¿Qué es Credential Stuffing?

Credential Stuffing vs. Password Stuffing: Entendiendo la diferencia

Los ataques de relleno de credenciales, a veces llamados ataques de relleno de contraseñas, se han convertido en una preocupación significativa en la ciberseguridad. Estos ataques son relativamente fáciles de ejecutar para los ciberdelincuentes y un desafío para los equipos de seguridad detectar. Antes de comenzar, desglosemos la diferencia entre el relleno de credenciales y el relleno de contraseñas:

• Credential Stuffing: Este ataque ocurre cuando los hackers utilizan combinaciones de nombre de usuario y contraseña robadas, a menudo obtenidas de brechas de datos anteriores, para obtener acceso no autorizado a múltiples cuentas de usuario en diversos sitios web o servicios. El elemento clave aquí es la explotación de credenciales reutilizadas.
• Rellenado de contraseñas: En contraste, el significado de rellenado de contraseñas generalmente se centra en el uso de listas de contraseñas comunes o previamente filtradas para probar con diferentes nombres de usuario sin necesariamente depender de pares completos de nombre de usuario-contraseña de una brecha.

Cómo funciona el Credential Stuffing

El relleno de credenciales explota nombres de usuario y contraseñas reutilizados, permitiendo a los atacantes automatizar intentos de inicio de sesión en múltiples sitios para obtener acceso no autorizado.

• Recolección de datos (Adquisición de credenciales robadas)
  • Fuente de credenciales: El atacante adquiere grandes conjuntos de datos de nombres de usuario y contraseñas robados, generalmente de brechas de datos anteriores de diversos sitios web y servicios. Estos conjuntos de datos suelen estar disponibles en la web oscura u otras plataformas ilícitas.
• Configuración de Ataque Automatizado
  • Botnets o Scripts: El atacante utiliza bots, scripts o herramientas de software automatizadas (por ejemplo, Sentry MBA o Snipr) para atacar. Estas herramientas pueden manejar intentos de inicio de sesión a gran escala al ingresar rápidamente las credenciales robadas en los formularios de inicio de sesión.
  • Proxy Networks: Para evitar ser detectados, los atacantes a menudo utilizan servidores proxy o VPNs para ocultar sus direcciones IP reales. Esto ayuda a eludir los mecanismos de limitación de tasa y previene que las cuentas sean bloqueadas tras demasiados intentos fallidos de inicio de sesión.
• Ejecución de ataque
  • Intentos Masivos de Inicio de Sesión: El bot del atacante envía solicitudes de inicio de sesión a un sitio web utilizando las combinaciones de nombre de usuario y contraseña robadas una por una. Dado que muchos usuarios reutilizan contraseñas en diferentes plataformas, el atacante espera que una combinación válida funcione para diferentes servicios.
  • Variaciones de credenciales: Los atacantes podrían modificar las credenciales ligeramente (por ejemplo, agregando números o caracteres especiales) para aumentar sus posibilidades de éxito en múltiples sitios.
  • Volumen y Velocidad: Estos ataques están diseñados para ser altamente eficientes, intentando miles o incluso millones de inicios de sesión rápidamente.
• Actividad posterior al ataque
  • Recolección de Información: Una vez que el atacante tiene acceso a una cuenta, puede extraer información valiosa como números de tarjetas de crédito, direcciones y otros detalles personales.
  • Monetizando el Acceso: Las credenciales/cuentas robadas o comprometidas pueden venderse en la web oscura, utilizarse para robar dinero directamente o aprovecharse para ataques adicionales.

Credential Stuffing vs. Ataques de Fuerza Bruta

La principal diferencia entre el relleno de credenciales y los ataques de fuerza bruta radica en el método de ataque, el tipo de datos utilizados y el objetivo para obtener acceso no autorizado a las cuentas.

Ejemplos y estudios de caso del mundo real

Yahoo (2014-2016)

Resumen: La violación de datos de Yahoo, revelada en 2016, comprometió 3 mil millones de cuentas a partir de un ataque en 2013, convirtiéndola en la mayor brecha en la historia. Un ataque separado en 2014 afectó a 500 millones de cuentas, con ambos incidentes vinculados a actores patrocinados por el estado.

