O que é analítica de segurança?

A analítica de segurança é a prática de coletar, analisar e utilizar dados de eventos de segurança para detectar ameaças e melhorar medidas de segurança. Combina grandes quantidades de dados de uma organização com inteligência avançada de ameaças para mitigar ataques direcionados, ameaças internas e ameaças cibernéticas persistentes. Os principais aspectos da analítica de segurança são análise de dados, detecção proativa de ameaças, IA e machine learning, suporte à conformidade, recursos forenses e habilitação de resposta.

A analítica de segurança é um processo de várias etapas que usa várias fontes de dados para detectar e prevenir proativamente possíveis ameaças.

1. Coletar dados

   Primeiro, estabeleça visibilidade em toda a sua superfície de ataque. Para isso, ingira o máximo de dados possível e armazene-os com eficiência. Isso inclui seus apps e serviços, bancos de dados e infraestrutura.

2. Normalizar os dados

   Comparar dados armazenados em formatos diferentes não é apenas difícil, mas também ineficiente. A solução: normalizar os dados em um esquema comum que permita analisar uniformemente os dados de segurança.

3. Enriquecer os dados

   O contexto desempenha um grande papel na analítica de segurança, por isso é importante enriquecer os dados. Isso significa complementá-los com camadas de informações extras, como inteligência contra ameaças, contexto do usuário e contexto do ativo. Isso faz com que os dados e alertas sejam mais significativos e acionáveis.

4. Detectar ameaças

   Para lidar com as ameaças, você precisa saber onde elas estão. Encontre ameaças potenciais rapidamente automatizando a detecção com IA, machine learning e outras tecnologias de caça a ameaças. Isso possibilita a detecção proativa de ameaças e vulnerabilidades antes que causem algum dano.

5. Investigar atividades suspeitas

   Depois que uma ameaça em potencial é detectada, é importante investigar a atividade suspeita com rapidez e eficiência. Em vez de uma investigação manual, ferramentas como busca avançada, IA e triagem de alertas ajudam a vasculhar seu ambiente para encontrar a ameaça em potencial. Cada investigação também deve ser controlada em uma ferramenta de gerenciamento de casos colaborativa.

6. Responder rapidamente

   A atividade suspeita se transformou em uma ameaça verificável? A última etapa na analítica de segurança é a resposta a incidentes. Uma vez confirmada uma ameaça, você pode tomar medidas decisivas, impedindo o ataque antes que comece.

A analítica de segurança é importante porque permite que você detecte e identifique proativamente as ameaças em tempo real. A IA e o machine learning ajudam a identificar as ameaças, analisando padrões e anomalias antes que a ameaça progrida. Com uma visão unificada dos eventos de segurança de várias origens, isso também facilita a investigação e a resposta aprimoradas. Assim você pode tomar decisões mais rápidas e informadas quando ocorrem incidentes.

Em termos mais amplos, você tem uma maior resiliência à segurança cibernética. Isso é alcançado com o fortalecimento da sua postura geral de segurança em todo o ambiente de TI, possibilitando a adaptação às ameaças e técnicas de ataque em constante evolução. A sua empresa também fica protegida, atendendo aos requisitos de conformidade por meio de vários órgãos reguladores.

Detecção e resposta a ameaças com mais rapidez

A analítica de segurança possibilita a realização de análises em tempo real de dados de várias fontes, o que significa que você pode identificar rapidamente possíveis ameaças antes que causem danos significativos. Complementada com reconhecimento avançado de padrões e detecção de anomalias, uma prática eficaz de analítica de segurança reduz significativamente o tempo médio de detecção (MTTD) e o tempo médio de resposta (MTTR), reduzindo drasticamente o risco para sua empresa e seus clientes.

Custos operacionais reduzidos

Quanto menos tempo for necessário para detectar, investigar e responder a uma ameaça, menos ela custará à sua empresa em tempo e recursos. Isso não se aplica apenas às violações que chamam atenção (resultando na perda familiar de negócios, multas e danos à reputação), mas também a incidentes menores que ainda podem desviar recursos valiosos do centro de operações de segurança (SOC) para serem resolvidos.

