Benefícios da análise de segurança

Análise de segurança

Com a análise de ameaças quase em tempo real, as tecnologias de IA e aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na cibersegurança. Elas reúnem dados das seguintes fontes e alertam as organizações sobre qualquer atividade anômala.

• Desempenho dos endpoints

• Dados de comportamento

• Uso de aplicações de negócios

• Fontes externas de inteligência contra ameaças

Os avanços recentes na análise de segurança incluem sistemas de aprendizado adaptativo que aprimoram os modelos de detecção com base na experiência e no aprendizado sobre o comportamento de autenticação e o código das aplicações. Com isso, identificam anomalias de forma inteligente e alertam as partes interessadas. Essas tecnologias coletam e analisam dados em tempo real, incluindo:

• Geolocalização

• Inteligência contra ameaças

• Metadados de ativos

• Contexto de IP

• Comportamento dos usuários

Esses tipos de dados podem ser usados tanto para responder imediatamente a ameaças quanto para investigá-las.

Benefícios da análise de segurança

Os custos diretos e indiretos de violações de segurança exploradas com sucesso são muito altos, e a cibersegurança se tornou uma prioridade crítica para os negócios. Funcionários, clientes, fornecedores e parceiros esperam que os sistemas de uma organização tenham alta disponibilidade e toleram pouco lentidão ou indisponibilidade causadas por ataques cibernéticos.

Casos de uso de análise de segurança

Os avanços nas técnicas e táticas de cibercriminosos impulsionam o crescimento do setor de segurança. O cenário fica ainda mais complexo com a sofisticação crescente de ataques comuns, como phishing, malware e ransomware. Hoje, até 98% dos ataques cibernéticos recorrem a alguma forma de engenharia social, que é muito difícil de controlar, pois até profissionais de TI podem ser vítimas dessas manipulações. Muitas vezes, os ataques são difíceis de detectar porque acontecem rapidamente e seus indicadores podem estar espalhados por diferentes fontes de dados, como servidores de rede, endpoints e aplicações.

Em meio a essa complexidade, as estratégias de análise de segurança com apoio do aprendizado de máquina oferecem vários benefícios às organizações:

1. Oferece visibilidade sobre técnicas de ataque complexas, como credenciais comprometidas, movimentação lateral e exfiltração de dados.

2. Permite detectar precocemente ataques originados por pessoas internas à organização por meio da análise das atividades das contas e do comportamento dos usuários.

3. Possibilita uma abordagem de segurança proativa, fornecendo informações sobre atividades suspeitas conhecidas para que as organizações possam mitigar ameaças antes que sejam exploradas.

Benefícios da análise de dados para a segurança

A análise de segurança oferece vários benefícios que não estão disponíveis com a segurança de aplicações tradicional. Um de seus principais benefícios é analisar grandes e diversos conjuntos de dados quase em tempo real. Esses dados podem incluir:

• Dados sobre endpoints e comportamento dos usuários

• Tráfego de rede

• Uso e tráfego da nuvem

• Aplicações de negócios

• Dados contextuais que não são de TI

• Fontes externas de inteligência contra ameaças

• Dados de gerenciamento de identidade e acesso

• Comprovação de conformidade durante auditorias

A análise dessas diversas fontes de dados oferece às organizações uma visão abrangente dos eventos. Ao conectar os pontos entre elas, a análise permite detectar incidentes de segurança proativamente e responder mais rápido, ajudando a proteger a integridade dos sistemas e dos dados. Veja abaixo os principais benefícios da análise para a segurança organizacional.

Segurança proativa -Ao correlacionar eventos com dados de logs e outras fontes quase em tempo real, a análise de segurança detecta rapidamente indícios de atividades suspeitas. Isso cria a base para uma postura de segurança proativa, que ajuda as organizações a detectar ameaças mais cedo e melhorar significativamente o tempo de resposta.

Manutenção da conformidade regulatória -A análise de segurança ajuda a cumprir regulamentações do setor e do governo, como PCI-DSS, HIPAA e GDPR. Ela monitora acessos, autenticações e comportamentos dos usuários, permitindo detectar ameaças internas e registrar dados para auditorias. Além disso, oferece recursos de geração de relatórios com uma visão unificada dos eventos de dados, facilitando a identificação de possíveis casos de não conformidade.

Investigação aprimorada de incidentes -As ferramentas de análise de dados mostram a origem dos ataques, o que aconteceu e a natureza dos danos ou da exploração. Essas informações são fundamentais para a perícia. Com elas, as equipes de segurança podem criar uma linha do tempo precisa do ataque e evitar eventos semelhantes no futuro.

A análise avançada de dados aplica modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para detectar anomalias em tempo real e analisar ameaças. Esses recursos geram alertas de segurança detalhados e os combinam com dados forenses adicionais para detectar e responder a ameaças cibernéticas. A análise avançada reduz a carga de trabalho das equipes de segurança ao acionar fluxos de trabalho automaticamente quando detecta ameaças internas ou outros comportamentos de risco.