Impacto: Los atacantes accedieron a cuentas de usuario explotando credenciales reutilizadas de brechas anteriores. Muchas de estas cuentas fueron objetivo mediante técnicas de relleno de credenciales ya que los usuarios a menudo reutilizaban las mismas credenciales en múltiples sitios.

Resultado: Este incidente sigue siendo uno de los más grandes de la historia y resalta los riesgos de la reutilización de contraseñas. Dañó significativamente la reputación de Yahoo y finalmente contribuyó a la decisión de Verizon de adquirir Yahoo a un precio reducido.

Amazon (2018)

Descripción general: En 2018, se informó que Amazon había sido el objetivo de ataques de relleno de credenciales, en los que los cibercriminales intentaron obtener acceso no autorizado a cuentas de clientes utilizando credenciales de inicio de sesión robadas de violaciones de datos anteriores.

Impacto: Los atacantes se dirigieron a las cuentas de clientes de Amazon, intentando realizar compras no autorizadas o usar la información de pago almacenada. Los ataques de relleno de credenciales fueron particularmente efectivos debido a las numerosas filtraciones de credenciales en la web oscura.

Resultado: Amazon respondió implementando medidas de seguridad adicionales, incluyendo sistemas de detección de fraude más robustos y mecanismos de autenticación mejorados.

Shopify (2020)

Resumen: En 2020, Shopify sufrió un ataque de relleno de credenciales dirigido a las cuentas de tienda de sus usuarios. Los atacantes utilizaron una combinación de credenciales robadas y un enorme alcance de cuentas de usuario, aprovechando los datos de brechas anteriores.

Impacto: Los atacantes obtuvieron acceso a cuentas de comerciantes, pero Shopify detectó rápidamente la actividad no autorizada. En algunos casos, los atacantes accedieron a datos privados como detalles de transacciones o información de clientes.

Resultado: Shopify respondió suspendiendo de inmediato las cuentas afectadas e implementando protocolos mejorados de detección de fraude para prevenir ataques futuros.

Por qué el Credential Stuffing está en aumento

El relleno de credenciales se ha convertido en una preocupación creciente en los últimos años, con organizaciones e individuos enfrentando un aumento en estos ataques. Comprender los factores que impulsan este incremento puede ayudar a resaltar los riesgos y enfatizar la importancia de prácticas de seguridad más fuertes. A continuación, se presentan algunas razones principales por las cuales el relleno de credenciales se ha convertido en una preocupación creciente.

Violaciones masivas de datos

• Aumento exponencial en la violación de datos: A lo largo de los años, la frecuencia y la magnitud de las violaciones de datos han crecido dramáticamente. Los ciberdelincuentes pueden acceder a muchos nombres de usuario y contraseñas robados de violaciones de empresas, sitios web y plataformas de redes sociales. Esto aumenta el conjunto de credenciales disponibles para futuros ataques de relleno de credenciales.

Vulnerabilidades de contraseña

• Comportamiento humano: Muchos usuarios continúan reutilizando contraseñas en múltiples sitios. Esto significa que si un atacante obtiene un conjunto de credenciales de inicio de sesión de una brecha, pueden intentar esas credenciales en diferentes servicios (por ejemplo, correo electrónico, banca, plataformas de compras) con una alta probabilidad de éxito.
• Higiene de Contraseñas Débil: Las personas aún suelen elegir contraseñas débiles, como combinaciones simples o contraseñas predeterminadas, que son fáciles de adivinar. Esto hace que las cuentas sean más vulnerables al relleno de credenciales.

Herramientas de automatización

• Facilidad de Ejecución: Los ataques de relleno de credenciales son altamente automatizados. Los cibercriminales utilizan bots y scripts para probar rápidamente miles o millones de credenciales de inicio de sesión robadas en diferentes plataformas. Estas herramientas facilitan mucho más escalar dichos ataques.
• Alta Eficiencia: La automatización permite a los atacantes lanzar estos ataques rápidamente sin intervención manual, aumentando la escala y velocidad con las que pueden comprometer cuentas.
• Desarrollo de bots: Los ciberdelincuentes desarrollan bots cada vez más avanzados capaces de simular comportamientos humanos para evadir la detección. Estos bots pueden resolver desafíos CAPTCHA, rotar entre agentes de usuario e incluso sortear la autenticación multifactor (MFA) en algunos casos.

