LogPulse

Glosario

Definiciones en lenguaje sencillo de los términos de log management, observabilidad y seguridad que encontrarás en LogPulse.

LPQL: LPQL (LogPulse Query Language) es un lenguaje de consulta basado en pipes para buscar y agregar logs. Se compila en SQL optimizado de ClickHouse, y LogPulse también puede generarlo a partir de preguntas en lenguaje natural.Más información
AI Investigator: El AI Investigator convierte preguntas en lenguaje natural en LPQL, las ejecuta, correlaciona despliegues e inteligencia de amenazas y propone una causa raíz probable, mostrando cada consulta para que puedas verificar la respuesta.Más información
Log management: El log management es la práctica de recopilar, almacenar, buscar y analizar datos de logs de todos tus sistemas en un único lugar, para que puedas depurar problemas, monitorizar el estado y cumplir con las necesidades de retención y cumplimiento.Más información
Observabilidad: La observabilidad es la capacidad de comprender el estado interno de un sistema a partir de los datos que emite: logs, métricas y trazas. En LogPulse, Service Intelligence añade una vista a nivel de servicio sobre tus logs.Más información
SIEM: El SIEM (Security Information and Event Management) recopila y correlaciona eventos relevantes para la seguridad con el fin de detectar, investigar e informar sobre amenazas. LogPulse convierte tus logs existentes en un SIEM basado en riesgo sobre el mismo motor que la búsqueda.Más información
SOC agéntico: Un SOC agéntico utiliza agentes de IA capaces de razonar, investigar y proponer acciones sobre los datos de seguridad, en lugar de ejecutar playbooks fijos. En LogPulse, los agentes actúan tras una barrera de aprobación humana.Más información
Alertas basadas en riesgo: Las alertas basadas en riesgo atribuyen cada señal de seguridad a una entidad (usuario, host, IP) y generan una alerta a partir de una puntuación de riesgo acumulada, en lugar de disparar una alerta por cada coincidencia de regla. Reducen drásticamente el ruido de alertas.Más información
Puntuación de riesgo efectiva: La puntuación de riesgo efectiva es la única puntuación acotada de 0-100 por entidad de LogPulse. Recompensa la amplitud del ataque a través de las etapas de MITRE, satura el ruido repetitivo y decae con el tiempo, de modo que un solo número impulsa la promoción y el triaje.Más información
Notable: Un notable es un hallazgo de alta confianza que merece la atención de un analista, generado cuando la puntuación de riesgo de una entidad supera un umbral. En LogPulse cada notable es investigado por IA y se abre como un espacio de trabajo con evidencias y notas.Más información
UEBA: El UEBA (User and Entity Behavior Analytics) detecta amenazas a partir de anomalías de comportamiento (viaje imposible, actividad vista por primera vez, picos de volumen) en lugar de firmas fijas, y alimenta el mismo modelo de riesgo.Más información
SOAR: El SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) automatiza acciones de respuesta como notificar, abrir un ticket, bloquear una IP o deshabilitar un usuario. En LogPulse, las acciones destructivas se ejecutan tras una barrera de aprobación humana.Más información
MITRE ATT&CK: MITRE ATT&CK es una base de conocimiento pública de tácticas y técnicas de adversarios. LogPulse etiqueta las detecciones con tácticas y técnicas de ATT&CK y muestra un mapa de calor de cobertura para que las lagunas sean visibles.Más información
Inteligencia de amenazas: La inteligencia de amenazas son datos sobre indicadores maliciosos conocidos: IP, dominios, hashes de archivos, bloques de red. LogPulse enriquece los eventos de riesgo con feeds gratuitos de IOC y las listas de bloqueo Spamhaus DROP y ASN-DROP.Más información
Model Context Protocol (MCP): El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a los agentes de IA conectarse a herramientas y datos externos. LogPulse ejecuta un servidor MCP remoto para que agentes como Claude Code, Cursor y Codex puedan consultar logs y datos de seguridad.Más información
Detección de anomalías: La detección de anomalías señala valores que se desvían de una línea base aprendida de comportamiento normal, teniendo en cuenta la estacionalidad diaria y semanal, para detectar problemas que no puedes definir por adelantado con un umbral fijo.Más información
Service Intelligence: Service Intelligence agrupa entidades y fuentes de logs en servicios, define el estado como KPI basados en LPQL con umbrales, mapea dependencias y vigila cada KPI en busca de anomalías: observabilidad a nivel de servicio sobre tus logs.Más información
NIS2: NIS2 es una directiva de la UE que eleva los requisitos de ciberseguridad para las entidades esenciales e importantes, incluyendo el registro centralizado, la monitorización en tiempo real y la notificación rápida de incidentes.Más información
DORA: DORA (Digital Operational Resilience Act) es un reglamento de la UE para el sector financiero y sus proveedores de TIC, con requisitos estrictos para la gestión de riesgos de TIC, la monitorización y la notificación de incidentes.Más información
Fatiga por alertas: La fatiga por alertas es el agotamiento y las detecciones perdidas que se producen cuando un equipo de seguridad recibe más alertas (muchas de ellas falsos positivos) de las que puede triar de forma significativa. Las alertas basadas en riesgo son la solución estructural.Más información
MTTR: El MTTR (Mean Time to Respond o Resolve) es el tiempo medio para detectar, investigar y resolver un incidente. La investigación asistida por IA y las alertas basadas en riesgo están diseñadas para reducirlo.Más información
ClickHouse: ClickHouse es una base de datos columnar de código abierto creada para consultas analíticas rápidas sobre conjuntos de datos muy grandes. LogPulse está construido sobre ClickHouse, por lo que la búsqueda se mantiene por debajo de 200 ms a través de miles de millones de entradas de logs.Más información
OTLP (OpenTelemetry): OTLP (OpenTelemetry Protocol) es el estándar abierto para transmitir telemetría como logs, métricas y trazas. LogPulse ingiere logs de forma nativa a través de OTLP, por lo que no hay dependencia de un reenviador propietario.

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