El modelo de Confianza Cero cambió la forma en que los equipos de seguridad conciben el acceso.
Los modelos de seguridad tradicionales dependían en gran medida de un perímetro definido. Una vez que un usuario o dispositivo ingresaba a la red, los sistemas solían considerar ese acceso como confiable.
Ese enfoque ya no funciona.
Los datos confidenciales ahora abarcan:
- plataformas en la nube
- Aplicaciones SaaS
- sistemas locales
- puntos finales remotos
- API y cargas de trabajo
- Sistemas y agentes de IA
Usuarios, aplicaciones, contratistas, cuentas de servicio e identidades no humanas acceden a esos datos desde cualquier lugar.
Una conexión de red segura no demuestra que una identidad deba acceder a todos los recursos que se encuentran detrás de ella.
La seguridad de datos de confianza cero elimina esa suposición. Evalúa cada decisión de acceso en función de la identidad, el contexto, la sensibilidad de los datos, los permisos, el comportamiento y el riesgo.
Conclusiones clave: Seguridad de datos de confianza cero
• El modelo Zero Trust no otorga ninguna confianza implícita basada en la ubicación de la red, la propiedad del dispositivo o el acceso previo.
• La clasificación de los datos y el contexto de sensibilidad ayudan a determinar qué solicitudes de acceso generan el mayor riesgo.
• El principio de mínimo privilegio limita a los usuarios, las aplicaciones, las cargas de trabajo y los sistemas de IA a los recursos que necesitan.
• La monitorización continua ayuda a detectar accesos inusuales, cambios en los permisos y usos de datos que puedan suponer un riesgo.
• BigID conecta datos confidenciales, identidades, permisos, actividad y medidas correctivas para que los datos sean compatibles con el modelo de Confianza Cero.
¿Qué es la seguridad de datos de confianza cero?
La seguridad de datos de Confianza Cero aplica los principios de Confianza Cero directamente a los datos sensibles y de alto valor.
Parte de la premisa de que ningún usuario, dispositivo, aplicación, carga de trabajo o servicio debe recibir confianza implícita debido a su ubicación, propiedad o acceso previo.
En cambio, las organizaciones evalúan el acceso utilizando señales como:
- estado de identidad y autenticación
- Dispositivo y postura de la carga de trabajo
- recurso solicitado
- sensibilidad de los datos
- comportamiento del usuario o de la máquina
- ubicación y contexto ambiental
- condiciones de riesgo actuales
El objetivo no es bloquear el trabajo legítimo.
El objetivo es otorgar el acceso correcto al recurso correcto en las condiciones correctas y, posteriormente, supervisar cómo se utiliza ese acceso.
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología describe el modelo de Confianza Cero como un cambio de los perímetros estáticos basados en la red hacia la protección de usuarios, activos y recursos individuales. Guía de arquitectura de confianza cero en NIST SP 800-207 Proporciona una base para el diseño y la implementación de este modelo.
Seguridad tradicional frente a seguridad de datos de confianza cero.
| Seguridad perimetral tradicional | Seguridad de datos de confianza cero |
|---|---|
| La confianza está influenciada por la ubicación de la red. | No existe confianza implícita basada en la ubicación. |
| Acceso amplio tras la autenticación | Acceso basado en políticas y específico para cada recurso |
| Revisiones periódicas de acceso | Evaluación y seguimiento del acceso dinámico |
| Controles centrados en la red | Controles centrados en la identidad, la carga de trabajo, los recursos y los datos |
| Contexto de datos limitado | La sensibilidad y la exposición influyen en las decisiones de acceso. |
| Respuesta tras la vulneración del perímetro | Detección, contención y remediación continuas. |
El modelo de confianza cero no elimina la necesidad de seguridad perimetral, de punto final, de identidad o de red.
Cambia la forma en que las organizaciones combinan esos controles.
En lugar de considerar un inicio de sesión exitoso o una conexión a la red interna como prueba suficiente de confianza, Zero Trust evalúa el recurso específico, la acción solicitada y el riesgo que rodea cada interacción.
Los principios fundamentales de la confianza cero
Verificar el acceso explícitamente
El modelo de confianza cero no presupone que un usuario, dispositivo o carga de trabajo merezca acceso solo porque se haya autenticado una vez.
