Análise Comportamental em Cibersegurança: 10 Estratégias Eficazes

A análise comportamental, frequentemente associada à detecção de ameaças como UEBA ou UBA, está passando por uma nova fase. Inicialmente, era usada principalmente para identificar atividades suspeitas, mas agora é reimaginada como uma tecnologia pós-deteção poderosa que melhora os processos de resposta a incidentes. Ao aproveitar insights comportamentais durante a triagem e investigação de alertas, os SOCs podem transformar seus fluxos de trabalho, tornando-os mais precisos e eficientes. Produtos de cibersegurança, como analistas de SOC alimentados por IA, incorporam essas técnicas, permitindo sua utilização nos processos de resposta.

Este artigo fornece uma visão geral da análise comportamental e apresenta 5 maneiras de como ela revolucionará o trabalho de investigação e resposta a incidentes nos SOCs.

Análise Comportamental em Cibersegurança

A análise comportamental já foi amplamente discutida em 2015, com a promessa de revolucionar as detecções estáticas em SIEM e SOC, introduzindo a detecção dinâmica de anomalias para descobrir os “desconhecidos desconhecidos”. Em um curto período, plataformas de comportamento do usuário foram adquiridas por provedores de SIEM, popularizando o conceito de uma abordagem comportamental nos dados de segurança.

Similar à tecnologia do micro-ondas, a aplicação inicial da análise comportamental não foi a mais eficaz. Originalmente projetada para detectar ameaças em tempo real, exigia configuração e manutenção extensivas, sobrecarregando as equipes de segurança. Contudo, agora, sua aplicação pós-deteção reduziu falsos positivos, oferecendo insights valiosos e tornando-se parte vital no processo de resposta a incidentes.

5 Maneiras de Revolucionar a Resposta a Incidentes

1. Melhorando a Precisão na Investigação de Incidentes

Um desafio principal na resposta a incidentes é filtrar falsos positivos para identificar ameaças reais. A análise comportamental pós-deteção permite responder a perguntas contextuais fundamentais que clarificam as investigações. Ao entender o comportamento normal de um usuário, entidade ou sistema, é mais fácil decidir se um alerta indica atividade legítima ou uma ameaça potencial. Por exemplo, um alerta de “viagem impossível” pode ser avaliado considerando se a viagem é típica do usuário, se o login é habitual ou se dispositivos familiares estão sendo usados.

2. Eliminando a Necessidade de Contato com Usuários Finais

Alguns alertas exigem que analistas do SOC contatem usuários finais para informações adicionais, o que pode ser lento e infrutífero. Modelos comportamentais que capturam padrões usuais permitem que ferramentas de SOC com IA respondam automaticamente a essas questões, otimizando o processo sem interromper os usuários finais.

3. Tempo Médio de Resposta (MTTR) Mais Rápido

A velocidade de resposta a incidentes depende da atividade mais lenta do processo. Fluxos de trabalho tradicionais envolvem tarefas manuais repetitivas para cada alerta. Com ferramentas de IA para análise comportamental pós-deteção, essas atividades são automatizadas, acelerando drasticamente o tempo de resposta e reduzindo o MTTR de dias para minutos.

4. Insights Aprimorados para Investigações Mais Profundas

A análise comportamental permite que os SOCs capturem uma ampla gama de insights que poderiam passar despercebidos. Compreender o comportamento de aplicativos, padrões de execução de processos ou interações de usuários fornece contexto valioso durante as investigações. Ferramentas com análises comportamentais pós-deteção automatizam a incorporação desses dados nas investigações, capacitando analistas a tomar decisões mais informadas.

5. Melhoria na Utilização de Recursos

Criar e manter modelos comportamentais consome recursos significativos. Soluções de SOC com análises comportamentais automatizadas permitem acessar benefícios sem aumentar custos de infraestrutura ou carga de trabalho, entregando insights comportamentais rapidamente e liberando analistas para tarefas de maior valor.

A análise comportamental está redefinindo como os SOCs abordam a resposta a incidentes. Evoluindo de uma ferramenta de detecção para uma potência pós-deteção, oferece o contexto necessário para distinguir ameaças reais do ruído, evitar interrupções a usuários finais e acelerar respostas. À medida que os SOCs adotam análises comportamentais com IA, a resposta a incidentes se tornará mais eficaz e resiliente.

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Figura 1 – Exemplo de consulta do Splunk estabelecendo linhas de base de países usados por usuários do departamento de vendas e encontrando anomalias.

