> Análisis Avanzado: Emplea algoritmos y modelos de análisis avanzados – aprendizaje automático (machine learning) e Inteligencia Artificial – para identificar patrones y anomalías en los datos recopilados. Estos algoritmos aprenden de patrones históricos y se adaptan a nuevas amenazas.

> Definición de Reglas y Políticas: Determina qué se considera una actividad sospechosa o una amenaza. Estas reglas pueden ser simples – como la detección de múltiples intentos fallidos de inicio de sesión – o más complejas – como el seguimiento de patrones de comportamiento poco usuales.

> Detección basada en comportamiento: Monitorea el comportamiento de los programas y las actividades en el sistema, en lugar de confiar únicamente en firmas o patrones conocidos. Si una aplicación comienza a comportarse de manera sospechosa o si un proceso inusual se inicia, se pueden tomar medidas para investigar y detener cualquier actividad maliciosa.

> Análisis heurístico: Usa reglas y algoritmos para detectar patrones de comportamiento comunes en malware conocido y aplica esos patrones para identificar comportamientos similares en archivos y procesos desconocidos.

> Aislamiento y sandboxing: Ejecuta programas o archivos desconocidos en un entorno aislado conocido como «sandbox», limitando su capacidad para dañar el sistema. Si el programa muestra comportamientos maliciosos en el sandbox, lo bloquea antes de que tenga acceso al sistema principal.

> Machine Learning e Inteligencia Artificial: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de IA para identificar patrones y características de comportamiento de amenazas desconocidas. Estos sistemas pueden aprender y adaptarse a medida que se exponen a nuevas amenazas.

> Preparación y Planificación: Se determina el alcance de la investigación, se establecen los objetivos y se asignan los recursos necesarios. También se considera la legalidad y se establecen los procedimientos a seguir para garantizar la integridad de las pruebas y el cumplimiento de regulaciones.

> Recopilación de Evidencia: Se recolecta evidencia relevante, que puede incluir registros del sistema, archivos de registro, capturas de tráfico de red, imágenes de disco, metadatos y cualquier otro dato que pueda ayudar a reconstruir los eventos. Es crucial preservar la cadena de custodia para garantizar que la evidencia sea admisible en un tribunal.

> Análisis de Evidencia: Se examina minuciosamente la evidencia recolectada para identificar patrones, anomalías y actividades sospechosas. Esto puede involucrar la reconstrucción de la secuencia de eventos, la identificación de puntos de entrada y salida, y la determinación de la magnitud del impacto.

> Identificación de Causa Raíz: Se busca determinar la causa principal del incidente. Esto implica investigar cómo ocurrió el incidente, qué vulnerabilidades o debilidades fueron explotadas y cómo se propagó el ataque en el sistema.