Detecção de ameaças orientada por IA: a detecção de ameaças do futuro exige IA
Detecção e resposta a ameaças resumem a segurança cibernética empresarial em poucas palavras – é o termo abrangente para os processos e tecnologias envolvidos na identificação de potenciais ameaças à segurança. A ampla gama de ataques e técnicas que precisam ser detectados inclui malware, acesso não autorizado, violações de dados ou quaisquer outras atividades que possam comprometer a integridade, a confidencialidade ou a disponibilidade dos sistemas de informação de uma organização.
Não é apenas o A responsabilidade do Centro de Operações de Segurança é manter todos os itens acima sob controleO objetivo é detectar essas ameaças o mais cedo possível para minimizar os danos. Essa é uma tarefa árdua, especialmente quando se depende de equipes puramente humanas. Este artigo detalhará a detecção e a resposta a ameaças em seus componentes e analisará onde a detecção de ameaças orientada por IA está pronta para promover as maiores mudanças.
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O padrão ouro: Estrutura de segurança cibernética do NIST (CSF) 2.0
O NIST CSF 2.0 divide a detecção e a resposta em cinco competências essenciais. Coletivamente, elas determinam a probabilidade de uma equipe prevenir, identificar e responder a um ataque de forma coesa e acionável.
Identifique
A primeira das cinco competências essenciais, a identificação, está situada no topo do "círculo" do NIST por um bom motivo. Este primeiro passo exige uma compreensão profunda de todos os ativos e fornecedores espalhados pela empresa. Em muitas organizações, isso por si só exige uma auditoria estruturada e aprofundada. Embora o ideal fosse visualizar todos os ativos da organização de uma só vez, a realidade de uma avaliação manual de ativos é muito mais fragmentada. As equipes definirão o escopo e auditarão uma unidade de negócios ou projeto específico por vez, criando um inventário à medida que avançam.
A partir daí, eles precisam relacionar os ativos individuais com os riscos que enfrentam. Uma ferramenta de varredura de vulnerabilidades ajuda a acelerar esse processo, mas vale a pena considerar o enorme esforço envolvido no projeto inicial de identificação de ativos. E com equipes individuais conduzindo as avaliações, o scanner de vulnerabilidades frequentemente analisa "instantâneos" de seções isoladas dentro da sua empresa.
Proteja
A função de identidade estabelece a base para a proteção – que deve impedir ativamente que agentes mal-intencionados se aproveitem de quaisquer brechas dentro ou ao redor deles. Muitas ferramentas clássicas de segurança cibernética se enquadram nessa função, seja o gerenciamento de identidade e os controles de acesso que impedem o roubo de contas, ou um firewall que bloqueia atividades estranhas na rede.
A forma clássica de proteção – ou seja, instalar um patch para um aplicativo com código vulnerável – está se tornando cada vez mais arriscada. O intervalo de tempo entre a publicação de um CVE de alto risco e sua exploração na vida real costuma ser muito curto, com 25% dos CVEs de alto risco sendo explorados no mesmo dia em que são publicados.
Detectar
Caso um invasor já tenha passado pelas defesas, uma estratégia comum de TTP é permanecer dentro dos limites do ambiente da vítima por tempo suficiente para estabelecer o próximo melhor movimento. Nos casos de detecção de ameaças internas, este é o nível básico do ataque.
As ferramentas de detecção mais comuns ainda são baseadas em assinaturas. Elas funcionam analisando pacotes de dados recebidos para revelar qualquer sinal de código suspeito. As seções analisadas são então comparadas com um banco de dados atualizado de padrões de ataques anteriores.
Responder
Quando um arquivo malicioso ou uma rede infectada é identificada, é hora de responder; esse processo define o quão bem um potencial incidente de segurança cibernética é contido. Há muita pressão nessa fase, pois uma resposta malfeita pode prejudicar ainda mais a reputação do cliente. Por exemplo, embora desligar todo o acesso à rede interrompesse rapidamente a disseminação de malware, também colocaria a organização em um estado catatônico.
Em vez disso, uma resposta exige comunicação clara e remoção cirúrgica de dispositivos e contas de usuários comprometidos.
Em ataques complexos, os dispositivos afetados geralmente precisam ser apagados e o sistema operacional reinstalado.
Recuperar
A habilidade final para uma estratégia de segurança cibernética madura é reconhecer as falhas que levaram a uma violação ou evento anterior e se recuperar mais forte. Os dados sobre os tempos de resposta oferecem um suporte profundo às organizações com políticas de segurança definidas, auditorias regulares e CISOs dedicados – organizações que começam com esse pé na frente geralmente conseguem recuperar os preços das ações em até 7 dias.
Como a GenAI fortalece cada elo da cadeia
Cada organização enfrenta seus próprios desafios ao otimizar seus processos de detecção de ameaças. Até agora, porém, a detecção de ameaças por IA tem se mostrado continuamente valiosa na resolução de alguns dos maiores problemas – principalmente em equipes enxutas.
Descoberta automática de ativos
Análise em tempo real
O uso defensivo da IA já é tão variado quanto as ameaças que ela espera combater. Alguns dos desenvolvimentos mais interessantes incluem: uso do ChatGPT para analisar sites em busca de sinais de phishing e a capacidade dos LLMs de identificar sequências maliciosas de chamadas de API, graças a clusters de palavras suspeitas. A detecção de ameaças orientada por IA é capaz de atingir profundamente o código-fonte e os dados executáveis, garantindo insights muito mais granulares do que uma revisão manual.
Análise comportamental
O verdadeiro poder da IA está em sua capacidade de coletar dados em faixas incrivelmente amplas de atividades em andamento. Quando treinada com conjuntos de dados altamente diversos de organizações reais, ela se torna uma ferramenta vital para estabelecer uma base de comportamento normal da rede e dos dispositivos. Esses padrões de atividade podem então alimentar a detecção de anomalias sempre ativa. Com isso, qualquer comportamento anormal pode ser sinalizado como motivo de preocupação. Para reduzir a quantidade de alarmes falsos, o mesmo mecanismo de análise também pode coletar dados mais contextuais sobre um evento para estabelecer sua legitimidade.
Por fim, tudo isso pode ser enviado a um humano para validação genuína; esse feedback é crucial para fechar o ciclo de feedback de uma IA e garantir sua melhoria contínua.
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