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Métricas Principales (Top Row)

Visión General

Componentes del Dashboard ADO-STS

Descripción Operacional de los Elementos del Dashboard Principal

El Dashboard Principal de ADO-STS actúaestá comoestructurado elen centro3 desecciones comandoprincipales centralque para el monitoreo integral de la seguridad digital y detección de fraude. Proporcionaproporcionan una vista panorámica y en tiempo realintegral del estado de seguridadseguridad:

organizacional,
permitiendo

SECCIÓN la1: tomaMÉTRICAS PRINCIPALES

Ubicación en Dashboard

Parte superior del dashboard - Cuatro indicadores principales mostrados como tarjetas de decisiones informadas y la respuesta rápida a amenazas emergentes.KPIs

Arquitectura1.1 Unique Users Today

¿Qué muestra? Número total de Informaciónusuarios

Elúnicos dashboardque estáhan estructuradoiniciado sesión en múltiplesel capassistema durante las últimas 24 horas.

¿Para qué sirve?

    Monitorear el volumen de informaciónactividad diaria de usuarios Detectar picos anómalos de actividad que sepodrían complementanindicar paraataques ofrecermasivos unaEstablecer vistalíneas holística:base de actividad normal

    ¿Cómo interpretarlo?

    CapaEscenario ComponenteInterpretación PropósitoAcción Requerida
    Valor muy bajo Posible problema técnico o día festivo Verificar sistema y calendario Valor normal Operación estándar según patrones históricos Continuar monitoreo Pico súbito Posible ataque DDoS o evento promocional Investigar causa y preparar escalamiento

    Factores que influyen en esta métrica:

      Horarios comerciales y días de la semana Campañas promocionales o marketing Eventos especiales o lanzamientos Ataques coordinados o actividad bot

      1.2 Unique Devices Today

      ¿Qué muestra? Cantidad de dispositivos únicos (identificados por device fingerprint) que han accedido al sistema en las últimas 24 horas.

      ¿Para qué sirve?

        Identificar el uso de múltiples dispositivos por usuario Detectar device farming (granjas de dispositivos) Monitorear la diversidad tecnológica de los usuarios

        ¿Cómo interpretarlo?

        Relación Dispositivos/Usuarios FrecuenciaSignificado Nivel de ActualizaciónAtención Cerca de 1:1 Usuarios con dispositivo único Normal Mayor a 2:1 Uso multi-dispositivo o sharing Monitoreo adicional Muy alta (>5:1) Posible device farming o bots Investigación inmediata

        Lo que nos ayuda a identificar:

          Usuarios que comparten dispositivos Actividad de bots usando múltiples dispositivos emulados Patrones de uso legítimo multi-dispositivo (BYOD)

          1.3 Api Calls T5 min

          ¿Qué muestra? Número total de llamadas API realizadas al sistema ADO-STS en los últimos 5 minutos.

          ¿Para qué sirve?

            Monitorear la carga del sistema en tiempo real Detectar picos de actividad automatizada Evaluar el performance del sistema

            ¿Cómo interpretarlo?

            Volumen de Calls Estado del Sistema Acción 0-1,000 Actividad baja Monitoreo normal 1,001-5,000 Actividad normal Operación estándar 5,001-15,000 Actividad alta Monitoreo de capacidad >15,000 Sobrecarga potencial Activar auto-scaling

            Tipos de llamadas que incluye:

              Inicialización de sesiones Análisis de comportamiento en tiempo real Evaluaciones de riesgo Enriquecimiento de datos

              1.4 Fraud Attempts Today

              ¿Qué muestra? Número de intentos de fraude detectados y bloqueados en las últimas 24 horas.

              ¿Para qué sirve?

                Medir la efectividad del sistema de detección Identificar tendencias de actividad fraudulenta Evaluar el nivel de amenaza diario

                ¿Cómo interpretarlo?

