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Segurança da Microsoft

O que é a análise de segurança cibernética?

Saiba como a análise de segurança cibernética ajuda as organizações a gerenciar os riscos de segurança por meio da análise de dados.
Explorar as SecOps unificadas e alimentadas por IA

Visão geral da análise de segurança cibernética

A análise de segurança cibernética é uma forma de gerenciar proativamente os riscos de segurança cibernética usando ferramentas como o gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM). Ao usar o aprendizado de máquina e a análise comportamental para analisar dados organizacionais e de usuários, as empresas podem prever ou evitar incidentes em vez de apenas responder a eles após ocorrerem.

À medida que o volume de dados, aplicativos, dispositivos e identidades aumenta, também aumenta a dificuldade de acompanhar e proteger todos eles manualmente. Muitas vezes, as equipes de segurança têm dezenas de ferramentas distintas que fornecem centenas de sinais por hora, o que é sobrecarregador e dificulta a correlação manual de padrões.

Com a análise de segurança cibernética, as organizações podem:
  • Correlacionar insights em diferentes ferramentas, plataformas e nuvens de segurança.
  • Detectar ameaças mais rapidamente. 
  • Melhorar as respostas a incidentes. 
  • Avaliar os riscos antes que eles sejam explorados.
  • Simplificar os processos e a alocação de recursos. 
  • Aprimorar a inteligência geral contra ameaças.
  • Aumentar a conscientização e a visibilidade das ameaças.

Principais conclusões

  • A análise de segurança cibernética é uma maneira de gerenciar proativamente os riscos de segurança cibernética usando técnicas como aprendizado de máquina e análise comportamental. para coletar e analisar dados e, em seguida, identificar padrões e anomalias que possam indicar uma ameaça à segurança. 
  • Um fluxo de trabalho típico inclui coleta de dados, normalização de dados, análise de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados.
  • As organizações usam a análise de segurança cibernética para detectar ameaças internas e externas, gerenciar incidentes, avaliar riscos e cumprir os requisitos de segurança.
  • As organizações têm acesso a ferramentas como EDR, XDR, análise de tráfego de rede, SIEM, SOAR, busca de ameaças, inteligência contra ameaças, UEBA, gerenciamento de vulnerabilidades e monitoramento contínuo.
  • Alguns dos principais benefícios incluem detecção mais rápida de ameaças, respostas aprimoradas a incidentes, avaliação de riscos, processos simplificados e maior conscientização e visibilidade de ameaças em geral. 
  • Alguns desafios incluem preocupações com a privacidade dos dados, lacunas de habilidades e ameaças em constante evolução.
  • No futuro, o campo da análise de segurança cibernética poderá ver a ascensão da IA generativa, a expansão dos conjuntos de habilidades dos analistas, respostas automatizadas a ameaças e mais otimização.

Como funciona a análise de segurança cibernética?

A análise de segurança cibernética funciona coletando e analisando dados de várias fontes para identificar padrões e anomalias que possam indicar uma ameaça à segurança. Em seguida, esses dados são processados usando técnicas analíticas avançadas, como aprendizado de máquina, para detectar e responder a possíveis ameaças em tempo real. O fluxo de trabalho típico de uma solução de análise de segurança cibernética inclui as seguintes etapas:
 
  1. Coleta de dados. Pode parecer um truísmo, mas análises eficazes de segurança cibernética dependem de acesso abrangente a uma imensa quantidade de dados de usuários,pontos de extremidade, roteadores, aplicativos e logs de eventos, só para citar algumas fontes.

  2. Normalização de dados. Um excesso de dados brutos não é o mais útil para fornecer insights de segurança acionáveis. Com a normalização de dados, as equipes de segurança podem agregar conjuntos de dados de diversas fontes em um único formato e resumi-los para dar suporte à análise e tomada de decisões. 

  3. Análise de dados. Depois que os dados são normalizados em uma forma consistente e compreensível, a análise pode começar. É aqui que os padrões e insights são identificados a partir de uma infinidade de pontos de dados aparentemente distintos. Usando ferramentas como regras, pastas de trabalho e consultas, as tendências de comportamento podem ser identificadas e sinalizadas como riscos potenciais.

