Plataforma
Proofpoint Nexus

PLATAFORMA DE DETECCIÓN DE AMENAZAS BASADA EN IA

Bloquee los ataques inéditos gracias a la detección de amenazas mediante IA basada en el comportamiento

Comprenda las intenciones de los ciberdelincuentes gracias a una IA multimodelo que detecta lo que otras herramientas pasan por alto.

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DETECCIÓN BASADA EN LA INTENCIÓN

Detecte más amenazas mediante un sistema basado en la intención y diseñado para proporcionar un contexto más detallado

Una detección eficaz de amenazas mediante IA no se limita al análisis aislado de mensajes y señales de comportamiento. Varios modelos de IA basada en el comportamiento analizan en paralelo el lenguaje, las relaciones, el contenido visual, los patrones y la inteligencia de amenazas, y combinan estas señales para comprender mejor las intenciones de los ciberdelincuentes. Este enfoque multimodelo ayuda a detectar amenazas inéditas y complejas, al tiempo que ofrece veredictos más claros y fáciles de entender.

Detecte más amenazas inéditas

Combine la IA basada en el comportamiento, la inteligencia de amenazas y distintos tipos de señales para identificar ataques que podrían pasar desapercibidos si se analizaran de forma aislada.

detect more novel threats

Comprenda las intenciones de los ciberdelincuentes

Analice el comportamiento, las relaciones y el contenido en su contexto para identificar riesgos que, si se analizan de forma aislada, pueden parecer legítimos.

Understand attacker intent

Obtenga veredictos que pueda explicar

Vea qué señales han contribuido a cada veredicto, la puntuación de riesgo y la clasificación correspondiente, en lugar de limitarse a conocer la puntuación final.

Get verdicts you can explain
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EL RETO CADA VEZ MAYOR DE DETECTAR AMENAZAS A GRAN ESCALA

Los ciberdelincuentes multiplican las amenazas inéditas a un ritmo al que los sistemas de detección estáticos no pueden adaptarse

Los ciberdelincuentes aprovechan la inteligencia artificial para lanzar rápidamente ataques personalizados de phishing, ataques Business Email Compromise (BEC) y ataques de suplantación de identidad. Estos ataques parecen actividades legítimas, por lo que pueden eludir las reglas estáticas y la detección basada en firmas al no coincidir con ningún patrón conocido. Además, cuando las herramientas de detección analizan los mensajes, el comportamiento y otras señales por separado, pueden carecer del contexto necesario para distinguir los patrones sospechosos de las actividades legítimas.

Para bloquear estos ataques, es necesario comprender la intención y el comportamiento mediante una IA diseñada para aprender de forma continua a medida que evolucionan las amenazas.

46 %

de incremento interanual del volumen de amenazas por correo electrónico

Proofpoint, 2026

41 %

de las organizaciones afirma no poder establecer una correlación entre las amenazas en distintos canales.

Proofpoint, 2026

4,5 x

más de clics en phishing generado mediante IA que en phishing tradicional

Microsoft 2025.

CAPACIDADES DE LA PLATAFORMA

Combine múltiples señales de IA para obtener un único veredicto fiable sobre las amenazas

Proofpoint Nexus AI reúne cinco modelos especializados de IA basada en el comportamiento en un único motor de evaluación para detectar amenazas en el correo electrónico y los canales de colaboración. Los modelos analizan diferentes señales en paralelo y, a continuación, combinan sus conclusiones con el contexto de toda la plataforma para identificar patrones y comprender mejor las intenciones de los ciberdelincuentes. El motor de evaluación pondera estas señales en función de más de 1000 atributos para ofrecer un veredicto único y una clasificación de las amenazas que los analistas puedan comprender y utilizar para tomar decisiones.

Cada 60 segundos, Proofpoint detecta una amenaza que pasa desapercibida para otros proveedores de soluciones de protección del correo electrónico. Entre estas amenazas se incluyen:

27 %

más de amenazas nunca antes vistas

91 %

de amenazas avanzadas que otros proveedores pasan por alto

97 %

de amenazas BEC que otros proveedores pasan por alto

Features

Nexus Language Model (LM)

Analice el lenguaje, la urgencia, el contexto y la intención para identificar los patrones asociados al phishing, los ataques BEC y la ingeniería social.

Nexus Relationship Graph (RG)

Analice los patrones de comunicación y las relaciones de los usuarios para detectar anomalías en el comportamiento, variaciones en el volumen y prácticas de intercambio de información poco seguras.

Nexus Computer Vision (CV)

Analice el contenido visual para detectar sitios de phishing, códigos QR maliciosos, suplantaciones de identidad y amenazas que podrían pasar desapercibidas para los sistemas de detección basados en texto.

Nexus Machine Learning (ML)

Reconozca los patrones de ataque conocidos e identifique nuevas anomalías gracias a diversas técnicas de aprendizaje automático y a la detección predictiva de amenazas.

