O que é Detecção Avançada de Ameaças?
A detecção de ameaças é o processo de encontrar brechas na superfície de ataque de uma empresa. A detecção avançada de ameaças proporciona uma identificação e neutralização de ameaças mais recentes e eficientes graças à automação.
O que torna a detecção de ameaças avançada?
A detecção de ameaças exige três processos principais: coleta de informações, verificação de ameaças e resposta.
- Coleta de informações: Coletar dados brutos (por exemplo, logs, eventos de rede) usando SIEM e IA para identificar anomalias.
- Verificação de ameaças: Valide atividades suspeitas cruzando informações de inteligência de ameaças, aplicando pontuação de risco e reduzindo falsos positivos.
- Resposta: Mitigar as ameaças confirmadas por meio de ações automatizadas e protocolos de resposta a incidentes para isolar e remediar os incidentes.
Ao longo de meados da década de 2000, ferramentas como o Monitoramento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM) foram capazes de construir automaticamente pontos de dados de log em fluxos individuais de inteligência.
Os analistas seriam então alertados quando sequências estranhas de registros fossem detectadas.
No entanto, as ferramentas SIEM apresentavam alguns problemas persistentes: os falsos positivos eram frequentes, uma vez que as ações dos usuários e os aplicativos mudavam ao longo do tempo, e isso ainda impunha aos analistas a obrigação de verificar e reagir a cada alerta.
Ferramentas avançadas de detecção de ameaças resolvem esse problema comparando automaticamente os registros gerados com os contextos relevantes dentro de uma empresa. Isso é possível graças à IA (Inteligência Artificial), que permite a detecção avançada de ameaças para avaliar suas solicitações de rede e de endpoint em relação a ameaças externas e comportamentos internos do dia a dia.
Real-Life Example:
Em vez de exibir um alerta sempre que um usuário faz login a partir de um novo dispositivo, ferramentas avançadas verificam a legitimidade da sessão solicitando autenticação multifator (MFA) e registrando esse novo dispositivo no histórico de risco do usuário. Caso esse novo dispositivo comece a solicitar recursos anormais, ele emitirá um alerta.
Como os alertas são verificados antes de chegarem aos fluxos de trabalho dos analistas, eles podem ser acionados imediatamente.
A importância da detecção avançada de ameaças para as ameaças cibernéticas modernas.
A detecção de ameaças enfrenta muitos desafios com ameaças avançadas como:
Além disso, embora esses ataques geralmente tenham origem fora da empresa, eles também podem ser explorados por ameaças internas – normalmente funcionários atuais ou antigos com conhecimento privilegiado do negócio. Os atacantes podem, por vezes, obter acesso meses ou mesmo anos antes de lançar um ataque em grande escala.
Por isso, a detecção de ameaças precisa monitorar continuamente cada canto de cada rede. Conseguir isso hoje em dia geralmente exige um conjunto completo de ferramentas individuais.
4 ferramentas avançadas essenciais para detecção de ameaças
Como a detecção de ameaças é um campo tão vasto, é útil dividi-la em componentes menores.
Isso é feito através da utilização de diversas ferramentas de cibersegurança. Essas ferramentas, em conjunto, constituem a maior parte dos conjuntos de tecnologias de detecção e resposta a ameaças das organizações.
Observação: nem todas essas ferramentas precisam ser implementadas individualmente: um número crescente de provedores de segurança está integrando recursos de detecção de ameaças em plataformas únicas e coesas.
#1: SIEM para Análise de Logs
As ferramentas SIEM aprimoram a detecção de ameaças coletando, agregando e analisando dados de log de uma ampla variedade de fontes, como:
- Servers
- Endpoints
- Firewalls
- Aplicativos
Eles normalizam esses dados em uma estrutura consistente, facilitando a identificação de padrões e correlações. Ao agregar registros em uma plataforma centralizada, as ferramentas SIEM usam regras de correlação para conectar eventos aparentemente não relacionados— como várias tentativas de login malsucedidas seguidas por uma tentativa de exfiltração de dados — em insights acionáveis.
Essas ferramentas monitoram dados de registro em tempo real, aproveitando feeds de inteligência de ameaças para comparar a atividade com indicadores de comprometimento (IoCs) conhecidos. Quando anomalias ou limites predefinidos são detectados, os SIEMs geram alertas para notificar as equipes de segurança sobre possíveis ameaças.