  4. Aprendizado de máquina. A análise de Big Data exige tempo e recursos, e os profissionais de segurança não dispõem de ambos. Ao treinar modelos de aprendizado de máquina para reconhecer padrões de ameaças ou comportamentos de risco, os profissionais de segurança podem processar os dados com muito mais rapidez, detectar anomalias com mais facilidade e priorizar as investigações. Por exemplo, as ferramentas de análise comportamental de usuários e entidades (UEBA) usam análise comportamental, algoritmos de aprendizado de máquina e automação para identificar comportamentos anormais na rede de uma organização. 

  5. Visualização de dados. Os insights de segurança de Big Data podem ser complicados e difíceis de compreender, o que pode ser um desafio para os tomadores de decisões de negócios e de segurança. A visualização de dados é a representação gráfica de tendências, discrepâncias e padrões usando tabelas, gráficos e mapas para tornar dados complexos mais acessíveis e compreensíveis. Com uma inteligência contra ameaças compreensível, as organizações obtêm uma visão abrangente do cenário de ameaças para tomar decisões de segurança informadas.
Algumas organizações usam uma ferramenta SIEM nativa da nuvem para agregar dados que são analisados na velocidade do computador para identificar padrões, tendências e possíveis problemas. O uso de um SIEM nativo de nuvem permite que as organizações importem seus próprios feeds e sinais de inteligência contra ameaças de suas ferramentas existentes.
Casos de uso

Análise de segurança cibernética em ação

A força da análise de segurança cibernética vem do fato de ajudar os especialistas em segurança a encontrar e interromper ameaças antecipadamente, quando usada com detecção e resposta a ameaças externas. Explore exemplos de como as organizações podem usar a análise de segurança cibernética.

Detecção de ameaças externas

Ao monitorar os padrões de tráfego de rede, a análise de segurança cibernética pode identificar possíveis ataques ou anomalias, como um ataque de negação de serviço distribuído (DDoS), um ataque do adversário no meio, malware e ransomware, que podem indicar violações de segurança.

Detecção de contas comprometidas

Os ataques diretos às redes não são os únicos tipos de ameaças que podem afetar uma empresa. Ataques de phishing e fraudes de engenharia social podem induzir os usuários a compartilhar dados privilegiados ou tornar seus próprios sistemas vulneráveis. A análise de segurança cibernética monitora constantemente esses eventos.

Detecção de ameaças internas

A análise de segurança cibernética ajuda a rastrear os comportamentos de usuários e entidades dentro da rede, permitindo a detecção antecipada de atividades suspeitas ou ameaças internas.

Resposta a incidentes e análise forense digital

As equipes de segurança podem usar a análise de segurança cibernética nas respostas a incidentes, fornecendo insights robustos necessários para resolver um ataque. As análises forenses profundas ajudam as equipes de segurança a entender a natureza dos incidentes em sua postura de segurança e ajudam a garantir que todas as entidades comprometidas sejam corrigidas.

Avaliação de risco

As ferramentas de aprendizado de máquina automatizam a geração e a análise da inteligência contra ameaças, categorizando e armazenando as ameaças detectadas para referência futura. Isso aumenta a capacidade do sistema de reconhecer ameaças semelhantes e avaliar seu nível de risco.

Relatórios e conformidade de segurança

Uma solução de análise de segurança cibernética pode aumentar a capacidade da organização de cumprir as normas do setor e demonstrar transparência com relatórios automatizados.

Tipos de ferramentas de análise de segurança cibernética


As organizações têm acesso a uma variedade de ferramentas de análise de segurança cibernética, cada uma com funcionalidades que abordam necessidades diferentes. Algumas ferramentas vão além da análise e oferecem proteção automatizada e resposta a ameaças.

Detecção e resposta de ponto de extremidade

A detecção e resposta de ponto de extremidade (EDR) é um software que protege os usuários finais, os dispositivos de ponto de extremidade e os ativos de TI usando análise em tempo real e automação alimentada por IA. A EDR protege contra ameaças que são projetadas para contornar o software antivírus tradicional e outras ferramentas convencionais de segurança de ponto de extremidade.

