SIEM moderno em ambientes híbridos: da coleta de logs a insights acionáveis

Empresas brasileiras enfrentam um cenário desafiador em segurança digital: em 2024, foram registradas 356 bilhões de tentativas de ataques cibernéticos contra organizações no país.

Essa enxurrada de ameaças se traduz em uma avalanche de alertas de segurança nos centros de operação (SOCs). Analistas se veem soterrados por notificações e muitas vezes não conseguem distinguir o sinal do ruído. Estudos recentes revelam que, em um dia típico, as equipes de SOC revisam apenas cerca de 49% dos alertas que deveriam analisar. Outros levantamentos apontam que 20–30% de todos os alertas são simplesmente ignorados ou tratados com atraso devido à sobrecarga de trabalho.

Esse excesso de alertas irrelevantes – geralmente decorrente de configurações inadequadas ou falta de contexto – gera frustração e fadiga de alerta nas equipes de segurança. Muitas empresas implantaram plataformas de Security Information and Event Management (SIEM) buscando visibilidade unificada e detecção proativa de ameaças.

De fato, 76% dos especialistas em segurança consideram o SIEM muito ou extremamente importante para a postura de segurança de suas empresas, e 75% afirmam que sua capacidade de detectar ameaças melhorou após adotar um SIEM. No entanto, colher esses benefícios não é automático. Configurações mal planejadas e falta de contextualização podem transformar um SIEM em mero repositório de logs, gerando alertas sem priorização ou significado prático.

O resultado é que eventos críticos passam despercebidos em meio a milhares de avisos triviais. Esse problema é particularmente grave em ambientes híbridos – que combinam infraestrutura local e serviços em nuvem. Nesses cenários, a diversidade de fontes de dados e a complexidade da infraestrutura ampliam o desafio de filtrar alertas realmente relevantes.

O mercado brasileiro já percebe a necessidade de evoluir: o setor de SIEM no Brasil movimentou cerca de US$ 174,9 milhões em 2023 e deve atingir US$ 421 milhões até 2030 (crescimento anual composto de 13,4%). Para extrair valor real desse investimento, as empresas precisam ir além da simples coleta de logs e buscar insights acionáveis que direcionem respostas eficazes.
<h2>O que caracteriza um SIEM moderno?</h2>
As plataformas SIEM evoluíram dos simples correlacionadores de logs para centrais analíticas sofisticadas. Um SIEM moderno agrega dados de praticamente todas as fontes do ambiente: registros de servidores on-premises, serviços em nuvem, dispositivos de rede, aplicações, sistemas de identidade, entre outros. A premissa é coletar e unificar dados de segurança de todas as origens disponíveis, incluindo tanto eventos da nuvem pública quanto logs locais, já que ameaças atuais costumam atravessar múltiplos sistemas.

Diferentemente das soluções legadas que se limitavam a eventos discretos, o SIEM contemporâneo emprega mecanismos avançados de correlação de eventos. Isso significa vincular sinais dispersos (por exemplo, um log de login suspeito em um servidor on-premises com um alerta de malware em um endpoint na nuvem) para identificar padrões de ataque complexos que passariam despercebidos se analisados isoladamente.

Um pilar fundamental do SIEM moderno é a contextualização dos eventos. Não basta armazenar milhares de linhas de log; é preciso enriquecê-las com informações que deem sentido a esses dados. <a href=”https://faiston.com/ti-na-saude-e-o-atendimento/” data-wpil-monitor-id=”674″>Tecnologias de data enrichment integram detalhes complementares como informações</a> de identidade (usuários, grupos), inventário de ativos (servidores, dispositivos críticos), geolocalização, vulnerabilidades conhecidas e indicadores de ameaça externos.

Ao cruzar, em tempo real, cada evento bruto com esse contexto adicional, o SIEM transforma dados crus em inteligência útil. Tanto que especialistas consideram que, diante do volume explosivo de eventos, enriquecer os logs com contexto relevante tornou-se um requisito obrigatório nos SIEM modernos.

Por exemplo, se um alerta aponta comunicação de um host interno com um determinado IP, o SIEM pode consultar sua base de Threat Intelligence para saber se aquele endereço já foi relatado como malicioso, ajustando a criticidade do alerta conforme o caso. Da mesma forma, conhecer a relevância de um ativo (e.g., um servidor de banco de dados versus um computador de uso geral) ajuda a priorizar incidentes que envolvem sistemas vitais.

Outra característica marcante é a incorporação de analítica de comportamento de usuários e entidades, conhecida pela sigla UEBA (User and Entity Behavior Analytics). Utilizando técnicas de aprendizado de máquina e análise estatística, o SIEM estabelece perfis de comportamento normal de usuários, contas privilegiadas, endpoints e outros objetos, detectando desvios significativos dessas bases esperadas.

