Machine Learning: existen diversos tipos de métodos de Machine Learning, como las redes neuronales de Deep Learning, bosques aleatorios, análisis bayesianos y agrupación en clústeres. Independientemente de la metodología, los motores de detección de malware con Machine Learning deben diseñarse para detectar malware tanto conocido como desconocido sin depender de firmas. La ventajas del Machine Learning es que puede detectar malware nunca antes visto, lo que incrementa de forma óptima la tasa general de detección de malware. Las organizaciones deben evaluar la tasa de detección, el índice de falsos positivos y el impacto sobre el rendimiento de las soluciones basadas en Machine Learning.

Antiexploits: la tecnología antiexploits está diseñada para repeler a los atacantes bloqueando las herramientas y las técnicas de las que dependen en la cadena de ataque. Por ejemplo, exploits como el EternalBlue y el DoublePulsar se utilizaron para ejecutar el ransomware NotPetya y WannaCry. La tecnología antiexploits detiene el conjunto relativamente pequeño de técnicas utilizadas para propagar el malware y perpetrar ataques, lo que rechaza muchos ataques de día cero sin haberlos visto previamente.

Específicas para ransomware: algunas soluciones incluyen técnicas diseñadas específicamente para impedir el cifrado malicioso de datos por parte del ransomware. Con frecuencia, las técnicas específicas para el ransomware también corrigen los archivos afectados. Las soluciones contra el ransomware no solo deben detener el ransomware de archivos, sino también el ransomware de discos utilizado en los destructivos ataques wiper que manipulan el registro de arranque maestro.

Protección contra robos de credenciales: tecnología diseñada para evitar el robo de contraseñas de autenticación e información de hash de la memoria, el registro y el disco duro.

Protección de procesos (aumento de privilegios): protección diseñada para determinar si se ha insertado un token de autenticación de privilegios en un proceso a fin de aumentar los privilegios como parte de un ataque de Active Adversary. Este debe ser efectivo independientemente de qué vulnerabilidad, conocida o desconocida, se haya utilizado para robar el token de autenticación para empezar.

Protección de procesos (cueva de código): impide el uso de técnicas como las cuevas de código y el AtomBombing, utilizadas a menudo por adversarios que tratan de aprovecharse de la presencia de aplicaciones legítimas. Los adversarios pueden aprovechar estas llamadas para hacer que otro proceso ejecute su código.

Detección y respuesta para endpoints (EDR): las soluciones de EDR deben tener la capacidad de proporcionar información detallada al detectar amenazas esquivas, mantener la higiene de las operaciones de seguridad TI en excelente estado y analizar los incidentes detectados. Es importante que el tamaño y las habilidades de su equipo se equiparen con la complejidad y la facilidad de uso de la herramienta que esté considerando. Por ejemplo, seleccionar una solución que ofrezca información detallada sobre las amenazas y orientación para poder responder a ellas de forma rápida y sencilla.

Detección y respuesta ampliadas (XDR): la XDR va más allá del endpoint y el servidor e incorpora otras fuentes de datos, como el firewall, el correo electrónico, la nube y los dispositivos móviles. Está diseñada para dar a las empresas una visión holística de la totalidad de su entorno, con la capacidad de profundizar en detalles granulares en caso necesario. Toda esta información debe correlacionarse en una ubicación centralizada, normalmente conocida como lago de datos, en que el usuario puede preguntar y responder preguntas críticas para el negocio.

Respuesta ante incidentes/Seguridad Sincronizada: las herramientas para endpoints deben proporcionar un mínimo de visibilidad sobre los hechos ocurridos a fin de evitar futuros incidentes. Lo ideal es que respondan de forma automática a los incidentes, sin necesidad de que intervengan los analistas, para evitar que las amenazas se propaguen o provoquen más daños. Es importante que las herramientas de respuesta ante incidentes se comuniquen con otras herramientas de seguridad de endpoints además de con las herramientas de seguridad de redes.

Managed Threat Response (MTR): MTR es un servicio totalmente administrado de búsqueda, detección y respuesta a amenazas las 24 horas prestado por un equipo de expertos. Los analistas pueden responder a posibles amenazas, buscar indicadores de peligro y proporcionar análisis detallados sobre los eventos que han ocurrido, dónde, cuándo, cómo y por qué.