Reduzindo falsos positivos: mais eficiência na segurança

As organizações desperdiçam muito tempo investigando alertas de segurança que acabam não sendo nada. Pesquisas recentes, de maio de 2025, mostram que 70% do tempo de uma equipe de segurança é gasto investigando alertas que são falsos positivos. Isso consome muito tempo com investigações, em vez de permitir que as equipes trabalhem em medidas proativas para melhorar a postura de segurança da organização. O problema se agrava porque 33% das empresas demoraram a responder a ataques cibernéticos reais, pois suas equipes estavam ocupadas com essas ameaças fantasma.

O que é segurança com baixa taxa de falsos positivos?

A precisão é um dos principais objetivos de qualquer trabalho de segurança. Ainda assim, com grandes volumes de dados sendo ingeridos e processados, sempre existe a possibilidade de um alerta ser gerado por engano. Um falso positivo é um alerta que parece legítimo, mas que, após investigação, se mostra incorreto. Infelizmente, esses alertas desperdiçam recursos valiosos que poderiam ser mais bem aproveitados na investigação de ameaças reais.

Ferramentas com altas taxas de falsos positivos provocam fadiga de alertas nas equipes de segurança: com o tempo, os alertas deixam de receber a mesma atenção. Depois de muitas investigações sem resultado, as equipes passam a presumir que novos alertas também são falsos e deixam de analisá-los com a mesma rapidez e eficiência. Com isso, alertas legítimos demoram a ser identificados e tratados, e possíveis problemas permanecem sem mitigação por longos períodos.

O que são falsos negativos?

O problema oposto ocorre quando uma ferramenta não detecta ameaças. Esses falsos negativos são graves, pois deixam vulnerabilidades despercebidas por longos períodos e enfraquecem a postura de segurança da organização. Isso é especialmente preocupante porque outras ferramentas podem detectar esses problemas, permitindo que invasores encontrem pontos fracos enquanto sua organização continua sem saber deles. Essas falhas na detecção de ameaças reais dificultam as estratégias de resposta e a gestão e mitigação de riscos. Em última análise, podem levar a danos significativos ou à perda de dados devido a ameaças não detectadas.

Por que os verdadeiros positivos são valiosos?

Em condições ideais, as melhores ferramentas têm alta precisão e apresentam verdadeiros positivos que identificam ameaças reais. Ao garantir a identificação imediata de ameaças, os verdadeiros positivos permitem que as organizações respondam rapidamente e reduzam os riscos potenciais, diminuindo significativamente a possibilidade de danos. Essa detecção rápida não só ajuda a aprimorar protocolos e sistemas de segurança com dados valiosos, como também reduz o impacto financeiro das violações de segurança.

Ao melhorar a precisão na detecção de ameaças e vulnerabilidades, as organizações podem aumentar a eficiência geral de sua infraestrutura de segurança, reduzir custos operacionais e fortalecer suas defesas.

Precisão em AppSec

Ao avaliar a precisão, é importante observar que as ferramentas são usadas de maneiras diferentes em cada área da segurança da informação. Em segurança de aplicações (AppSec), elas servem para identificar e mitigar vulnerabilidades em aplicações de software. Parte desse trabalho é feita de forma proativa durante o desenvolvimento, com o uso de testes estáticos de segurança de aplicações (SAST) para analisar o código em busca de pontos fracos. Outras análises são realizadas depois que as aplicações entram em operação, testando a aplicação e as APIs em execução para encontrar exposições.

Quando problemas são detectados em AppSec, as equipes precisam investigá-los para confirmar se são reais. As ferramentas SAST podem exigir uma revisão do código e a colaboração com as equipes para determinar se o problema identificado é legítimo. Falsos positivos desperdiçam o tempo dessas equipes e diminuem a confiança no trabalho de AppSec, fazendo com que elas demorem mais para analisar descobertas futuras. É uma pena, pois ferramentas SAST precisas são muito eficazes na detecção de problemas de segurança e qualidade do código, ajudando as equipes a entregar códigos mais resilientes.

As equipes analisam o código em execução com testes dinâmicos de segurança de aplicações (DAST) ou testes baseados em API, que podem até ocorrer em produção. Esses testes ajudam a identificar ataques comuns, como cross-site scripting (XSS), injeções de SQL e outras ameaças comuns da web. Os alertas gerados também exigem tempo de investigação e comunicação entre equipes. Como muitas vezes dizem respeito a sistemas de produção, as descobertas precisam ser investigadas rapidamente e corrigidas antes que invasores as detectem. Ferramentas com altas taxas de falsos positivos provocam “fadiga de alertas”, atrasando as análises das equipes e deixando interfaces potencialmente vulneráveis expostas a ataques.

Precisão na detecção de ameaças

A precisão também é essencial na detecção de ameaças, em que identificar ameaças reais à segurança e minimizar alertas desnecessários é fundamental para responder rapidamente. Ao contrário da busca por vulnerabilidades em aplicações, a detecção de ameaças procura padrões de uso que indiquem que uma vulnerabilidade está sendo explorada. No entanto, muitas ferramentas de detecção de ameaças analisam volumes enormes de dados e geram diversos alertas com baixo nível de confiança, que precisam ser investigados.

Para enfrentar esse desafio, muitas organizações adotaram tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, que aumentam ainda mais a precisão desses sistemas e sua capacidade de distinguir ameaças reais de anomalias inofensivas.

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Perguntas frequentes

É possível eliminar completamente os falsos positivos em segurança?

Embora seja difícil eliminar totalmente os falsos positivos, melhorias contínuas em tecnologia e processos podem reduzir significativamente sua ocorrência.

Como as ferramentas de segurança equilibram sensibilidade e especificidade?

As ferramentas de segurança buscam maximizar a sensibilidade (detecção de ameaças) e minimizar os falsos positivos para manter a especificidade e a eficiência operacional.

Qual é o papel do aprendizado de máquina na cibersegurança?

O aprendizado de máquina ajuda a detectar ameaças reais com mais precisão e a diferenciá-las de atividades inofensivas, aumentando a eficácia geral da segurança.