Por que sua empresa precisa do SIEM aprimorado por IA?

Em tempos em que a cibersegurança é tão ou mais importante que qualquer área de uma empresa, como lembra nossa parceira WatchGuard, ter visibilidade e controle sobre o que se passa nas redes é fundamental para mitigar e reagir a incidentes. A revolução do Big Data fez com que qualquer empresa acumule grandes volumes de informações, dificultando assim a tarefa dos analistas de segurança de fazerem o monitoramento de ameaças em tempo real.

Sem a tecnologia apropriada, os alertas de segurança prioritários podem passar despercebidos ou serem considerados um alarme falso, o que faz com que as organizações não tomem medidas a tempo.

Afastar os criminosos das redes e proteger os dados é o trabalho mais básico e crítico de uma equipe de segurança. O tempo de resposta aos incidentes é a diferença entre uma empresa bem estruturada e uma que não se protege adequadamente. Para isso, a detecção precoce de ameaças é a chave para categorizá-las, neutralizá-las e minimizar os efeitos de uma possível violação.

Para isso, a melhor solução é conhecida como SIEM, que é a fusão de gerenciamento de eventos de segurança (SEM – Security Event Management) e gerenciamento de informações de segurança (SIM – Security Information Management). Esta plataforma fornece relatórios e alertas, com análises de eventos e logs em tempo real para correlacionar eventos, monitorar ameaças e responder a incidentes.

Segurança mais robusta e inteligente com SIEM

Inovadoras plataformas de SIEM já incorporam Inteligência Artificial (IA) para aprimorar suas funcionalidades e oferecer uma segurança mais robusta e eficiente.

A integração de IA permite que a plataforma SIEM colete dados de uma ampla variedade de fontes, como logs de servidores, dispositivos de rede, endpoints, aplicativos e serviços de nuvem, de forma contínua e em tempo real. Esses dados são então normalizados para um formato consistente, facilitando a análise subsequente.

Com os dados normalizados, a plataforma aplica algoritmos de machine learning para identificar padrões e anomalias. Esses algoritmos podem ser supervisionados, onde a ferramenta é treinada com um conjunto de dados rotulados para reconhecer comportamentos normais e anômalos, ou não supervisionados, onde a ferramenta analisa os dados sem rótulos pré-definidos, identificando padrões e anomalias por conta própria.

A análise comportamental é outra técnica utilizada, monitorando continuamente as atividades dos usuários e sistemas para identificar desvios que possam indicar uma ameaça.

Além disso, a plataforma integra e correlaciona dados de várias fontes de inteligência de ameaças, atualizando automaticamente suas informações sobre novas ameaças.

Isso garante que a plataforma esteja sempre protegida contra os ataques mais recentes e fornece uma visão mais completa do panorama de ameaças, melhorando a precisão da detecção.

A capacidade de aprendizado contínuo é um dos aspectos mais importantes da integração de IA. À medida que a plataforma processa mais dados, ela ajusta seus modelos de machine learning para melhorar a precisão e reduzir falsos positivos.

Esse aprendizado contínuo permite que a plataforma se adapte a novos tipos de ameaças e mudanças no ambiente de TI.

A automação e orquestração também são facilitadas pela IA, permitindo que a plataforma automatize respostas a certos tipos de incidentes, como isolamento de endpoints comprometidos ou bloqueio de IPs maliciosos. Isso acelera a mitigação de ameaças e coordena ações entre diferentes ferramentas de segurança, garantindo uma resposta integrada e eficiente a incidentes.

Esse uso de IA permite uma detecção de ameaças mais precisa, redução de falsos positivos e uma resposta a incidentes mais rápida e eficiente, proporcionando uma postura de segurança mais robusta e proativa para a organização.

Como o SIEM “aprende” e se aprimora com os dados coletados?

A capacidade de uma ferramenta de SIEM baseada em IA e machine learning (ML) de “aprender” e se aprimorar com os dados coletados é um dos aspectos mais poderosos e inovadores dessas tecnologias. Esse processo de aprendizado contínuo permite que a ferramenta se torne mais eficaz na detecção de ameaças, redução de falsos positivos e otimização da resposta a incidentes.

Primeiramente, a ferramenta coleta dados de uma variedade de fontes, incluindo logs de servidores, dispositivos de rede, endpoints, aplicativos, serviços de nuvem e muito mais. Para garantir que os dados sejam coletados de forma contínua e em tempo real, são utilizados agentes e conectores específicos para cada tipo de fonte. Após a coleta, os dados são normalizados para um formato consistente, o que facilita a análise subsequente. Essa normalização é crucial para que a ferramenta possa comparar e correlacionar dados de diferentes fontes de maneira eficaz.

Uma vez que os dados estão normalizados, a ferramenta aplica algoritmos de machine learning para identificar padrões e anomalias. Esses algoritmos podem ser supervisionados ou não supervisionados. No aprendizado supervisionado, a ferramenta é treinada com um conjunto de dados rotulados, onde os exemplos de comportamentos normais e anômalos são previamente identificados. Isso permite que a ferramenta aprenda a reconhecer esses comportamentos em novos dados. No aprendizado não supervisionado, a ferramenta analisa os dados sem rótulos pré-definidos, identificando padrões e anomalias por conta própria. Esse tipo de aprendizado é útil para detectar ameaças novas e desconhecidas que não correspondem a assinaturas ou regras predefinidas.

A ferramenta também utiliza técnicas de análise comportamental para monitorar continuamente as atividades dos usuários e sistemas. Ao estabelecer um perfil de comportamento normal para cada entidade, a ferramenta pode identificar desvios que possam indicar uma ameaça. Por exemplo, se um usuário normalmente acessa o sistema durante o horário comercial, um acesso fora desse horário pode ser sinalizado como suspeito.

Além disso, a ferramenta de SIEM baseada em IA pode integrar e correlacionar dados de várias fontes de inteligência de ameaças. Isso permite que a ferramenta atualize automaticamente suas informações sobre novas ameaças, garantindo que esteja sempre protegida contra os ataques mais recentes.

A integração com fontes de inteligência de ameaças também ajuda a ferramenta a fornecer uma visão mais completa do panorama de ameaças, melhorando a precisão da detecção.

Outro aspecto importante é a capacidade da ferramenta de aprender continuamente com os dados coletados. À medida que a ferramenta processa mais dados, ela ajusta seus modelos de machine learning para melhorar a precisão e reduzir falsos positivos. Esse aprendizado contínuo é fundamental para que a ferramenta se adapte a novos tipos de ameaças e mudanças no ambiente de TI.

Em resumo, a ferramenta de SIEM baseada em IA e ML aprende e se aprimora com os dados coletados com um processo contínuo de coleta, normalização, análise comportamental, integração com fontes de inteligência de ameaças e aprendizado contínuo. Esse processo permite que a ferramenta se torne cada vez mais eficaz na detecção de ameaças, redução de falsos positivos e otimização da resposta a incidentes, proporcionando uma postura de segurança mais robusta e proativa para a organização.

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