Automação SecOps: casos de uso e como superar os principais desafios
Aprenda o que é automação de SecOps, os vários casos de uso para automação de SecOps e como a Stellar Cyber pode ajudar as organizações a superar os principais desafios de automação de SecOps.
As Operações de Segurança (SecOps) atingiram um ponto crítico: as ferramentas usadas para manter as organizações seguras são inúmeras, sobrepostas e altamente granulares – os analistas são pressionados a todo vapor para identificar e cruzar os problemas que cada um descobre. No entanto, os invasores continuam se esgueirando.
A automação de operações de segurança promete reformular a maneira como o SecOps interage com os inúmeros dados de segurança atuais, oferecendo detecção de ameaças e conformidade aprimoradas. Este guia explorará as diversas formas de automação disponíveis, desde a automação de SIEM de última geração até manuais de resposta totalmente automatizados. Ao longo do caminho, abordaremos os principais desafios enfrentados por novos projetos de automação.
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O que é Automação SecOps?
A segurança cibernética é uma área em constante evolução: até mesmo a existência do SecOps é resultado da evolução da área, que se distanciava de equipes pesadas e isoladas. À medida que o SecOps unificou TI e segurança cibernética em uma equipe mais coesa, as empresas puderam se beneficiar de processos mais rápidos e eficientes. A automação do SecOps se baseia nesse progresso, simplificando os fluxos de trabalho dos funcionários em todo o espectro do SecOps.
Para esclarecer como a automação pode fazer uma diferença tangível, vamos analisar as cinco principais funções das equipes de SecOps. São elas:
- Respondente de incidentes: Essa função é responsável por monitorar ferramentas de segurança, configurá-las e triar incidentes que as ferramentas identificam.
- Investigador de segurança: Em um incidente, essa função identifica os dispositivos e sistemas afetados, realiza análises de ameaças e implementa estratégias de mitigação.
- Analista de segurança avançado: Assim como um investigador de segurança para ameaças desconhecidas, essa função pode, às vezes, se concentrar na descoberta de novas ameaças. Do ponto de vista gerencial, ele tem uma contribuição significativa para a saúde dos programas de fornecedores e terceiros e pode ajudar a identificar quaisquer deficiências nas ferramentas e procedimentos do SOC.
- Gerente do SOC: O gerente supervisiona diretamente o SOC: ele é a interface entre a equipe de segurança e os líderes da empresa. Ele está familiarizado com cada função individual e é capaz de orientar a equipe em direção a maior eficiência e colaboração.
- Engenheiro/arquiteto de segurança: Esta função se concentra na implementação, implantação e manutenção das ferramentas de segurança de uma organização. Como gerenciam a arquitetura geral de segurança, definem quais recursos e visibilidade a equipe pode gerenciar.
Com as funções definidas, fica mais fácil entender como a automação promete ganhos tão expressivos para o setor de SecOps. As funções mais focadas – como a de resposta a incidentes – já se beneficiaram enormemente com ferramentas como o Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM). As ferramentas de SIEM coletam e normalizam automaticamente os arquivos de log gerados por cada dispositivo conectado à rede.
A importância da análise automatizada
Os mecanismos de análise estão excepcionalmente bem posicionados para lidar com esses dados – e muito mais. Considere como grande parte das funções dos respondedores de incidentes se concentra no cruzamento de alertas e dados gerados por diferentes ferramentas. Ferramentas de automação como o Security Orchestration Analysis and Response (SOAR) representam uma maneira de comparar dados de várias fontes, como SIEM, firewalls e soluções de proteção de endpoint, e reunir todos esses dados em uma única plataforma central. Isso oferece uma visão unificada das ameaças, que é ligeiramente mais rápida para os respondedores de incidentes analisarem – e muito mais rápida para os mecanismos de análise de IA ingerirem. Dessa forma, a automação das Operações de Segurança é essencialmente empilhável – desde a coleta e normalização de dados até a análise e resposta de alertas – o Tempo Médio de Resposta está oscilando na casa dos minutos, em vez de meses.
