5 maneiras como a IA está a ser utilizada para melhorar a segurança: Resposta a incidentes automatizada e aumentada

Nos últimos meses, temos explorado a inteligência artificial (IA) e o seu papel na cibersegurança e na aceleração digital. Se perdeu estas publicações, pode encontrá-las aqui.

Hoje, estamos a explorar como a IA pode melhorar o processo de resposta a incidentes de cibersegurança. Antes de começarmos, vamos rever os conceitos básicos de resposta a incidentes (IR).

O que é Resposta a Incidentes?

Embora seja tecnicamente correto dizer que a resposta a incidentes é uma resposta a um incidente, esse nível de resposta a incidentes não é suficiente para cibersegurança, e não é do que estamos a falar hoje. Estamos a falar de um nível mais elevado de resposta a incidentes que é verdadeiramente um domínio próprio na cibersegurança. Neste contexto, é mais apropriado pensar na resposta a incidentes como um conjunto abrangente de práticas e estratégias que contribuem ativamente para a postura de segurança da empresa. O mercado global de resposta a incidentes foi avaliado em $23,45 mil milhões em 2021 e espera-se que atinja uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 23,55% até 2030.

Resposta a incidentes é um conceito, uma estrutura, um conjunto de soluções e muito mais. A RI cresceu juntamente com a Internet e outras tecnologias digitais, e surgiu como uma disciplina estruturada na década de 1980, quando a Carnegie Mellon University estabeleceu as primeiras Equipas de Resposta a Emergências Informáticas (CERT) . Mais ciberameaças levaram a mais CERTs em todos os níveis. Empresas, municípios e países estabeleceram as suas próprias equipas de resposta, e na década de 2000, a RI foi reconhecida como uma função crítica. Recomendações e diretrizes da indústria em torno da RI foram publicadas no início da década de 2010.

• Guia de Gestão de Incidentes de Segurança Informática do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) (Publicação Especial 800-61)
• Manual do Gestor de Incidentes do Instituto SANS

As duas publicações diferem de algumas maneiras, mas ambas oferecem uma estrutura abrangente para uma estratégia de RI:

As diretrizes do NIST são mais detalhadas e enfatizam o desenvolvimento de políticas, a preparação abrangente e a melhoria contínua. O documento destina-se a fornecer uma estrutura detalhada que qualquer organização pode transformar num programa de resposta a incidentes adequado. O documento SANS é mais prático e ajudará a implementar o seu programa de resposta a incidentes o mais rapidamente possível. Vamos utilizar as diretrizes do NIST neste post.

A resposta a incidentes começou como um domínio reativo e fragmentado e tornou-se mais estruturada e formalizada à medida que as ameaças proliferaram. Talvez o maior avanço tenha sido a resposta coletiva ao Bug do Ano 2000 (Y2K). Este foi um evento global significativo que trouxe atenção para a resposta a incidentes e gestão de riscos. O Y2K levou ao desenvolvimento de melhores práticas, colaboração entre indústrias e ao estabelecimento de equipas formais de RI. Este evento também revelou a importância de medidas proactivas e da deteção precoce, prevenção e mitigação de ameaças potenciais. Esta abordagem proactiva é a base para a RI moderna.

Cronograma de resposta a incidentes e melhorias de IA

A explicação mais básica de IA é que se refere a sistemas de computador capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. A tomada de decisões é um resultado chave, mas a IA forte também requer outras capacidades semelhantes às cognitivas. A perceção visual, o reconhecimento de fala e a tradução de idiomas são exemplos do que pode ser necessário por certas aplicações melhoradas com IA.

Vários fatores-chave influenciam a velocidade da inovação em torno da inteligência artificial. O poder computacional, a disponibilidade de dados, as plataformas de desenvolvimento e colaboração de código fechado ou aberto são exemplos disso. Os avanços nestas áreas possibilitam os avanços na IA. Aqui está uma linha do tempo básica dos capacitadores de inovação e melhorias de IA para a resposta a incidentes:

IA e resposta a incidentes

O e-book publicado recentemente pela Barracuda identifica três funções de resposta a incidentes que são significativamente melhoradas pela IA:

Automatizar a identificação de incidentes: A IA pode identificar, categorizar e priorizar incidentes de segurança com base na sua gravidade e impacto potencial na organização. A identificação de incidentes visa detetar estas ameaças o mais cedo possível para mitigar o seu impacto e proteger os ativos organizacionais. A triagem automatizada de incidentes acelera as fases iniciais da resposta a incidentes e permite que as equipas de segurança se concentrem primeiro nos incidentes mais críticos. Esta função depende de algoritmos de aprendizagem automática, deteção de anomalias e análises preditivas.

Orquestração e automação de playbooks: Um playbook de resposta a incidentes, ou runbook, é um conjunto detalhado e pré-definido de procedimentos e instruções que orienta a resposta de uma organização a incidentes específicos de cibersegurança. Os termos playbook e runbook são frequentemente usados de forma intercambiável, embora os runbooks sejam mais detalhados e muitas vezes incluam as ações exatas para procedimentos específicos. A parte de orquestração é a coordenação e gestão automatizada das ferramentas e sistemas de segurança para agilizar e otimizar os processos de resposta a incidentes. Neste domínio de resposta a incidentes, a IA automatizará tarefas rotineiras como bloquear endereços IP maliciosos e isolar sistemas comprometidos. O trabalho manual e os tempos de resposta são reduzidos.

Aumentar a eficácia das equipas dos centros de operações de segurança (SOC): Os SOCs podem melhorar significativamente as capacidades de cibersegurança ao integrar a IA. Um SOC é uma instalação centralizada com uma equipa de segurança que monitoriza continuamente a postura de segurança de uma empresa. O principal objetivo da equipa do SOC é detetar, analisar e responder a incidentes de cibersegurança utilizando uma combinação de soluções tecnológicas e processos robustos. Os playbooks são ferramentas críticas para os SOCs. A integração de IA melhora a deteção de ameaças ao analisar padrões e anomalias que indicam ataques assistidos por IA, garantindo que as defesas evoluam juntamente com as ameaças emergentes. Isto permite que os SOCs criem mecanismos de defesa flexíveis que constantemente adaptam as suas estratégias de segurança a tempo para combater estas ameaças avançadas.

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• Série: 5 formas como os cibercriminosos estão a utilizar AI
• Série - 5 maneiras como a IA está a ser utilizada para melhorar a segurança
• Série - Um guia para o CISO sobre o papel da IA na cibersegurança
• Recompensar talento e explorar IA generativa no Cudathon
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