Adoção de IA em segurança: Principais casos de uso e erros a evitar

Essencialmente, a IA se destaca em reconhecer padrões, aprender com grandes quantidades de dados e fazer previsões ou decisões com base nesse aprendizado. Juntamente com tecnologias de machine learning (ML), a IA possibilita análises avançadas de dados em larga escala.

Para profissionais de segurança que lidam com uma superfície de ataque em expansão e ameaças avançadas, a IA ajuda a melhorar a detecção de ameaças, automatizar e acelerar a resposta a incidentes, além de aumentar a precisão e a fidelidade dos alertas. A visibilidade dos seus dados permite uma correlação mais robusta dos eventos, aumentando a produtividade da equipe para um gerenciamento mais eficiente das vulnerabilidades. Isso contribui para uma melhoria geral nas estratégias e processos de gerenciamento de riscos das organizações.

Ambientes híbridos e multi-nuvem introduzem novas vulnerabilidades e superfícies de ataque. Os ataques modernos estão se desenrolando em velocidades sem precedentes, os sistemas tradicionais estão gerando um número enorme de alertas (muitos dos quais são falsos positivos), e o setor está operando com uma escassez global de talentos. Não é de admirar que a adoção da IA esteja aumentando. Aliás, o mercado global de ferramentas de segurança cibernética está previsto para crescer 27,9% até 2030.

A IA ajuda as equipes de segurança a analisar ecossistemas complexos com mais eficiência do que os processos manuais. Ferramentas de IA podem detectar ameaças, filtrar alertas e responder quase em tempo real, minimizando danos à organização. Em última análise, ele atua como um multiplicador de força, assumindo tarefas repetitivas para que as pessoas possam se dedicar às investigações de alto valor.

Para organizações que reforçam as práticas de segurança cibernética com IA, cinco casos de uso se destacam atualmente:detecção de ameaças com IA, automação de SOC, resposta a incidentes, detecção de fraudes e análise de riscos e integração de dados. Vamos aos detalhes.

As ferramentas de segurança tradicionais frequentemente dependem de assinaturas ou padrões conhecidos, dendo vulneráveis a ataques novos ou em evolução. A IA, no entanto, pode analisar padrões no tráfego de rede, comportamento do usuário e atividades do sistema em tempo real. Isso permite que as equipes de segurança identifiquem anomalias que possam indicar uma violação e significa que elas têm ferramentas igualmente potentes para combater ameaças persistentes avançadas (APTs).

Os modelos de machine learning são particularmente eficazes em identificar esses desvios: sistemas de detecção baseados em comportamento, por exemplo, podem reconhecer quando as ações de um invasor diferem do comportamento habitual, sinalizando uma ameaça.

Na hora de gerenciar o volume e a velocidade dos dados, os SOCs são inundados com alertas diariamente (muitos sendo falsos positivos), levando à fadiga dos analistas e ao aumento da vulnerabilidade. As ferramentas de IA criadas para SIEM agora podem automatizar a análise de ameaças, filtrar alertas para aqueles que realmente importam e reduzir a carga de trabalho dos analistas. Ao usar a IA nos sistemas SIEM, as equipes de segurança trazem aos analistas painéis mais focados e de qualidade para orientar as operações diárias.

A resposta a incidentes exige rapidez. Quando os analistas estão sobrecarregados com dados, os tempos de resposta são afetados. Quanto mais tempo um invasor permanecer no sistema, mais danos ele pode causar. Ao automatizar etapas-chave de mitigação de ameaças, as organizações podem reduzir significativamente o tempo da detecção à contenção, minimizando a necessidade de intervenção humana.

Orquestração, automação e resposta de segurança (SOAR) é uma estrutura que, quando alimentada por IA, pode acelerar a automação de respostas e escalar questões críticas para analistas humanos apenas quando necessário.

Setores como o bancário, o comércio eletrônico e o de seguros exigem sistemas robustos de detecção de fraudes. À medida que as ameaças ficam mais avançadas e as superfícies de ataque se expandem, os sistemas tradicionais baseados em regras falham, frequentemente gerando muitos falsos positivos e deixando de detectar comportamentos fraudulentos mais sutis. A detecção de fraudes e a análise de riscos com IA são uma aplicação inestimável da IA no campo da segurança cibernética.

Ao analisar padrões de transação em tempo real, identificar desvios e detectar táticas de fraude complexas que, de outra forma, passariam despercebidas, os algoritmos de IA e machine learning ajudam as equipes de segurança a adotar uma postura proativa nos esforços de mitigação de riscos para minimizar quaisquer perdas potenciais relacionadas a fraudes.

A Octodet previne proativamente ameaças no nível do endpoint e mantém capacidades de detecção de ameaças atualizadas.

A integração de dado feita por IA é um divisor de águas, permitindo que os administradores de segurança garantam que o SIEM esteja operando com um conjunto de dados completo e normalizado que capture todo o panorama de TI da organização.

Ao automatizar integrações de dados personalizadas, especialistas em segurança podem economizar semanas de trabalho. O que antes levaria dias para as equipes agora pode ser concluído em menos de 10 minutos pela IA, melhorando a capacidade do SOC de ter uma visão mais holística do ambiente, mais rapidamente.