Nexus Threat Intelligence (TI)

Aplique inteligencia de amenazas en tiempo real para identificar amenazas y tácticas emergentes, y analice en entorno aislado (sandbox) las URL y los archivos adjuntos sospechosos.

Motor de evaluación Nexus

Combine los resultados de los cinco modelos de IA basada en el comportamiento para obtener un único veredicto explicable y mejore continuamente la detección con cada correo electrónico analizado.

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Nexus AI models attacker detection

IA ADAPTATIVA

Aprenda continuamente de las nuevas amenazas para mejorar la detección

Nexus AI va más allá de la evaluación puntual de los modelos al incorporar nuevos veredictos, la atribución de campañas y los resultados de las investigaciones de amenazas realizadas por analistas en sus modelos de IA basada en el comportamiento. Este ciclo continuo de retroalimentación ayuda a mejorar el reconocimiento de patrones y a adaptar la detección a medida que evolucionan las tácticas de los ciberdelincuentes, sin necesidad de ajustes manuales.

Nexus AI combina el aprendizaje continuo con un rendimiento contrastado a gran escala:

  • Eficacia de detección del 99,999 %
  • Tasa de falsos positivos de 1 entre 19,7 millones
  • 2,3 billones de correos electrónicos analizados

Features

Detección predictiva de amenazas

Elimine los puntos ciegos y detecte más amenazas reales gracias a la clasificación de impostores mediante aprendizaje automático y al análisis predictivo de URL y malware en entornos aislados.

Detección basada en el comportamiento

Identifique patrones de ataque inéditos gracias al análisis de grafos de relaciones, el contexto de las URL maliciosas, el aislamiento de la web y la detección avanzada del phishing de credenciales.

Protección contra amenazas multicanal y multifase

Detecte ataques en varias fases dirigidos al correo electrónico, la nube, la web y los canales de colaboración, incluidos los envíos masivos de correos electrónicos, la inyección de prompts y las campañas multicanal.

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COBERTURA COMPLETA DEL CICLO DE VIDA

Amplíe la información de detección a cada capa de protección

Aplique los mismos modelos de IA basada en el comportamiento y el mismo motor de evaluación tanto antes como después de la entrega, y cuando los usuarios interactúen con el contenido. La evaluación continua de amenazas permite bloquear los ataques que escapan a los controles previos o que se vuelven maliciosos después de su entrega. Además, permite detectar, por primera vez en el sector, los ataques de inyección de prompts de IA antes de su entrega.

Protección antes de la entrega

Detecte amenazas avanzadas, como la inyección de prompts de IA y los ataques de bombardeo de suscripciones por correo electrónico, antes de que lleguen a la bandeja de entrada.

Protección después de la entrega

Detecte y neutralice las amenazas que se vuelven maliciosas después de su entrega, como los ataques mediante redireccionamientos y la sustitución de payloads.

Protección al hacer clic

Bloquee el malware y el robo de credenciales en el momento en que se hace clic, gracias a la reescritura de URL, el aislamiento del navegador y el análisis en entorno aislado.

Protección al iniciar sesión

Evite la usurpación de cuentas bloqueando los intentos de introducir credenciales corporativas en sitios y aplicaciones web no autorizados.

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¿POR QUÉ PROOFPOINT?

Comparación entre la IA basada en el comportamiento de Proofpoint y la detección tradicional de amenazas

Función Detección tradicional de amenazas IA basada en el comportamiento de Proofpoint
Detección de amenazas inéditas Compara la actividad con las reglas, las firmas y los patrones de amenazas conocidos Analiza varias señales y patrones de comportamiento para detectar amenazas nunca antes vistas
Detección visual de amenazas El análisis del texto y las firmas ofrece una visibilidad limitada de las amenazas cuando las señales maliciosas están ocultas en el contenido visual Detecta el phishing y los intentos de suplantación de identidad ocultos en imágenes, códigos QR y páginas web falsificadas, incluso cuando no pueden identificarse mediante el análisis de texto
Intención de los ciberdelincuentes Evalúa las amenazas con menos información sobre el comportamiento y el contexto Combina las señales de comportamiento con el contexto en toda la plataforma para comprender mejor la intención de los ciberdelincuentes
Contexto de las amenazas Analiza las señales individuales sin el mismo contexto multimodelo unificado Correlaciona el lenguaje, las relaciones, el contenido visual, los patrones y la inteligencia de amenazas en tiempo real
Veredictos explicables Proporciona resultados de detección sin ofrecer el mismo nivel de explicación sobre las señales de los distintos modelos que han contribuido a ellos Muestra las señales que han influido en cada veredicto, la puntuación de riesgo y la clasificación correspondiente
Detección adaptable Las reglas y las firmas requieren que se identifiquen e incorporen nuevos patrones de amenazas Aprende continuamente a partir de los nuevos veredictos, la atribución de campañas y la investigación humana sobre amenazas

Protección integrada contra la usurpación de cuentas, el fraude a proveedores, las amenazas por correo electrónico y la suplantación de identidad

Proteja a las personas y los datos gracias a la detección multimodelo basada en el comportamiento en toda la plataforma Proofpoint, no solo en la bandeja de entrada.