Esse recurso permite identificar atividades anômalas sutis – como um usuário interno acessando volumes de dados atípicos ou um dispositivo se comunicando em horários incomuns – que podem indicar uma ameaça interna ou credenciais comprometidas. O uso de UEBA amplia a detecção além das regras estáticas, adicionando uma camada dinâmica que flagra comportamentos suspeitos muitas vezes ignorados por filtros tradicionais.

Os SIEM modernos também integram Inteligência de Ameaças (Threat Intelligence) de forma contínua. Essa integração traz para dentro do ambiente informações sobre indicadores de comprometimento (IOC) globais – domínios, hashes de malware, endereços IP maliciosos conhecidos, artefatos de grupos de ataque – e permite cruzar esses dados com os eventos locais. Assim, se um endpoint da empresa se comunica com um domínio que consta em listas de comando-e-controle conhecidas, o SIEM imediatamente contextualiza o evento como possivelmente malicioso, reduzindo o tempo de detecção. Além disso, muitos SIEM já permitem automação e orquestração de resposta. Seja nativamente ou via integração com plataformas SOAR, é possível definir ações automáticas diante de certos alertas críticos – por exemplo, isolar temporariamente um host da rede se múltiplos indicadores sérios forem acionados – ou agilizar tarefas de investigação (como coletar informações adicionais sobre um evento suspeito sem intervenção humana).

Essa automação ajuda a lidar com a escala dos incidentes, eliminando atividades repetitivas e deixando os analistas focados em decisões mais complexas. Vale notar que a própria arquitetura do SIEM evoluiu com a demanda por escalabilidade. Muitas soluções atuais são oferecidas como serviço em nuvem (SaaS), eliminando a necessidade de infraestrutura local pesada e facilitando a expansão conforme o volume de dados cresce.

Nos primórdios, implementar um SIEM envolvia provisionar servidores robustos on-premises e realizar ajustes finos em bancos de dados para suportar a ingestão de logs. Agora, com infraestrutura elástica e armazenamento distribuído na nuvem, é possível reter e analisar terabytes de eventos por dia sem perda de performance. Isso é crucial num contexto em que não é incomum que grandes empresas gerem centenas de milhões de registros de log por dia.

Com a base tecnológica adequada – incluindo arquiteturas big data e motores de busca eficientes – o SIEM moderno consegue filtrar esse dilúvio de dados e destacar apenas as ocorrências realmente dignas de alerta.
<h2>Desafios para adoção do SIEM em ambientes híbridos</h2>
Embora as capacidades descritas ofereçam um enorme potencial, na prática muitas empresas ainda esbarram em desafios significativos ao operar um <a href=”https://faiston.com/como-implementar-nuvem-hibrida-da-estrategia-a-pratica/” data-wpil-monitor-id=”684″>SIEM em ambientes</a> híbridos. Um dos problemas mais citados é a alta taxa de falsos positivos e alertas irrelevantes. Sem um cuidadoso ajuste de correlações e filtros, o SIEM pode disparar alertas em massa para atividades que, no contexto, não representam ameaças reais.

Cada firewall, sistema em nuvem ou ferramenta de endpoint adicionada gera um novo fluxo de eventos e, se todas essas ocorrências forem integradas sem critério, a plataforma vai apenas amplificar o barulho. O resultado, já mencionado, são equipes sobrecarregadas que acabam ignorando alertas em excesso – problema que estatísticas confirmam girar em torno de 20–30% de alertas ignorados rotineiramente.

Esse cenário não só cria risco de perder incidentes genuínos em meio a alarmes falsos, mas também desgasta a confiança dos analistas nas ferramentas (o efeito “garoto que gritava lobo” da cibersegurança). Outro desafio crítico é o volume e a diversidade de logs em ambientes híbridos. A combinação de infraestrutura local com múltiplas nuvens (frequentemente multi-cloud) significa que a quantidade de eventos a coletar cresce exponencialmente, assim como a variedade de formatos e fontes. Logs de aplicações on-premises podem vir em texto simples, enquanto serviços em nuvem expõem eventos via APIs ou em formatos JSON estruturados; adicionar fontes como contêineres, funções serverless ou dispositivos de IoT aumenta ainda mais a heterogeneidade.

Um SIEM mal dimensionado ou com arquitetura defasada terá dificuldade para ingerir e processar essa torrente de dados em tempo hábil. Mesmo em organizações maduras, não é incomum lidar com centenas de milhões de entradas de log diariamente, o que pode levar a atrasos na correlação ou à necessidade de limitar a retenção de dados (impactando a capacidade de investigação histórica).

Além do aspecto técnico, há o custo: muitas soluções SIEM tradicionais licenciam seu uso por volume de dados indexados, tornando proibitivo financeiramente monitorar tudo se a empresa não ajustar a coleta para focar no que é mais relevante. A integração de fontes cloud e on-premises é, por si só, um obstáculo que requer planejamento.