Las decisiones de acceso deben tener en cuenta múltiples señales, entre ellas:
- identidad
- estado del dispositivo
- identidad de la carga de trabajo
- ubicación
- comportamiento
- sensibilidad de los recursos
- riesgo en tiempo real
Las organizaciones pueden reevaluar el acceso cuando cambian las condiciones.
Por ejemplo, una cuenta de usuario válida aún puede activar una verificación adicional cuando solicita datos inusualmente sensibles, se conecta desde un dispositivo desconocido o muestra un comportamiento anormal.
La autenticación multifactor, los controles de punto final, las políticas contextuales y la autenticación basada en riesgos admiten la verificación explícita.
Aplicar el principio del mínimo privilegio
En principio del mínimo privilegio Concede a cada identidad únicamente el acceso necesario para realizar una tarea aprobada.
Esto se aplica a:
- empleados
- administradores
- contratistas
- aplicaciones
- cuentas de servicio
- cargas de trabajo en la nube
- Agentes de IA
El acceso también puede ser:
- limitado por rol o atributo
- restringido a recursos específicos
- concedido temporalmente
- Revisado cuando cambian las responsabilidades
- revocado cuando ya no sea necesario
El principio de mínimo privilegio reduce la cantidad de datos a los que puede acceder un atacante o una identidad comprometida.
También limita la exposición accidental causada por permisos obsoletos, cambios de rol, compartir en exceso, y el acceso heredado.
Asumir incumplimiento
El modelo Zero Trust contempla la posibilidad de que un atacante ya haya accedido al entorno o haya comprometido una identidad legítima.
Costo de una violación de datos según IBM en 2024 Según un estudio, el tiempo promedio mundial para identificar una brecha de seguridad es de 194 días, y para contenerla, otros 64 días. Las brechas que involucran datos distribuidos en múltiples entornos tardan aún más.
Una estrategia de asumir la brecha de seguridad se centra en reducir lo que un atacante puede hacer después de una intrusión inicial.
Eso requiere:
- monitoreo de acceso continuo
- segmentación y aislamiento
- detección de anomalías
- revocación de acceso rápido
- contención del incidente
- flujos de trabajo de remediación
La microsegmentación puede ayudar a limitar el movimiento lateral, pero es solo una parte de una estrategia más amplia de Confianza Cero. Las políticas que tienen en cuenta la identidad, los controles de carga de trabajo, la autorización a nivel de recursos y las protecciones centradas en los datos también son importantes.
Por qué el contexto de los datos es importante en Zero Trust
Las decisiones de acceso de confianza cero resultan más efectivas cuando los equipos de seguridad comprenden los datos que respaldan el recurso.
Una solicitud de acceso a documentación pública no crea el mismo riesgo que una solicitud de:
- registros de clientes
- datos de pago
- información sanitaria protegida
- registros de empleados
- propiedad intelectual
- datos de entrenamiento de IA
Los equipos de seguridad deben saber:
- qué datos contiene el recurso
- cuán sensible o regulado es
- quién o qué puede acceder a él
- si ese acceso es necesario
- cómo se utilizan los datos
- si la exposición está aumentando
Sin ese contexto, las organizaciones pueden aplicar los mismos controles a los recursos de bajo riesgo y a los de alto riesgo.
También pueden aplicar el principio de mínimo privilegio en lo que respecta a la infraestructura, al tiempo que dejan los datos confidenciales ampliamente accesibles dentro de ella.
El modelo Zero Trust centrado en los datos vincula las decisiones de acceso directamente con la sensibilidad de los datos, su exposición y su impacto en el negocio.
Cómo la confianza cero protege los datos confidenciales
Descubre y clasifica datos
Las organizaciones no pueden aplicar políticas de acceso que tengan en cuenta los datos si desconocen qué datos existen.
Descubrimiento y clasificación de datos ayudar a las organizaciones a identificar información sensible, regulada, personal, financiera, de salud y de propiedad exclusiva en:
- entornos en la nube
- Aplicaciones SaaS
- bases de datos
- recursos compartidos de archivos
- sistemas locales
- entornos de IA
La clasificación proporciona el contexto necesario para relacionar los requisitos de protección con el riesgo real de los datos.
Identidades cartográficas y acceso efectivo
El acceso puede provenir de permisos directos, roles, grupos, derechos heredados, cuentas de servicio, aplicaciones o identidades no humanas.
Las organizaciones necesitan tener visibilidad del acceso efectivo, no solo del acceso configurado.
