Lumu SecOps Platform: detección optimizada en un mundo saturado de alertas

La mayoría de CISOs con los que hablamos en Nubuss no tienen un problema de falta de herramientas, sino de algo más incómodo: tienen SIEM, EDR, firewalls de nueva generación, XDR. Aun así descubren incidentes demasiado tarde.

Los datos acompañan esa sensación. Uno de los informes más importantes a nivel mundial sobre las brechas de ciberseguridad estima que, en 2024, las organizaciones tardaron en promedio 258 días en identificar y contener una brecha.

Es decir, alrededor de tres cuartas partes de un año con el adversario dentro. En paralelo, otro estudio revela que la explotación de vulnerabilidades y los errores humanos siguen siendo un vector dominante, con ventanas de exposición de semanas.

En ese contexto aparece Lumu SecOps Platform, no como “otra consola más”, sino como un intento de reorganizar la operación de seguridad alrededor de una pregunta muy concreta:

¿Dónde está hoy la evidencia de compromiso en mi organización y qué estoy haciendo al respecto?

No prometemos milagros. Buscamos explicar con cifras, cómo los componentes de la plataforma: Autopilot, Archive, Maltiverse y Discover, están diseñados para mejorar la detección y la operación, y qué implicaciones tiene eso para un CISO que vive con el SOC al límite.

La paradoja de la detección: más controles, misma angustia

En teoría, nunca habíamos tenido tanta visibilidad. En la práctica, muchos equipos SecOps operan así:

• Un SIEM saturado de logs caros, poco accionables.

  
  

• Distintos feeds de inteligencia de amenazas sin contexto, que compiten entre sí y generan falsos positivos.

  
  

• Una superficie de ataque externa que va por un carril distinto que la detección interna.

  
  

• Un equipo agotado, intentando priorizar manualmente qué incidente mirar primero.

Mientras tanto, los grandes analistas y fabricantes a nivel mundial recuerdan que las brechas con ciclos de vida superiores a 200 días son significativamente más caras que las que se detectan y contienen más rápido.

La variable que marca la diferencia no es “tener más herramientas”, sino detectar antes y operar mejor lo que ya se detecta. Ahí es donde encaja la propuesta de Lumu.

Qué es Lumu SecOps Platform en términos que le importan a un CISO

Lumu describe su plataforma SecOps como una solución que unifica visibilidad de red, automatización de incidentes, inteligencia de amenazas y cumplimiento, integrándose con las herramientas que ya tienes.

No pretende reemplazar su ecosistema, sino darle una estructura operativa distinta: partir del tráfico de red como fuente privilegiada para responder si la organización está o no comprometida en este momento.

La plataforma se articula en cuatro palancas que, bien usadas, impactan directamente en la detección:

• Autopilot: operación autónoma de incidentes.

• Archive: retención y análisis de logs de red optimizados para detección.

• Maltiverse: inteligencia de amenazas curada y enriquecida.

• Discover: evaluación continua de la superficie de ataque externa.

  
  

Veámoslas una por una, no como fichas de producto, sino como respuestas a dolores reales.

Autopilot: cuando la detección deja de depender del cansancio del analista

En muchos SOC, el factor que determina si un incidente se atiende o no, no es su criticidad, sino si había alguien disponible y con energía para mirarlo en ese momento.

Lumu define Autopilot como una tecnología para la operación autónoma de incidentes que trabaja dentro del portal de Lumu para gestionar los incidentes detectados por la plataforma.

Autopilot analiza los datos de amenaza asociados a cada incidente, realiza triage automático y orquesta respuestas sobre la infraestructura existente, liberando al equipo de muchas tareas manuales.

El 98% de los incidentes se operan automáticamente con Autopilot, de forma que el equipo humano solo invierte tiempo en ese pequeño porcentaje de casos que realmente requiere criterio experto.

Menos detecciones que “mueren en la bandeja de entrada”.

Si la plataforma ya determinó que algo es un incidente, se atiende siguiendo playbooks predefinidos, en lugar de esperar a que un analista haga clic.

