATT&CK (funcionalidad Scout).
La respuesta óptima siempre es la Contención Causal + Limpieza + Snapshot Forense. Detener solo el proceso malicioso y aislar el pod garantiza que la investigación forense se complete con la evidencia intacta, sin perder tiempo ni interrumpir servicios críticos.
¡Traza () Resuelta!
Has identificado correctamente la cadena de ataque y aplicado la respuesta de contención óptima. La evidencia ha sido preservada.
> Snapshot Forense: COMPLETE
¡Respuesta Fallida!
La respuesta seleccionada fue INCORRECTA o INCOMPLETA.
Flujo Didáctico: Despliegue de Agente Nano eBPF
1. Instalación del Nano Agent (Minutos)
El agente se instala de forma nativa en el host o pod (DaemonSet en K8s) y es extremadamente ligero.
2. Attach Probes eBPF al Kernel
El código eBPF se carga en el Kernel para observar llamadas al sistema, red y archivos sin modificar el SO o los binarios.
3. Streams de Telemetría en Tiempo Real
Transmite datos de causalidad con un bajo consumo de recursos (típicamente <2% de sobrecarga).
4. Auto-Registro y Visibilidad Inmediata
El agente se registra automáticamente para comenzar a construir el grafo causal en la consola web al instante.