Evaluación del riesgo interno

El software de detección de amenazas internas monitorea a usuarios autorizados —empleados, contratistas y administradores— para identificar comportamientos que puedan indicar intención maliciosa, negligencia o compromiso de cuentas. Se diferencia de la seguridad perimetral en que se centra en lo que ocurre una vez que alguien ya está dentro de la red: acceso inusual a datos, infracciones de política o cambios de comportamiento que preceden a una filtración o acto de sabotaje.

Sí. Anexet se despliega en las instalaciones del cliente; el proveedor no tiene acceso a sus datos. Todos los eventos interceptados, las puntuaciones de riesgo y los expedientes de empleados se almacenan y procesan dentro de su propia infraestructura. No existe ningún componente en la nube que envíe datos de empleados a Scinero ni a terceros.

No. Scinero Software Limited no tiene acceso a ningún dato recopilado, procesado o almacenado por Anexet. El sistema opera íntegramente dentro de su perímetro corporativo. Esta es una decisión arquitectónica deliberada, no una mera declaración de política: el producto no dispone de ningún canal de telemetría hacia el proveedor.

El Análisis de Riesgo agrega los incidentes activados por reglas de Security Policies —reglas basadas en contenido y reglas de umbral estadístico (por ejemplo, más de un número determinado de mensajes enviados en una hora)— en una puntuación numérica por usuario y categoría de riesgo. Es un mecanismo basado en reglas, no un modelo de aprendizaje automático de caja negra: cada punto de la puntuación remite a un evento específico y revisable, y los administradores configuran los umbrales. La configuración exacta de la puntuación para su entorno se confirma durante la demo.

La detección de amenazas internas es una práctica de seguridad legítima cuando se despliega bajo una política clara sobre la que los empleados han sido informados. Los equipos de seguridad generalmente utilizan estas herramientas para investigar preocupaciones específicas, no para ejercer una vigilancia indiscriminada. Como Anexet está en las instalaciones del cliente y es controlado íntegramente por la organización, la decisión sobre qué se monitorea, quién puede verlo y cómo se retienen los datos recae en el empleador, no en el proveedor. Las organizaciones deben documentar su política de monitoreo, obtener los consentimientos requeridos conforme a la legislación aplicable (RGPD, legislación laboral local) y restringir el acceso a la consola al personal autorizado mediante los controles RBAC integrados.

Cuando la puntuación de riesgo de un usuario supera el umbral configurado, el Notification Manager envía una notificación instantánea al responsable de seguridad correspondiente, o un resumen diario si la notificación inmediata no está habilitada. El responsable puede entonces abrir el panel de Perfil de Usuario del empleado para revisar el contexto completo —los eventos desencadenantes, la línea de tiempo de riesgo, los incidentes DLP recientes, las métricas de productividad y el grafo de relaciones— y decidir si escalar, iniciar una monitorización más estrecha o cerrar la alerta. Todas las acciones quedan registradas.

El panel de Perfil de Usuario es una pantalla configurable, por empleado, que reúne todo lo que necesita quien revisa durante una investigación: incidentes y eventos recientes, métricas de productividad, análisis resumido, procesos activos y dispositivos conectados, todo actualizándose en tiempo real. Permite navegación rápida directo al evento, y el monitoreo de audio/vídeo, junto con los informes sobre ese usuario, puede iniciarse directamente desde la misma pantalla.

Sí. El posprocesamiento asistido por IA puede asignar automáticamente un estado a los incidentes rutinarios y filtrar probables falsos positivos, de modo que las notificaciones se concentren en eventos que merecen una revisión más detenida. Los administradores pueden añadir contexto e instrucciones adicionales para ajustar la precisión a su entorno, y se admiten tanto modelos en la nube como en las instalaciones del cliente: las organizaciones que necesitan mantener los datos dentro de su perímetro pueden ejecutar la capa de IA íntegramente en local.