AI SecOps: Implementação e Melhores Práticas
Operações de Segurança, ou SecOps, é o resultado de processos individuais que previnem vulnerabilidades e intrusões de riscos em ativos sensíveis da empresa. Isso difere ligeiramente do Centro de Operações de Segurança (SOC).SOC) – que é a unidade organizacional de pessoas que monitora e previne incidentes de segurança.
Essa distinção é importante porque o SecOps visa integrar os processos de segurança ao pipeline de operações, enquanto o tradicional SOCA segurança é dissociada da TI, isolando essencialmente os processos de segurança. É por isso que os sistemas modernos de segurança permitem extrair a segurança da TI. SOCAs empresas costumam implementar SecOps como forma de equilibrar a prevenção de ameaças com recursos dedicados à resposta a incidentes.
Como o SecOps precisa acompanhar os fluxos de trabalho diários de TI e TO – e não atrapalhar – a automação do SecOps é uma parte essencial da estratégia. Este artigo analisa a evolução do SecOps com IA, casos de uso de IA em SecOps e as melhores práticas para implementar IA em SecOps.
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Introdução ao AI SecOps
SecOps é uma abordagem que conquistou considerável apoio em organizações preocupadas com a segurança. O SecOps de cada organização precisa se adaptar ao layout específico de ativos digitais, infraestrutura e dados confidenciais – assim como a empresa cresce e se adapta às mudanças do mercado ao longo do tempo. Como o SecOps integra medidas de segurança em todo o ciclo de vida das operações de TI, ele também precisa incorporar a segurança em todas as etapas do desenvolvimento e das operações.
Para conseguir isso, o SOC Requer visibilidade contínua e detalhada dos dispositivos, redes e endpoints de praticamente todos os usuários – é uma quantidade de dados impressionante. Parte da razão pela qual SOC Tradicionalmente, as equipes eram separadas de seus colegas desenvolvedores e a responsabilidade de gerenciar todos esses dados era deles. Em torno das camadas de analistas, SOC As equipes também precisavam de um grande número de ferramentas para extrair e agrupar esses dados. Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM)SIEMFerramentas como firewalls e sistemas de detecção e resposta de endpoints (EDR) ajudaram a processar esses dados e transformá-los em informações relevantes.
A IA em operações de segurança agora é capaz de ingerir dados de segurança na mesma velocidade em que são produzidos. Como resultado, o Machine Learning – e sua mais recente IA Generativa – são responsáveis por transformar o SecOps em um processo contínuo, permitindo que as operações de segurança acompanhem as mudanças de TI e desenvolvimento. Além disso, como as plataformas baseadas em IA oferecem mais opções de automação do que nunca, a evolução do SecOps está sendo impulsionada em direção a stacks de tecnologia simplificados, complexidade reduzida e maior ROI.
Casos de uso de IA em SecOps
Descoberta de ameaças com menos falsos positivos
Os modelos de IA prosperam com grandes conjuntos de dados: com a IA, a quantidade de alertas que antes sobrecarregava uma equipe de segurança agora pode ser ingerida, cruzada e usada para detectar outros. Isso contrasta drasticamente com a abordagem tradicional de detecção de ameaças – que simplesmente acumulava ferramentas de segurança umas sobre as outras.
Esta é a situação uma empresa financeira sediada nos EUA havia se encontrado em: SOC Os analistas eram obrigados a iniciar cada operação de segurança vasculhando a vasta quantidade de dados associados a cada alerta. E como a empresa possuía vários softwares de ferramentas de segurança, eles tinham que identificar manualmente o mesmo alerta em cada console e seguir individualmente cada pista para determinar a validade do alerta e o potencial de dano.
Como a IA consegue ingerir todos os dados brutos de log, rede e dispositivo que são inseridos no gatilho de alerta de uma ferramenta, ela consegue correlacionar esse alerta com ações correspondentes na rede, dispositivo ou conta em questão. O resultado é uma redução significativa no número de alertas falsos – e, no caso de um incidente de segurança real – a IA pode inserir os alertas no contexto de uma cadeia de ataque mais ampla.
Resposta Automatizada a Incidentes
Os manuais são a base das capacidades de resposta automatizada – permitem que equipes enxutas como as da Departamento de TI da Universidade de Zurique implementar rapidamente determinados recursos de monitoramento e resposta em resposta a alertas específicos. Por exemplo, em caso de incidente que afete os endpoints de um departamento, o gerente de TI correspondente pode ser notificado.
A automação permite que equipes enxutas ofereçam cobertura 24 horas por dia, 7 dias por semana, mesmo que não tenham pessoal suficiente para manter analistas de plantão o tempo todo. A automação é disponibilizada por meio de playbooks, que indicam exatamente quais etapas de correção a ferramenta de IA deve executar em resposta a determinados tipos de alertas e incidentes.
Alertas priorizados e detecção de ameaças habilitada por IA
Como os modelos de IA podem ser treinados com base em ataques históricos – e podem conter uma compreensão atualizada de todo o conjunto de ativos de uma empresa –, eles conseguem categorizar alertas de acordo com o raio potencial de impacto. Isso reduz drasticamente a carga sobre os processos manuais de SecOps, que, de outra forma, exigiriam longas e árduas horas de trabalho para serem estabelecidos.
