Insider Threats: fugas de información dentro de las empresas

December 22, 2025

min read

Aunque las empresas destinan grandes recursos a perímetros de ciberseguridad para defenderse de ataques externos, la amenaza más costosa y silenciosa a menudo se encuentra dentro de la propia organización.

Nos referimos a las Insider Threats o amenazas internas, un riesgo que tiene la fuerza de causar daños financieros y reputacionales devastadores. Sobre este aspecto, toda organización se debería responder: qué es un insider y cómo mitigarlo.

Un insider que es un empleado, ex-empleado, contratista o socio de negocio que, intencional o accidentalmente, utiliza su acceso legítimo para comprometer la información sensible de la empresa.

La naturaleza de la amenaza interna es difícil de aceptar porque nace desde la confianza. La prevención efectiva no radica en vigilar al empleado, más bien en la visibilidad automatizada de la información crítica. Cuando no se sabe qué dato es valioso, es imposible protegerlo si se transfiere o circula.

En Kriptos, transformamos la prevención de Insider Threats en una estrategia inteligente y confiable, enfocada en el dato, no en el usuario, para darte una solución escalable.

¿Está tu seguridad preparada para el riesgo que proviene desde dentro? En esta entrada te presentamos cómo la IA transforma tu defensa, enfocándose en el dato sensible.

‍

**¿Qué es un Insider y cuáles son sus motivaciones?**

Para combatir las fugas de información, se debe definir y categorizar exactamente qué es un insider. Contrario a lo que posiblemente pensarías, no todos los insiders son maliciosos. La ciberseguridad moderna divide esta amenaza en tres grandes tipos, cada uno requiriendo una estrategia de defensa específica.

‍

La tipología de las amenazas internas

La verdadera amenaza no es una persona, sino el acceso privilegiado que utiliza para comprometer la seguridad. En esencia, las Insider Threats se clasifican en tipos distintos, dependiendo de su intención y de cómo operan. Conocer esta catalogalización es la base para establecer defensas que aborden la raíz del riesgo, ya sea intencional o accidental:

El Insider malicioso: representa la figura más conocida. Consiste en un empleado o ex-empleado que extrae datos intencionalmente por venganza, beneficio económico (vendiendo información confidencial a la competencia) o por motivos ideológicos. Con frecuencia, estos ataques son los más catastróficos, pues buscan la máxima exposición y daño.

El Insider negligente o accidental: este es el tipo más común y, a menudo, el más difícil de detectar sin Inteligencia Artificial (IA). El empleado no tiene intención de dañar, pero comete un error, como enviar un documento confidencial a un correo personal, perder un dispositivo, o almacenar datos sensibles en un lugar no seguro.

El compromiso por credenciales: sucede cuando las credenciales de un empleado son robadas por un atacante externo. El atacante actúa como un insider porque posee los mismos accesos y puede moverse lateralmente dentro de la red sin activar las alarmas perimetrales tradicionales.

La prevención efectiva requiere disponer de visibilidad completa. No se trata únicamente de monitorear el comportamiento del usuario, sino de identificar qué datos son críticos para que las herramientas de seguridad puedan actuar inmediatamente si un empleado, sea cual sea su motivación, interactúa con ellos de forma anómala. Es fundamental establecer una guía para la recolección y clasificación de datos para estandarizar este proceso de forma correcta.

‍

El problema del enfoque tradicional: la falta de clasificación del dato

La protección frente al riesgo que representan los insiders se ha centrado históricamente en el monitoreo de usuarios (UBA) y en reglas de seguridad perimetral, pero estas estrategias resultan insuficientes ante el gran volumen de información no estructurada que las empresas manejan en la actualidad.

‍

Tres razones por las que el monitoreo tradicional no detiene al Insider

Si bien el monitoreo de usuarios y la gestión de acceso son vitales, concentrar la defensa en la figura del empleado tiene un límite de escalabilidad y efectividad. El aumento exponencial de datos no estructurados en las organizaciones ha sobrepasado la capacidad de los métodos manuales y reactivos, generando estas ineficiencias graves que dejan la puerta abierta para que la información se fugue:

Sobrecarga de alertas: los sistemas de monitoreo de usuarios fomentan una inmensa cantidad de alertas, lo que dificulta a los analistas de seguridad identificar la amenaza real en tiempo.
Falencia en las políticas organizacionales: si los empleados clasifican los documentos manualmente, las etiquetas de sensibilidad se asignarán con irregularidad. Un mismo documento puede ser marcado como "Público" por un insider negligente y como "Confidencial" por otro, dejando amplias brechas en la protección.
Ceguera operacional: los sistemas de seguridad no pueden diferenciar un dato crítico de un dato trivial si ambos carecen de una etiqueta. Esta “ceguera de datos” permite que el insider malicioso o negligente extraiga información sin activar la protección adecuada: es necesario identificar documentos confidenciales digitales por sí mismo.