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Detecte amenazas desconocidas, comprenda las intenciones de los ciberdelincuentes y obtenga veredictos que permitan tomar decisiones gracias a una IA multimodelo basada en el comportamiento. Solicite una demostración para ver la solución en acción.

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No todas las IA son iguales: por qué el contexto y las capas son esenciales para proteger el correo electrónico 

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Preguntas más frecuentes

La IA mejora la detección de amenazas al analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones que las reglas y las firmas podrían no reconocer. La detección de amenazas impulsada por IA puede relacionar el comportamiento, las relaciones, el contenido y otras señales para detectar anomalías y ciberamenazas.

Proofpoint complementa este análisis con IA basada en el comportamiento, inteligencia de amenazas en tiempo real y contexto de toda la plataforma. Esto permite identificar las intenciones de los ciberdelincuentes, reducir los falsos positivos y generar veredictos explicables que los equipos de seguridad puedan utilizar para tomar decisiones.

La IA puede ayudar a detectar los ataques de phishing mediante el análisis del contenido de los mensajes, el comportamiento de los remitentes, las relaciones, las URL, los archivos adjuntos y las señales visuales para identificar indicios de intenciones maliciosas. El análisis de comportamiento y el aprendizaje automático pueden identificar actividades sospechosas que podrían pasar desapercibidas para las reglas y las firmas.

Proofpoint combina la detección de phishing mediante IA con inteligencia de amenazas en tiempo real relativa al lenguaje, las relaciones, el contenido visual y el aprendizaje automático. Este contexto más amplio ayuda a detectar el phishing, los ataques BEC, la suplantación de identidad, los códigos QR maliciosos y otros ataques diseñados para eludir los sistemas de detección.

Los ataques de phishing asistidos por IA son más difíciles de detectar, ya que los ciberdelincuentes pueden crear rápidamente mensajes personalizados que imitan una comunicación legítima y eluden los patrones de amenazas conocidos. Es posible que estos ataques no incluyan las firmas maliciosas, los indicios lingüísticos u otros indicadores en los que se basa la detección estática.

La IA basada en el comportamiento puede aportar contexto mediante el análisis conjunto del lenguaje, las relaciones, los patrones de comportamiento, el contenido visual y la inteligencia de amenazas. De este modo, ayuda a identificar la intención maliciosa incluso cuando las señales individuales parecen legítimas.

La precisión de la detección de amenazas mediante IA depende de la calidad de sus datos, de sus modelos, de su contexto y de su capacidad para distinguir un comportamiento malicioso de una actividad legítima. El uso de varias señales puede mejorar la detección y, al mismo tiempo, reducir los falsos positivos que aumentan la carga de trabajo de los equipos de seguridad.

Proofpoint combina la IA basada en el comportamiento con el aprendizaje continuo y la investigación humana sobre amenazas. Este enfoque ofrece una eficacia de detección del 99,999 %, con una tasa de falsos positivos de 1 por cada 19,7 millones, lo que proporciona resultados precisos y explicables que favorecen una respuesta más rápida ante los incidentes.

Una plataforma de inteligencia de amenazas recopila y analiza datos sobre amenazas para ayudar a los equipos de seguridad a identificar las amenazas de ciberseguridad, comprender a los ciberdelincuentes y mejorar la respuesta ante los incidentes. Transforma datos sin procesar, como indicadores de compromiso, URL maliciosas y la actividad de los ciberdelincuentes, en información útil.

Las plataformas modernas también pueden analizar datos procedentes de diversas fuentes para identificar patrones y amenazas emergentes. Proofpoint combina inteligencia de amenazas en tiempo real con IA basada en el comportamiento y contexto en toda la plataforma para comprender mejor la intención del atacante y detectar amenazas inéditas que las firmas conocidas pueden pasar por alto.

Las plataformas de inteligencia de amenazas ayudan a detectar amenazas de día cero mediante el análisis de nuevos datos sobre amenazas para identificar patrones, comportamientos e indicadores sospechosos antes de que existan firmas de detección. Pueden correlacionar los indicadores de compromiso, la actividad de los ciberdelincuentes, las infraestructuras maliciosas y las campañas emergentes para detectar nuevas amenazas de seguridad.

Proofpoint combina la inteligencia de amenazas en tiempo real con la IA basada en el comportamiento y el análisis contextual para identificar patrones de ataque inéditos. Esto ayuda a detectar amenazas desconocidas a partir del comportamiento y la intención, en lugar de depender únicamente de ataques identificados anteriormente.