Aumento del uso de servicios en línea y trabajo remoto

• Más cuentas objetivo: A medida que más servicios se trasladan en línea, las personas tienen más cuentas que pueden ser objetivo, desde redes sociales hasta banca y comercio electrónico. Esto amplía el alcance para los ataques de relleno de credenciales.
• Conectividad a Internet aumentada: Con el creciente número de dispositivos conectados a internet (IoT, dispositivos inteligentes), los atacantes ahora tienen acceso a más puntos de entrada y pueden utilizar el relleno de credenciales para atacar cuentas en estos dispositivos.

Las consecuencias del Credential Stuffing

El relleno de credenciales puede tener consecuencias de gran alcance, afectando tanto a individuos como a organizaciones. Examinar el impacto de estos ataques revela por qué representan una amenaza tan significativa para la seguridad y la confianza.

Pérdida financiera

• Impacto Financiero Directo: Si los atacantes obtienen acceso a cuentas financieras, pueden realizar compras fraudulentas, transferir fondos o cometer otras formas de fraude. Para sitios de comercio electrónico, esto podría llevar a contracargos o pérdida de ingresos.
• Costo de la Remediación: Las empresas pueden enfrentar costos significativos para investigar la brecha, compensar a los usuarios afectados y recuperarse del ataque. Esto puede incluir honorarios legales, soporte al cliente y medidas de ciberseguridad.

El informe Cost of a Data Breach de 2023 de IBM indicó que el costo promedio de una violación de datos (que podría incluir ataques de relleno de credenciales) fue aproximadamente de $4.45 millones. El relleno de credenciales, dependiendo de su escala, puede contribuir significativamente a los costos totales de la violación.

Robo de identidad y violaciones de privacidad

• Información Personal Robada: Si los atacantes acceden con éxito a cuentas personales (correo electrónico, redes sociales, etc.), pueden robar información sensible como nombres, direcciones, números de teléfono y detalles de pago, lo que puede llevar al robo de identidad o fraude.
• Exposición de Datos Sensibles: Para las empresas, las cuentas comprometidas pueden contener información personal identificable (PII) de clientes, lo que podría conducir a violaciones de datos, multas regulatorias y reacciones negativas del público.

Daño a la reputación

• Pérdida de Confianza: Los clientes pueden perder la confianza en una empresa que sufre un ataque de relleno de credenciales, especialmente si se ve comprometida información sensible o si la empresa es percibida como incapaz de proteger la información de los usuarios. Esto puede llevar a la pérdida de clientes y a la reducción de la lealtad hacia la marca.
• Impacto negativo en las asociaciones: Las empresas que dependen de asociaciones pueden ver relaciones tensas o perder credibilidad con los socios si su seguridad es vulnerada. La confianza en la compañía puede afectar las negociaciones comerciales y futuras colaboraciones.

Explotación para ataques posteriores

• Phishing y Ingeniería Social: Después de obtener acceso a la cuenta de un usuario, los atacantes pueden usarla como plataforma de lanzamiento para campañas de phishing. Pueden hacerse pasar por usuarios para engañar a sus contactos y que revelen información personal o financiera.
• Ataques entre servicios: Si los atacantes obtienen acceso a una cuenta, podrían usar las mismas credenciales para intentar iniciar sesión en otros servicios. Si el usuario ha reutilizado su contraseña, los atacantes pueden acceder a otras cuentas, aumentando así el impacto del ataque.
• Venta de credenciales: Las credenciales robadas pueden venderse en la web oscura, contribuyendo a un mercado de cibercrimen más amplio. Los atacantes pueden explotar este mercado para lanzar campañas adicionales o proporcionar credenciales a otros actores maliciosos.

Mecanismos de prevención y defensa

A continuación se presentan algunas de las mejores prácticas y métodos para mitigar los ataques de relleno de credenciales.

Autenticación Multifactor (MFA)

• Verificación Adicional: MFA requiere que los usuarios verifiquen su nombre de usuario y contraseña. Este segundo factor podría ser algo que el usuario conoce (como un PIN), algo que tiene (como un smartphone o un token de hardware), o algo que es (datos biométricos como huellas dactilares).
• Mitigación de la Reutilización de Contraseñas: Dado que los ataques de relleno de credenciales a menudo explotan el hecho de que los usuarios reutilizan contraseñas en múltiples sitios, la MFA hace que sea mucho más difícil para los atacantes obtener acceso, incluso si tienen el nombre de usuario y la contraseña correctos.