                Número de Intentos Evaluación Consideraciones 0-10 Día tranquilo o excelente detección Verificar que el sistema esté funcionando 11-50 Actividad fraudulenta normal Monitoreo estándar 51-200 Actividad alta Investigar patrones comunes >200 Posible ataque coordinado Activar protocolos de emergencia

                Lo que cuenta como "intento de fraude":

                  Sesiones con score de riesgo alto (>800) Actividad bloqueada automáticamente Casos confirmados manualmente por analistas

                  SECCIÓN 2: VISUALIZACIÓN GEOGRÁFICA

                  Ubicación en Dashboard

                  Centro del dashboard - Mapa mundial interactivo que ocupa la mayor parte de la pantalla

                  ¿Qué muestra el mapa?

                  Representación visual de:

                    Ubicación geográfica de todas las sesiones activas Distribución global de la actividad del sistema Concentraciones de riesgo por regiones Patrones de movimiento anómalos

                    Elementos visuales en el mapa

                    Elemento Descripción Significado Puntos de colores Marcadores en ubicaciones específicas Sesiones individuales con nivel de riesgo Densidad de puntos Concentración de marcadores Volumen de actividad por zona Líneas conectoras Conexiones entre ubicaciones Posibles viajes imposibles o conexiones sospechosas

                    ¿Para qué sirve?

                    Análisis geográfico para:

                      Detectar viajes imposibles: Usuarios que aparecen en ubicaciones muy distantes en poco tiempo Identificar hotspots de fraude: Concentraciones anómalas de actividad sospechosa Validar coherencia geográfica: Verificar que la ubicación sea consistente con otros datos Monitorear actividad global: Tener vista panorámica de la operación mundial

                      ¿Cómo interpretarlo?

                      Patrones normales:

                        Distribución uniforme según la base de usuarios Concentraciones en centros urbanos principales Actividad coherente con zonas horarias

                        Patrones anómalos:

                          Concentraciones súbitas en ubicaciones inusuales Múltiples sesiones desde coordenadas idénticas Saltos geográficos imposibles en tiempos cortos

                          Funcionalidades interactivas

                          Función Propósito Caso de Uso Zoom Análisis detallado por región Investigar actividad específica de una ciudad Filtros temporales Ver evolución histórica Analizar patrones de ataque en el tiempo Capas de información Superponer diferentes tipos de datos Correlacionar riesgo con ubicación

                          SECCIÓN 3: TOP RISK INDICATORS (ÚLTIMAS 24 HORAS)

                          Ubicación en Dashboard

                          Panel lateral derecho - Lista de los principales indicadores de riesgo detectados

                          ¿Qué muestra esta sección?

                          Lista priorizada de los principales riesgos detectados en las últimas 24 horas, incluyendo:

                          3.1 Malware Risks

                          ¿Qué detecta? Presencia de software malicioso en los dispositivos de los usuarios que acceden al sistema.

                          ¿Para qué sirve?

                            Identificar dispositivos comprometidos Prevenir el uso de credentials robadas Detectar keyloggers y screen scrapers

                            ¿Cómo se presenta?

                              Número de dispositivos con malware detectado Ranking por nivel de peligrosidad Tipos de malware más frecuentes

                              Información que proporciona:

                                Cantidad de detecciones de malware Tipos específicos encontrados (trojans bancarios, keyloggers, etc.) Dispositivos afectados y usuarios en riesgo

                                3.2 Emulator Risks

                                ¿Qué detecta? Dispositivos emulados o virtualizados que pueden estar siendo utilizados para actividades fraudulentas.

                                ¿Para qué sirve?

                                  Detectar device farming automatizado Identificar bots sofisticados Prevenir ataques masivos coordinados

                                  ¿Cómo se presenta?

                                    Número de emuladores detectados Nivel de confianza en la detección Patrones de uso sospechosos

                                    Indicadores que analiza:

                                      Inconsistencias en hardware reportado Patrones de sensores anómalos Características de virtualización

                                      3.3 Location Risks

                                      ¿Qué detecta? Riesgos asociados con la ubicación geográfica y patrones de movimiento de los usuarios.

                                      ¿Para qué sirve?

                                        Detectar viajes imposibles Identificar ubicaciones de alto riesgo Validar coherencia geográfica

                                        ¿Cómo se presenta?