Detecção e resposta estendida

A detecção e resposta estendida (XDR) é uma ferramenta que identifica, avalia e corrige automaticamente as ameaças. A XDR amplia o escopo da segurança ao estender a proteção a uma gama mais ampla de produtos do que uma EDR, incluindo pontos de extremidade, servidores, aplicativos em nuvem e emails de uma organização.

Análise de tráfego de rede

A análise de tráfego de rede é o processo de monitoramento do tráfego de rede para extrair informações sobre possíveis ameaças à segurança e outros problemas de TI. Ela fornece insights valiosos sobre o comportamento da rede, permitindo que os especialistas em segurança tomem decisões sobre a proteção da infraestrutura e dos dados da rede.

Gerenciamento de eventos e informações de segurança

O SIEM ajuda as organizações a detectar, analisar e responder a ameaças de segurança antes que elas prejudiquem as operações comerciais. Ele combina o gerenciamento de informações de segurança (SIM) e o gerenciamento de eventos de segurança (SEM) em um único sistema de gerenciamento de segurança.

Orquestração, automação e resposta de segurança

A orquestração, automação e resposta de segurança (SOAR) refere-se a um conjunto de ferramentas que automatizam a prevenção e a resposta contra ataques cibernéticos, unificando sistemas para melhorar a visibilidade, definindo como as tarefas devem ser executadas e desenvolvendo um plano de resposta a incidentes que atenda às necessidades da sua organização.

Busca de ameaças

A busca de ameaças cibernéticas é o processo pelo qual as equipes de segurança detectam, isolam e neutralizam proativamente as ameaças avançadas que podem escapar das soluções de segurança automatizadas. Ela usa uma variedade de ferramentas para procurar ameaças desconhecidas ou não detectadas na rede, nos pontos de extremidade e nos dados de uma organização.

Inteligência contra ameaças

A inteligência contra ameaças é uma informação que ajuda as organizações a se protegerem melhor contra ataques cibernéticos. Isso inclui análises que dão às equipes de segurança uma visão abrangente do cenário de ameaças para que possam tomar decisões informadas sobre como se preparar, detectar e responder a ataques.

Análise comportamental de usuários e entidades

O UEBA é um tipo de software de segurança que usa análise comportamental, algoritmos de aprendizado de máquina e automação para identificar comportamentos anormais e potencialmente perigosos exibidos por usuários e dispositivos na rede de uma organização.

Gerenciamento de vulnerabilidades

O gerenciamento de vulnerabilidades é um processo que usa ferramentas e soluções para manter contínua e proativamente os sistemas de computadores, as redes e os aplicativos corporativos protegidos contra ataques cibernéticos e violações de dados.

Monitoramento contínuo

As ferramentas de análise de segurança cibernética podem monitorar todo o ambiente de uma organização, no local, nas nuvens, nos aplicativos, nas redes e nos dispositivos, o dia todo, todos os dias, para descobrir anormalidades ou comportamentos suspeitos. Essas ferramentas coletam a telemetria, agregam os dados e automatizam a resposta a incidentes.

Benefícios das ferramentas de análise de segurança cibernética


As ferramentas de análise de segurança cibernética oferecem às equipes de segurança uma variedade de benefícios para proteger dados organizacionais e melhorar os processos gerais de segurança.

Alguns desses principais benefícios incluem: 
 
  • Detecção de ameaças mais rápida. O principal benefício do uso da análise aprimorada pelo aprendizado de máquina e pela análise comportamental é se antecipar aos riscos antes que eles se tornem problemas. O monitoramento proativo ajuda as equipes de segurança a identificar e responder aos riscos com mais rapidez do que nunca. 
  • Respostas aprimoradas a incidentes. Às vezes, as ameaças passam pelos sistemas de segurança e afetam os dados organizacionais. Mas tempos de resposta mais rápidos podem limitar os danos, isolar as áreas afetadas e evitar que as ameaças se espalhem pelos sistemas organizacionais.
  • Avaliação de risco. Nem todas as ameaças são iguais. As ferramentas de análise de segurança cibernética ajudam os profissionais de TI a avaliar quais riscos precisam ser abordados e em qual ordem de prioridade.
  • Processos simplificados e alocação de recursos. As ferramentas de análise de segurança cibernética ajudam as equipes de segurança a coletar, correlacionar e analisar com mais eficiência e eficácia grandes quantidades de dados organizacionais. Ao simplificar o processo, essas ferramentas ajudam a devolver o tempo às equipes de segurança, que podem se concentrar nos sistemas ou incidentes que exigem sua atenção.
  • Maior conscientização e visibilidade das ameaças. A natureza automatizada da análise de segurança cibernética proporciona às equipes de segurança visibilidade dos riscos sem o trabalho de ter que testá-los e rastreá-los continuamente. Os modelos de aprendizado de máquina e análise comportamental estão se adaptando continuamente para fornecer às organizações uma conscientização sobre segurança cibernética mais abrangente.