Gestores de contraseñas

• Contraseñas individuales para cada cuenta: Como la reutilización de contraseñas suele ser el resultado de la complejidad de las contraseñas requerida para los servicios en línea, los usuarios tienden a depender de una o muy pocas contraseñas complejas pero memorizadas. Los gestores de contraseñas ayudan al usuario manteniendo contraseñas y frases de paso complejas en un contenedor seguro.
• Comprobaciones automáticas de reutilización o compromiso: Los gestores de contraseñas modernos verifican la contraseña almacenada para evitar la reutilización por parte del usuario y verifican las cuentas y la contraseña con credenciales de cuentas comprometidas conocidas.

CAPTCHA

Requiere que los usuarios completen una tarea sencilla para humanos pero difícil de replicar para bots automatizados.

CAPTCHA basado en texto

• Texto distorsionado: Esta es la forma tradicional de CAPTCHA donde se pide a los usuarios que escriban letras o números distorsionados de una imagen. La distorsión dificulta que los bots que dependen de algoritmos reconozcan patrones simples y descifren los caracteres correctamente.

CAPTCHA basado en imágenes

• Reconocimiento de Objetos: Una variante moderna de CAPTCHA solicita a los usuarios seleccionar imágenes que contienen objetos específicos (por ejemplo, “Haz clic en todas las imágenes con semáforos” o “Selecciona las imágenes con bicicletas”). Los humanos pueden reconocer objetos fácilmente, pero esta tarea sigue siendo difícil para los bots, especialmente si las imágenes son variadas o tienen ruido de fondo.

CAPTCHA invisible (reCAPTCHA v3)

• Señales de comportamiento: Invisible CAPTCHA utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar patrones, como la forma en que el usuario se desplaza o hace clic, que son únicos del comportamiento humano y difíciles de imitar para los bots.

Detección de bots

La detección o gestión de bots implica monitorear diversas señales de comportamiento, red y técnicas para determinar si un usuario es humano o un bot. Se emplean varios métodos para detectar la actividad de bots, a menudo en conjunto con sistemas CAPTCHA.

• Análisis de comportamiento. Los usuarios humanos interactúan con las páginas web de una manera que generalmente los bots no pueden replicar, incluyendo movimientos del ratón, patrones de escritura e interacción con la página. Los bots también tienden a llenar formularios o realizar acciones a velocidades que son demasiado rápidas para los usuarios humanos, por lo que analizar los retrasos de entrada puede ayudar a identificar bots.
• Análisis de Dirección IP y Geolocalización. Los sistemas de detección de bots rastrean direcciones IP y sus reputaciones. Proxies conocidos o VPNs que suelen utilizar los bots para ocultar su ubicación real pueden generar sospechas. Si muchas solicitudes provienen de la misma dirección IP en un corto período de tiempo, esto puede ser señalado como un ataque de bot. Los bots también intentan acceder a servicios o recursos desde países donde no tienen cuentas o ubicaciones inusuales. Por ejemplo, un usuario de un país que inicia sesión en una cuenta de otro país podría ser marcado como sospechoso.
• Anomalías de navegador y sistema operativo. Un bot podría utilizar una versión de navegador poco común o automatizada, o una incompatibilidad de sistema operativo, lo cual puede ser utilizado para identificar actividad sospechosa.

Device Fingerprinting

Al rastrear atributos únicos del dispositivo de un usuario, como el tipo de navegador, sistema operativo, resolución de pantalla e instalación de plugins, ayuda a identificar intentos de inicio de sesión sospechosos o anómalos. Dado que los bots generalmente no operan desde entornos naturales ni presentan huellas digitales de dispositivos realistas, este método puede distinguir rápidamente entre usuarios legítimos y intentos de ataque automatizados. Al detectar y bloquear estos inicios de sesión sospechosos, la identificación por huella digital del dispositivo agrega una capa adicional de protección contra el relleno de credenciales.

Lista negra de IP

En los ataques de relleno de credenciales, los atacantes utilizan bots automatizados para intentar grandes volúmenes de nombres de usuario y contraseñas robados con el fin de obtener acceso no autorizado. Dado que estos ataques a menudo provienen de un conjunto limitado de direcciones IP, poner en la lista negra estas direcciones puede ser un mecanismo de defensa efectivo. Al bloquear las IP asociadas con la actividad maliciosa, las organizaciones pueden prevenir significativamente que los ataques de relleno de credenciales tengan éxito, impidiendo el acceso no autorizado antes de que ocurra.

