Proteger infraestruturas críticas na era da IA: tudo começa com dados

Infraestrutura nacional crítica (CNI) refere-se aos sistemas e ativos essenciais para as funções essenciais à sociedade. Muitas agências e funções-chave são centralizadas no setor público para gestão e eficiência, dependendo da confiança, governança e resiliência.

Sistemas de infraestrutura crítica sustentam a sociedade moderna. Os governos definem infraestrutura crítica como sistemas cuja interrupção teria consequências graves para a segurança nacional, estabilidade econômica, saúde pública ou segurança pública.

Alguns exemplos:

• Redes de energia abastecem casas e hospitais.

• Redes de transporte possibilitam o comércio e a mobilidade.

• Os sistemas financeiros apoiam a atividade econômica.

• Os sistemas de telecomunicações mantêm os serviços de emergência, empresas e cidadãos conectados.

• A infraestrutura de saúde protege a saúde pública.

Todos esses setores operam sistemas complexos que geram dados críticos e compartilham a necessidade comum de proteger informações sensíveis com visibilidade e proteção unificadas entre dados estruturados e não estruturados. Sem esses sistemas funcionando em sua melhor forma, as operações são interrompidas, custando às empresas receita e aos residentes os serviços dos quais dependem. 

Interrupções na infraestrutura crítica são mais do que contratempos financeiros — elas podem ameaçar as operações, a reputação da empresa, os dados confidenciais dos cidadãos e até mesmo a segurança pública. Nos últimos anos, incidentes em infraestrutura crítica ao redor do mundo demonstraram os efeitos disruptivos das violações de segurança. No núcleo: dados comprometidos.

Proteger infraestruturas críticas é uma prioridade para governos e organizações do setor privado em todas as regiões. Com o surgimento de ameaças cibernéticas aceleradas impulsionadas por IA, a infraestrutura crítica deve proteger seus dados e serviços, exigindo visibilidade operacional e capacidades resilientes de segurança cibernética que possam evoluir com o cenário moderno.

Investimentos em infraestrutura crítica são frequentemente vistos como seguro: seu valor é teórico até que algo dê errado. No entanto, embora as medidas de segurança possam ser caras, seu valor não deve ser subestimado. A CNI possui uma estratégia de investimento única que exige maior eficiência de custos, que deve ser ponderada contra o custo de uma possível violação de segurança, bem como os investimentos contínuos exigidos em tecnologia, treinamento e pessoal.

Em última análise, à medida que as organizações continuam suas transformações digitais, a segurança não pode ser uma reflexão tardia; ela deve ser integrada a todos os novos níveis de operação. Ao mesmo tempo, organizações do setor público e de infraestrutura crítica enfrentam uma pressão crescente para fazer mais com orçamentos limitados. Isso exige um foco na eficiência por meio da consolidação,armazenamento de dados econômico e escalável, e operações de segurança orientadas por dados que reduzam a complexidade e, ao mesmo tempo, melhorem os resultados de segurança.

Em algumas organizações do setor público, construir e manter centros internos de operações de segurança (SOC) é financeiramente inviável, em parte porque exige a contratação de pessoal especializado. Isso representa uma oportunidade única para avaliar o SOC como serviço (SOCaaS) especificamente adaptado para casos de uso governamentais.

Para aproveitar os recursos de segurança habilitados por IA, uma base sólida de gerenciamento de dados é essencial. Uma abordagem de malha de dados descentraliza a propriedade dos dados, mantendo a governança compartilhada e os padrões de segurança. Em vez de depender de uma única plataforma de dados centralizada, as organizações podem agrupar os dados em "produtos" específicos de domínio, que são de propriedade e gerenciados pelas equipes mais próximas dos sistemas que os geram. Para operadores de infraestrutura crítica, isso pode melhorar tanto a segurança quanto a eficiência operacional. Uma abordagem de malha de dados também permite a consolidação de ferramentas, o que reduz significativamente a dispersão tecnológica, as vulnerabilidades e o custo de manutenção de várias ferramentas de segurança. 

Projetar sistemas com resiliência em mente também ajuda os operadores de infraestrutura a se adaptarem aos requisitos regulatórios em evolução e às ameaças emergentes sem interromper os serviços essenciais.

Uma arquitetura Zero Trust elimina a confiança implícita. Cada usuário, dispositivo e aplicativo deve verificar continuamente sua identidade e autorização antes de acessar sistemas ou dados. Frequentemente, as permissões são limitadas ao mínimo necessário para executar uma tarefa. Fundamentalmente, o acesso é concedido somente de acordo com políticas rigorosas que garantem que os sistemas estejam sempre seguros e atualizados em um cenário de ameaças em constante mudança.

Para operadores de infraestrutura crítica, o Zero Trust oferece várias vantagens:

• Visibilidade aprimorada: ao unificar os dados em todos os pilares do Zero Trust e aplicar o monitoramento contínuo, as organizações obtêm uma visão holística de usuários, dispositivos, TI, TO e ambientes de IoT, ajudando a identificar e investigar comportamentos incomuns mais rapidamente.

• Superfície de ataque reduzida: controles rigorosos de identidade e acesso limitam pontos de entrada não autorizados.

• Mitigação de danos: a microssegmentação restringe as violações a áreas menores, minimizando os danos quando ocorrem ataques e reduzindo o custo de recuperação.

Ao verificar cada interação em vez de confiar automaticamente nas redes internas, o Zero Trust ajuda a proteger sistemas de infraestrutura complexos contra ataques externos e ameaças internas. Uma abordagem de dados unificada, como uma malha de dados, aprimora essa framework de segurança conectando dados entre os pilares de segurança e permitindo uma visibilidade holística em todo o ambiente.