Tiempo humano reorientado al 2 % más complejo que permite dedicar talento a investigación avanzada en lugar de a tareas repetitivas, lo cual tiene un efecto directo en la probabilidad de detectar movimientos laterales, persistencia o casos de alto impacto.

Alineación con la evidencia de analistas sobre IA y automatización que permite que las organizaciones que usan estas cpacidades en ciberseguridad logren reducir en alrededor de un 39 % el tiempo para identificar y contener brechas, además de ahorrar hasta 1,88 millones de dólares por incidente.

Autopilot automatiza la operación una vez que la plataforma ha detectado un compromiso. No es “crear detecciones mágicas”; lo que hace es garantizar que lo que ya se detectó no se pierda por fatiga operativa.

Archive: detección que recuerda lo que pasó hace 18 meses

Otro dolor clásico que escucho en comités de riesgo: “Sabemos que algo pasó, pero nuestro SIEM ya no guarda esos logs”.

Gran parte de la evidencia de compromiso está en registros de red de alto volumen: consultas DNS, logs de firewall, proxies, tráfico de nubes públicas. El problema es que, al enviar todo eso al SIEM, los costos de almacenamiento y de licenciamiento se disparan, y muchas organizaciones acaban recortando la ventana de retención para que el presupuesto alcance.

Lumu Archive plantea un enfoque distinto: retener los logs de red ruidosos hasta por dos años, pero almacenando solo la metadata relevante para seguridad, no cada byte de tráfico, reduciendo así drásticamente el volumen.

Lumu documenta casos en los que instituciones financieras han logrado reducir hasta un 95% los costos de almacenamiento de logs en el SIEM al descargar a Lumu los registros de DNS, firewalls, proxies y nubes, manteniendo el SIEM para logs de menor volumen pero alto valor como identidades y autenticaciones.

Desde la perspectiva de detección, esto abre tres capacidades que normalmente se sacrifican por costo:

• Threat hunting retrospectivo: si el informe de un analista revela un nuevo IOC de hace 10 meses, Archive permite preguntarse “¿Esto ustuvo en mi red el año pasado?” y para responder con datos, no con suposiciones.

  
  

• Correlación de campañas de larga duración: cuando el ciclo de vida promedio de una brecha supera los 200 días, tener la capacidad de reconstruir la línea de tiempo completa deja de ser un lujo y se vuelve requisito.

  
  

• Cumplimiento sin sacrificar detección: muchas normativas (PCI, HIPAA, SOC 2, NIST, CIS) exigen la retención de logs de seguridad por periodos extendidos. Lumu ha posicionado Archive explícitamente como un mecanismo para cumplir con esas exigencias sin convertir al SIEM en un “archivo accidental” ineficiente.

La visión esgtratégica trasciende la simpleza de “guardar logs” apuntando a tener una ventana de observabilidad sostenible y acorde al tiempo real de los atacantes, sin llevarse por delante el presupuesto de SecOps.

Maltiverse: inteligencia de amenazas que entiende el contexto de su red

Muchos CISOs desconfían (con razón) de los feeds de inteligencia genéricos: listas gigantescas de IPs, dominios y hashes que, en la práctica, o bien generan ruido o bien caducan tan rápido como llegan. Por eso, la acción verdaderamente estratégica por parte de Lumu es incorporar una capa más profunda de contexto a su modelo de evaluación continua de compromiso.

Maltiverse inyecta feeds de inteligencia seleccionados en la plataforma Lumu y ofrece módulos de enriquecimiento que añaden contexto a cada IOC: relación con MITRE ATT&CK, datos WHOIS, geolocalización, relaciones con campañas conocidas y fuentes adicionales como Barracuda.

Esta inteligencia no se queda en un portal separado. En integraciones recientes, como la anunciada con Wazuh, Maltiverse se consume como un feed vía API que enriquece automáticamente las alertas con reputación, geolocalización y relaciones de actividad maliciosa, lo que según la propia Wazuh, reduce el tiempo de investigación, mejora la precisión de la detección y ayuda a priorizar incidentes genuinos.

En SecOps, desde el lado de la detección, la diferencia es concreta.

