As equipes de segurança e os analistas do SOC ainda enfrentam os mesmos desafios de resposta de nível 1 desde o início dos anos 2000, desde volumes de alertas até ameaças perdidas. Embora a IA generativa ofereça soluções promissoras, implementar sistemas de segurança efetivos aumentados por IA além da simples integração de LLM exige conhecimento profundo e detalhes diferenciados para lidar com as complexidades atuais e o processo manual de tomada de decisão.
Transformando a engenharia de detecção com estruturas de agentes
Estruturas de agentes representam uma mudança fundamental na forma como as operações de segurança funcionam. Em vez de depender de manuais estáticos, os agentes de IA podem analisar alertas, coletar informações contextuais e adaptar dinamicamente seu comportamento com base nas descobertas. Esses sistemas se destacam na triagem de alertas, enriquecendo automaticamente os dados com inteligência de ameaças e otimizando continuamente as regras de detecção com base em padrões observados. Ao integrar capacidades de raciocínio, os agentes interpretam o contexto, selecionam fontes de enriquecimento ideais e refinam conclusões iterativamente, comportando-se mais como analistas de habilidades do que seguindo um roteiro rígido.
Desafios de engenharia e soluções práticas
No entanto, a construção de sistemas de agentes de nível de produção apresenta desafios de engenharia distintos. Soluções práticas envolvem design e especialização cuidadosos de agentes (especialistas focados vs. generalistas versáteis), esquemas de entrada/saída estruturados e robustos para comunicação confiável entre agentes, integração de infraestrutura e integração de ferramentas de segurança para acessar dados contextuais. A confiança em decisões automatizadas não pode ser comprometida com altos riscos.
Felizmente, mecanismos de garantia de qualidade apoiados por estruturas, como ciclos de crítica para autoavaliação e proteções contra alucinações/técnicas de injeção imediata, estão disponíveis. Até mesmo o gerenciamento de custos se torna um ponto de decisão crítico, pois os agentes podem gerar muitas chamadas de API durante as investigações e usar muitos tokens, exigindo otimização do desempenho do LLM e uso eficiente de recursos.
Colaboração entre humanos e IA: o caminho a seguir
Essas tecnologias aumentam, em vez de substituir, os analistas de segurança, e ainda estamos longe das noções tradicionais de AGI. Ao automatizar a análise de alertas de rotina, os agentes liberam analistas humanos e engenheiros de detecção para se concentrarem em investigações complexas e decisões estratégicas de segurança, em vez de ficarem sobrecarregados com tarefas banais.
Acesse o whitepaper completo Agentic Frameworks: considerações práticas para a construção de sistemas de segurança aumentados por IA para obter considerações detalhadas ao desenvolver sistemas avançados de segurança aumentada por IA para sua organização.