Eso incluye comprender:
- quién puede acceder a datos confidenciales
- cómo se concedió el acceso
- si los permisos se heredan
- qué vías de acceso crean exposición
- ¿Qué identidades gozan de privilegios excesivos?
Gobernanza del acceso a los datos Ayuda a vincular la información sobre identidad y derechos con la sensibilidad de los datos involucrados.
Supervisar la actividad y el uso de los datos.
Los derechos de acceso demuestran lo que una identidad puede hacer.
La actividad muestra lo que realmente hace.
Monitorización de la actividad de los datos Ayuda a los equipos a comprender cómo se accede a la información confidencial, cómo se consulta, cómo se transfiere, cómo se comparte o cómo se modifica.
Este contexto puede revelar:
- descargas inusuales
- patrones de acceso inesperados
- actividad fuera del comportamiento laboral normal
- compartir de alto riesgo
- Uso sospechoso por parte de aplicaciones o agentes de IA
Remediar el acceso excesivo
La visibilidad por sí sola no reduce el riesgo.
Las organizaciones necesitan flujos de trabajo que les ayuden a:
- eliminar permisos innecesarios
- reducir el acceso de grupos amplios
- revocar derechos caducados
- poner en cuarentena o proteger los datos expuestos
- asignar los problemas a los propietarios responsables.
- documentar acciones correctivas
Remediación automatizada Ayuda a los equipos de seguridad a pasar de identificar las vulnerabilidades de Zero Trust a corregirlas.
Confianza cero vs. privilegio mínimo
El principio de confianza cero y el de privilegios mínimos se complementan, pero no son intercambiables.
Mínimo privilegio define cuánto acceso debe recibir una identidad.
Confianza cero Proporciona el modelo más amplio para evaluar, otorgar, supervisar y revisar dicho acceso.
Una política de privilegios mínimos puede establecer que un analista financiero solo puede acceder a un conjunto específico de registros financieros.
Un sistema de confianza cero también evalúa:
- si se verifica la identidad del analista
- si el dispositivo cumple con los requisitos de seguridad
- si la solicitud coincide con el comportamiento esperado
- si el recurso contiene datos confidenciales
- si las condiciones han cambiado desde que comenzó el acceso
El principio del mínimo privilegio es un control fundamental de Zero Trust.
El modelo de Confianza Cero añade verificación, contexto, monitorización y respuesta en torno a él.
Beneficios de la seguridad de datos de confianza cero
Reducción de la exposición de datos
La política de confianza cero limita el acceso generalizado e innecesario a información confidencial.
Al vincular las decisiones de acceso con las necesidades del negocio y la sensibilidad de los datos, las organizaciones pueden reducir la sobreexposición antes de que conduzca a un uso indebido o a una vulneración de la seguridad.
Impacto limitado de la violación
Una identidad comprometida no debería proporcionar acceso ilimitado a todo el entorno.
El principio de mínimo privilegio, la segmentación, las políticas a nivel de recursos y los controles que tienen en cuenta los datos ayudan a contener el impacto potencial.
Menor valor de las credenciales robadas
Una contraseña válida por sí sola no debería generar confianza.
La postura del dispositivo, la autenticación multifactor (MFA), el comportamiento, la ubicación, el recurso solicitado y otros datos contextuales pueden ayudar a identificar accesos sospechosos incluso cuando un atacante utiliza credenciales legítimas.
Detección y respuesta más rápidas
La monitorización continua proporciona a los equipos de seguridad una mayor visibilidad sobre quién o qué accede a los datos confidenciales y cómo se utilizan esos datos.
Los equipos pueden detectar anomalías con mayor antelación, reevaluar el acceso e iniciar medidas correctivas antes de que aumente la exposición al riesgo.
Mayor seguridad en la nube y en entornos híbridos.
El modelo de confianza cero no depende de un único límite de red.
Las organizaciones pueden aplicar políticas de acceso coherentes a usuarios remotos, aplicaciones SaaS, cargas de trabajo en la nube, sistemas locales y almacenes de datos distribuidos.
Soporte mejorado para el cumplimiento normativo
Zero Trust puede respaldar los requisitos regulatorios y de gobernanza ayudando a las organizaciones a:
- restringir el acceso a datos confidenciales
- permisos del documento
- monitorear el uso de datos
- mantener registros de auditoría
- demostrar controles de privilegio mínimo
El modelo de Confianza Cero no garantiza el cumplimiento por sí solo, pero puede reforzar las salvaguardias y las pruebas necesarias para respaldar los programas regulatorios.