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Há uma maneira certa e uma maneira errada de criar um SOC orientado por IA. Muitas organizações cometem erros críticos ao implementar IA nas operações de segurança. Confira as armadilhas mais comuns a evitar na implementação: 

Governança inadequada: Sem supervisão adequada, as ferramentas de IA podem tomar decisões incorretas ou operar fora dos limites regulatórios e de conformidade, minando a confiança entre usuários internos e partes interessadas externas. Esses riscos são amplificados quando não há partes interessadas claramente estabelecidas supervisionando a adoção da IA. 

Sem funções, responsabilidades e prestação de contas definidas, fica difícil gerenciar sistemas de IA de forma eficaz, aplicar políticas ou responder a incidentes quando as coisas dão errado. Uma estrutura de governança forte é essencial para garantir uma IA não só eficaz como segura, dentro da conformidade e alinhada aos valores organizacionais.

Controles de acesso fracos: Os sistemas de IA geralmente exigem acesso a dados confidenciais. Sem controles de acesso rigorosos, eles próprios podem ser alvos. É fundamental considerar a segurança em cada etapa do processo de adoção.

Treinamento em dados confidenciais: usar dados pessoais ou regulamentados desprotegidos em modelos de IA pode resultar em violações de privacidade e problemas na conformidade. Ao treinar modelos, as equipes de segurança devem identificar os riscos de dados de IA e proceder de acordo.

Negligenciar a segurança durante o desenvolvimento: Para evitar adulterações maliciosas, cada etapa do ciclo de vida de desenvolvimento e implantação de produtos de IA deve levar em consideração a segurança, principalmente ao implementar tecnologias opacas como IA, Antecipar a segurança no processo de desenvolvimento garante que as vulnerabilidades sejam detectadas precocemente.

Dependência excessiva da automação: A IA não substitui a expertise humana — ela a amplia. A supervisão humana continua sendo crítica, principalmente ao lidar com ameaças sensíveis ao contexto que a IA pode interpretar mal ou ignorar completamente. Para construir uma equipe de segurança aumentada por IA produtiva e eficiente, as organizações devem priorizar o julgamento humano em áreas como avaliação de riscos e comportamento inesperado do sistema. A colaboração entre IA e analistas garante uma melhor tomada de decisão, reduz pontos cegos e mantém a integridade operacional.

Não existe uma solução em IA que sirva para todos. A modernização do seu SecOps começa do zero, construindo uma base que apoie as necessidades reais da sua equipe de operações de segurança. As modernizações bem-sucedidas são centradas nas pessoas e começam com uma compreensão clara de quem a tecnologia está servindo e como ela se integra aos fluxos de trabalho diários. 

Para aproveitar ao máximo o poder da IA na sua estratégia de SecOps, considere as seguintes práticas recomendadas:

• Comece com uma estratégia clara: a adoção de IA deve ser guiada pelo perfil de risco específico da sua organização e pelas necessidades da sua equipe. Inicie com objetivos bem definidos e estabeleça metas SMART (Específicas, Mensuráveis, Alcançáveis, Relevantes e com Prazo) para a sua implantação de IA. Isso garante que você esteja resolvendo os problemas certos e acompanhando resultados significativos.

• Invista na qualidade dos dados: a IA é tão boa quanto os dados dos quais aprende. Garanta que suas ferramentas de segurança trabalhem com dados abrangentes, precisos e oportunos de todo o seu ambiente de TI. Dados limpos, normalizados e enriquecidos são fundamentais para a detecção precisa de ameaças e uma automação eficaz.

• Integração entre ferramentas: a IA deve operar de forma integrada em todo o seu ecossistema de segurança — desde SIEM até SOAR, detecção e resposta de endpoint (EDR), ferramentas de monitoramento em nuvem e outros. Ao reduzir a proliferação de ferramentas e permitir visibilidade unificada, essa integração melhora os tempos de resposta.

• Treine suas equipes: a tecnologia é parte da equação. O treinamento e a qualificação capacitam os analistas de SOC a entender como a IA se integra aos fluxos de trabalho, a interpretar saídas e a tomar decisões embasadas. A expertise humana continua sendo crítica, principalmente ao lidar com casos extremos ou interpretar recomendações baseadas em IA.

• Monitore e ajuste constantemente: a IA não é uma ferramenta para "instalar e esquecer". Avalie regularmente o desempenho do modelo e re-treine com dados atualizados. O ajuste constante garante relevância, precisão e confiança nos seus sistemas de IA.

Ao ancorar sua modernização nessas práticas recomendadas, sua organização estará mais bem posicionada para implantar a IA com responsabilidade, melhorar os tempos de resposta a ameaças e elevar sua postura geral de segurança, mantendo a equipe de SOC no centro da transformação.

Construído na Elastic Search Platform, Elastic Security integra capacidades avançadas de IA em todas as camadas do fluxo de trabalho do SOC. Acelere a integração de dados, ganhe acesso a uma triagem de alertas mais eficiente e amplie a produtividade das suas equipes de segurança com IA generativa.

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