Garantir cobertura completa de todo o ambiente híbrido implica capturar eventos de ecossistemas distintos – por exemplo, fluxos do Amazon Web Services, logs do Microsoft 365, telemetria do Google Workspace –, além dos sistemas legados dentro do datacenter. Muitas empresas enfrentam lacunas de visibilidade porque certos recursos em nuvem não estão conectados ao SIEM ou porque não houve configuração adequada de coletores nesses ambientes.

De acordo com especialistas, um dos maiores desafios na adoção de SIEM é assegurar que todos os possíveis vetores de ataque do ambiente sejam cobertos, o que significa ingerir dados de servidores, firewalls, ferramentas de e-mail, ambientes em nuvem, endpoints etc., com ajuste fino para valor de segurança e monitoramento de anomalias.

Se alguma peça ficar de fora – seja um serviço na nuvem sem coleta de logs ou um sistema on-premises legado ignorado – a organização corre o risco de um ataque passar despercebido por aquele ponto cego. Em ambientes híbridos complexos, com múltiplas nuvens e centenas de aplicativos, essa integração completa pode ser difícil sem o apoio de arquiteturas flexíveis e de pessoal especializado.

Adicionalmente, existe a dificuldade de configuração e manutenção das regras de correlação e do uso efetivo das funcionalidades avançadas. Um SIEM poderoso oferece centenas de regras prontas e modelos de detecção, mas cada empresa tem suas particularidades de infraestrutura e negócios. Regras genéricas podem não se aplicar bem a determinados ambientes ou, pior, podem “quebrar” devido a pequenos detalhes (um log que não contém um campo esperado, por exemplo).

Não surpreende que, em média, mais de 18% das regras de detecção em um SIEM típico estejam “quebradas” e nunca gerarão alerta algum devido a problemas como fontes de dados mal configuradas ou erros de parsing. Além disso, muitas empresas subutilizam seu SIEM: pesquisas apontam que empresas poderiam detectar até 87% das técnicas conhecidas do framework MITRE ATT&amp;CK com os dados que já coletam, mas na prática cobrem menos de 19% dessas técnicas com regras de alerta atualmente.

Essa discrepância mostra falta de alinhamento entre o que é possível detectar e o que está efetivamente implementado – em grande parte devido à complexidade de criar e manter casos de uso de detecção de ameaças atualizados. Soma-se a isso a escassez de profissionais qualificados: desenvolver e ajustar continuamente dezenas de regras de detecção (incorporando técnicas emergentes de ataque, mudanças na infraestrutura da empresa e novas fontes de log) requer uma dedicação que muitos times de segurança enxutos não conseguem prover de forma consistente.
<h2>Boas práticas para extrair valor e gerar insights acionáveis</h2>
Diante desses desafios, como evoluir do modelo reativo de mera coleta de logs para uma postura proativa orientada por insights? A experiência mostra que o valor estratégico do <a href=”https://faiston.com/superar-a-divida-tecnica-requer-uma-abordagem-estrategica/” data-wpil-monitor-id=”808″>SIEM</a> só se concretiza com uma combinação de boas práticas técnicas e operacionais.

Primeiro, é essencial estabelecer uma configuração criteriosa e orientada por riscos. Isso envolve calibrar o SIEM para o contexto do negócio: habilitar a coleta apenas dos logs realmente úteis (evitando a “ingestão cega” de tudo que gera eventos), ajustar limiares e regras de correlação para refletir a normalidade do ambiente, e suprimir ou agregar eventos redundantes.

Por exemplo, se determinado sistema gera alertas frequentes mas sem relevância (falsos positivos conhecidos), deve-se ajustá-lo na origem ou tratar sua verbosidade antes que polua o SIEM. Em suma, a qualidade deve prevalecer sobre a quantidade: integrar cada nova fonte de dados já com filtros e parsers adequados garante que o acréscimo de visibilidade não venha acompanhado de ruído excessivo.

É recomendável implementar um processo contínuo de revisão de regras – identificando alertas que nunca disparam (possível indicativo de regras defeituosas ou obsoletas) e aqueles que disparam demais sem gerar incidentes úteis (indicativo de regras muito genéricas ou thresholds mal definidos). Outra estratégia-chave é alinhar o monitoramento com frameworks de segurança reconhecidos, como o <a href=”https://attack.mitre.org/”>MITRE ATT&amp;CK</a> e as diretrizes do <a href=”https://www.nist.gov/”>NIST</a>.