Los eventos de red detectados por Lumu no se evalúan contra una lista plana de “malo/bueno”, sino contra un objeto de inteligencia rico en contexto. Los analistas dejan de pasar tiempo preguntándose “¿Qué es esta IP?” y pueden ir directo a “¿Qué significa este patrón en mi negocio?”.

La correlación entre actividad en la red y campañas conocidas se acelera, reduciendo la ventana entre la primera señal y el reconocimiento de una intrusión real. Maltiverse no hace milagros, pero pone a trabajar la inteligencia de amenazas donde importa: en el flujo de la detección y la operación, no en un dashboard aislado.

Discover: conectar lo que el adversario ve fuera con lo que tú ves dentro

El equipo de infraestructura gestiona dominios, nubes y certificados; marketing lanza micrositios y campañas; recursos humanos experimenta con nuevas plataformas SaaS; y mientras tanto, el CISO solo se entera cuando algo ya salió mal ¿Le suena familiar este escenario?

Lumu Discover está pensado para cubrir ese ángulo: evalúa de forma continua la superficie de ataque externa y la correlaciona con lo que la plataforma ve en la red. Se trata de un módulo que ofrece visibilidad en tiempo real de la exposición externa, priorizando las amenazas más relevantes para permitir remediación rápida y dirigida.

La propia documentación de Discover muestra reportes ejecutivos que resumen tres dimensiones clave:

• Exposición en la dark web (credenciales filtradas, datos sensibles).

  
  

• Exposición por infostealers (dispositivos comprometidos que exfiltraron credenciales corporativas).

  
  

• Actividad de DNS reconnaissance & research (cómo se está investigando tu superficie desde afuera).

¿Qué aporta esto a la detección? Priorizar lo que ya se sabe que está expuesto: si Discover identifica dominios mal configurados, credenciales filtradas o servicios públicamente accesibles, esa información precisa qué buscar con más atención en el tráfico de red y los incidentes.

Cerrar el ciclo entre “riesgo” y “amenaza”: muchas iniciativas de gestión de riesgo de terceros o de superficie externa se quedan en listas de findings. Al integrarlas con la telemetría de red, Lumu permite ver cuándo una exposición externa se convierte en actividad interna sospechosa.

Mejor narrativa con negocio: los reportes ejecutivos de Discover están diseñados para explicar, en lenguaje no técnico, qué sabe el adversario de la organización, algo especialmente útil en comités de riesgo y juntas directivas.

Detectar mejor también es saber por dónde es más probable que llegue el siguiente ataque y comprobar, en la red, si esa puerta ya se abrió.

Cómo se coordinan las cuatro aristas en una estrategia SecOps moderna

Si miramos la plataforma en conjunto, Lumu SecOps no propone únicamente “ver más cosas”, sino reorganizar la cadena de valor de la detección alrededor de estos principios:

• La red no miente: el tráfico de red, correctamente instrumentado, es una fuente privilegiada para saber si la organización está comprometida. Lumu lo convierte en el eje de su modelo de Continuous Compromise Assessment.

  
  

• Detectar sin operar no sirve: Autopilot intenta cerrar la brecha entre “alerta” e “incidente gestionado”, alineándose con la evidencia sobre el impacto de la automatización en la reducción de tiempos de respuesta.

  
  

• Ver el pasado a escala de adversario, no de presupuesto: Archive amplía la memoria operativa de la detección sin hundir al SIEM en costos de almacenamiento.

  
  

• Inteligencia y superficie externa en el flujo, no en silos: Maltiverse y Discover se integran en la operación diaria, proporcionando contexto y prioridades que alimentan la detección y la respuesta.

  
  

Todo esto ocurre en un entorno donde los datos globales muestran que las organizaciones que adoptan IA y automatización en seguridad identifican y contienen las brechas más rápido y con menor coste.

¿Por dónde empezar si está evaluando Lumu?

Si eres CISO o líder de TI, probablemente no está buscando “otra demo”, sino claridad sobre qué problema concreto ayuda a resolver esta plataforma en su realidad. Una forma pragmática de abordarlo es:

Mapear sus dolores de detección actuales: ¿Fatiga de alertas? ¿Brechas que se descubren por terceros? ¿Investigaciones que se quedan sin datos históricos? ¿Costos de SIEM fuera de control? Aterrizar los módulos de Lumu a esos dolores:

• Autopilot frente a backlog de incidentes.