A categorização de alertas estava ocupando muito tempo o tempo de um governo municipal – neste caso, esperava-se que cada analista operasse sua própria ferramenta de segurança. Isso deixou lacunas significativas que vetores de ataque complexos poderiam explorar. A triagem assistida por IA permitiu reduzir drasticamente a carga de trabalho manual exigida de cada analista, permitindo que um analista chegasse ao fundo de um incidente em 10 minutos, em vez de vários dias.
No entanto, saber onde e como implementar a IA no SecOps costuma ser o primeiro obstáculo à implementação.
Melhores práticas para implementação de IA em SecOps
Defina metas mensuráveis para sua implantação de IA
Metas SMART fazem o mundo girar – e o foco na mensurabilidade é fundamental para definir e implementar com sucesso uma nova ferramenta de IA. Para extrair o melhor ROI possível, é melhor começar identificando quais processos de SecOps estão ocupando a maior parte do tempo dos seus analistas.
Isso pode ser uma ferramenta específica – como uma SIEM — ou uma métrica mais abrangente, como o tempo médio de resposta (MTTR). Pode ser uma etapa no fluxo de trabalho que analistas ou equipe de TI precisam seguir após um alerta chegar à sua caixa de entrada; o importante é identificar precisamente qual componente está causando a maior lentidão. Esse processo ajudará a definir exatamente qual papel uma ferramenta de IA precisará desempenhar: se um dos principais problemas estiver relacionado à descoberta de ativos, então a integração de um firewall com IA talvez não seja a maior prioridade.
Também é melhor começar a fazer disso um esforço colaborativo. Envolver altos executivos e outros tomadores de decisão é vital para alcançar mudanças duradouras, e eles podem ajudar a TI e a segurança a visualizar as mudanças organizacionais necessárias.
Integre IA às suas ferramentas e fluxos de trabalho existentes
As tecnologias de IA prosperam em ambientes ricos em dados, mas precisam ser capazes de extrair esses dados de algum lugar. Integrações personalizadas podem ser difíceis e demoradas, portanto, ao analisar soluções baseadas em IA, avalie sua capacidade de integração com suas ferramentas atuais. É extremamente raro que uma organização precise começar do zero. Às vezes, se sua SIEMSe o seu sistema EDR ou firewall já estiver configurado e funcionando corretamente – e as lentidões forem causadas pelos recursos limitados dos analistas – o melhor é complementar a sua solução. SIEM Com IA, em vez de realizar uma substituição.
Nesse contexto, não se esqueça de que a IA exige muitos dados de segurança. Se você estiver construindo um conjunto de dados do zero, precisará investir na construção de uma infraestrutura de dados robusta e resiliente, aliada a protocolos de governança rigorosos. Uma infraestrutura sólida exige a implementação de soluções de armazenamento seguras, a otimização dos recursos de processamento de dados e o estabelecimento de sistemas de transmissão de dados eficientes para oferecer suporte à detecção e resposta a ameaças em tempo real. Por outro lado, um produto de terceiros gerencia todos esses dados para você – mas certifique-se de confiar no fornecedor.
Ajuste a equipe de SecOps para usar um sistema baseado em IA
Embora a ferramenta de IA precise ser flexível, ela precisa implementar algumas mudanças no trabalho diário dos analistas – é para isso que ela existe. As equipes afetadas precisam saber quais mudanças isso implicará e como seus próprios fluxos de trabalho devem ser. Como o SecOps já exige treinamento abrangente em operações de segurança, eles já devem estar familiarizados com as estruturas de políticas e procedimentos. Da mesma forma, a atualização da IA precisa decompor os processos em ações mensuráveis e orientações claras.
Dito isso, considere as habilidades e a experiência dos atuais membros do SecOps – se houver membros mais novos da equipe que ainda estão ganhando experiência, considere escolher uma ferramenta de IA que seja acessível e os oriente nas ações automatizadas ou processos de alerta que ela realizou. Isso permite que eles desenvolvam sua própria confiança ao lidar com ameaças. A transparência também gera mais confiança entre a equipe humana e o mecanismo de análise da IA, além de permitir que o julgamento da IA seja aprimorado ao longo do tempo.
Construir manuais
Os manuais são a base da implementação de segurança de IA e, embora uma ferramenta de IA possa vir com alguns manuais preestabelecidos, é uma prática recomendada criar ou modificar os seus próprios, de acordo com o caso de uso específico que você precisa.
Por exemplo, se uma equipe lida com muitas comunicações externas por e-mail, é importante criar alguns playbooks para lidar especificamente com a ameaça de phishing por e-mail. Nesse caso, uma plataforma central de IA detecta a gramática ou os metadados suspeitos de um e-mail de phishing, o que aciona o playbook associado. Nesse caso, o playbook isola automaticamente o e-mail – ou o próprio endpoint, se houver evidências de comprometimento – e, em seguida, aciona uma redefinição de senha. Uma mensagem é enviada ao administrador de segurança correspondente, que recebe todas essas informações reunidas em um único alerta. Os playbooks necessários para o seu modelo de IA dependem da configuração e das responsabilidades da sua organização.