                                          Número de ubicaciones sospechosas Casos de viajes imposibles detectados Concentraciones anómalas por región

                                          Tipos de riesgos que identifica:

                                            Velocidades de viaje físicamente imposibles Ubicaciones en países de alto riesgo Inconsistencias entre IP y GPS Uso de VPNs o proxies para enmascarar ubicación

                                            3.4 Behavioural Risks

                                            ¿Qué detecta? Patrones de comportamiento anómalos que no coinciden con el perfil normal del usuario o comportamiento humano típico.

                                            ¿Para qué sirve?

                                              Detectar account takeover (toma de cuentas) Identificar actividad automatizada (bots) Reconocer cambios súbitos en patrones de uso

                                              ¿Cómo se presenta?

                                                Número de anomalías comportamentales Usuarios con cambios significativos en patrones Actividad que sugiere automatización

                                                Aspectos que monitorea:

                                                  Cambios en velocidad de escritura Patrones de movimiento del mouse/touch anómalos Secuencias de navegación inconsistentes Timing no humano entre acciones

                                                  ¿Qué detecta? Conexiones y relaciones sospechosas entre usuarios, dispositivos, ubicaciones y comportamientos.

                                                  ¿Para qué sirve?

                                                    Identificar redes de fraude organizadas Detectar dispositivos compartidos sospechosamente Encontrar patrones ocultos de coordinación

                                                    ¿Cómo se presenta?

                                                      Número de conexiones sospechosas identificadas Redes de usuarios/dispositivos relacionados Patrones de coordinación detectados

                                                      Tipos de conexiones que analiza:

                                                        Múltiples usuarios usando el mismo dispositivo Dispositivos conectados a las mismas redes WiFi/Bluetooth Patrones de comportamiento idénticos entre usuarios diferentes Secuencias de acceso coordinadas temporalmente

                                                        Interpretación de cada indicador

                                                        Indicador Valor Normal Valor de Alerta Acción Recomendada Malware Risks 0-5 detecciones/día >20 detecciones/día Investigar dispositivos afectados Emulator Risks 0-10 detecciones/día >50 detecciones/día Reforzar validación de dispositivos Location Risks 0-15 casos/día >100 casos/día Revisar reglas geográficas Behavioural Risks 0-20 anomalías/día >200 anomalías/día Ajustar modelos de comportamiento Link Analysis 0-5 redes/día >25 redes/día Investigación de fraude organizado

                                                        ¿Cómo usar esta información?

                                                        Para priorización: Los indicadores se ordenan por:

                                                          Número de casos detectados Nivel de riesgo promedio Tendencia de crecimiento en las últimas horas

                                                          Para investigación: Cada indicador puede expandirse para mostrar:

                                                            Casos específicos más relevantes Detalles de los usuarios/dispositivos afectados Recomendaciones de acción específicas

                                                            Para reportes: Esta sección proporciona un resumen ejecutivo de:

                                                              Los principales tipos de amenaza del día Volumen de cada tipo de riesgo Tendencias comparativas con días anteriores

                                                              Navegación e Interacción

                                                              Funcionalidades del Dashboard

                                                              Elemento Interactividad Propósito Métricas Principales KPIsClick Superiorespara detalles expandidos MonitoreoVer detendencias volumenhistóricas y actividad Tiempo real (30 segundos)breakdowns VisualizaciónMapa GeográficaGeográfico MapaZoom, Mundialfiltros, overlays DistribuciónAnálisis geográficageográfico de riesgos Tiempo real (60 segundos)detallado AnálisisRisk de RiesgosIndicators TopClick Riskpara Indicatorslista detallada PriorizaciónInvestigar decasos amenazas Cada 5 minutos Tendencias Temporales Gráficos de Evolución Análisis de patrones históricos Cada 15 minutosespecíficos

                                                              Métricas

                                                              Actualizaciones Principales (KPIs Críticos)

                                                              Unique Users Todayautomáticas

                                                              image.png

                                                              Definición Técnica: Conteo de identificadores únicos de usuario (UID) que han generado al menos una sesión válida en las últimas 24 horas

                                                              Matriz de Interpretación de Valores:

                                                              RangoSección
                                                              Frecuencia de UsuariosActualización InterpretaciónIndicador Operacional Nivel de Alerta Acciones Recomendadas 0-25 Muy baja actividad - Fuera de horario/Feriado 🟢 Verde Monitoreo pasivo 26-100 Baja actividad - Horario no comercial 🟢 Verde Verificar calendario comercial 101-500 Actividad normal - Horario comercial estándar 🟢 Verde Operación estándar 501-1,500 Alta actividad - Pico comercial/Promociones 🟡 Amarillo Monitoreo de capacidad 1,501-3,000 Muy alta actividad - Eventos especiales 🟠 Naranja Activar escalamiento automático >3,000 Actividad crítica - Posible ataque DDoS 🔴 Rojo Protocolo de emergencia

                                                              Factores que Influencian la MétricaVisual:

                                                                Temporales: Horarios comerciales, días de la semana, estacionalidad Comerciales: Campañas promocionales, lanzamientos de productos Técnicos: Interrupciones de servicio, mantenimientos programados Maliciosos: Ataques de bots, campañas de fraude coordinadas

                                                                Unique Devices Today

                                                                image.png

                                                                Definición Técnica: Número de huellas digitales únicas de dispositivos (device fingerprints) registradas en interacciones válidas durante 24 horas.

                                                                Análisis de Ratio Dispositivos/Usuarios:

                                                                Ratio D/U Escenario Típico Nivel de Riesgo Investigación Requerida 0.7-1.0 Usuarios con dispositivo único estable 🟢 Muy Bajo No requerida 1.1-1.5 Usuarios multi-dispositivo legítimos 🟢 Bajo Verificación de patrones BYOD 1.6-2.5 Uso intensivo multi-dispositivo 🟡 Moderado Análisis de perfiles de usuario 2.6-4.0 Posible sharing no autorizado 🟠 Alto Investigación de políticas de uso 4.1-8.0 Probable device farming 🔴 Muy Alto Análisis forense inmediato >8.0 Ataque automatizado confirmado 🔴 Crítico Activación de contramedidas

                                                                Indicadores de Anomalías por Dispositivo:

                                                                Tipo de Anomalía Descripción Métrica de Detección Umbral de Alerta DeviceMétricas VelocityPrincipales NuevosCada dispositivos30 por horasegundos Devices/horaTimestamp >50en dispositivos/horapantalla GeographicMapa ScatterGeográfico DispersiónCada geográfica60 anómalasegundos PaísesPulso únicosen >10nuevos países/horaeventos HardwareRisk DiversityIndicators DiversidadCada 5 minutos Badge de hardware sospechosa Modelos únicos >100 modelos/día OS Distribution Distribución de OS anómala Entropía de distribución >3.5 bits"actualizado"

                                                                Interpretación Integral del Dashboard

                                                                API¿Qué Callsnos (T5dice -un Últimasdashboard 5 Horas)"saludable"?

                                                                image.png

                                                                DefiniciónMétricas Técnicaprincipales:: VolumenValores totaldentro de llamadasrangos APIhistóricos alnormales sistemaMapa geográfico: Distribución esperada según base de detecciónusuarios deRisk fraude,indicators: segmentadasNúmeros por tipobajos y origen.consistentes

                                                                con tendencias históricas

                                                                ¿Qué nos dice un dashboard "en alerta"?

                                                                  CategorizaciónMétricas deprincipales: APIPicos Callssúbitos o valores inusualmente bajos Mapa geográfico:: Concentraciones anómalas o patrones irregulares Risk indicators: Incrementos significativos en cualquier categoría

                                                                  Correlaciones importantes a observar

                                                                  CategoríaCorrelación Porcentaje TípicoInterpretación Descripción
                                                                  Latencia EsperadaAcción SessionAlto Initializationvolumen de users + muchos emulators 25-30%Posible ataque bot masivo InicioActivar decontramedidas sesionesautomatizadas nuevas Picos en API calls + location risks <100msAtaques desde múltiples ubicaciones Revisar reglas geográficas Behavioral Analysisrisks + link analysis altos 35-45%Red organizada de fraude AnálisisInvestigación enprofunda tiempo real <200ms Risk Assessment 15-20% Evaluación de riesgo <150ms Data Enrichment 8-12% Enriquecimiento contextual <300ms Administrative 2-5% Operaciones de gestión <500mscoordinada

