Exabeam es la plataforma de operaciones de seguridad que QMA integra para detectar, investigar y responder. Su origen es la analítica de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA): aprende cómo trabaja normalmente cada persona, equipo y cuenta, y pone arriba lo que se sale de ese patrón. Desde su fusión con LogRhythm en 2024, la misma empresa ofrece el SIEM nativo en la nube y el SIEM que se instala en el centro de datos del cliente.
La seleccionamos por tres razones que pesan en México: encuentra amenazas internas y credenciales comprometidas que una regla de firma deja pasar, deja escoger dónde viven los datos, y ya vigila a los agentes de IA que las empresas están poniendo a trabajar.
Lo más fuerte de Exabeam hoy
Seis capacidades explican por qué Exabeam sigue al frente en analítica de seguridad, y cada una resuelve un problema que vemos en los SOC de nuestros clientes.
Analítica de comportamiento (UEBA)
Más de diez años aplicando aprendizaje automático al comportamiento. Construye una línea base para cada usuario y equipo y califica cada anomalía por qué tan rara es y por el contexto del negocio. Es lo que separa a un desarrollador que entra a un servidor nuevo a las 2 de la mañana de una cuenta de recursos humanos que hace lo mismo. Se monta sobre el SIEM o el data lake que ya existe, incluido Google Security Operations.
Agentes de IA para el analista: Exabeam Nova
Siete agentes que califican amenazas, investigan, buscan en lenguaje natural, grafican, crean reglas, asisten al analista y asesoran sobre la cobertura. Arman la línea de tiempo y escriben el resumen de cada caso de alto riesgo con los siguientes pasos. Recomiendan, no ejecutan: la decisión de respuesta queda en el analista. Vienen incluidos en la plataforma, sin una licencia de IA aparte.
Seguridad de los agentes de IA
Agent Behavior Analytics trata a los agentes de IA como lo que ya son: usuarios con acceso. Aprende su comportamiento y detecta inyección de prompts, abuso del modelo, uso anormal de herramientas, escalamiento de privilegios e IA en la sombra. Cubre Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini y GitHub Copilot, y mide la cobertura contra el OWASP Top 10 para IA agéntica.
Investigación y respuesta automatizadas
Threat Center junta alertas, casos y detecciones en una sola mesa de trabajo. La línea de tiempo del ataque se arma sola, con la evidencia correlacionada de todas las fuentes, y los playbooks de Automation Management estandarizan la respuesta: se lanzan solos o a mano sobre una alerta o un caso. La automatización básica viene incluida, con playbooks prediseñados y un editor sin código. La avanzada se suma cuando hace falta Python, integraciones por Open API, control de versiones y un ambiente de pruebas antes de producción.
Cobertura que se puede medir
Outcomes Navigator mapea las fuentes y las detecciones contra MITRE ATT&CK y contra casos de uso concretos, como ransomware, robo de credenciales o fuga de datos. Muestra qué está cubierto, qué falta y qué fuente conviene sumar primero. Le da a la dirección una cifra para seguir la mejora mes con mes y para justificar el presupuesto.
Abierto a lo que ya tiene
Más de 1,000 integraciones con herramientas de terceros, según su ficha técnica, y más de 7,000 parsers que normalizan los datos desde la ingesta. Además, su servidor MCP permite que asistentes como Claude, ChatGPT o Copilot Studio consulten los casos con la identidad, el rol y la bitácora de quien pregunta. Suma a sus herramientas actuales, no las sustituye.
Amenazas internas, humanas y de IA
Es el caso de uso donde Exabeam nació y donde más se nota la diferencia. Una amenaza interna viene de alguien que ya tiene acceso legítimo, así que una regla de firma rara vez la ve.
El comprometido
Es el más común: un empleado con malware en su equipo o con credenciales robadas por phishing. El atacante entra con usuario y contraseña válidos, y solo su comportamiento lo delata.
El malicioso o el negligente
Quien copia clientes y planes antes de irse con la competencia o vende accesos, y quien, sin mala intención, deja el equipo desbloqueado, repite contraseñas o se salta parches.
El agente de IA
Ya trabaja con credenciales y permisos reales. Un agente desalineado, secuestrado o manipulado puede filtrar datos o abusar de privilegios igual que una persona, y pasar de largo frente a las reglas fijas.