Limitación de tasa

Al restringir la cantidad de solicitudes que una dirección IP o usuario puede realizar en un marco de tiempo específico, la limitación de tasa ayuda a bloquear bots automatizados, que a menudo realizan intentos de inicio de sesión rápidos y repetidos. Esta técnica puede disminuir significativamente o detener los ataques de relleno de credenciales, ya que los bots generalmente exceden los límites de solicitud. Para mejorar la seguridad sin interrumpir la actividad legítima del usuario, se recomienda aplicar límites de tasa a direcciones IP residenciales, proporcionando una capa adicional de protección contra estos ataques maliciosos.

Autenticación sin contraseña

La autenticación sin contraseña es un mecanismo de seguridad que permite a los usuarios autenticarse sin ingresar una contraseña tradicional. En su lugar, utiliza métodos alternativos como la biometría (huellas dactilares, reconocimiento facial), tokens de hardware (por ejemplo, llaves de seguridad), códigos de acceso de un solo uso (OTPs) o notificaciones push para verificar la identidad del usuario. Este enfoque mejora significativamente la seguridad y ayuda a proteger contra varios ciberataques, incluyendo el relleno de credenciales, phishing y ataques basados en contraseñas.

Estrategias avanzadas para protegerse contra el Credential Stuffing

A medida que los ataques de relleno de credenciales se vuelven más sofisticados, las organizaciones deben adoptar estrategias avanzadas para mantenerse a la vanguardia. Aprovechar tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las técnicas de ofuscación puede proporcionar un nivel más profundo de protección, dificultando el éxito de los atacantes.

Uso de AI y Machine Learning

Las herramientas modernas de IA son cruciales para identificar y prevenir intentos de relleno de credenciales mediante el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático y análisis de comportamiento. Estas herramientas pueden analizar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones sospechosos en tiempo real, permitiéndoles detectar y bloquear intentos de inicio de sesión automatizados maliciosos que los sistemas de seguridad tradicionales pueden pasar por alto.

• Perfilamiento Conductual: Los sistemas potenciados por IA analizan el comportamiento normal del usuario para establecer una línea base de intentos de inicio de sesión legítimos. Estos sistemas pueden luego detectar desviaciones de esta línea base, como un número inusualmente alto de intentos de inicio de sesión desde la misma dirección IP o patrones anormales en los horarios o ubicaciones de inicio de sesión.
• Monitoreo de IP dinámica: Los sistemas de IA pueden rastrear y evaluar la reputación de direcciones IP basándose en su actividad histórica. Si una dirección IP está asociada con comportamiento malicioso o actividad de bot conocida (proveniente de fuentes de inteligencia de amenazas o datos históricos), la IA puede bloquear o desafiar solicitudes de esa dirección.
• Geofencing: La IA también puede identificar intentos de inicio de sesión sospechosos basados en patrones geográficos. Supongamos que se accede a una cuenta desde una ubicación inusual o inesperada (especialmente lejos de la ubicación típica del usuario). En ese caso, el sistema puede desafiar el intento de inicio de sesión con verificación adicional, como MFA o CAPTCHA, para bloquear el relleno de credenciales desde direcciones IP extranjeras.

Técnicas de ofuscación

• Cifrado: Esto convierte el texto plano (datos legibles) en una versión codificada (cifrado) que solo puede ser descifrada de nuevo a los datos originales con la clave correcta. El cifrado puede proteger contraseñas durante la transmisión o almacenamiento. Cuando una contraseña es enviada de un usuario a un servidor, el cifrado asegura que, incluso si los datos son interceptados, permanezcan ilegibles para los atacantes.
• Hashing: Esta técnica es una función criptográfica unidireccional que toma una entrada (por ejemplo, una contraseña) y genera una cadena de tamaño fijo, típicamente representada en forma hexadecimal. Esta salida se llama hash y es única para la entrada. A diferencia del cifrado, el hashing es unidireccional, lo que significa que no se puede recuperar la contraseña original a partir del hash. Esto es crucial porque incluso si un atacante obtiene acceso a las contraseñas hasheadas, no pueden revertir el proceso para recuperar las contraseñas originales.
• Salting: Este método añade un valor aleatorio único, una sal, a cada contraseña antes de hashearla. Incluso si dos usuarios tienen la misma contraseña, sus hashes serán diferentes debido a la sal única. La sal se almacena junto con el hash en la base de datos y protege contra ataques con tablas arcoíris, que utilizan hashes precalculados para contraseñas comunes. Al incorporar una sal aleatoria, incluso las contraseñas comunes generan hashes únicos, lo que dificulta mucho más que los atacantes puedan explotar.