Integração da Análise Comportamental com Machine Learning: Uma Abordagem Avançada na Cibersegurança

Visão Geral da Análise Comportamental em Cibersegurança

No cenário atual de cibersegurança, a análise comportamental se fortalece como uma ferramenta indispensável para a detecção de ameaças e resposta a incidentes de segurança. A evolução dos SOCs está cada vez mais ligada à capacidade de prever comportamentos suspeitos através da integração com o machine learning (ML), o que potencializa o poder de resposta frente a novas ameaças.

A combinação de algoritmos de machine learning com análise comportamental permite ao SOC identificar não apenas ameaças já conhecidas, mas também aquelas que não foram catalogadas, como os ataques zero-day. O uso destas tecnologias, de maneira integrada, forma uma linha de defesa robusta, adaptada às constantes mudanças do ciberespaço.

Esta abordagem consiste em utilizar algoritmos avançados que analisam em tempo real grandes volumes de dados, criando uma linha de base de comportamento normal. Desta forma, o sistema pode detectar padrões suspeitos que sugiram a presença de uma ameaça, antes mesmo que esta possa causar danos significativos à infraestrutura de TI.

Detecção Proativa de Ameaças com Machine Learning

Uma das principais vantagens da análise comportamental em conjunto com machine learning é a capacidade de antecipar possíveis ameaças. Conforme os algoritmos analisam o fluxo de dados, é possível identificar desvios de comportamento que representem ameaças emergentes. Essa detecção proativa não só aprimora a resposta a incidentes, mas também permite que medidas preventivas sejam implementadas de forma mais eficaz.

Comportamentos anômalos detectados pelos sistemas podem indicar a presença de atores maliciosos, permitindo que os SOCs tomem ações preventivas e contundentes antes que esses agentes comprometam os sistemas de segurança. Esse foco na análise preditiva transforma a maneira como empresas e instituições lidam com a cibersegurança.

Segundo especialistas, como mencionado pelo Gartner, a previsão é de que a adoção de algoritmos de ML para detecção de ameaças cresça significativamente nos próximos anos, ampliando a capacidade de mitigação em tempo real de APTs e outras táticas sofisticadas.

Análise de Dados em Grande Escala e Cobertura Contra Ameaças Avançadas

A integração da análise comportamental com ML destaca-se pela capacidade de processar grandes volumes de dados vindos de múltiplas fontes. Isso não apenas facilita a captura de padrões fora do comum como também otimiza a estruturação de uma linha de base.

A identificação em tempo real de desvios permite que os ^SOC ajam rapidamente sobre anomalias, reajustando as estratégias para cobrir ameaças não convencionais como ransomwares avançados. Assim, garante-se uma proteção contínua e abrangente contra uma gama variada de riscos.

Além disso, com o avanço do machine learning, há uma maior capacidade de identificar ameaças zero-day e comportamentos maliciosos não documentados anteriormente. A estratégia de focar no comportamento ao invés de assinaturas, proporciona uma defesa ágil e flexível diante de ameaças em constante evolução.

Automatização da Resposta a Incidentes

Em um ambiente cada vez mais dinâmico, a automatização ganha papel central na resposta eficiente a incidentes. A aplicação integrada de ML com análise comportamental permite que ferramentas automatizadas detectem e contenham ameaças de forma otimizada.

Tecnologias de UEBA classificam comportamentos anômalos baseados no risco, priorizando ameaças significativas e minimizando falsos positivos. Isso libera os analistas de SOC para focar em atividades de maior valor agregado, possibilitando um gerenciamento mais eficaz dos recursos disponíveis.

A resposta automatizada acelera o processo de mitigação de incidentes, diminuindo o tempo de resposta e reduzindo, consequentemente, os impactos de possíveis ataques cibernéticos. Com isso, a infraestrutura de segurança se torna não apenas reativa, mas proativa.

Ajuste Fino, Adaptação Contínua e Fortalecimento da Segurança

A natureza adaptativa da integração entre análise comportamental e ML permite constantemente ajustar a linha de base conforme os padrões de comportamento mudam, mantendo a eficácia da detecção. Esse processo de ajuste contínuo é fundamental para a evolução das estratégias de segurança em tempo real.

A medida que o machine learning aprimora seu entendimento sobre a normalidade comportamental, limita-se o volume de falsos positivos, garantindo que a atenção dos analistas seja direcionada para as reais ameaças. Esse processo adaptativo fortalece a postura de segurança de forma consistente.

