O que é IA em segurança cibernética?

A inteligência artificial (IA) na segurança cibernética é a aplicação de técnicas de machine learning, processamento de linguagem natural (NLP), análise de dados, RAG e outras tecnologias de IA para proteger redes, sistemas, dispositivos e dados contra ataques e uso não autorizado.

O uso de IA na segurança cibernética está aumentando para fortalecer a postura de segurança de uma organização e permitir defesas proativas. A IA pode automatizar tarefas rotineiras, como a integração de fontes de dados personalizadas, a priorização e destilação de alertas, a conversão de regras de detecção, o auxílio na migração de SIEM e muito mais. À medida que a IA se adapta, evolui e aprende com seus dados, sua capacidade de identificar e responder a novas ameaças emergentes melhora.

A IA em segurança cibernética é importante porque capacita as organizações a serem mais proativas, eficientes e adaptáveis na defesa contra ameaças cibernéticas, muitas das quais agora são orientadas por IA.

Para enfrentar a escala das ameaças cibernéticas impulsionadas por IA, os métodos tradicionais de segurança cibernética estão se revelando insuficientes. Os agentes de ameaças aproveitam a automação e sofisticação aprimoradas que a IA oferece aos seus métodos de ataque e evasão. Técnicas de ataque inovadoras, como malware polimórfico, vulnerabilidades baseadas em modelos de linguagem de grande porte e phishing aprimorado por deepfake. Além das já desenfreadas explorações de malware, engenharia social e exploração de vulnerabilidades, o cenário de ataques está se expandindo com ameaças impulsionadas por IA, tornando a defesa mais difícil.

As equipes de segurança que usam a análise de segurança orientada por IA para automatizar e acelerar a resposta a incidentes, aprimorar a detecção e a previsão de ameaças e melhorar a precisão dos verdadeiros positivos podem escalar para a ocasião.

Com a ajuda da IA para assumir tarefas manuais, os profissionais de segurança podem se dedicar a objetivos mais estratégicos, como a caça a ameaças e a investigação de verdadeiros positivos. A filtragem tradicional de alertas pode facilmente ocupar dias inteiros de trabalho dos analistas. Com a IA, agora leva apenas minutos para destilar centenas de alertas até chegar aos poucos que realmente importam. Da mesma forma, um analista de segurança pode investigar uma ameaça em menos de uma hora com a ajuda da IA. Sem a IA, essa tarefa levaria dias.

A IA trabalha na segurança cibernética por meio de modelos de machine learning, PLN, grandes modelos de linguagem (LLMs, pelas iniciais em inglês) e algoritmos de IA. As ferramentas de IA analisam grandes volumes de dados para detectar padrões e anomalias, indicando possíveis ameaças e ataques novos.

Coleta e processamento dos dados

Algoritmos de IA podem coletar e processar dados de vastos conjuntos de dados, como tráfego de rede, logs do sistema e comportamento do usuário, em tempo real. A IA pode ajudar as equipes de segurança a coletar e normalizar uma nova fonte de dados em aproximadamente 10 minutos. Ele automatiza o desenvolvimento de integrações de dados personalizadas e cria uma integração completa, incluindo um pipeline, mapeamentos, templates e um pacote de integração.

Criar ou converter uma regra de detecção

Ao analisar dados, a IA pode ajudar as equipes de segurança a identificar anomalias e padrões que indicam um ataque cibernético. A IA generativa sensível ao contexto (GenAI), como o Elastic AI Assistant, também pode explicar alertas acionados por regras de detecção em uma linguagem fácil de entender.

Triagem e monitoramento de alertas

A IA automatiza o processo demorado de triagem e monitoramento, correlacionando alertas relacionados em descobertas de nível de ataque. O recurso Attack Discovery do Elastic Security, por exemplo, faz a triagem de centenas de alertas para identificar as poucas ameaças genuínas e apresenta os resultados em uma interface intuitiva. Isso permite que as equipes de operações de segurança compreendam rapidamente os ataques apresentados, priorizem as ameaças com base na gravidade e no impacto potencial, e tomem ações de acompanhamento imediatas.

Investigando uma ameaça de segurança cibernética

Sempre que uma ameaça é identificada, a IA pode ajudar os analistas de segurança a executar as etapas principais da investigação. Ele fornece uma descrição detalhada do ataque, resume hosts e usuários, exibe táticas adversárias relacionadas ao MITRE ATT&CK® e muito mais. O GenAI também pode criar planos de remediação passo a passo e agilizar a análise e o enriquecimento ad hoc gerando ou convertendo linguagem natural em consultas na linguagem de programação preferida.

Resposta a um incidente de segurança cibernética

A IA melhora a resposta a incidentes ao executar automaticamente ações predefinidas, como isolar sistemas afetados, bloquear endereços IP maliciosos ou corrigir vulnerabilidades. A IA aprende continuamente com incidentes passados, aprimorando sua capacidade de detectar e responder a ameaças futuras. O GenAI também pode sugerir etapas de remediação de incidentes para analistas de segurança e ajudá-los a documentar os incidentes.

