Como a hiperautomação orientada por IA está transformando a segurança cibernética
Como a IA e o aprendizado de máquina melhoram a segurança cibernética corporativa
Conectando todos os pontos em um cenário de ameaças complexo
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Automatizando os três pilares da segurança cibernética
A enorme quantidade de dados gerados na rede de uma empresa é excessiva para um simples rastreamento manual. Considerando a coleta de dados, a análise e a remediação de ameaças, vamos definir os níveis de maturidade da automação de cada área – e como a Stellar Cyber está buscando atingir o pico de maturidade na hiperautomação orientada por IA.
Automação de coleta de dados
Coleta de logs
O pão com manteiga do monitoramento de segurança cibernética: os logs são registros de eventos criados por aplicativos, dispositivos de rede e servidores.
No nível mais básico de maturidade, os logs são incluídos no processo do analista de segurança cibernética por meio da replicação de logs – onde um analista configura manualmente um script local em um servidor ou dispositivo que replica periodicamente todos os logs e os deposita em um repositório central. Usado principalmente para lotes de logs, cada log é frequentemente formatado para ser legível por humanos – e muitas vezes só é lido quando os analistas estão tentando resolver um problema manualmente ou explorando como um incidente de segurança começou.
No nível médio de maturidade da automação, esse processo começa a incorporar visibilidade em tempo real, extraindo logs automaticamente para um sistema de gerenciamento central, geralmente por meio de uma API ou configuração mais profunda do aplicativo. A formatação individual dos logs também se torna mais centrada na máquina, com maior ênfase em layouts estruturados que podem ser facilmente ingeridos por ferramentas de gerenciamento de logs. Os analistas ainda precisam auxiliar manualmente essas ferramentas na seleção de quais dispositivos incluir e, frequentemente, precisam voltar para amostrar e ajustar suas práticas de gerenciamento de logs ao longo do tempo.
Por fim, a ingestão de logs, em sua forma mais automatizada, vai além de um mero sistema de coleta para incorporar a descoberta automática de dispositivos. Seja por meio de API, fontes de log ou sensores nativos, qualquer dispositivo corporativo pode ser descoberto e rastreado, independentemente de sua atividade na rede.
Monitoramento de segurança de rede
O monitoramento de segurança de rede se distancia das ações individuais dentro do aplicativo e, em vez disso, analisa o tráfego que flui por uma rede corporativa para avaliar ações maliciosas.
Abordagens sem IA para monitoramento de segurança de rede funcionaram bem no passado, mas os cibercriminosos rapidamente adaptaram suas abordagens a elas. Ferramentas de segurança mais antigas simplesmente comparam as informações dos pacotes de rede com uma lista predefinida de estratégias conhecidas – e firewalls antigos têm dificuldade para lidar com o tráfego criptografado de ponta a ponta atual.
Ferramentas automatizadas de segurança de rede podem coletar informações de áreas muito maiores de redes, tanto em nuvens públicas quanto privadas, e também em hardware local. Sensores de rede da Stellar Cyber Explore profundamente, coletando metadados em todos os switches físicos e virtuais. Seus sensores decodificam cargas úteis por meio de Inspeção Profunda de Pacotes e podem operar em servidores Windows 98 e superiores, além de Ubuntu, Debian e Red Hat.
A coleta de todos esses dados pode ser fundamental para uma segurança cibernética sólida, mas ainda precisa ser transformada em insights e, principalmente, em ações.
Automação de análise de dados
Existe um grau de análise de dados que sempre exigirá a expertise e o conhecimento de um ser humano real. No entanto, os avanços na análise automatizada agora permitem que os analistas tomem decisões urgentes com mais clareza do que nunca.
A análise de eventos em um estágio inicial da automação geralmente depende de um analista ter que conectar os pontos por conta própria – seja uma versão de software que precisa de patch ou uma falha despercebida. Na pior das hipóteses, o invasor está ciente da falha – e a explora ativamente – antes mesmo que o analista a perceba. Embora ainda seja manual, reunir todos os diferentes formatos de dados em um painel central é a base da ferramenta de Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM), agora onipresente.