Por exemplo, quando uma ferramenta SIEM com capacidade de automação detecta um desvio na forma como um usuário está interagindo com recursos de alta sensibilidade, um manual pode instruir a IA a avaliar outros fluxos de informações, como dados de login recentes e com quais páginas da web o dispositivo interagiu recentemente. Tudo isso pode ser usado para verificar uma ameaça e – quando os detalhes coletados chegam à caixa de entrada de um responsável pela resposta a incidentes – a resposta manual do investigador de segurança é acelerada.
A automação de ponta do SecOps atual ainda exige que os responsáveis pela resposta a incidentes selecionem as ações a serem tomadas em resposta a determinadas ameaças: isso é feito por meio de playbooks. Com o playbook correto em vigor, um usuário suspeito pode ser impedido de baixar material de alto risco ou acessar redes sensíveis. Ao reduzir a dependência de intervenção manual, ferramentas de automação como o SOAR não apenas aceleram a eficiência e os tempos de resposta do SecOps, mas também liberam as equipes para se concentrarem em iniciativas estratégicas e ameaças complexas.
Casos de uso para automação de SecOps
Detecção e Resposta a Ameaças
A detecção de ameaças sempre foi um dos componentes que mais consomem tempo das equipes de SOC: dada a necessidade de visibilidade completa, uma década inteira de progresso em segurança cibernética viu o surgimento de plataformas de monitoramento hipergranulares, como ferramentas de SIEM. No entanto, esse volume e complexidade cada vez maiores de dados de segurança passaram a sobrecarregar ainda mais os sistemas upstream – como os responsáveis pela resposta a incidentes.
Como os métodos tradicionais e manuais de monitoramento e análise de eventos de segurança têm dificuldade em acompanhar a velocidade e a escala exigidas pelas empresas modernas, a automação é um dos casos de uso com maior ROI. Ao ser integrada à ferramenta SIEM que você já possui, ela consegue processar maiores quantidades de dados muito mais rápido do que humanos.
O principal fator para o sucesso da automação da detecção de ameaças é o mecanismo analítico em que se baseia. A maioria dos provedores de SOAR emprega uma combinação de aprendizado supervisionado e não supervisionado: o primeiro opera treinando explicitamente o modelo em conjuntos de dados rotulados de ameaças conhecidas. Isso permite que eles construam um banco de dados de padrões de ameaças que pode então ser aplicado aos dados do mundo real provenientes de uma empresa. O aprendizado não supervisionado, por outro lado, considera modelos que são essencialmente treinados para entender a atividade "normal" da rede e dos endpoints. Sempre que um desvio disso é detectado, ele pode classificá-lo – modelos não supervisionados são capazes de melhorar continuamente ao longo do tempo, à medida que suas "ameaças" de saída são julgadas como corretas ou não.
IA multinível da Stellar Cyber combina um modelo de aprendizado híbrido com GraphML, que correlaciona todos os eventos que ocorrem nas redes da sua empresa. Isso permite que todos os ataques sejam descobertos, mesmo os mais complexos, espalhados por diversos sistemas distintos. Ao empregar um modelo híbrido, as empresas podem começar a usar o primeiro, enquanto o segundo se ajusta aos contornos da rede da empresa ao longo do tempo.
Resposta a Incidentes
Em fluxos de trabalho manuais tradicionais, tarefas como triagem de alertas, coleta de dados e execução de uma resposta geralmente exigem tempo e esforço humano significativos. Como as ferramentas SOAR abrangem toda a gama de ferramentas de segurança de uma organização, elas permitem implementar a automação de resposta a incidentes – o que significa que a resposta a uma ameaça pode ocorrer no próprio endpoint de onde ela ocorre.
Por exemplo, e-mails têm sido tradicionalmente uma fonte significativa de ameaças. Normalmente, ao se deparar com um e-mail de phishing, a equipe de SecOps não teria conhecimento de qualquer irregularidade até que o usuário caísse na armadilha e o dispositivo tentasse carregar a URL suspeita. Pior ainda, uma ferramenta central de SIEM pode nem mesmo registrar um site de phishing – especialmente se estiver roubando furtivamente as credenciais inseridas. As ferramentas SOAR são capazes de responder imediatamente em várias frentes: no nível da rede, podem identificar que o site de phishing é suspeito por meio da reputação de IP do firewall; e no nível do endpoint, podem empregar o Processamento de Linguagem Natural para sinalizar os sinais de alerta gramaticais de uma mensagem de phishing. Ambas permitem a ação: primeiro, bloqueando o usuário de acessar o site de login falso e, em seguida, sinalizando o e-mail e enviando-o para a equipe de SecOps para análise.