Os profissionais da Security usam uma ampla gama de técnicas de IA para segurança cibernética. Eles incluem machine learning, PLN, RAG, LLMs e análise comportamental.

Machine learning na segurança cibernética

Modelos de machine learning identificam padrões e se concentram em anomalias que podem indicar ameaças potenciais. Por exemplo, as equipes de segurança usam machine learning para monitorar redes em busca de possíveis violações.

PLN

O processamento de linguagem natural (PLN) permite que os sistemas de IA entendam e processem a linguagem humana. Isso é crucial para tarefas como a análise de relatórios de ameaças, a resposta a incidentes e as avaliações de vulnerabilidade. Analistas de inteligência de ameaças utilizam o PLN para analisar grandes volumes de informações de redes sociais, artigos de notícias e da dark web, a fim de identificar ameaças potenciais e extrair detalhes relevantes. Isso ajuda as equipes de segurança a entender os motivos dos agentes de ameaças e identificar indicadores de comprometimento (IoC), melhorando a inteligência de ameaças.

LLMs e IA generativa em segurança cibernética

Modelos de linguagem grande (LLMs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo que melhora muitos aplicativos de PLN, permitindo que eles interpretem e gerem linguagem humana. Cada vez mais, vemos IA generativa na segurança cibernética para analisar dados de ameaças, ajudar a responder a incidentes e auxiliar na documentação após a resolução de um caso. Na segurança cibernética, os LLMs também apresentam desafios: ataques de injeção de prompt, envenenamento de dados e divulgação de dados sensíveis.

RAG

A Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma técnica que melhora a precisão dos modelos de linguagem ao combinar a recuperação de documentos com a geração de linguagem. O RAG ajuda a garantir que os LLMs tenham o contexto apropriado de que precisam para fornecer respostas personalizadas, precisas e relevantes.

Quando um analista de segurança faz uma pergunta ao sistema RAG, ele recupera informações de fontes relevantes de segurança cibernética, como logs internos, feeds de inteligência de ameaças, bancos de dados de vulnerabilidades, relatórios de incidentes internos ou outros bancos de dados de conhecimento interno. Os dados recuperados são então executados na consulta do analista, fornecendo ao LLM o contexto e as informações mais recentes e relevantes. Como resultado, o LLM utiliza o prompt aumentado para gerar uma resposta sensível ao contexto e atualizada.

Análise comportamental

A análise de comportamento do usuário (UBA) ajuda a analisar o comportamento de usuários e sistemas para detectar atividades suspeitas em tempo real. A UBA reúne dados de várias fontes, como arquivos de log, tráfego de rede e uso de aplicativos, para estabelecer uma linha de base do comportamento normal de cada usuário. Ele utiliza machine learning e modelagem estatística para detectar desvios dessa linha de base. Com o tempo, à medida que o UBA atualiza constantemente os perfis de usuário, ele aprende e aprimora sua capacidade de identificar anomalias. Esta técnica de segurança cibernética ajuda a identificar ameaças internas, atividades maliciosas e outros incidentes de segurança antes que eles tenham a chance de se agravar.

A IA melhora significativamente a eficiência e a eficácia das equipes de segurança. As soluções de segurança orientadas por IA podem ajudar as equipes de segurança a automatizar processos, adaptar-se a ameaças em evolução, melhorar os mecanismos de defesa proativos e a resiliência cibernética, além de oferecer economia de custos.

Detecção aprimorada de ameaças

A IA melhora a detecção de ameaças ao identificar anomalias com maior precisão e velocidade do que os analistas de segurança humanos conseguem sozinhos.

Tempo de resposta a incidentes mais rápido

Usando IA, analistas de segurança podem automatizar etapas de resposta, receber contexto para possíveis incidentes e priorizar os ataques que mais importam. Com uma detecção de ameaças mais rápida e precisa, eles podem conter violações de segurança mais rapidamente, identificar as causas raiz e evitar ataques futuros.

Automação

A IA pode automatizar tarefas demoradas, liberando as equipes de segurança para focarem em objetivos estratégicos e incidentes complexos de segurança cibernética.

Redução de erro humano

Ao automatizar tarefas rotineiras, como a triagem e o monitoramento de alertas, a IA reduz o risco de erros humanos, melhorando a eficiência e a precisão das operações de segurança cibernética.

Escalabilidade aprimorada

A IA melhora significativamente a escalabilidade ao automatizar tarefas demoradas, processar grandes volumes de dados e aprender continuamente a se adaptar a ameaças em evolução.

As equipes de segurança cibernética utilizam IA para uma ampla gama de tipos de ameaças, incluindo a detecção de phishing, a prevenção de fraudes e a segurança de rede.