Casos de uso de seguridad de datos de confianza cero
Protección de datos financieros
Las instituciones financieras deben proteger la información de pago, los datos de las cuentas, los registros de transacciones y otros activos sensibles.
Zero Trust puede evaluar la identidad, el dispositivo, el comportamiento, el contexto de la transacción y la sensibilidad de los datos antes de otorgar acceso.
Las ubicaciones inusuales, la actividad anormal o las solicitudes de recursos altamente sensibles pueden desencadenar verificaciones adicionales o restricciones de acceso.
Protección de la información sanitaria
La Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) exige que las organizaciones cubiertas por la ley protejan la información de salud con las salvaguardas adecuadas.
Los usuarios clínicos, administrativos y de facturación suelen necesitar diferentes niveles de acceso.
Un médico puede requerir registros relevantes para el tratamiento, mientras que el personal de facturación puede necesitar únicamente información administrativa y relacionada con el pago.
Las políticas de confianza cero pueden evaluar el rol, el propósito, la sensibilidad de los recursos y el contexto antes de otorgar acceso.
Protección de aplicaciones en la nube y SaaS
Los entornos nativos de la nube combinan aplicaciones, API, almacenes de datos, cargas de trabajo y equipos distribuidos.
El modelo de confianza cero permite a las organizaciones evaluar el acceso a nivel de recurso, en lugar de confiar en un usuario o una carga de trabajo simplemente porque opera dentro de una red determinada.
Controlar el acceso de terceros
Los proveedores, contratistas y socios suelen necesitar acceso temporal a sistemas o datos internos.
Zero Trust puede restringir el acceso de terceros mediante:
- tarea específica
- recurso aprobado
- duración definida
- estado del dispositivo
- propósito comercial
Las organizaciones pueden supervisar esa actividad y revocar el acceso cuando finalice la colaboración.
Protección de datos de clientes y del sector minorista
Los minoristas gestionan los datos de pago, la información de envío, los detalles de la cuenta y el historial de compras.
Los distintos equipos necesitan diferentes subconjuntos de esa información.
Un representante de atención al cliente puede necesitar los detalles del pedido y la entrega, pero no la información completa de la tarjeta de pago. Un equipo de logística puede necesitar la información de envío, pero no los datos de pago del cliente.
El modelo de Confianza Cero ayuda a limitar el acceso según el rol, el propósito y la sensibilidad.
Gobernanza de agentes de IA e identidades no humanas
Los agentes de IA, las aplicaciones, las API y las cuentas de servicio también requieren acceso a los datos empresariales.
Una estrategia moderna de Confianza Cero debe evaluar a qué pueden acceder las identidades no humanas, qué acciones pueden realizar y cómo afecta su actividad a los datos confidenciales.
Esto hace que el contexto de datos que tiene en cuenta la identidad sea cada vez más importante a medida que las organizaciones adoptan la IA autónoma.
Cómo implementar la seguridad de datos de confianza cero
1. Identificar y clasificar datos confidenciales
Cree un inventario preciso de datos en entornos de nube, SaaS, locales, híbridos y de IA.
Clasifique la información según su sensibilidad, estado regulatorio, valor comercial y riesgo.
2. Mapear el acceso humano y no humano
Identificar usuarios, grupos, aplicaciones, cargas de trabajo, cuentas de servicio y agentes de IA con acceso a datos confidenciales.
Incluya los permisos directos, heredados e indirectos.
3. Priorizar la exposición de alto riesgo
Enfócate primero en los datos confidenciales que sean:
- expuesto públicamente
- ampliamente compartido
- accesible a través de cuentas obsoletas
- disponible para identidades privilegiadas
- almacenado sin la protección requerida
4. Aplicar el principio de mínimo privilegio.
Limite el acceso según la función, el propósito, la sensibilidad y la necesidad actual.
Utilice el acceso temporal o justo a tiempo cuando sea apropiado.
5. Monitorear la actividad continuamente
Realizar un seguimiento del acceso y el uso de datos confidenciales.
Utilice señales conductuales y contextuales para identificar actividades inusuales y reevaluar el acceso cuando cambie el riesgo.
6. Segmentar los recursos y limitar el movimiento.
Utilice la segmentación, la autorización a nivel de recursos y los controles de carga de trabajo para evitar que una identidad comprometida se mueva libremente entre sistemas y datos no relacionados.