La solución se encuentra en entender correctamente el dato. Si el dato se clasifica automáticamente, con los criterios correctos, según su nivel de criticidad, la amenaza, sin . Este es el pilar de un software para gestión del riesgo avanzado.

‍

IA y clasificación de datos como defensa

La estrategia más avanzada de mitigar las Insider Threats es a través de la clasificación automática de datos impulsada por IA. Kriptos cambia el paradigma de seguridad: pasamos de vigilar al empleado, a vigilar el dato sensible.

‍

La clasificación de datos como protección integral

La clasificación de datos con AI-Driven es el primer paso para blindar tu empresa. La IA escanea, analiza el contenido y el contexto, y etiqueta los archivos sensibles (financieros, personales o de propiedad intelectual) de manera uniforme y consistente, sin intervención humana.

Detección de información crítica: los algoritmos personalizados identifican patrones y unidades clave para ubicar con certeza qué información debe ser protegida al instante. Este proceso garantiza que se pueda detectar la información confidencial de tu empresa con absoluta precisión.
Visibilidad para la trazabilidad: Kriptos revela qué documentos contienen información de alto valor y comparte este contexto directamente con tu stack de seguridad. A través de API, la plataforma puede enviar criterios clave sobre exposición de datos y señales de riesgo hacia herramientas como tu SIEM, fortaleciendo la correlación de alertas y mejorando la priorización en tu SOC. Esta visibilidad convierte al dato en el eje de la detección de amenazas internas: el riesgo se interpreta no solo por lo que hace el usuario, sino por el tipo de información que está involucrada.
Gestión de metadatos: La IA enriquece los metadatos de cada archivo y los transforma en entidades inteligentes que llevan su propia instrucción de seguridad. Esto permite que soluciones como DLP, CASB, EDR o SIEM ejecuten políticas precisas basadas en la sensibilidad del dato, incluso en entornos cloud o distribuidos. Kriptos habilita que el ecosistema los proteja mediante inteligencia aplicada al dato.Aprende qué son los metadatos, sus tipos y ejemplos aquí.

Mediante nuestra plataforma, analizamos, clasificamos y etiquetamos automáticamente tu información sensible. Nuestro valor reside en darle la inteligencia al dato para que tus herramientas de seguridad lo protejan con rigor. La clasificación de datos es el eje de todo.

‍

**¿Cómo la clasificación bloquea la fuga del Insider?**

Tras haber clasificado el dato por la IA, su protección deja de depender de la buena intención o la memoria del empleado. La etiqueta de sensibilidad se convierte en el motor que pone en marcha la respuesta de la ciberseguridad en tu empresa. ‍

‍

Inteligencia del dato y herramientas de control

La principal utilidad de la clasificación es habilitar a los sistemas de control de las empresas para actuar con acierto contra cualquier insider, negligente o malicioso. Esta integración genera la defensa más eficaz, ya que las herramientas de control finalmente saben qué proteger y cómo actuar:

Activación del DLP: el DLP actúa con mayor efectividad cuando entiende la sensibilidad del archivo, el metadato que Kriptos le entrega. Si un insider intenta enviar un documento marcado como “Alto Secreto” fuera de la organización, el sistema puede bloquear la acción automáticamente y detener la fuga en el punto de contacto.
Blindaje de ciberseguridad: al saber qué datos son críticos, la organización puede aplicar el cifrado, las restricciones de acceso o la cuarentena solo a los documentos que lo merecen, reduciendo la carga operativa e incrementando el impacto de las políticas de seguridad. La clasificación de datos ayuda a blindar tu ciberseguridad significativamente.
Análisis de comportamiento mejorado: cuando se une la clasificación con sistemas de análisis de comportamiento (UBA/UEBA), estos pueden reducir el ruido de las alertas y enfocarse únicamente en el comportamiento anómalo que involucre archivos de alta criticidad, que han sido identificados por Kriptos.

La implementación de la IA para la clasificación es lo que le permite a tu empresa superar las limitaciones de las soluciones de monitoreo genérico. De este modo, transformamos la prevención de Insider Threats en una gestión del riesgo inteligente y demostrable.

‍

Fortalece la seguridad interna de tu empresa con la clasificación de datos de Kriptos

La amenaza del insider es inevitable mientras tu empresa tenga empleados y datos. La pregunta no recae en si ocurrirá una fuga, sino en saber cuándo y qué tan preparada está la ciberseguridad. La vigilancia manual es costosa y no garantiza una cobertura total. La única estrategia viable es dirigir la seguridad en el activo que el insider busca robar: la información crítica.

Una vez integrada la clasificación de datos de Kriptos, garantizas que tu infraestructura de seguridad sepa instantáneamente qué es un insider en términos de riesgo potencial, porque conoce el valor de lo que se intenta acceder o extraer. De esta forma, te proporcionamos la IA para que tus sistemas de seguridad la protejan de manera perfecta, blindando el perímetro interno contra fugas.

‍