En el evento Protect 2026 celebrado hoy en San Diego, hemos presentado el sistema agéntico de seguridad de la colaboración de Proofpoint. Este sistema centralizado integra la detección basada en la intención, la investigación basada en agentes y los agentes de análisis de riesgo de los usuarios con el fin de facilitar las comunicaciones y las interacciones colaborativas. Son tres componentes interconectados de un mismo sistema: la detección basada en la intención analiza ese contexto para determinar qué pretende conseguir realmente una interacción, y los agentes convierten esas decisiones en tareas de investigación, respuesta y gestión del riesgo de los usuarios que hasta ahora exigían la intervención directa de un analista.
¿Por qué ahora?
Los ataques más difíciles de detectar hoy en día no tienen nada de inusual a simple vista. Los ciberdelincuentes comprometen el buzón de correo de un proveedor, examinan meses de correspondencia real y responden desde una cuenta legítima en una conversación en curso, citando un pedido auténtico. No hay malware, enlaces ni dominios que imiten a otros. Por tanto, no existe ninguna regla concebida para detectar ese ataque. Un ataque dirigido a un único directivo puede no repetirse jamás y, por tanto, no llegar a generar ningún patrón. Una solicitud que excede los permisos de acceso habituales de una persona puede proceder, aun así, de un remitente autorizado para enviarla.
El análisis del comportamiento está diseñado para detectar desviaciones respecto a un patrón de referencia. Pero ese enfoque falla cuando la cuenta, la conversación y la solicitud parecen completamente normales. Para detectar estos ataques hay que analizar qué pretende conseguir realmente un mensaje, y no limitarse a comprobar si se aparta de los patrones habituales de comunicación por correo electrónico, en las herramientas de colaboración o en el navegador.
Al mismo tiempo, responder a las amenazas detectadas exige ya más trabajo del que la mayoría de los equipos de seguridad pueden asumir manualmente. Una sola investigación puede requerir recopilar pruebas del correo electrónico, los sistemas de identidad, los endpoints, el navegador y media docena de herramientas más antes de determinar qué ha ocurrido y hasta dónde se ha extendido el ataque. Un programa de concienciación sobre seguridad basado en módulos de formación estáticos no puede seguir el ritmo de un panorama de amenazas que cambia cada semana. Y una lista de usuarios VIP mantenida manualmente queda desactualizada en cuanto aparece un nuevo objetivo. Para superar ese desfase no basta con mejorar la detección. Se necesitan agentes capaces de asumir tareas de investigación, respuesta y gestión de riesgos que hasta ahora requerían la intervención directa de un analista.
La solución pasa por un sistema que conecte el contexto, el razonamiento y la acción de principio a fin. A continuación, examinamos sus componentes: el grafo que aporta el contexto, el modelo que lo analiza y los agentes que actúan a partir de sus conclusiones.
Las señales solo adquieren valor cuando están conectadas: Proofpoint Knowledge Graph
Cada vez más proveedores describen sus capacidades de detección destacando la cantidad de señales que incorporan. Pero una señal solo resulta útil si puede relacionarse con información que el sistema ya conoce. Un modelo que se limita al nivel de dominio no puede determinar si el destinatario de un correo es una persona que la organización ya ha identificado como de alto riesgo ni a qué datos tiene acceso. La mayoría de los proveedores no pueden conectar los datos de colaboración con los del resto de las herramientas de seguridad del cliente, por lo que solo disponen de una visión parcial de cada usuario.
Estamos ampliando nuestro Behavior Graph para convertirlo en Proofpoint Knowledge Graph: pasamos de crear perfiles a nivel de dominio a hacerlo también a nivel de grupos y usuarios individuales, e incorporamos modelos de temas y tono mediante un sistema de análisis temático que transmite nuevos conocimientos directamente al gateway. El grafo también va más allá de la seguridad de la colaboración y abarca el resto de la plataforma, incorporando señales de seguridad de los datos y de la IA. Así, la detección puede ir más allá de preguntarse si un mensaje parece legítimo y determinar si su destinatario es una persona que ya se sabe que está en riesgo y qué podría quedar expuesto si su cuenta se viera comprometida.