Há cerca de uma década, um dos recursos alardeados por profissionais de segurança altamente experientes – a capacidade de reconhecer um ataque já presenciado – pôde ser subitamente utilizado por equipes mais novas, graças à detecção baseada em assinaturas. Assim, as organizações começaram a se beneficiar de um nível médio de análise automatizada. Se uma assinatura de arquivo ou endereço IP correspondesse a um ataque previamente marcado, um analista poderia ser alertado imediatamente (geralmente por meio de sua ferramenta SIEM).
No entanto, essa forma básica de análise de eventos ainda não tinha resposta para ataques de dia zero ou novos. Além disso, os analistas enfrentavam um desafio ainda maior: eventos de segurança estavam sendo gerados muito mais rápido do que podiam ser processados.
Você (provavelmente) já está familiarizado com a análise automatizada
Embora a análise comportamental baseada em anomalias possa prever e, portanto, prevenir ataques, ela pode estar sujeita a falsos positivos e a desorganizar os fluxos de trabalho de resposta a incidentes — que é onde a camada final de automação de segurança está fazendo a maior mudança hoje.
Automação de Resposta a Incidentes
As duas últimas etapas – coleta e análise de dados – levam a uma coisa: resposta a incidentes.
A resposta a incidentes que depende de um nível básico de automação exige que o analista desabilite manualmente o acesso à rede ao colocar dispositivos infectados por malware em quarentena, instale remotamente novos patches de software e redefina senhas e nomes de usuário de usuários cujas contas possam ter sido violadas. Você pode notar que essas ações são predominantemente reativas por natureza – resultado do ritmo lento da intervenção manual.
Avançando para um nível intermediário de automação de resposta a incidentes, essa abordagem utiliza a base da análise comportamental e atua de acordo – muitas vezes negando automaticamente o acesso de usuários suspeitos a recursos críticos ou alertando o analista correto de acordo com sua área de especialização. Os playbooks permitem que as equipes de segurança mantenham controle total sobre as respostas automáticas, permitindo que uma ferramenta com IA se destaque na execução das tarefas repetitivas e rotineiras da segurança cibernética cotidiana.
No entanto, esse nível de automação de incidentes é bastante suscetível a um problema: falsos positivos. Eles podem impor restrições incorretas a um usuário ou dispositivo, impactando severamente a produtividade. Empresas com pipelines maduros de resposta a incidentes já estão desenvolvendo processos de resposta a incidentes de alta precisão: por meio da hiperautomação.
Como a hiperautomação da Stellar Cyber está transformando a resposta a incidentes
Na introdução, explicamos como a hiperautomação é o processo de empilhamento de camadas de automação para produzir o melhor resultado comercial possível. Em pilhas de segurança maduras, a hiperautomação combina a análise aprofundada e baseada em padrões de algoritmos de aprendizado de máquina com o processo de contextualização de incidentes.
O Graph ML da Stellar Cyber é capaz de mapear as correlações entre alertas de anomalias individuais e transformá-los em casos: convertendo milhares de alertas nas poucas centenas de eventos reais dos quais podem fazer parte. Cada caso é então automaticamente enriquecido e priorizado, de acordo com as qualidades únicas de seus alertas individuais. Por fim, os analistas têm um único ponto de referência – um painel que reúne todos os comportamentos, falhas e dispositivos de sua organização em casos simplificados.
Se a sua organização ainda não atingiu o pico de maturidade em automação, não se preocupe – é normal que a maturidade da automação progrida esporadicamente, com as ferramentas sendo atualizadas a cada poucos anos. Se você tem curiosidade sobre como a Stellar Cyber oferece a plataforma Open XDR mais econômica do mercado, entre em contato para uma demonstração hoje mesmo.