Detecção de malware e phishing

Os sistemas alimentados por IA podem detectar malware e tentativas de phishing de forma mais eficaz do que os métodos tradicionais, especialmente quando se trata de novas ameaças ou ameaças em evolução (em particular, ameaças impulsionadas por IA). Com capacidades como detecção de anomalias, análise contextual e comportamental, e inteligência preditiva, a IA pode identificar e mitigar ataques mais rapidamente e aprender a distinguir entre atividades legítimas e maliciosas, minimizando falsos positivos que podem interromper os fluxos de trabalho de segurança.

Endpoint security

A IA pode aprimorar a endpoint security aprendendo o contexto, o ambiente e os comportamentos associados a dispositivos específicos, identificando anomalias e comportamentos incomuns. A IA é particularmente eficaz em detectar vulnerabilidades de dia zero, ou possíveis ataques baseados em vulnerabilidades que ainda não são conhecidas pelas equipes de segurança.

Segurança de rede e nuvem

A IA é uma excelente opção para segurança de rede e segurança na nuvem devido às grandes quantidades de dados envolvidos. Isso ajuda a detectar anomalias e ameaças, além de evitar a fadiga de alertas. A IA analisa vastas quantidades de dados e ajusta dinamicamente as políticas de segurança e os controles de acesso com base em avaliações de ameaças em tempo real de forma integrada.

Prevenção de fraudes

A IA pode ser usada para detectar atividades fraudulentas, como roubo de identidade, fraude de pagamento e invasão de contas. Semelhante a outros aplicativos de segurança cibernética, a IA pode diminuir o número de alertas falsos positivos que as equipes recebem e contribuir para a economia de custos, ao reduzir a necessidade de investigações manuais demoradas e evitar perdas por fraude e danos à reputação. A IA também pode identificar padrões complexos de fraude que são difíceis de detectar para sistemas tradicionais baseados em regras.

Operações de segurança

A ampla implementação de tecnologias de IA em praticamente todos os aspectos da pilha de segurança está ajudando as equipes de segurança a trabalhar com mais eficiência para mitigar as ameaças. A IA está proporcionando aos profissionais de segurança acesso a insights que, de outra forma, nunca teriam e transformando profundamente seus trabalhos, para melhor.

Os administradores, engenheiros e analistas de segurança podem priorizar mais facilmente os incidentes críticos, reduzir a fadiga de alertas e acelerar as investigações por meio de inteligência de ameaças integrada em tempo real, triagem automatizada e fluxos de trabalho aprimorados por LLM. Ao automatizar muitas das tarefas demoradas e mundanas, as equipes de segurança podem agora focar nas prioridades que realmente importam e fortalecer ainda mais a postura geral de segurança da organização.

Com praticamente todos os fornecedores oferecendo seus próprios produtos de Inteligência Artificial, pode ser difícil separar o artificial do inteligente.

O primeiro passo é compreender até que ponto a oferta de IA ajudará sua equipe e o seu centro de operações de segurança (SOC). Comece respondendo a estas perguntas:

• Onde, no seu cenário de segurança atual, a IA pode oferecer o maior valor?
• Quais riscos você deve monitorar com base nos casos de uso de IA que você identificou?
• Quais são os seus objetivos específicos para a adoção da IA?

Em seguida, escolha as ferramentas de IA adequadas que se alinhem aos seus objetivos, metas, cenário de segurança e infraestrutura atual, garantindo que sua equipe de segurança possa sustentar suas novas cargas de trabalho. Por fim, garanta a qualidade e privacidade dos dados, a conformidade com os regulamentos e a segurança.

Alguns fornecedores oferecem ajuda para a transição de sistemas legados para produtos orientados por IA. Aqui, a IA também é útil no processo de migração, ajudando a migrar regras de detecção legadas e a integrar tipos de dados personalizados em minutos — tarefas que tradicionalmente levavam dias ou meses para os administradores de segurança realizarem. A Elastic reduz o tempo e a experiência necessários para alternar SIEMs com recursos de IA, como importação automática e migração automática. O Elastic AI Assistant ajuda a diminuir a curva de aprendizado para analistas e administradores de segurança com sugestões guiadas de fluxo de trabalho e conversão de consultas complexas.

Análises de segurança impulsionadas por IA do Elastic Security, construídas na Search AI Platform e incluindo RAG, são notáveis por seus recursos de IA líderes do setor:

• Migração Automática oferece um fluxo de trabalho orientado por IA para migrar regras legadas de detecção de SIEM para o Elastic Security.
• O Attack Discovery avalia de forma holística os alertas recebidos para revelar ataques em progresso e guia os analistas a interrompê-los.
• A Importação Automática cria integrações de dados personalizadas em minutos, inclusive de qualquer REST API.
• O Elastic AI Assistant dá às equipes de segurança orientação contextual sobre triagem de alertas, resposta a incidentes, tarefas administrativas e muito mais.

Comece sua jornada de IA com o Elastic Security

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