7. Automatizar la remediación
Cree flujos de trabajo para eliminar permisos excesivos, reducir la exposición, notificar a los propietarios y documentar las acciones.
8. Medir y perfeccionar
Revise periódicamente las políticas de acceso, los hallazgos de riesgos, el progreso de la remediación y los entornos de datos cambiantes.
El modelo de Confianza Cero es un modelo operativo, no un proyecto puntual.
Cómo BigID permite la confianza cero centrada en los datos
BigID ayuda a que los datos de confianza cero sean conscientes de ello.
La plataforma conecta los datos confidenciales con las identidades, los permisos, la actividad, la propiedad y el contexto empresarial, de modo que los equipos de seguridad puedan identificar riesgos de acceso significativos y tomar medidas.
Con BigID, las organizaciones pueden:
- descubrir y clasificar datos confidenciales en entornos de nube, SaaS, locales, híbridos y de IA
- Mapa del acceso humano y no humano información confidencial
- identificar permisos heredados, acceso amplio e identidades con privilegios excesivos
- Supervisar cómo se accede a los datos confidenciales y cómo se utilizan.
- priorizar la exposición en función de la sensibilidad, la identidad, el comportamiento y el impacto comercial.
- automatizar la remediación y apoyar la aplicación de la ley de privilegios mínimos
Esto ayuda a las organizaciones a pasar de controles de infraestructura generales a un modelo más preciso:
Conozca los datos, comprenda el acceso, supervise el uso y reduzca la exposición.
El resultado final
El modelo Zero Trust no es simplemente una arquitectura de red o una estrategia de autenticación.
Se trata de un modelo de seguridad que elimina la confianza implícita y evalúa el acceso a los recursos individuales.
Para que Zero Trust proteja eficazmente los datos confidenciales, las organizaciones deben comprender:
- qué son los datos
- donde vive
- quién o qué puede acceder a él
- cómo se utiliza
- qué permisos crean exposición real
El modelo de Confianza Cero comienza con la verificación, pero la seguridad de datos efectiva basada en Confianza Cero depende del contexto y el control en la capa de datos.
Preguntas frecuentes sobre seguridad de datos de confianza cero
¿Qué es la seguridad de datos de confianza cero?
La seguridad de datos de confianza cero aplica los principios de confianza cero directamente a los datos confidenciales mediante la verificación del acceso, la aplicación del principio de mínimo privilegio, la evaluación del contexto y la supervisión de cómo se utiliza la información protegida.
¿Cómo protege Zero Trust los datos confidenciales?
Zero Trust limita el acceso según la identidad, el dispositivo o la carga de trabajo, las necesidades del negocio, la sensibilidad de los datos y el riesgo. Además, supervisa la actividad y reevalúa el acceso cuando cambian las condiciones.
¿Cuál es la diferencia entre Zero Trust y privilegios mínimos?
El principio de mínimo privilegio limita las identidades al acceso mínimo necesario. El modelo de confianza cero es más amplio y verifica, otorga, supervisa y reevalúa dicho acceso en función del contexto y el riesgo.
¿Cuáles son los principios fundamentales de Zero Trust?
Los principios fundamentales incluyen la verificación explícita, el acceso con privilegios mínimos, la presunción de una violación de seguridad, la monitorización de la actividad, la limitación del movimiento lateral y la respuesta rápida ante cambios en el riesgo.
¿Cómo respalda la clasificación de datos el modelo de Confianza Cero?
La clasificación de datos permite identificar la sensibilidad y el estado normativo de la información para que las organizaciones puedan aplicar políticas de acceso y controles de protección de acuerdo con el riesgo real de los datos.
¿Funciona el modelo Zero Trust en entornos híbridos y en la nube?
Sí. Zero Trust evalúa el acceso a nivel de recurso, lo que permite a las organizaciones aplicar controles coherentes en entornos de nube, SaaS, locales, híbridos y remotos.
¿Cómo respalda BigID la seguridad de datos de confianza cero?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, mapear el acceso humano y no humano, monitorear la actividad, identificar permisos excesivos, priorizar la exposición y automatizar la remediación.
Poner los datos en el centro de la confianza cero.
Descubra datos confidenciales, mapee el acceso humano y no humano, identifique permisos excesivos, supervise el uso y aplique el principio de mínimo privilegio con controles de seguridad que tienen en cuenta los datos.
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