Como a análise de segurança está evoluindo

As práticas tradicionais de segurança, baseadas em processos manuais, estão quase obsoletas diante da complexidade, da diversidade, da velocidade e do volume dos ataques cibernéticos. Quando somamos a isso a expansão contínua das pilhas de tecnologia corporativas, fica clara a necessidade de análise de segurança com tecnologia de IA.

Além disso, as dúvidas sobre a confiabilidade e a aplicabilidade dos dados de segurança reforçam a necessidade de recursos que vão além da simples automação. Com a transformação digital cada vez mais presente, o volume de dados cresce exponencialmente — e a superfície de ataque também. As organizações precisam de IA na análise de segurança para acompanhar esse ritmo e se manter à frente na defesa.

A análise de dados com tecnologia de IA permite que as organizações prevejam ataques e estabeleçam padrões de comportamento normal nas redes e nos ambientes de TI. Essas técnicas ajudam a identificar rapidamente comportamentos suspeitos em grandes organizações e conjuntos de dados. A IA permite enviar alertas às equipes de segurança sempre que detecta comportamentos suspeitos ou anômalos. Com esses alertas, as organizações podem prevenir ameaças internas. Além disso, a análise ajuda a entender o impacto total ou o risco potencial de cada evento.

A IA na análise de segurança amplia significativamente a visibilidade das atividades dentro da organização, identificando com mais rapidez quais são normais e quais podem representar um problema. Recursos com tecnologias inteligentes, como o aprendizado de máquina, analisam dados de fontes externas, como relatórios coletivos de inteligência contra ameaças e bancos de dados de vulnerabilidades, além de dados internos da organização. Os sistemas usam essas análises para buscar e identificar padrões que fogem do que aprenderam a reconhecer como atividade aceitável ou segura.

Com a ajuda da IA, a análise avançada de segurança pode:

• Estabelecer um padrão de atividade normal para identificar anomalias, tanto no comportamento dos usuários quanto no tráfego da rede.

• Analisar atividades de malware que escapam da detecção do antivírus e determinar se representam uma ameaça.

• Correlacionar dados históricos de invasões e ataques para identificar padrões e detectar intrusões.

Aplicações da análise de segurança

Como vimos, está cada vez mais difícil detectar ataques cibernéticos. Por isso, toda organização pode se beneficiar da análise de segurança cibernética. Hoje, a maioria das empresas depende de grandes volumes de dados que precisam permanecer protegidos. A análise de segurança tem várias aplicações que ajudam a proteger redes e informações de clientes.

• Monitoramento e análise do tráfego de rede -Ao combinar dados de monitoramento do tráfego de rede com outros padrões de eventos, a análise identifica anomalias rapidamente e aponta possíveis ataques.

• Detecção de ameaças em endpoints -Endpoints, como laptops, desktops e dispositivos móveis, costumam ser pontos de entrada para ataques. Ao monitorá-los, a análise de segurança detecta rapidamente ameaças direcionadas aos endpoints de uma organização.

• Detecção de ameaças internas -Ao monitorar o comportamento de funcionários e parceiros online, a análise de segurança detecta ameaças internas com eficiência. Ela analisa as ações dos usuários em busca de comportamentos suspeitos em áreas sensíveis. Isso inclui monitorar as teclas digitadas e os metadados das atividades de usuários de todos os níveis.

• Detecção de ameaças causadas por usuários mal-intencionados -O rastreamento com análise de comportamento de usuários e entidades (UEBA) permite detectar ameaças em toda a organização. Essas ferramentas usam algoritmos e aprendizado de máquina para estabelecer padrões de comportamento normal e, em seguida, identificar indícios de atividade mal-intencionada.

• Monitoramento da exportação e exfiltração de dados - Ao bloquear canais de comunicação não autorizados e impedir que usuários enviem credenciais para sites não autorizados, a análise de segurança evita cópias ou downloads indevidos de dados. Esse processo dificulta ataques de phishing e impede o roubo de credenciais.

• Automação da conformidade regulatória -Ao registrar a coleta de dados, gerenciar o fluxo de dados pessoais e monitorar as atividades com dados, a análise de segurança mantém automaticamente a conformidade com diversas regulamentações. Além disso, as ferramentas de análise podem alertar as equipes sobre violações de conformidade e gerar relatórios consolidados para auditorias.

Segurança proativa com análise de segurança baseada em IA

A análise de segurança começa agregando dados de diversas fontes e filtrando as informações mais úteis. Em seguida, considera o contexto específico da rede de TI e as prováveis ameaças à segurança da organização. As ameaças são mapeadas de acordo com um perfil de risco alinhado aos objetivos de negócio. Por fim, as ameaças futuras são modeladas para que a organização se prepare antes que ocorram.