Una detección que combina rapidez y rigor: detección basada en la intención de Nexus
Un único modelo de detección debe elegir entre rapidez y rigor, y aplicar esa decisión a todos los mensajes que analiza. Los proveedores que priorizan la rapidez aceptan realizar análisis superficiales. Los que priorizan el rigor aceptan retrasos, normalmente reteniendo los mensajes para revisarlos cuando ya han llegado a la bandeja de entrada. Ninguno de los dos enfoques permite distinguir entre un mensaje que parece inusual y otro que solicita algo que sencillamente no resulta creíble.
El modelo de detección basado en la intención de Nexus se apoya en Proofpoint Knowledge Graph, descrito anteriormente, para evaluar qué pretende conseguir un mensaje, si esa intención resulta creíble en el contexto de la relación y qué técnica se utiliza para llevarla a cabo. Resuelve la mayoría de los casos en menos de medio segundo mediante modelos Flash que comprueban el contexto empresarial, la infraestructura conocida de los atacantes y el perfil de riesgo del remitente. Esto convierte a Proofpoint en el único proveedor cuyo gateway de correo electrónico seguro ofrece detección basada en la intención antes de que el mensaje llegue al usuario.
En la conferencia anunciamos la disponibilidad general de dos nuevos modelos Flash basados en la intención que protegen a las organizaciones frente a las amenazas y las interrupciones de la actividad empresarial:
- Reconstrucción avanzada de las campañas: relaciona amenazas de correo electrónico aparentemente inconexas para identificar una misma campaña, aunque difieran los asuntos, el contenido de los mensajes u otros atributos. Al comparar la intención de los atacantes en lugar de buscar coincidencias exactas en el contenido, descubre campañas sofisticadas diseñadas para eludir la detección.
- Protección frente a campañas masivas de correo de activistas: detecta campañas coordinadas de correo electrónico llevadas a cabo por activistas contra organizaciones, incluso cuando los mensajes proceden de distintos remitentes. Al identificar una intención común en los mensajes, permite detectar campañas masivas de activistas que pueden pasar inadvertidas para los sistemas tradicionales de detección de amenazas.
Los mensajes que siguen planteando dudas pasan al nivel de razonamiento avanzado y se mantienen fuera de la bandeja de entrada mientras el modelo analiza el historial de las relaciones, las conexiones entre campañas y el contexto del comportamiento antes de tomar una decisión. Los casos más complejos se someten a una reconstrucción completa durante la investigación. Como Proofpoint dispone de su propio gateway, este análisis se realiza antes de la entrega, en la bandeja de entrada y durante la investigación. Además, lo que aprende el modelo en las fases posteriores sirve para mejorar la detección antes de la entrega.
Cada detección se enriquece además desde tres perspectivas (individual, organización y sector), de modo que cualquier técnica detectada se contrasta con todos los posibles afectados. Una técnica que parece aislada al analizar a un usuario puede resultar evidente al observar el conjunto de la organización. Del mismo modo, una campaña que pasa inadvertida dentro de una empresa puede salir a la luz al contrastarla con lo que ocurre en otras organizaciones del mismo sector. Las detecciones aprovechan la información de la mayor comunidad de seguridad del correo electrónico del mundo. Proofpoint analiza cada año 2,37 billones de correos electrónicos, 19,5 billones de URL y 1,27 billones de archivos adjuntos de más de 3,4 millones de clientes. Gracias a ello, a menudo detectamos que la cuenta de un proveedor o partner que ni siquiera es cliente de Proofpoint ha sido comprometida antes de que el ataque llegue a su organización.
Protección basada en la intención para los usuarios críticos: protección de usuarios con privilegios
Un ataque diseñado para un único directivo puede no repetirse nunca, por lo que no genera patrones de los que puedan aprender los modelos basados en grandes poblaciones de usuarios. Un mensaje hostil o una campaña de acoso persistente dirigida a una persona concreta no constituye malware ni spam, por lo que puede atravesar los filtros convencionales sin activar ninguna alerta. Las soluciones tradicionales de protección VIP aplican políticas más estrictas a listas que deben actualizarse manualmente. Pero eso no equivale a comprender qué es normal para cada persona.