A automação SOAR não apenas automatiza os recursos de resposta a incidentes do SecOps, mas também descentraliza seus recursos just-in-time, permitindo que o SecOps proteja até mesmo endpoints remotos.
Gerenciamento de Conformidade
O SecOps pode automatizar o gerenciamento de conformidade de diversas maneiras diferentes: desde tarefas básicas de administração de logs até aspectos de gerenciamento de ameaças de nível superior.
Ao centralizar e agregar logs, configurações de sistema e detalhes de incidentes, as plataformas SOAR permitem a manutenção abrangente de registros. Isso é básico, mas ainda assim crucial: o artigo 30 do GDPR e a ISO 27001 exigem explicitamente que os registros, relatórios e documentação estejam atualizados. Ao centralizar e armazenar esses dados automaticamente, o SOAR pode reduzir significativamente a carga de trabalho administrativo das equipes de SecOps.
A busca por responsabilização dentro das estruturas modernas de conformidade não se limita à manutenção de registros claros e centralizados: elas também precisam demonstrar que os controles de acesso baseados em funções estão sendo respeitados. O SOAR garante que apenas pessoal autorizado possa executar tarefas específicas, graças à sua implementação com controles de gerenciamento de identidade e acesso (IAM). No entanto, o SOAR vai além da simples verificação de credenciais e leva em consideração todos os fluxos de dados antes que o acesso seja concedido a um usuário ou dispositivo. Localização, período, sucesso do OTP, recursos solicitados; todos eles podem desempenhar um papel na autorização, sem impactar o usuário final legítimo.
Gestão de Vulnerabilidades
O gerenciamento automatizado de patches simplifica o processo tedioso de monitoramento e aplicação manual de patches. Ao automatizar essas tarefas, as organizações podem lidar com vulnerabilidades com mais rapidez e eficiência, garantindo a segurança de sistemas críticos.
A integração de uma plataforma SOAR ao sistema de gerenciamento de configuração da sua organização simplifica as demandas constantes do gerenciamento de patches. A automação do gerenciamento de vulnerabilidades pode monitorar continuamente o estado de diferentes versões do sistema, identificando quaisquer desvios da linha de base de segurança aprovada. Quando um patch ausente é detectado, a plataforma SOAR pode iniciar um processo automatizado de correção para aplicá-lo. Em seguida, ela realiza uma verificação independente para confirmar se o patch foi implementado com sucesso. Caso o processo de aplicação de patches não seja bem-sucedido ou se determinados sistemas forem excluídos do gerenciamento automatizado de patches por motivos operacionais, a plataforma SOAR sinaliza esses problemas para revisão manual. Isso significa que nenhuma vulnerabilidade permanece ignorada.
Análise do comportamento do usuário (UBA)
A UBA é o coração da funcionalidade SOAR. Ela é possível porque as plataformas SOAR agregam dados de vastas faixas de fontes de dados, incluindo sistemas de detecção de endpoints, registros de acesso e monitores de tráfego de rede. Coletivamente, cada ponto de dados representa uma ação ou decisão tomada por um usuário final. As ferramentas UBA permitem que o SOAR analise esses dados e estabeleça linhas de base comportamentais para cada usuário ou entidade. Por exemplo, o horário de trabalho típico de um usuário, o uso do dispositivo ou os padrões de acesso a dados são registrados ao longo do tempo. Quando ocorrem desvios — como o acesso a arquivos confidenciais em horários incomuns ou um dispositivo iniciando conexões de rede anormais — a plataforma SOAR os sinaliza como ameaças potenciais.
Assim que um comportamento anômalo é detectado, a plataforma SOAR automatiza o processo de resposta. Por exemplo, se a UEBA identificar atividades suspeitas, a plataforma pode iniciar fluxos de trabalho predefinidos, como restringir temporariamente o acesso, notificar as equipes de segurança ou iniciar uma investigação sobre as atividades recentes da entidade. Esses fluxos de trabalho garantem uma ação rápida, minimizando a interrupção de operações legítimas.