Melhores práticas para análise de segurança cibernética


Como acontece com qualquer ferramenta, a tecnologia por si só não é suficiente para ajudar a garantir o sucesso. Para serem mais eficazes, as ferramentas de análise de segurança cibernética requerem alguma preparação antes da implementação e talvez algumas mudanças nas práticas comerciais atuais depois de implantadas. Algumas práticas recomendadas incluem:
 
  • Classificação de dados. Verifique se os dados organizacionais são classificados adequadamente e atendem a todos os padrões de conformidade internos ou externos. Além disso, defina controles de acesso para informações confidenciais. As organizações que usam ferramentas de segurança de dados podem já ter processos em vigor para atender aos requisitos de classificação e conformidade. 
  • Períodos de retenção estendidos. Mantenha os logs de eventos que podem ser necessários no futuro para a busca de ameaças ou auditorias de conformidade. O período de tempo que as organizações devem reter os logs pode variar de acordo com o setor, a regulamentação de conformidade ou a agência. 
  • Confiança Zero. Proteja todos os ambientes com a arquitetura da Confiança Zero, que protege cada arquivo, email e rede, autenticando cada identidade de usuário e dispositivo.
  • Inteligência atual. Use a inteligência contra ameaças, os dados mais atuais que fornecem uma visão abrangente do cenário de ameaças, para informar as decisões de segurança. 
Para começar a usar a análise de segurança cibernética, as organizações devem:
 
  1. Identificar suas necessidades. Cada organização tem suas próprias metas de segurança, sejam elas tempos de resposta mais rápidos ou maior transparência para conformidade regulatória. A primeira etapa para uma análise eficaz da segurança cibernética é identificar todas essas metas e manter esses resultados como prioridades durante todo o processo de seleção e implementação de novas ferramentas.
     
  2. Identificar as fontes de dados. Esse processo pode ser exigente, mas é essencial para uma análise eficaz da segurança cibernética. Quanto mais abrangentes forem as fontes de dados, maior será a visibilidade dos comportamentos de risco e das atividades incomuns que podem indicar uma ameaça.
     
  3. Escolher uma ferramenta que se adapte às suas circunstâncias. A variedade de ferramentas de análise de segurança cibernética corresponde à variedade de necessidades e situações das organizações que as usam. Uma nova empresa pode precisar de uma solução abrangente que lide com toda a avaliação e resposta a ameaças. No entanto, uma empresa mais estabelecida pode já ter soluções de segurança cibernética em vigor, nesse caso, a ferramenta certa pode ser aquela projetada para se integrar aos sistemas existentes e aprimorar, em vez de substituir, esses investimentos.

Desafios na análise de segurança cibernética


As organizações que buscam uma análise de segurança cibernética de qualidade enfrentam vários desafios, incluindo preocupações com a privacidade dos dados, lacunas de habilidades e ameaças em evolução.

Preocupações com a privacidade de dados

Com as violações de dados frequentemente nas manchetes internacionais, não é de se admirar que clientes e usuários finais estejam preocupados com o modo como as empresas usam e protegem suas informações pessoais. Adicione a isso as complicações dos regulamentos de conformidade locais ou do setor, que podem entrar em vigor mais rapidamente do que uma organização pode atualizar seus sistemas de gerenciamento de dados. Uma solução para esses desafios pode ser um sistema de análise de segurança cibernética com recursos integrados de conformidade e proteção de dados que limitam o acesso interno e evitam proativamente ataques externos.