  
  

• Archive frente a ventana corta de logs y costo de SIEM.

  
  

• Maltiverse frente a investigaciones lentas y sin contexto.

  
  

• Discover frente a una superficie externa poco visible.

  
  

Definir qué aprender, no qué comprar: más que orientarse a “¿Cuánto cuesta?”, enfóquese primero en “¿Qué evidencia obtendría sobre mi capacidad actual de detección si opero un piloto con esta plataforma?”. Si después de esa reflexión la respuesta sigue siendo “no nos aporta”, habrá ganado algo igual de valioso: claridad estratégica.

La detección no se hereda: se diseña, se opera y se cuestiona todos los días

Si algo debería quedarnos claro después de revisar la propuesta de Lumu SecOps Platform, es que la detección no es un estado, sino una práctica que debe ser coherente a la velocidad del adversario para atacar. No se compra empaquetada, no se delega a un dashboard, no se resuelve con más reglas: se construye, se entrena y se desafía de forma continua.

La plataforma de Lumu no es una varita mágica, y sería irresponsable presentarla como tal. Lo que sí ofrece es un marco operativo distinto: usar la red como fuente de verdad, automatizar lo repetible, conservar la memoria que el adversario sí tiene, y conectar la inteligencia global con la exposición real de su organización.

No es una revolución técnica, sino una reconfiguración de prioridades: menos volumen, más señal; menos herramientas aisladas, más ejecución coordinada; menos fe en “lo que debería verse”, más atención a “lo que realmente está pasando”.

Esa es, en realidad, la contribución más valiosa de Lumu: no solo mejorar la detección, sino obligarnos a repensar la práctica misma de detectar, a cuestionar inercias, a reentrenar nuestra operación y a confrontar la brecha entre lo que creemos que vemos y lo que en verdad sabemos.

En Nubuss sabemos que la única defensa sostenible en un entorno que cambia cada hora no consiste en acumular controles, sino en desarrollar la capacidad de interpretar, decidir y actuar sobre la evidencia con una precisión que evolucione al ritmo del adversario. Y esa capacidad empieza siempre en el mismo lugar: dejar de suponer y empezar a medir.

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Fuentes:

[1] “Lumu Autopilot,” Lumu Technologies. [En línea]. Disponible en: https://lumu.io/lumu-autopilot/

[2] “Introducing Lumu Autopilot: Autonomous Cybersecurity Operations,” Lumu Technologies Blog, 24 abr. 2024. [En línea]. Disponible en: https://lumu.io/blog/lumu-autopilot-autonomous-cybersecurity-operations/

[3] “Lumu Autopilot Datasheet: Key Facts and Figures,” Lumu Technologies. [En línea]. Disponible en: https://lumu.io/resources/lumu-autopilot-datasheet/

[4] “Lumu Archive Datasheet,” Lumu Technologies. [En línea]. Disponible en: https://lumu.io/resources/lumu-archive-datasheet/

[5] “Lumu Discover Datasheet,” Lumu Technologies. [En línea]. Disponible in: https://lumu.io/resources/lumu-discover-datasheet/

[6] “Lumu Discover,” Lumu Technologies Knowledge Base. [En línea]. Disponible en: https://docs.lumu.io/portal/en/kb/articles/lumu-discover-home

[7] “Lumu SecOps Platform Datasheet,” Lumu Technologies. [En línea]. Disponible en: https://lumu.io/resources/secops-platform-datasheet/

[8] “Cost of a Data Breach Report 2024,” IBM / Ponemon Institute. [En línea]. Disponible en: https://cdn.table.media/assets/wp-content/uploads/2024/07/30132828/Cost-of-a-Data-Breach-Report-2024.pdf

[9] “Cost of a data breach 2024: Financial industry,” IBM Think, 2024. [En línea]. Disponible en: https://www.ibm.com/think/insights/cost-of-a-data-breach-2024-financial-industry