AI SecOps: Implementação e Melhores Práticas
Operações de Segurança, ou SecOps, são o ápice de processos individuais que previnem vulnerabilidades e a intrusão de riscos em ativos corporativos sensíveis. Isso é um pouco diferente do Centro de Operações de Segurança (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 os SOCs tradicionais desvinculam a segurança da TI, essencialmente isolando os processos de segurança. É por isso que os SOCs modernos frequentemente implementam o SecOps, como forma de equilibrar a prevenção de ameaças com recursos dedicados de 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 atingir esse objetivo, o SOC exige visibilidade contínua e aprofundada dos dispositivos, redes e endpoints de praticamente todos os usuários – trata-se de uma quantidade impressionante de dados. Parte do motivo pelo qual as equipes de SOC tradicionalmente se distanciavam de seus colegas desenvolvedores e de TI era o gerenciamento de todos esses dados. Em níveis de analistas, as equipes de SOC também precisavam de um grande número de ferramentas para extraí-los e agrupá-los. Ferramentas de Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM), firewalls e Detecção e Resposta de Endpoints (EDR) ajudaram a processar esses dados e transformá-los em informações significativas.
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 se encontrava em uma situação em que os analistas do SOC precisavam iniciar cada operação de segurança analisando as vastas quantidades de dados anexados a cada alerta. E como a empresa possuía diversos softwares de ferramentas de segurança, eles precisavam identificar manualmente o mesmo alerta em cada console e acompanhar cada pista individualmente para determinar a validade e o potencial de dano de um alerta.
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.
Pode ser uma ferramenta específica – como um SIEM – ou uma métrica mais ampla, como o tempo médio de resposta (MTTR). Pode ser uma etapa do fluxo de trabalho que analistas ou a equipe de TI precisam seguir após um alerta chegar à caixa de entrada; o importante é identificar precisamente qual componente está causando a maior lentidão. Esse processo criará uma imagem exata do papel que uma ferramenta de IA precisará desempenhar: se um dos principais pontos problemáticos gira em torno da descoberta de ativos, a integração de um firewall de 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 seu SIEM, EDR ou firewall já estiver funcionando bem – e as lentidões forem causadas pelos recursos limitados dos próprios analistas – é melhor complementar seu 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 painel XDR 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 detalhes sobre 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 pontos focais individuais, que podem ser aprofundados.
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.