La protección de usuarios con privilegios construye y mantiene un modelo de detección dedicado para cada individuo protegido, entrenado en sus relaciones, patrones de comunicación y flujos de trabajo específicos, de modo que un ataque diseñado para una persona se detecte en el primer intento, en lugar de después de que se manifieste un patrón en otras víctimas. También protege frente a comunicaciones no deseadas dirigidas específicamente a esa persona y reduce automáticamente el umbral que activa un análisis más profundo de los mensajes enviados exclusivamente a ella.
Automatización de investigaciones que antes llevaban días: investigación autónoma de amenazas
Cuando se activa una alerta, alguien todavía tiene que averiguar qué ha ocurrido realmente. Para ello, debe recopilar pruebas del correo electrónico, los sistemas de identidad, los endpoints, el navegador y las herramientas SIEM, una por una, y reconstruir manualmente la cronología de los hechos. La mayoría de los equipos de seguridad no disponen de suficientes horas de trabajo de sus analistas para investigar a fondo todas las alertas. Por eso, muchas investigaciones no llegan a realizarse o se completan demasiado tarde para resultar útiles.
La investigación autónoma de amenazas automatiza todo ese trabajo. Puede iniciarse manualmente o activarse automáticamente cuando un caso requiere un examen más detallado. Analiza conjuntamente la telemetría de Proofpoint y los datos de terceros, incluidos los sistemas de identidad, los endpoints, los navegadores, las herramientas SIEM, los proxies web y otras herramientas conectadas mediante MCP, para reconstruir el ataque, establecer su cronología y alcance, y recomendar o ejecutar una respuesta. En lugar de recibir un conjunto de alertas que deben correlacionar por su cuenta, los analistas reciben una investigación completa. Cada investigación alimenta también un proceso de mejora continua: lo aprendido de los falsos positivos, los falsos negativos y las notificaciones de los propios clientes se incorpora a la lógica de detección para reducir la probabilidad de que se repitan los mismos fallos.
Un nuevo enfoque proactivo para reducir el creciente riesgo de los usuarios: agentes de análisis de riesgo de los usuarios de Proofpoint
Un pequeño grupo de usuarios concentra una proporción desmesurada del riesgo de una organización. Sin embargo, muchos equipos de seguridad tienen dificultades para identificarlos y comprender por qué están expuestos. Sin ese contexto, los equipos no saben con certeza dónde concentrar sus esfuerzos, qué usuarios necesitan más atención ni cómo reducir eficazmente los riesgos.
Mientras tanto, los atacantes evolucionan rápidamente. Utilizan la IA para investigar a sus objetivos, identificar usuarios vulnerables y buscar puntos débiles. La brecha entre unos ataques que recurren a señuelos muy personalizados y se ejecutan a la velocidad de las máquinas y unas defensas que siguen tratando el riesgo de los usuarios como un problema de concienciación sobre seguridad o dependen de herramientas aisladas es cada vez mayor.
Los agentes de análisis de riesgo de los usuarios de Proofpoint cierran esta brecha mediante la colaboración de dos agentes, Red Team Agent y Blue Team Agent, que trabajan en un ciclo continuo para reforzar la protección y reducir el riesgo de los usuarios. El Red Team Agent investiga, sintetiza y coordina de forma continua la identificación de riesgos de los usuarios, utilizando información pública sobre empleados, empresas y partners para obtener un contexto detallado. Después utiliza ese contexto para crear señuelos personalizados y coordinar secuencias de acciones, incluidas simulaciones de ataques reales.
El Blue Team Agent crea perfiles dinámicos de usuarios de alto riesgo, recomienda y aplica controles y medidas de protección adaptativos, y ofrece orientación personalizada en el momento oportuno a partir de la información sobre amenazas. Juntos, ambos agentes, que funcionan de manera independiente, conforman un sistema en mejora continua que ayuda a las organizaciones a reducir de forma proactiva el riesgo de los usuarios con un esfuerzo administrativo mínimo.