O MITRE ATT&amp;CK fornece um mapa das táticas e técnicas adversárias observadas em ataques reais, servindo como um excelente guia para desenvolver casos de detecção no SIEM. Ao mapear suas regras de correlação e alertas às técnicas do MITRE, a empresa pode identificar lacunas de cobertura e priorizar a criação de novas detecções para aqueles vetores de ataque mais relevantes ao seu perfil de risco. Ferramentas modernas até facilitam esse mapeamento: muitas soluções SIEM de última geração já trazem o framework MITRE integrado, permitindo identificar em qual tática ou técnica de ataque um determinado evento se encaixa e visualizar essas atividades atravessando ambientes on-premises e nuvem.

Isso não apenas organiza melhor os alertas (por exemplo, destacando se um evento está relacionado a movimento lateral ou exfiltração de dados), mas também ajuda o time a pensar de forma mais estratégica sobre a cobertura de ameaças.

Já as normas do NIST – como o NIST Cybersecurity Framework ou a publicação SP 800-61 sobre gestão de incidentes – enfatizam a importância de monitoramento contínuo e resposta rápida, princípios nos quais um SIEM moderno bem ajustado se apoia. Seguir essas diretrizes implica, por exemplo, definir métricas de desempenho do SOC (tempo médio de detecção e de resposta), ter planos de resposta a incidentes integrados às ferramentas, e assegurar que as fontes de log cobrem os eventos delineados nos controles de segurança recomendados por esses frameworks.

Além de seguir frameworks, é fundamental orientar o SIEM a casos de uso de alto valor. Isso significa desenhar a utilização da ferramenta para responder a perguntas específicas e relevantes para o negócio. Por exemplo: “Como detectar indícios precoces de um ransomware se espalhando internamente?” ou “Como saber se uma conta de administrador foi comprometida?”.

Para cada questão, configura-se um conjunto de regras, painéis e fluxos de análise no SIEM. No caso do ransomware, o SIEM poderia correlacionar aumento repentino de criptografia de arquivos nos servidores, logs de detecção de malware e volumes anômalos de tráfego de saída – gerando um alerta consolidado que indique possível exfiltração de dados seguida de criptografia, acionando procedimentos de contenção antes que o dano se agrave.

Já para identificar contas privilegiadas comprometidas, pode-se usar a UEBA para perceber atividades fora do padrão (login em horários não usuais, ou acesso a sistemas que aquele administrador nunca usa), correlacionando com eventos de mudanças de configuração ou criação suspeita de novos usuários. O objetivo dessas implementações focadas é transformar dados brutos em insights claros e acionáveis: o alerta gerado deve vir enriquecido de contexto (por exemplo, “Conta X apresentou comportamento atípico e executou ações sensíveis incomuns, possivelmente indicando comprometimento interno”), de modo que o analista possa rapidamente compreender o cenário e agir.

Também vale investir na integração entre detecção e resposta. Um SIEM gera valor máximo quando combinado a processos de resposta bem definidos – muitas empresas estão adotando orquestração via SOAR exatamente para fechar esse ciclo. Mesmo sem automação completa, o SIEM pode disparar notificações para as equipes corretas com playbooks recomendados, agilizando a triagem. Algumas medidas simples, como integrar o SIEM a sistemas de gerenciamento de serviços (abrindo automaticamente tíquetes para certos alertas críticos) ou a ferramentas de comunicação internas, garantem que nenhum sinal importante passe despercebido. Além disso, alimentar continuamente o SIEM com Threat Intelligence atualizada (seja por feeds comerciais, abertos ou comunitários) faz com que os insights gerados reflitam também o panorama externo de ameaças.

Por exemplo, se surge uma nova campanha de phishing visando instituições financeiras no Brasil, e a equipe de inteligência disponibiliza os domínios maliciosos envolvidos, o SIEM da empresa pode ser ajustado para monitorar qualquer tráfego ou e-mail relacionado a esses indicadores, gerando alerta imediato se algo for detectado. Por fim, a evolução do uso do SIEM deve ser contínua.

Extrair valor consistente requer encarar o SIEM não como um projeto pontual, mas como um programa permanente de melhoria. Isso inclui revisar periodicamente os dashboards e relatórios para alinhá-los aos indicadores-chave de risco da organização, bem como realizar threat hunting proativo usando os dados do SIEM para descobrir ameaças ocultas que talvez tenham passado despercebidas pelos alertas tradicionais.

Em suma, o SIEM moderno se consolida como peça-chave na estratégia de cibersegurança, agregando valor tangível na redução de riscos e na capacidade de resposta. Caso sua empresa esteja buscando evoluir seu monitoramento de segurança para esse patamar avançado, conte com a experiência da Faiston. Nossa equipe está à disposição para ajudar a desenhar e implementar soluções de SIEM modernas e eficazes, integradas ao seu ambiente híbrido e alinhadas às melhores práticas do mercado. <a href=”https://faiston.com/contato/”>Entre em contato com a Faiston</a> para levar seu SOC ao próximo nível em detecção de ameaças e resposta a incidentes