Além disso, eles retêm dados de registro para análise histórica, permitindo que as organizações:
- Identificar tendências
- Realizar investigações forenses
- Cumprir os requisitos regulamentares.
Ao combinar monitoramento em tempo real, detecção de anomalias e alertas acionáveis, a análise de logs do SIEM fornece uma estrutura poderosa para a detecção proativa e reativa de ameaças.
#1: NDR para rede Análise
As soluções NDR monitoram continuamente o tráfego de rede leste-oeste e norte-sul, proporcionando visibilidade completa das comunicações internas e conexões externas. Ao correlacionar dados entre segmentos de rede, as ferramentas NDR podem identificar atividades maliciosas que, de outra forma, poderiam passar despercebidas, tais como:
- Movimento lateral
- Exfiltração de dados
- Comunicações de comando e controle (C2).
Essa visibilidade permite que as organizações identifiquem ameaças que contornam as defesas de endpoint ou perímetro.
Ao contrário das ferramentas de segurança tradicionais que dependem de assinaturas ou regras predefinidas, o NDR identifica arquivos e atividades suspeitas reconhecendo padrões, anomalias e comportamentos que se desviam da norma. Isso permite que os sistemas NDR detectem ameaças conhecidas e desconhecidas.
Nº 3: Inteligência de ameaça de terceiros
Compreender os ataques que estão sendo utilizados contra seus colegas do setor pode ajudar a aprimorar suas próprias defesas.
É por isso que muitas ferramentas de cibersegurança vêm com informações sobre ameaças integradas – quanto mais abrangente e atualizada for essa inteligência, maior será a precisão da sua avaliação de risco.
#4: XDR para análise de endpoints
A tecnologia Extended Detection and Response (XDR) oferece monitoramento contínuo de endpoints em busca de comportamentos suspeitos, como:
- Tentativas de acesso não autorizado
- Modificações incomuns de arquivos
- Execuções de processos inesperadas.
Ao combinar esses dados com informações como o tráfego de rede, é possível descobrir ameaças que exploram vulnerabilidades endpoint como parte de campanhas de ataque mais amplas. Por exemplo, o XDR pode vincular uma anomalia endpoint a um movimento lateral baseado em rede ou a um e-mail de phishing que distribuiu malware...
IA e aprendizado de máquina (machine learning, ML) em detecção de ameaças
IA e aprendizado de máquina (machine learning, ML) tornaram-se peças indispensáveis na arquitetura de detecção de ameaças. Isso porque elas oferecem uma série de funcionalidades exclusivas.
Velocidade e precisão incomparáveis
A IA é desenvolvida sob medida para processar grandes volumes de dados. Foi desenvolvido em conjunto com novas formas de gerenciar e transportar dados, graças à introdução de data lakes e data warehouses. Com a quantidade infinita de dados agora coletáveis e transferíveis, os algoritmos conseguem processar enormes quantidades de dados a uma velocidade sem precedentes, incluindo:
- Tráfego de rede
- Registros do sistema
- Atividade do usuário
Defesas Adaptativas
Com os cibercriminosos constantemente inovando em novas táticas, a capacidade da IA de aprender e evoluir é crucial.
Ao analisar ataques históricos e inteligência de ameaças, os sistemas baseados em IA podem construir uma base de referência dos comportamentos de usuários e redes. Fundamentalmente, porém, é possível que os modelos de IA sigam critérios de sucesso predefinidos: na busca por alcançá-los, um modelo de IA pode adaptar e ajustar seus próprios parâmetros.
Isso se traduz em capacidades de detecção mais precisas que evoluem em resposta às mudanças internas da empresa.
Maior eficiência e precisão
Como as equipes de segurança lidam com um volume de dados tão grande, é difícil distinguir ameaças reais de falsos positivos que apenas desperdiçam tempo.
A IA automatiza tarefas de segurança repetitivas e, portanto, oferece aos analistas uma visão mais completa de cada incidente.
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A detecção avançada de ameaças não precisa ser complexa: a plataformaCheck Point Check Point oferece segurança completa em endpoints, dispositivos móveis, bancos de dados, redes e caixas de entrada de e-mail com um conjunto essencial de serviços. Operando em uma única plataforma, equipes de segurança enxutas podem aproveitar todo o potencial da detecção de ameaças baseada em IA e começar a implementar recursos de resposta automatizada para impulsionar ainda mais a eficiência.
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