Resiliência operacional aprimorada

Quando os ataques são bem-sucedidos, todas as operações em toda a empresa são afetadas. Ao aprimorar sua postura geral de segurança, a analítica de segurança reduz o risco de sucesso dos ataques. Isso ajuda você a manter a disponibilidade do sistema, o que contribui para que as operações comerciais sejam executadas com mais tranquilidade. Isso também dá suporte aos seus esforços de conformidade, o que ajuda a evitar problemas com reguladores.

Tomada de decisão informada

A analítica de segurança proporciona insights orientados por dados, que podem ser usados para informar melhor seus investimentos em segurança e definir suas estratégias. Com a visão abrangente que fornece em relação à postura de segurança da sua organização, a analítica de segurança eficaz facilita a tomada de decisões mais informadas sobre o gerenciamento de riscos.

Analítica de segurança orientada por IA

A analítica de segurança orientada por IA permite que as equipes de operações de segurança examinem dados de todo o ambiente. Essas soluções podem monitorar dados de várias fontes, como tráfego de rede, logs de endpoint, contexto de usuário e telemetria de nuvem. Essas ferramentas aplicam visualizações, alertas, machine learning e inteligência artificial para analisar grandes quantidades de dados e detectar padrões complexos e anomalias que outras técnicas deixam passar.

Como um SIEM, a analítica de segurança orientada por IA também correlaciona dados para detectar ameaças conhecidas e aplica analítica avançada para identificar atividades anômalas e potencialmente maliciosas. Juntos, esses recursos resultam em menos ameaças ignoradas e menores tempos de espera.

Gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM)

Um SIEM é uma plataforma centralizada que coleta e normaliza dados de toda a infraestrutura de TI de uma empresa, analisa-os para detectar ameaças e melhora a correlação de dados automatizada e orientada pelo usuário. Permite várias funções principais de operações de segurança, incluindo monitoramento em tempo real, detecção automatizada de ameaças e resposta a incidentes. Os SIEMs são uma ferramenta crucial no SOC, mas variam muito, por isso as organizações devem ter o cuidado de escolher um que as ajude a detectar, investigar e responder a ameaças de maneira eficiente e eficaz.

Analítica de comportamento de entidades e usuários (UEBA)

Uma solução de análise de comportamento de entidades e usuários (UEBA) é um processo ou ferramenta de segurança cibernética que usa machine learning e análise estatística para identificar comportamentos ou atividades anômalas realizadas por usuários ou entidades em uma rede de TI. O foco principal da UEBA é detectar ameaças internas, contas comprometidas e uso indevido de privilégios, analisando padrões de dados e entendendo o comportamento típico do usuário.

A UEBA avalia o comportamento do usuário e da entidade, como padrões de acesso a arquivos, tempos de login e uso de aplicações. A partir desses dados, estabelece linhas de base do que constitui um comportamento “normal”, tanto ao longo do tempo para um usuário específico quanto para um grupo de pares, e, em seguida, compara novas atividades para identificar comportamentos incomuns e potencialmente suspeitos.

Inteligência de ameaças

A inteligência de ameaças fornece um contexto vital para lidar com possíveis ameaças. Ela ajuda o SOC a detectar, priorizar e responder às ameaças identificando indicadores de comprometimento (IOCs), como IPs maliciosos ou hashes de arquivos vinculados a ataques cibernéticos. Além disso, os feeds de inteligência de ameaças podem fornecer insights sobre as táticas, técnicas e procedimentos (TTPs) usados por agentes de ameaças específicos, permitindo que as organizações antecipem e combatam ataques direcionados. No geral, a inteligência de ameaças pode reduzir significativamente a probabilidade e o impacto dos incidentes de segurança.

Ter um processo robusto de analítica de segurança é essencial para proteger a infraestrutura, os ativos digitais e as operações. Em todos os setores, as equipes usam analítica de segurança para melhorar a detecção de ameaças, aprimorar a investigação de incidentes e dar suporte à conformidade.