Un caso típico. Un empleado que piensa irse empieza a visitar bolsas de trabajo, le pregunta a recursos humanos por su finiquito, intenta subir archivos a un servicio externo y, por primera vez, crea una regla que reenvía su correo a un dominio de fuera. Ninguna de esas acciones dispara una regla por sí sola, pero juntas elevan su riesgo y Exabeam lo marca solo por su comportamiento, antes de que salga. Semanas después, cuando recursos humanos pregunta si se llevó información, la línea de tiempo ya tiene la respuesta.
Para verlas, Exabeam junta señales que suelen estar dispersas: copias a USB, lecturas en servidores de archivos, cambios de permisos en el directorio, consultas a bases de datos, accesos con gafete, impresiones fuera de horario y archivos que suben a Box u OneDrive. Con los resultados del DLP sabe además qué datos son sensibles. Compara a cada persona con su grupo de pares, una capacidad patentada, y vigila de cerca las cuentas privilegiadas, compartidas y bloqueadas.
La respuesta se escoge según el riesgo: avisar al analista, enviar un correo informativo al usuario, o bloquear el acceso y abrir la respuesta formal. La misma analítica detecta cuentas inactivas que vuelven a moverse, abuso de cuentas de servicio y accesos raros a los equipos de directivos, y sirve para medir la detección durante un ejercicio de Red Team.
Cómo trabaja la plataforma
El recorrido es el mismo en la nube o en el centro de datos: los datos entran con contexto, la analítica separa lo normal de lo raro, y el analista recibe pocos casos, ya investigados.
La consola por dentro. Recolección: colectores en la nube, colectores en sitio y conectores SaaS. Gestión de seguridad: Attack Surface Insights, tablas de contexto, Log Stream y administración de reglas de detección. TDIR: Threat Center, Automation Management, tableros y búsqueda. Visión de la plataforma: Outcomes Navigator y salud y consumo del servicio.
Cumplimiento con tableros listos
Dos capas trabajan juntas. Outcomes Navigator mide qué tanto cubren sus fuentes y sus reglas cada caso de uso y cada marco, y sigue los huecos mes con mes. Los tableros prediseñados y el Advisor Agent de Nova convierten esa medición en reportes: una versión para el analista que vigila los controles y otra para la dirección que necesita la evidencia. Cada gráfica responde a un control específico de la norma y se puede programar como reporte para la auditoría.
ISO 27001PCI DSSNIST CSFNIST 800-53NIST 800-171HIPAACMMC
Para las organizaciones que van por la certificación ISO 27001, estos tableros se vuelven evidencia continua del SGSI que acompañamos con QMA Certeza.
Dos plataformas: usted decide dónde viven sus datos
Pocos fabricantes ofrecen las dos rutas. Para gobierno, banca y cualquier organización con política de residencia de datos, esa es la diferencia entre poder usar la plataforma o no.
| New-Scale (nube) | LogRhythm SIEM (en sitio) | |
|---|---|---|
| Cómo se entrega | Servicio nativo en la nube, sobre Google Cloud | Se instala en su centro de datos o en su nube privada |
| Dónde viven los datos | En la región de nube que se elige al contratar | En su propia infraestructura |
| Quién opera la plataforma | Exabeam mantiene y actualiza la infraestructura | Su equipo o QMA, con versiones cada trimestre |
| Fuerte en | Detección, investigación y respuesta con IA, y fatiga de alertas | Gestión de logs, retención forense y reportes de cumplimiento |
| Para quién | Organizaciones que ya trabajan en la nube o van hacia ella | Mucha infraestructura propia, redes aisladas o mandato estricto de datos en el país |
¿Ya usa LogRhythm? Sigue vigente: la versión 7.26 salió en octubre de 2026 con soporte hasta octubre de 2028. LogRhythm Intelligence le suma la analítica de comportamiento y los resúmenes de Nova sin dejar su consola, y el paso a la nube es una opción, no una obligación. Vea la página de LogRhythm.
Cómo ha mantenido el paso en 2026
La conversación de seguridad cambió este año: las empresas pusieron agentes de IA a trabajar con acceso real a sus datos. Exabeam respondió con una entrega por trimestre.
- EneroLanza Agent Behavior Analytics: la analítica de comportamiento se extiende a los agentes de IA, con línea de tiempo forense de cada acción y servidor MCP.
- AbrilSuma ChatGPT y Microsoft Copilot, con detección de abuso de prompts y del modelo, y vigilancia del ciclo de vida de cada agente.
- JulioSuma Claude de Anthropic, duplica a 90 sus detecciones enfocadas en IA y mide la cobertura contra el OWASP Top 10 para IA agéntica.