Protección más allá de la entrega: protección avanzada del navegador de Proofpoint
Los ataques siguen a los usuarios allí donde trabajan. Hoy, aproximadamente el 85 % de la jornada laboral transcurre en el navegador y las aplicaciones en la nube. Los atacantes también se han desplazado a esos entornos1. Los ataques de phishing y usurpación de cuentas culminan en el navegador, donde se introducen las credenciales, se entregan los tokens de sesión y se conceden los permisos. Y cada vez es más frecuente que también comiencen allí, sin pasar en ningún momento por el correo electrónico. El 95 % de los ataques observados en el navegador en 2025 utilizaron algún mecanismo de protección frente a bots para eludir el análisis en entornos aislados (sandbox)2. Por ejemplo, un sandbox que accede a una página desde nuestra infraestructura puede recibir una versión inocua, o encontrarse con URL protegidas por mecanismos de autenticación de usuarios. Además, aproximadamente un tercio de las cargas útiles interceptadas el año pasado no llegaron a través del correo electrónico. Procedían de resultados de búsqueda, publicidad maliciosa y otras fuentes2.
Las soluciones de seguridad del correo electrónico no tienen visibilidad sobre lo que ocurre después de que el usuario hace clic. Por su parte, una herramienta de protección del navegador que no esté conectada con la inteligencia sobre amenazas del correo electrónico dispone de una visibilidad mucho más limitada. La protección avanzada del navegador de Proofpoint, ofrecida en colaboración con Push Security, permite cerrar esa brecha. Extiende al navegador la misma inteligencia sobre amenazas que protege el correo electrónico entrante: analiza en tiempo real las URL en las que hacen clic los usuarios y ofrece protección frente a técnicas de ataque específicas del navegador, como los ataques de intermediario (AiTM), el robo de tokens de sesión, el uso indebido de OAuth y las extensiones maliciosas.
Proofpoint es el único proveedor que comparte inteligencia sobre amenazas entre el correo electrónico y el navegador. Proofpoint Core Email Protection identifica el señuelo, el remitente, la campaña y todos los destinatarios a los que va dirigido el ataque. La protección avanzada del navegador supervisa lo que hacen realmente los usuarios en el navegador. Ambas soluciones se refuerzan mutuamente: el contexto del correo electrónico ayuda a identificar las amenazas que debe vigilar el navegador, mientras que los resultados del análisis en el navegador eliminan el punto ciego posterior a la entrega. La colaboración con Push Security, combinada con las capacidades de detección nativas de Proofpoint y su inteligencia sobre el correo electrónico y las identidades, nos permite ofrecer capacidades únicas de detección y respuesta frente a ataques basados en el navegador. Además, las técnicas detectadas en el navegador permiten perfeccionar la detección previa a la entrega, y las detectadas en el correo electrónico ayudan al navegador a identificar mejor las amenazas. Las detecciones se presentan en el mismo Threat Protection Workbench, de modo que las investigaciones de amenazas en el correo electrónico y el navegador comparten contexto en lugar de funcionar como herramientas independientes.
Lo que nos espera
El ataque que comprometía la cuenta de un proveedor descrito al comienzo del artículo no presenta ninguna firma reconocible. No hay malware, dominios maliciosos ni remitentes anómalos: nada que un motor de reglas esté diseñado para señalar. Ese es el cambio que hace posible este sistema: pasar de detectar anomalías del comportamiento a analizar las intenciones, y de generar alertas que esperan la intervención de una persona a utilizar agentes que investigan, responden y gestionan los riesgos de forma autónoma. No se trata de una solución puntual. Los atacantes seguirán encontrando técnicas que no dejan patrones identificables, actuando después de la entrega de los mensajes y buscando a las personas más fáciles de atacar. Para cerrar esas brechas, el sistema analiza las intenciones antes de la entrega, actúa cuando se activa una alerta y adapta la supervisión a la evolución del riesgo de cada usuario, tanto en el navegador como en la bandeja de entrada.
Lo que sí podemos controlar es cuánto trabajo sigue requiriendo intervención humana y con qué precisión funcionan conjuntamente la detección, los agentes y la protección del navegador como un único sistema, en lugar de tres herramientas independientes. Tenemos previsto lanzar más componentes y funcionalidades del nuevo sistema de detección descrito en este artículo durante el primer trimestre de 2027, como parte de una actualización del sistema agéntico de seguridad de la colaboración de Proofpoint. Agradecemos a nuestros clientes y partners sus comentarios, que han contribuido a dar forma a este lanzamiento, y a todas las personas que nos acompañaron esta semana en San Diego.
Referencias
- Omdia, The State of Workforce Security (2025), encargado por Palo Alto Networks
- Push Security, Browser Attack Techniques Report (2026)