                                                                  Matriz de Performance y Capacidad:

                                                                  Volumen API/5h Estado del Sistema Utilización CPU Utilización Memoria Acción Requerida 0-5,000 Muy bajo <20% <30% Monitoreo normal 5,001-25,000 Bajo 20-40% 30-50% Verificar tendencias 25,001-75,000 Normal 40-65% 50-70% Operación estándar 75,001-150,000 Alto 65-80% 70-85% Preparar escalamiento 150,001-300,000 Muy alto 80-90% 85-95% Activar auto-scaling >300,000 Crítico >90% >95% Protocolo de emergencia

                                                                  Fraud Attempts Today

                                                                  image.png

                                                                  Definición Técnica: Número de sesiones clasificadas como fraudulentas o altamente sospechosas basadas en scores de riesgo y validación manual.

                                                                  Taxonomía de Fraude Detectado:

                                                                  Tipo de Fraude Score Range Confianza Acción Automática Tiempo de Respuesta Account Takeover 850-1000 95-99% Bloqueo inmediato <5 segundos Synthetic Identity 800-950 85-95% Verificación adicional <30 segundos Device Spoofing 750-900 80-90% Desafío de autenticación <60 segundos Behavioral Anomaly 600-800 70-85% Monitoreo intensivo <300 segundos Geolocation Fraud 700-850 75-90% Verificación geográfica <120 segundos Bot Activity 900-1000 90-99% Bloqueo CAPTCHA <10 segundos

                                                                  Visualización Geográfica Avanzada

                                                                  image.png

                                                                  Componentes del Mapa Mundial

                                                                  Elementos Visuales y su Significado:

                                                                  Elemento Visual Color/Forma Significado Datos Representados Puntos Sólidos 🔴 Rojo Fraude confirmado Sesiones bloqueadas Puntos Sólidos 🟠 Naranja Alta sospecha Scores 700-899 Puntos Sólidos 🟡 Amarillo Sospecha moderada Scores 500-699 Puntos Sólidos 🔵 Azul Actividad legítima Scores <500 Clusters 🟣 Púrpura Concentración anómala >10 eventos/km² Líneas Conectores Viajes imposibles Velocidad >1000 km/h

                                                                  Análisis de Patrones Geográficos

                                                                  Métricas de Concentración Geográfica:

                                                                  Métrica Fórmula Umbral de Alerta Interpretación Densidad de Fraude Eventos_Fraude / Área_km² >5 eventos/100km² Hotspot de actividad maliciosa Velocidad de Viaje Distancia / Tiempo >500 km/h Imposibilidad física Dispersión Temporal StdDev(timestamps) <60 segundos Actividad coordinada Entropía Geográfica -Σ(p_i * log(p_i)) <2.0 bits Concentración anómala

                                                                  Capacidades Analíticas del Mapa

                                                                  Funcionalidad Descripción Casos de Uso Beneficio Operacional Zoom Dinámico Análisis desde global a ciudad Investigación detallada Granularidad contextual Filtros Temporales Reproducción histórica Análisis forense Comprensión de evolución Overlay de Datos Superposición de capas Correlación multi-factor Análisis holístico Heat Mapping Mapas de calor de riesgo Identificación de hotspots Priorización de recursos Export Geográfico Exportación de coordenadas Reportes ejecutivos Comunicación de riesgos

                                                                  Top Risk Indicators (Análisis de Riesgos Principales)

                                                                  image.png

                                                                  Malware Risks

                                                                  Metodología de Detección:

                                                                  Técnica de Detección Descripción Precisión Tiempo de Detección Signature-based Firmas conocidas de malware 95-99% <1 segundo Heuristic Analysis Comportamiento sospechoso 80-90% 1-5 segundos Machine Learning Patrones anómalos 85-95% 2-10 segundos Sandbox Analysis Ejecución controlada 90-98% 10-60 segundos Network Behavior Comunicaciones maliciosas 75-85% 5-30 segundos

                                                                  Categorización de Malware:

                                                                  Tipo de Malware Características Riesgo para Fraude Contramedidas Banking Trojans Interceptación de credenciales 🔴 Crítico Bloqueo inmediato + limpieza Keyloggers Registro de pulsaciones 🔴 Alto Cifrado de comunicaciones Screen Scrapers Captura de pantalla 🟠 Alto Detección de captura Remote Access Tools Control remoto 🔴 Crítico Terminación de sesión Adware/PUP Software no deseado 🟡 Moderado Advertencia al usuario

                                                                  Emulator Risks

                                                                  Técnicas de Detección de Emuladores:

                                                                  Método de Detección Descripción Técnica Efectividad Evasión Conocida Hardware Fingerprinting Análisis de specs de hardware 90-95% Hardware spoofing API Response Analysis Respuestas de APIs del sistema 85-90% API hooking Performance Patterns Patrones de rendimiento 80-85% Performance tuning Sensor Data Datos de sensores físicos 95-99% Sensor simulation Resource Utilization Uso de recursos del sistema 75-80% Resource masking

                                                                  Indicadores de Emulación:

                                                                  Indicador Valor Típico Real Valor Típico Emulador Confianza de Detección CPU Cores 4-12 núcleos 1-2 núcleos 85% RAM Total 4-16 GB 1-4 GB 80% GPU Vendor Nvidia/AMD/Intel Generic/Virtual 90% Sensor Count 8-15 sensores 0-3 sensores 95% Battery Behavior Degradación natural Valores estáticos 90%

                                                                  Location Risks

                                                                  Factores de Análisis Geográfico:

                                                                  Factor de Riesgo Peso en Score Descripción Método de Validación País de Alto Riesgo 30% Jurisdicciones problemáticas Lista FATF + inteligencia Velocidad de Viaje 25% Imposibilidad física Cálculo de distancia/tiempo VPN/Proxy Detection 20% Servicios de anonimización IP reputation + características GPS Spoofing 15% Manipulación de coordenadas Consistencia GPS vs IP Timezone Inconsistency 10% Incoherencia temporal Correlación hora local vs UTC

                                                                  Matriz de Riesgo por País/Región:

                                                                  Nivel de Riesgo Países/Regiones Score Modifier Verificaciones Adicionales Muy Alto Países sancionados +300 puntos Bloqueo automático Alto Jurisdicciones no cooperativas +200 puntos Verificación reforzada Moderado Países en desarrollo +100 puntos Monitoreo adicional Bajo Países desarrollados +50 puntos Verificación estándar Muy Bajo Países domésticos/aliados +0 puntos Procesamiento normal

                                                                  Behavioural Risks

                                                                  Dimensiones del Análisis Comportamental:

                                                                  Dimensión Métricas Analizadas Rango Normal Umbral de Alerta Typing Dynamics Velocidad, ritmo, pausas 40-120 WPM <20 o >200 WPM Mouse Patterns Velocidad, aceleración, clicks Orgánico Mecánico/Repetitivo Touch Behavior Presión, área, duración 0.2-0.8 unidades <0.1 o >0.9 Navigation Flow Secuencia, timing, errores Humano natural Automatizado Session Duration Tiempo total de actividad 2-45 minutos <30s o >2 horas

                                                                  Link Analysis

                                                                  Tipos de Conexiones Analizadas:

                                                                  Tipo de Conexión Descripción Algoritmo de Detección Peso en Score Final User-Device Múltiples usuarios en mismo dispositivo Clustering temporal 25% Device-Network Dispositivos en mismas redes Graph analysis 20% Geo-Temporal Ubicaciones/tiempos correlacionados Space-time clustering 20% Behavioral Patrones de comportamiento similares Similarity metrics 15% Transactional Flujos de transacciones Network flow analysis 20%

                                                                  Métricas de Conectividad:

                                                                  Métrica Fórmula Interpretación Umbral de Alerta Clustering Coefficient 3×Triángulos/Triplas Densidad local de conexiones >0.7 Betweenness Centrality Caminos más cortos Importancia como intermediario >0.1 PageRank Score Importancia en la red Influencia relativa >0.01 Community Modularity Separación de comunidades Estructura de grupos <0.3
                                                                  Back to top