Autenticación continua

Este método de seguridad avanzado verifica continuamente la identidad de los usuarios durante toda su sesión, en lugar de hacerlo únicamente en el momento del inicio de sesión. Es una herramienta poderosa para prevenir el relleno de credenciales ya que ayuda a detectar y prevenir el acceso no autorizado incluso después de que un atacante haya utilizado con éxito credenciales robadas o filtradas.

Planificación de Respuesta a Incidentes

La planificación de mitigación y respuesta es crítica para que las organizaciones prevengan, mitiguen y se recuperen de los ciberataques de manera efectiva. Un plan de respuesta a incidentes bien estructurado detalla un conjunto claro de procedimientos y roles para responder a incidentes de seguridad, ayudando a las organizaciones a detectar, contener y recuperarse de los ataques de manera eficiente.

Mejores prácticas para usuarios

Los usuarios desempeñan un papel crucial en la protección de sus cuentas para mantenerse a salvo de los ataques de relleno de credenciales. Siguiendo las mejores prácticas clave, las personas pueden reducir significativamente el riesgo de que las credenciales comprometidas sean mal utilizadas.

• Evite y desaliente el reuso de contraseñas en múltiples sitios o identidades. Esta es una de las prácticas más efectivas para evitar ataques de relleno de credenciales porque hace que las bases de datos de credenciales vulneradas sean prácticamente inútiles.
• Utilice un gestor de contraseñas. Un gestor de contraseñas almacena de forma segura las contraseñas para todas sus cuentas y ayuda a generar contraseñas únicas y fuertes. De esta manera, no tiene que recordar cada contraseña, y puede asegurarse de que sean únicas y complejas. Sugiera habilitar MFA donde sea posible.
• Tenga cuidado con los intentos de Phishing. Muchos ataques comienzan con intentos de phishing. Los usuarios deben tener precaución con correos electrónicos no solicitados o enlaces que les piden iniciar sesión en una cuenta o actualizar su contraseña.

Cómo Netwrix puede ayudar

Netwrix ofrece varios productos diseñados para ayudar a las organizaciones a defenderse de los ataques de relleno de credenciales:

Netwrix Threat Manager. Este avanzado software de detección de amenazas utiliza aprendizaje automático y análisis de comportamiento de usuarios para identificar y responder a actividades sospechosas en tiempo real, permitiendo la contención rápida de amenazas potenciales.

Netwrix Threat Prevention. Esta herramienta utiliza un diccionario exhaustivo de más de medio millón de contraseñas comprometidas conocidas para ayudar a prevenir el uso de contraseñas débiles o robadas, reduciendo así el riesgo de ataques basados en credenciales.

Netwrix Password Policy Enforcer. Esta solución permite a las organizaciones imponer políticas de contraseña fuertes y personalizables en Active Directory, mitigando el riesgo de ataques de relleno de credenciales, ataques de diccionario y otros métodos de fuerza bruta.

Netwrix Password Secure. Ofreciendo alertas en tiempo real e informes completos, esta herramienta permite a las organizaciones identificar y abordar proactivamente las vulnerabilidades de contraseñas, mejorando la seguridad general de las contraseñas.

Netwrix Directory Manager: Gestión de contraseñas. Empoderar a los usuarios para que restablezcan sus propias contraseñas en Microsoft Entra ID (anteriormente Azure AD) y Active Directory, para que puedan volver al trabajo de inmediato y los equipos de TI puedan concentrarse en tareas más estratégicas. Para una seguridad adicional, requiera sin problemas la MFA o la aprobación del gerente antes de permitir el restablecimiento de contraseñas.

Netwrix Access Analyzer for AD/EntraID. Identifique y remedie amenazas críticas de seguridad como contraseñas débiles o detecte eventos sospechosos de inicio de sesión que podrían haber ocurrido.