Coletivamente, essas práticas recomendadas de SecOps orientadas por IA garantem uma transição suave para o SecOps orientado por IA, ao mesmo tempo em que oferecem o máximo ROI.
Como a Stellar Cyber aprimora o SecOps de IA
Detecção automatizada de incidentes
O Stellar Cyber elimina a dependência da detecção manual de ameaças e da identificação de ameaças baseada em regras com múltiplas camadas de IA.
A primeira dessas IAs é focada em detecção: a equipe de pesquisa de segurança da Stellar Cyber cria e treina modelos supervisionados usando uma combinação de conjuntos de dados disponíveis publicamente e gerados internamente. Ameaças de dia zero e desconhecidas são detectáveis por meio de modelos paralelos de aprendizado de máquina não supervisionados. Esses modelos estabelecem uma linha de base do comportamento da rede e do usuário ao longo de várias semanas. Após a ingestão dos sinais de dados, uma IA baseada em GraphML correlaciona as detecções e outros sinais de dados, vinculando automaticamente os pontos de dados relacionados para auxiliar os analistas. Ela avalia a força da conexão entre diferentes eventos, analisando propriedades, tempo e padrões comportamentais.
Outras formas de IA se baseiam nesses recursos essenciais de descoberta e trazem mais acessibilidade e capacidade de resposta para organizações impulsionadas pela Stellar Cyber.
Torne o SecOps acessível
Todos os dados de segurança em tempo real de uma organização são representados em dois formatos principais: o primeiro na cadeia de eliminação localizada no painel, e o segundo por meio do Copilot.
O processo de XDR O painel Kill Chain serve como página inicial padrão do Stellar Cyber, oferecendo uma visão centralizada do risco geral e das ameaças detectadas. Ele permite avaliações rápidas, fornecendo análises detalhadas de incidentes ativos, ativos de alto risco e táticas de ataque. Essa abordagem simplificada ajuda as equipes de segurança a priorizar problemas críticos, independentemente de seus focos individuais, que podem então ser investigados mais a fundo.
O Copilot AI, por outro lado, é um investigador com LLM que acelera os projetos de análise de ameaças dos próprios analistas, fornecendo respostas instantâneas às consultas. Isso o torna perfeito para recuperação e explicação rápidas de dados, integrando ainda mais a ferramenta aos projetos de SecOps.
Visibilidade Omni-superfície
O Stellar Cyber ingere logs e dados de segurança por meio de diversos tipos de sensores. Os sensores de rede e segurança coletam metadados de switches físicos e virtuais, agregando logs para visibilidade abrangente. Sua Deep Packet Inspection (DPI) analisa payloads em tempo real. Os sensores de servidor, por outro lado, são capazes de coletar dados de servidores Linux e Windows, capturando tráfego de rede, comandos, processos, arquivos e atividades de aplicativos. Conte com compatibilidade total com o Windows 98 e versões posteriores, além de distribuições Linux como Ubuntu, CoreOS e Debian.
A plataforma está disponível onde quer que a visibilidade seja necessária: seja baseada em nuvem, híbrida ou totalmente local — ou baseada em locatário — a Stellar Cyber incorpora dados de qualquer lugar.
IA de resposta avançada
Os recursos de resposta do Stellar Cyber ampliam a integração da ferramenta com as ferramentas de segurança existentes: em vez de simplesmente ingerir dados, o Stellar pode tomar ações automaticamente por meio dessas mesmas ferramentas.
Como o Stellar é focado em implementação rápida, ele vem com 40 manuais de busca de ameaças pré-criados que cobrem toda a superfície de ataque, como falhas de login do Windows, análise de DNS e Microsoft 365. Isso torna a detecção e a resposta a ameaças mais acessíveis, mesmo para equipes sem profundo conhecimento em segurança.
O Stellar Cyber integra-se perfeitamente com firewalls, segurança de endpoints, ferramentas de gerenciamento de identidade e acesso, sistemas de tickets e aplicativos de mensagens para escalar as operações de segurança. Para necessidades de orquestração mais avançadas, ele suporta integração com as principais plataformas SOAR para uma resposta a ameaças simplificada e eficiente. As empresas com tecnologia Stellar Cyber desfrutam de controle granular sobre os gatilhos, condições e resultados de cada playbook, permitindo que sigam rigorosamente as melhores práticas de SecOps. Os playbooks podem ser implantados globalmente ou por locatário.
Explore o Stellar Cyber AI SecOps
Plataforma da Stellar Cyber simplifica a adoção de IA em SecOps, com foco na implementação rápida. Permite que as empresas alcancem operações de segurança mais eficazes e eficientes sem um processo de implementação demorado ou bloqueado por fornecedores. Seus recursos de automação estão disponíveis prontos para uso – para explorar o ambiente e os recursos da Stellar Cyber, agendar uma demonstração.