Como a Stellar Cyber supera os principais desafios de automação de SecOps
Embora a automação de SecOps prometa um grande crescimento, vale a pena estabelecer os maiores obstáculos que as equipes enfrentam hoje e explorar como os desafios da automação de SecOps podem ser superados.
Sobrecarga de dados
A primeira questão que se coloca a cada novo projeto de automação é por onde começar. Esta é uma área em que a quantidade de dados envolvidos na sobrecarga de dados do SIEM pode turvar as águas e dificultar a avaliação.
qual projeto de automação geraria os maiores retornos.
Para combater isso, Motor de IA da Stellar Cyber ingere todos esses dados de segurança infinitos e os processa em dois tipos principais de dados: Alertas e Casos de Incidentes. Os alertas representam instâncias específicas de comportamento suspeito ou de alto risco e servem como elementos fundamentais dos Casos de Incidentes. Para garantir que todos esses dados essenciais sejam avaliados corretamente, a Stellar Cyber os mapeia para a Kill Chain XDR. Cada alerta inclui uma descrição clara e legível da atividade e as etapas de correção recomendadas.
Se parasse por aí, os analistas continuariam atolados na enorme quantidade de dados que precisam ser triados. O mecanismo do Stellar combate isso também cruzando alertas. O GraphML permite que eles sejam categorizados em Incidentes, comparando e agrupando automaticamente alertas e eventos em um conjunto menor de incidentes precisos e acionáveis. Esse recurso fornece aos analistas de segurança maior visibilidade sobre os caminhos de ataque, sua gravidade e as áreas de maior preocupação. É outro exemplo de como a automação em pequena escala – analisando e mapeando alertas – pode levar a ganhos adicionais de eficiência, como a desduplicação.
Depois que todos os alertas são inseridos em um mecanismo de análise central, o SecOps pode se beneficiar de uma série de automações administrativas: a desduplicação, por exemplo, permite a identificação e eliminação de alertas e eventos redundantes – esse processo de filtragem sistemática reduz significativamente o ruído.
Portanto, para combater o desafio da sobrecarga de dados, é melhor começar pela base da cadeia de SecOps: veja quais seções dos fluxos de trabalho dos analistas estão demorando mais e aja de acordo. Para a maioria das organizações iniciantes na automação de SecOps, esses são os processos de triagem e análise de alertas – daí o foco na automação da análise centralizada de dados.
Complexidade de Integração
Integrar diferentes ferramentas de segurança pode ser complexo, mas APIs abertas e a capacidade do SIEM de ingerir diversas fontes de log oferecem uma solução.
Dada a dependência da automação de SecOps em relação à interconectividade, o desafio de integrá-la a todas as outras ferramentas de segurança do seu conjunto pode ser uma barreira significativa à entrada. Resolver isso requer duas etapas: descoberta de ativos e integração automatizada.
- Descoberta de ativos: A Stellar Cyber automatiza a descoberta de ativos coletando passivamente dados de diversas fontes, incluindo ferramentas de detecção e resposta de endpoints, serviços de diretório, logs de auditoria em nuvem, firewalls e sensores de servidor. Essa agregação em tempo real identifica ativos como endereços IP e MAC para associá-los aos seus respectivos hosts. O sistema atualiza essas informações continuamente à medida que novos dados entram na rede; ao automatizar esse processo, a Stellar Cyber garante visibilidade abrangente em toda a rede sem intervenção manual.
- Integração Automatizada: O Stellar Cyber resolve o problema da integração por meio de APIs pré-configuradas: esses conectores são desenvolvidos com base nos métodos de acesso de cada aplicativo; uma vez instalados, eles buscam dados ativamente de acordo com o cronograma predefinido. Além de coletar dados de sistemas externos, os conectores podem executar ações responsivas, como bloquear tráfego em um firewall ou desabilitar contas de usuários. Esses conectores podem lidar com praticamente qualquer tipo de dado – sejam dados de log brutos, como um SIEM, ou alertas de segurança diretos de outras ferramentas de segurança. Todos esses dados são coletados no Data Lake seguro para análise automatizada posterior.