Mesmo as defesas mais sofisticadas não conseguem deter todas as ameaças. Os atacantes podem contornar ferramentas de detecção automatizada, explorar vulnerabilidades desconhecidas ou se esconder dentro de atividades legítimas do sistema. É aí que a caça a ameaças se torna crítica.

A busca proativa por ameaças é uma estratégia na qual os analistas procuram por ameaças cibernéticas que possam ter escapado das defesas de segurança tradicionais. O foco é antecipar, identificar e neutralizar ameaças antes que causem danos. Ao buscar continuamente por sinais de intrusão, as organizações de infraestrutura crítica podem detectar ameaças sofisticadas mais cedo e reduzir a probabilidade de interrupções em larga escala.

Mas, à medida que os ambientes de infraestrutura se tornam mais complexos, o monitoramento manual e as operações sozinhos não conseguem mais acompanhar as ameaças modernas. As equipes de segurança enfrentam um volume esmagador de alertas, logs e dados de telemetria, criando um problema de dados do núcleo: informações fragmentadas que limitam a visibilidade e a correlação, retardam os tempos de resposta e aumentam a fadiga dos analistas.

Automação e machine learning são ferramentas essenciais para melhorar a detecção e a resposta. Análises baseadas em IA podem processar conjuntos de dados massivos em tempo real, identificando padrões e anomalias que analistas humanos podem deixar passar.

A automação de segurança também pode agilizar a resposta a incidentes. Ações automatizadas como isolar dispositivos comprometidos, bloquear tráfego de rede suspeito ou revogar credenciais podem conter ameaças em segundos, limitando a propagação de ataques entre os sistemas de infraestrutura. Isso permite que as equipes de segurança se concentrem em tarefas de maior valor, como investigar incidentes complexos, melhorar as defesas e fortalecer as estratégias de resiliência.

Nas operações de segurança modernas, essa capacidade está evoluindo ainda mais para um modelo agêntico, onde agentes autônomos gerenciam todo o ciclo de vida, desde a ingestão até a resposta, enquanto analistas cuidam do julgamento, verificação e aprovação. Isso permite uma detecção mais rápida e contextual, baseada em dados operacionais confiáveis, em vez de alertas isolados.

Com o Elastic Security, as organizações responsáveis por infraestruturas críticas podem implementar uma atualização holística das suas medidas de segurança. A plataforma de operações de segurança agêntica da Elastic consegue gerir todo o ciclo de vida, desde a ingestão até à resposta, e os analistas ficam responsáveis pela avaliação, verificação e aprovação. As infraestruturas críticas podem deixar para trás os processos de segurança manuais e demorados que criam riscos e adotar operações habilitadas por IA, concebidas para acompanhar a evolução das ameaças impulsionadas pela IA.

Como parte dessa plataforma, a Elastic oferece ferramentas de segurança baseadas em IA para aumentar a resiliência da infraestrutura crítica, tais como:

• Engenharia de contexto:  estrutura e enriquece os sinais que a IA analisa, para que cada decisão automatizada esteja fundamentada na realidade operacional do ambiente que protege.

• Agent Builder e habilidades agênticas: uma superfície de design e uma biblioteca de funcionalidades modulares para compor fluxos de trabalho autônomos específicos que evoluem conforme o cenário de ameaças muda.

• Fluxos de trabalho da Elastic: um mecanismo de automação nativo que orquestra operações de segurança de ponta a ponta — desde a detecção e investigação até a resposta — eliminando as transferências manuais que atrasam a resposta durante incidentes em serviços essenciais.

• Elastic AI Agent: um operador de segurança autônomo que executa investigações em várias etapas e ações de resposta em nome do SOC, mantendo a cobertura mesmo em situações de escassez de analistas ou ataques contínuos.

• Descoberta de ataques baseada em IA: correlaciona automaticamente alertas entre entidades, comportamentos e caminhos de ataque para indicar aos analistas onde procurar primeiro e concentrar a atenção nas ameaças mais relevantes.

• Elastic AI Assistant: uma ferramenta interativa de análise que utiliza o contexto real do SOC (Centro de Operações de Segurança) para responder a perguntas investigativas e sugerir medidas corretivas, apoiando as decisões com intervenção humana que protegem a infraestrutura crítica.

Além disso, a Elastic possibilita modelos de linguagem grandes agnósticos ao modelo (LLMs), permitindo qualquer implantação, inclusive no local em ambientes air-gapped. As organizações podem implantar com flexibilidade em todas as regiões, nuvens ou infraestrutura para atender aos requisitos de soberania e residência de dados, sem dependência de fornecedores.

Com a Elastic, o monitoramento contínuo de todos os tipos de dados, não importa onde estejam ou em que formato estejam, permite a detecção precoce de anomalias e uma resposta mais rápida. Nossos recursos de IA são projetados para serem acessíveis além das equipes especializadas, reduzindo a complexidade e o tempo de treinamento e, ao mesmo tempo, melhorando a usabilidade em toda a organização.

A lição da infraestrutura crítica na era da IA é clara: em sistemas baseados na confiança, a infraestrutura deve operar de forma contínua e segura. Preparar-se para as interrupções de hoje e investir em sistemas resilientes para o futuro é a única maneira de garantir que os serviços essenciais dos quais as pessoas dependem permaneçam confiáveis, mesmo em um cenário digital cada vez mais incerto. Isso exige a capacidade de ver todos os dados de forma unificada e aplicar os recursos de IA de forma holística em todos os dados para permitir decisões mais rápidas e informadas.

Descubra como a Elastic pode ajudar você a proteger sistemas de infraestrutura críticos.