Análise comportamental é essencial dentro de um modelo de segurança Zero Trust, onde a ênfase está na identificação e resposta a comportamentos suspeitos. A integração de machine learning fornece uma capa adicional de defesa, assegurando que as organizações mantenham a integridade e segurança de seus dados a qualquer momento.

Desafios na Implementação de Modelos Comportamentais em SOCs

No contexto dos SOCs, a implementação de modelos de análise comportamental em cibersegurança apresenta uma série de desafios. Esses obstáculos podem impactar diretamente a eficácia e a eficiência das soluções de segurança, afetando a capacidade de detecção de ameaças e resposta a incidentes de segurança.

Para alcançar uma detecção precisa, é essencial enfrentar as dificuldades associadas à coleta e processamento de dados. Além disso, questões de privacidade e conformidade precisam ser abordadas para garantir a implementação bem-sucedida desses modelos.

Necessidade de Dados Limpos e Suficientes

Os modelos de análise comportamental dependem de dados de alta qualidade para aprender e identificar padrões anômalos. No entanto, a coleta e o processamento de grandes volumes de dados podem ser complicados.

A crescente quantidade de dados gerada por dispositivos e sistemas pode sobrecarregar infraestruturas, afetando a velocidade e precisão necessárias para a análise em tempo real. Manter a consistência nos dados é crucial para evitar falsos positivos ou negativos.

Para superar este desafio, é essencial implementar estratégias eficazes de limpeza e curadoria de dados. Isso garantirá a coleta de informações precisas e confiáveis para apoiar a análise comportamental em SOCs.

Questões de Privacidade e Conformidade

A implementação de modelos de análise comportamental envolve desafios relacionados à privacidade e conformidade legais. A coleta e análise de dados podem envolver informações sensíveis, exigindo conformidade com regulações como LGPD e GDPR.

Para mitigar riscos, é necessário garantir que as práticas de proteção de dados estejam alinhadas com as exigências regulatórias. Isso inclui a implementação de medidas de segurança robustas e a obtenção de consentimento explícito dos usuários.

A transparência é fundamental para evitar questões éticas e legais. As empresas devem informar claramente os usuários sobre como seus dados serão utilizados, garantindo a confiança e proteção adequadas.

Integração de Tecnologias e Sistemas no SOC

A integração efetiva de modelos comportamentais com infraestruturas de SOC existentes é um dos desafios mais complexos. Ferramentas heterogêneas e legadas precisam ser integradas sem comprometer a funcionalidade das operações de segurança.

A compatibilidade entre sistemas e a interoperabilidade são essenciais para evitar silos de informação. A automatização de tarefas rotineiras e a orquestração de respostas a incidentes podem melhorar significativamente a capacidade de resposta a ameaças.

Para isso, as organizações devem investir em tecnologias que facilitem a integração e permitam uma análise de dados eficaz. Isso inclui a adoção de soluções de inteligência artificial e machine learning para aprimorar a análise comportamental.

Recursos Humanos e Treinamento Especializado

Os modelos de análise comportamental dependem da competência e experiência da equipe de segurança. A escassez de profissionais qualificados em segurança cibernética é um desafio contínuo.

Investir em treinamentos regulares e certificações é fundamental para manter a equipe atualizada. Simulações de incidentes e treinamentos práticos podem ajudar os analistas de SOC a desenvolver habilidades necessárias para uma resposta eficaz a ameaças.

A manutenção da competência da equipe é crucial. Estar atualizado sobre novas ameaças e tecnologias permite que a equipe ofereça uma análise comportamental precisa e segura.

Desafios Operacionais e de Manutenção

A manutenção contínua e o aprimoramento de modelos de análise comportamental também apresentam desafios. Ajustes regulares e atualizações são necessários para se protegerem contra novas ameaças cibernéticas.

A análise contínua de desempenho e a implementação de melhorias baseadas em insights valiosos são essenciais. Isso garante que os modelos permaneçam eficazes e funcionais.

Além disso, a definição de procedimentos bem estruturados para a resposta a incidentes e a capacidade de reagir rapidamente a ameaças detectadas são fundamentais para evitar impactos significativos.

Conheça Mais

• O que é SOC?
• Implementação de SOC Efetiva
• Implementação de GRC
• Artigo Acadêmico sobre Implementação de SOCs
• Análise Comportamental no Contexto dos SOCs de Próxima Geração

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