Monitoramento contínuo

Para manter seus dados e sistemas seguros, é importante poder monitorar todos os dados de segurança em tempo real. Dessa forma, você pode manter a visibilidade em toda a infraestrutura de TI para detectar possíveis ameaças, investigá-las rapidamente e responder aos incidentes antes que se agravem. Também permite que as equipes cumpram os requisitos regulamentares, fornecendo uma trilha auditável de atividades e ações de resposta. A analítica de segurança torna isso possível com o monitoramento contínuo de dados relevantes para a segurança, garantindo uma visão clara de toda a sua superfície de ataque.

Detecção automatizada de ameaças 

A detecção automatizada de ameaças se refere ao uso de tecnologia, especialmente software e algoritmos, para identificar possíveis ameaças à segurança sem intervenção humana. Essa tecnologia é crucial para lidar com a grande quantidade de dados e os complexos cenários de ameaças que as organizações enfrentam atualmente. A proteção automatizada contra ameaças se estende a ransomware, malware e outros ataques comuns.

Detecção de ameaças internas

A detecção de ameaças internas refere-se ao processo de identificação e mitigação de riscos apresentados por indivíduos dentro de uma organização que podem comprometer intencionalmente ou não a segurança da organização. Esses indivíduos podem ser funcionários, contratados, parceiros de negócios ou quaisquer outras entidades com acesso interno aos sistemas e dados da organização.

Caça a ameaças 

Usar machine learning como parte da analítica de segurança permite que você cace proativamente ameaças e fraquezas em sua infraestrutura. Utilizando petabytes de dados ao longo de muitos anos, você pode identificar os principais insights e usar a inteligência de ameaças para encontrar e avaliar possíveis riscos.

Resposta a incidentes

A investigação e resposta a incidentes exigem uma solução de analítica de segurança que dê à sua equipe acesso aos dados e às ferramentas necessárias para lidar de maneira colaborativa com ameaças avançadas. Os principais recursos, como analítica em tempo real, gerenciamento de casos e resposta automatizada, permitem que as equipes de segurança identifiquem rapidamente a origem de um incidente, entendam seu escopo e tomem providências. Essa integração de tecnologia, automação e trabalho em equipe é crucial para gerenciar e neutralizar incidentes de segurança de modo eficaz e em tempo hábil.

Implementar a analítica de segurança não precisa ser algo intimidador. Apesar de todas as etapas tomadas no processo de analítica de segurança, isso depende da seleção das ferramentas certas e da determinação dos casos de uso apropriados para suas necessidades.

1. Avalie a postura de segurança atual: primeiro, defina metas e casos de uso claros para sua solução de analítica de segurança e, em seguida, identifique as lacunas e os desafios de segurança existentes. Esse será o framework para o restante da sua implementação.
2. Selecione as ferramentas apropriadas: depois de conhecer suas lacunas, você precisa encontrar as ferramentas certas para o trabalho. Examine as diferentes soluções de analítica de segurança e compare aspectos como fontes de dados compatíveis, recursos de análise e escalabilidade. Você também deve considerar a compatibilidade com sua infraestrutura de segurança existente.
3. Planeje a coleta e a integração de dados: em seguida, determine suas fontes de dados. Liste todas as suas fontes de dados relevantes, como logs de rede, dados de endpoint e serviços em nuvem, e identifique o método e a frequência de coleta desses dados.
4. Configure e personalize a solução: configure as integrações de dados e tenha visibilidade imediata com dashboards e relatórios. Automatize a detecção com regras de alerta pré-criadas e trabalhos de machine learning. Adote recursos orientados por IA, conecte fluxos de trabalho com ferramentas de terceiros e aproveite manuais e automações pré-criados.
5. Treine sua equipe: organize o treinamento para membros da equipe usando a solução de analítica de segurança ou revisando os dados de saída. Uma boa ferramenta ajudará sua equipe a fazer a triagem eficiente de alertas e realizar investigações e respostas.
6. Monitore e itere continuamente: para aproveitar ao máximo a analítica de segurança, você deve revisar e atualizar regularmente suas regras e limites de análise. Reúna feedback de usuários e partes interessadas para identificar onde melhorias podem ser feitas e fique a par das novas pesquisas de ameaças para que você consiga fazer os ajustes adequados.

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