Los atacantes se renuevan y se vuelven cada día más sofisticados. En consecuencia, hay que estar un paso adelante. Por ese motivo, queremos invitarlo a conocer la estrategia de detección y respuesta que terminará con el pensamiento aislado e integrará los datos del endpoint, las redes y la nube para frenar amenazas sofisticadas, ayudándolo a detener ataques cibernéticos con mayor precisión, utilizando la tecnología más evolucionada del mercado

1. Palo Alto Networks
Fernando Gamero
Systems Engineer, Perú y Ecuador

2. Entendamos las amenazas
2 | © 2017 Palo Alto Networks, Inc. Confidential and Proprietary.
PREVENTIVE CONTROLS REACTIVE CONTROLS
Command
and Cont rol
Actions on
the Object ive
Reconnaisance
W eaponization
and D elivery
Exploitation Installation

3. 3 | © 2017, Palo Alto Networks, Inc. Confidential and Proprietary.
Reduce attack
surface area
• Enable business apps
• Block “bad” apps
• Limit app functions
• Limit file types
• Block websites
• Require multi-factor
authentication
Prevent all known
threats
• Exploits
• Malware
• Command & control
• Malicious websites
• Bad domains
• Credential theft
• Dynamic Analysis
• Static Analysis
• Attack techniques
• Anomaly detection
• Analytics
Detect & prevent
new threats
• All applications
• All users
• All content
• Encrypted traffic
• SaaS
• Cloud
• Mobile
Complete visibility
PRIMER ENFOQUE- Prevención

4. PREVENCION DE EXPLOITS ENFOCADO EN TECNICAS
4 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.
Traps se enfoca en técnicas de explotación, en lugar de utilizar firmas para exploits o
parches de vulnerabilidades
Exploit bloqueado antes
de que llevara a cabo la
actividad maliciosa
Ataque intenta explotar
vulnerabilidad en el
OS/aplicación
Endpoint protegido del
exploit
Heap
Spray
ROP
Utilize OS
Functions
Heap
Spray
Documento
abierto por el
usuario

5. Bloquear las técnicas de Explotación es el enfoque más Efectivo
TotalNumber
Vulnerabilidades
conocidas
Exploits
Públicos
(Ataques reales)
Técnicas de Exploitación
Patching
Firmas/
Comportamiento
Traps
Time
Requiere conocimiento
previo, necesita de
parchado
Requiere conocimiento
previo del exploit utilizado
No requiere de
parchado,
conocimiento previo de
vulnerabilidades y no
necesita de firmas
5 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.

6. PREVENCION DE MALWARE CONOCIDO Y DESCONOCIDO
7 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.
User attempts to
open executable file
Machine learning to
prevent new malware
Behavioral threat
protection for
advanced malware
WildFire to detect
unknown malware
Attack blocked
endpoint safe
Local analysis to
stop known
malware
WildFire feeds known threat information back to Traps and the Platform
Multiples métodos de prevención mejoran efectividad y cobertura

7. WILDFIRE INCREMENTA LA PRECISION Y COBERTURA DE TRAPS
8 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.
45%
300M Nuevas muestras de malware
detectadas por Wildfire
mensualmente
Inteligencia de amenazas
compartida entre endpoint, red
y nube
THREAT INTELLIGENCE
Malware detectado por
WildFire que no ha sido visto
por Virus Total Static Dynamic Bare metalMachine Learning
WILDFIRE ANALYSIS
TRAPSNETWORK ENDPOINT CLOUD

8. 99%+ de los ataques pueden
ser prevenidos con las
herramientas adecuadas
<1% requiere análisis en el tiempo y
a través de capas con machine
learning
Mas Sofisticado y Peligroso
Mas fácil de ejecutar
Amenazas
Conocidas
Malware
Evasivo
Ataque día
Cero
• Ataques dirigidos
• Bajo y lento
• Amenazas internas
Ataque sin
Archivos
SEGUNDO ENFOQUE- Automatización de la detección y Respuesta a Incidentes

9. 11 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.
Herramientas dispersas solo retrazan la detección y respuesta
Demasiadas alertas, poca
prevencion
Dificil de recolectar data
que sirva de verdadCorrelación manual

10. CORTEX DATA LAKE
CORTEX XDR
DETECTION & RESPONSE FOR
NETWORK, ENDPOINT AND CLOUD
NETWORK ENDPOINT CLOUD
12 | © 2017, Palo Alto Networks. Confidential and Proprietary.
CORTEX XDR: ROMPIENDO LOS SILOS DE SEGURIDAD

11. Completa visibilidad de la Red y el Endpoint
13 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.
Mobile
Users
Branch
Office
Next-Generation
Firewall
Campus
Traps
ServersEndpoints Cloud Data
Center
LOGS & DATA
Cortex XDR
Cortex Data
Lake

12. Contexto completo de la actividad maliciosa en el endpoint
14 | © 2018, Palo Alto Networks. Confidential and Proprietary.
Investigar una alerta con 1
click
Desencadenar la cadena de
eventos
Contexto completo con
BIOCs e inteligencia de
ameanzas
chrome.exe
ENV21Sauron
1 2 3
ROOT
CAUSE
7zFM.exe cmd.exe powershell.exe wscript.exe
12 1 1 1
URL clicked from phishing
email
Downloads 7zip file for user *.pdf.bat file run by user Encoded command runs script Persistence and C2 attempted
12 1 1 1

13. Contexto completo de ataques con analítica de red y usuarios
Cortex XDR perfila el comportamiento
buscando anomalías
Malware Behavior
Atacantes realizan multiples acciones,
tratando de pasar desapercibidos
Command and Control
Internal
Reconnaissance
Cortex XDR
Cortex
Data Lake

14. SECURE YOUR ORGANIZATION WITH CORTEX XDR & TRAPS
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Investigación
automática
• Root cause analysis
• Timeline analysis
• Integrated threat intel
Prevención
• Market-leading
network, endpoint,
cloud security
Respuesta
automática
• Integrated enforcement
• Adaptable rules
Detección Automática
• Behavioral analytics
with machine learning
• Customizable detection
• Automated threat hunting
1 2
4 3

15. AUTOMATIZACION Y ORQUESTRACION DE
SEGURIDAD

16. CONFIANZA
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17. GRACIAS