- AgostoSu analítica de comportamiento corre dentro de Google Security Operations y se compra en Google Cloud Marketplace.
- SeptiembrePresenta Nova como flujo colaborativo para el SOC agéntico: los agentes hacen el trabajo pesado y la decisión queda en la persona.
- OctubreLogRhythm SIEM 7.26, con el resumen de Nova dentro de la consola en sitio.
Modernizar sin tirar lo que ya funciona
En México casi nadie empieza de cero: hay un SIEM, contratos vigentes y reportes de cumplimiento que dependen de él. Por eso proponemos modernizar por etapas, cuidando el presupuesto.
- 1. Conservar el SIEM actualSigue a cargo de la operación diaria y de los reportes de cumplimiento.
- 2. Sumar la analítica de ExabeamLa analítica de comportamiento y la correlación avanzada se montan sobre el SIEM que ya existe, sea Splunk, Microsoft Sentinel, QRadar, Elastic o Google Security Operations, y trabajan con los datos que ya se recolectan. Con LogRhythm, los casos de Exabeam regresan a la consola de siempre a través de LogRhythm Intelligence.
- 3. Quitarle carga al analistaMenos alertas sueltas, casos priorizados e investigaciones más rápidas desde el primer mes.
- 4. Pasar a la nube cuando convengaSin un corte de golpe: se migra caso de uso por caso de uso, cuando el presupuesto y la política de datos lo permitan.
Cuándo la recomendamos y cómo la entregamos
Exabeam rinde más en organizaciones medianas y grandes, con un SOC propio o en formación, sobre todo en servicios financieros, salud, energía y sector público: industrias reguladas, con información sensible y donde el riesgo de una amenaza interna o de una credencial robada es real. Para operaciones pequeñas o muy centradas en Microsoft tenemos otras rutas en el portafolio, y se lo decimos desde la primera llamada.
QMA dimensiona con usted las fuentes, el volumen y la retención; implementa la plataforma que corresponda; afina las detecciones a su negocio y, si lo prefiere, la opera dentro de nuestro servicio de detección y respuesta gestionada.
Credenciales Exabeam de nuestro equipo
Nuestro equipo se certifica en el programa de partners APEX de Exabeam. Estas son las credenciales obtenidas, que se pueden verificar en el portal de Exabeam.
Sales Onboarding
Pablo Mosqueira Otamendi, Director General de QMA. Programa de partners APEX de Exabeam.
Preguntas frecuentes
¿Exabeam reemplaza mi SIEM actual?
No necesariamente. New-Scale Analytics agrega la analítica de comportamiento sobre el SIEM o el data lake que ya tiene, incluido Google Security Operations. Si lo que conviene es reemplazarlo, New-Scale Fusion junta el SIEM y la analítica en una sola licencia.
¿Dónde se guardan mis datos?
En New-Scale, en la región de Google Cloud que se elige al contratar. Si su política exige que los datos no salgan de su centro de datos, LogRhythm SIEM se instala en su propia infraestructura.
¿La IA toma decisiones sola? ¿Mis datos entrenan sus modelos?
No a las dos. Los agentes de Nova investigan, resumen y recomiendan, y la respuesta la aprueba el analista. Usan modelos Gemini ya entrenados dentro de Google Cloud: los datos del cliente no se usan para entrenarlos, el procesamiento ocurre en memoria sin guardarse y, cuando es posible, en la región del cliente. El acceso se controla por rol y los prompts se sanitizan contra intentos de inyección.
¿Cuánto tarda en aprender lo que es normal en mi organización?
Muchas reglas de comportamiento necesitan un mínimo de 7 días de datos y la mayoría 21 días o menos. Mientras cada regla madura, unos controles de madurez evitan que dispare de más. Después, la línea base se sigue ajustando sola conforme cambia el negocio.
¿Cómo vigila a los agentes de IA de mi empresa?
Con Agent Behavior Analytics: aprende cómo se comporta cada agente y alerta cuando usa herramientas que no le tocan, accede a volúmenes inusuales de datos sensibles o cambia sus permisos. Toma la telemetría de las plataformas de IA más usadas y de agentes propios que compartan telemetría abierta.
Las marcas y los nombres de producto citados en esta página pertenecen a Exabeam.
¿Su SOC distingue a un empleado de un atacante con su contraseña?
Esa es la pregunta que responde la analítica de comportamiento. La demostración parte de los casos de uso de su organización, no de un ambiente de laboratorio.