Coletivamente, essas duas etapas reduzem significativamente as demandas que uma nova ferramenta pode impor à equipe de SecOps.
Falsos positivos
O aprendizado não supervisionado pode permitir que um algoritmo identifique novos ataques, mas também sinaliza qualquer padrão previamente desconhecido em um conjunto de dados. Essa é uma receita perfeita para falsos positivos e, eventualmente, fadiga de alerta. Isso ocorre porque um sistema de aprendizado não supervisionado aprende o que constitui um comportamento "normal" e sinaliza qualquer desvio dessa linha de base como uma anomalia potencial. Um Sistema de Detecção de Intrusão (IDS) pode reconhecer padrões normais de tráfego de rede e alertar quando um dispositivo tenta acessar uma porta diferente da normal, mas isso também pode ser um membro da equipe de TI configurando um novo aplicativo.
Por esse motivo, sistemas baseados em aprendizado não supervisionado frequentemente produzem um alto número de falsos positivos – e, após a geração de um alerta, ele pode não ter o contexto necessário para que os analistas de segurança avaliem o que realmente está acontecendo. Na Stellar, esse desafio é enfrentado com o uso do aprendizado de máquina não supervisionado como uma etapa fundamental: além de qualquer comportamento incomum, ele monitora todo o data lake de uma organização para correlacioná-lo com quaisquer outros pontos de dados. Isso atribui a cada incidente um fator de risco, que por sua vez informa como a ferramenta responde.
Por exemplo, considere um executivo acessando a rede às 2 da manhã. Isoladamente, isso pode parecer um falso positivo e não justificar um alerta. No entanto, se o login for originado de um endereço IP na Rússia ou na China e incluir a execução de comandos não autorizados do PowerShell, esses pontos de dados adicionais criam um padrão indicativo de invasão de conta. Ao conectar esses pontos, o sistema fornece o contexto necessário para gerar um alerta significativo. E, graças aos conectores flexíveis que acabamos de mencionar, essa conta pode ser automaticamente colocada em quarentena em resposta.
Lacunas de habilidades
A implementação da automação de SecOps exige uma abordagem personalizada, alinhada aos objetivos de segurança e ao nível de maturidade da organização, para garantir uma implementação perfeita. Sem essas competências, o processo pode sofrer atrasos ou até mesmo correr o risco de falhas.
Por exemplo, integrar ferramentas de segurança ou desenvolver playbooks frequentemente exige experiência prática em linguagens de script como Python, Ruby ou Perl, dependendo da solução SOAR. Se a equipe do SOC não tiver proficiência nessas habilidades de codificação, isso pode prejudicar sua capacidade de realizar as integrações necessárias e criar fluxos de trabalho de automação eficazes, impactando, em última análise, a eficácia geral da plataforma.
As ferramentas de automação de SecOps de última geração ajudam a reduzir essa lacuna com prompts de PLN, mas algumas das maiores melhorias na redução da lacuna de habilidades estão nas interfaces acessíveis. Em vez de uma mistura complexa de ferramentas diferentes, integrações SOAR e SIEM, como o Stellar Cyber, permitiram que o SecOps visualizasse todas as informações críticas em um formato acessível e prático. Isso inclui opções de correção recomendadas e visualizações dos pontos de dados que compõem cada Incidente.
Custo e escalabilidade
Embora a automação reduza os custos operacionais ao otimizar tarefas repetitivas, vale a pena observar o custo significativo que isso pode acarretar: muitas ferramentas de segurança no mercado têm especializações individuais, tornando uma ferramenta que ingere os dados de cada uma delas, bem como das redes e endpoints adjacentes, uma verdadeira dor de cabeça. E então, quando aplicativos, usuários e redes mudam, a manutenção demanda mais tempo e recursos.
É por isso que confiar em uma ferramenta SaaS pode ser significativamente mais econômico do que construir algo do zero. No entanto, mesmo isso não é simples: como a automação depende de um consumo tão grande de dados, os modelos de precificação que escalam dependendo do volume de dados podem ser extremamente voláteis. Isso aumenta o risco enfrentado por um projeto de automação em expansão. É por isso que a Stellar Cyber oferece sua ferramenta de automação de SecOps em uma licença única e previsível.
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