Lacunas de habilidades

Embora a segurança cibernética não seja um conceito novo, as tecnologias e os sistemas contemporâneos estão evoluindo em um ritmo alucinante para acompanhar as necessidades internas e as ameaças externas. A escassez de profissionais qualificados em análise de segurança cibernética significa que as organizações estão dependendo cada vez mais de processos manuais e sistemas desatualizados apenas para se manterem atualizadas. A primeira solução que pode vir à mente é mais treinamento para os funcionários. No entanto, uma abordagem mais eficiente pode ser a implementação de uma ferramenta fácil de usar que possa automatizar processos comuns de análise de segurança cibernética e inclua recursos prontos para uso, como conectores predefinidos para CDR, dados de nuvem e servidores, apenas para citar algumas integrações possíveis.

Ameaças em evolução

O ritmo de evolução dos ataques cibernéticos é impressionante. E a análise de segurança tradicional é limitada pela capacidade da organização de identificar, compreender e responder a ameaças mais sofisticadas do que seus sistemas internos. A solução é uma abordagem de análise de segurança cibernética que evolui para acompanhar as ameaças. O aprendizado de máquina e a análise comportamental impulsionam a análise proativa e preventiva de ameaças que podem interromper os ataques antes que eles afetem uma organização. As soluções de plataforma de inteligência contra ameaças agregam feeds de indicadores de ameaças de diferentes fontes e coletam os dados para aplicá-los a soluções como dispositivos de rede, soluções EDR e XDR ou SIEMs.

Solução de análise de segurança cibernética

 
A incorporação da análise de segurança cibernética em um processo de segurança novo ou existente é fundamental para ajudar a manter as organizações seguras e em conformidade com os regulamentos atuais aplicáveis. Ao identificar padrões, anomalias e ameaças com aprendizado de máquina e análise comportamental, os especialistas em segurança podem proteger mais facilmente seus dados e ajudar a garantir a continuidade dos negócios. A Segurança da Microsoft oferece uma plataforma de operações de segurança unificada que incorpora a análise de segurança cibernética para fornecer às organizações os recursos de proteção contra ameaças que elas desejam.
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Perguntas frequentes

  • A análise de segurança cibernética é a maneira pela qual as organizações podem encontrar padrões e identificar riscos em todo o seu patrimônio digital. O aprendizado de máquina e a análise comportamental fornecem informações para detectar eventos antecipadamente e permitem que as equipes de segurança evitem que eles causem grandes danos. Essas ferramentas podem ajudar a analisar grandes quantidades de dados para ajudar as organizações a responderem mais rapidamente e a se manterem mais seguras.
  • A análise de segurança cibernética é importante porque ajuda as equipes de segurança a proteger os dados organizacionais e dos clientes, além de melhorar os processos de resposta à segurança cibernética. Os principais benefícios da análise de segurança cibernética incluem detecção mais rápida de ameaças, melhor tempo médio de resposta, avaliação de risco, processos simplificados e maior visibilidade das ameaças. Tudo isso ajuda a melhorar a proteção da infraestrutura crítica de uma organização, reduzindo o risco de um ataque que pode afetar a produtividade e os resultados financeiros da organização. A análise também é essencial para as necessidades de conformidade e a busca de ameaças.
  • A IA e o aprendizado de máquina são usados para agregar, analisar e extrair insights de grandes quantidades de dados organizacionais e de clientes. O grande volume de dados gerados por fontes como pontos de extremidade, usuários e roteadores representa um desafio de dimensionamento para os profissionais de segurança cibernética que buscam tendências ou insights que possam indicar ameaças. Os modelos de IA e aprendizado de máquina podem ser treinados para identificar tendências ou extrair insights da riqueza de dados gerenciados por uma organização. Novas ferramentas de IA generativa podem ajudar a melhorar ainda mais a velocidade e a qualidade do trabalho de segurança e, ao mesmo tempo, aumentar o conjunto de habilidades dos analistas de segurança juniores.
  • A análise de segurança cibernética pode ajudar a detectar proativamente as ameaças antes que elas afetem uma organização. Ao correlacionar os dados entre as fontes, as equipes de segurança obtêm uma visão mais clara de como um invasor está se movendo entre os vetores, o que acaba proporcionando uma visão mais abrangente de um ataque e de sua severidade. O uso de pastas de trabalho de automação pode ajudar a reduzir o tempo de resposta a tarefas comuns, acelerando o tempo médio de resposta.

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