Bullet points:
- O centro de operações de segurança (SOC – security operations center) tradicional está enfrentando dificuldades para lidar com ameaças da era moderna.
- 84% dos profissionais estão sobrecarregados, resultando em um aumento de 12% na lacuna de habilidades em cibersegurança.
- A inteligência artificial generativa oferece uma solução para reduzir a sobrecarga em cibersegurança e a fadiga de alertas.
- Casos de uso de alto valor e baixo risco para IA generativa incluem prevenção de perda de dados, threat hunting e relatórios.
Atualmente, o centro de operações de segurança não é um lugar agradável para se estar. Pesquisas mostram que 84% dos profissionais de segurança estão esgotados e sobrecarregados com a fadiga de alertas, alarmes falsos e a visibilidade limitada na pilha tecnológica.
Como consequência, a lacuna de habilidades em cibersegurança aumentou 12% nos últimos 12 meses, com uma saída em massa de profissionais qualificados da indústria e poucos ascendendo para ocupar seus lugares.
Com certeza, isso apenas agrava o problema. Menos pessoas na equipe significa que os analistas têm que trabalhar mais e por mais tempo, aumentando os riscos de esgotamento (burnout) e a probabilidade de pedir demissão.
Algo precisa acontecer.
Felizmente, a IA generativa pode ser a salvação do centro de operações de segurança.
O SOC moderno possui fluxos de trabalho desatualizados
Trabalhar no centro de operações de segurança nem sempre foi um dilúvio de alertas. Antes da revolução da computação em nuvem e aplicativos SaaS como Slack e o Microsoft Teams, as empresas fortaleciam a segurança com soluções como firewalls, filtros de spam e VPNs.
A mentalidade naquela época seguia uma abordagem ‘castelo e fosso’ para a segurança, mantendo os invasores fora das paredes da empresa a todo custo. Durante esse período, a rede empresarial era bem contida, gerenciável e visível, tornando o trabalho dos analistas de segurança linear e claro ao mesmo tempo.
Mas o mundo do trabalho mudou muito desde então. Agora estamos na era do trabalho de qualquer lugar, onde os funcionários interagem com uma variedade de aplicativos SaaS em diferentes dispositivos e locais. Não há castelo. E nem fosso. O perímetro agora é sem fronteiras.
Para proteger esse novo cenário complexo, a abordagem de confiança zero surgiu como uma abordagem crítica para proteger dados sensíveis e mitigar comprometimentos de identidade. No entanto, uma arquitetura de confiança zero exige muito dos analistas de segurança, que precisam analisar um fluxo quase constante de pontos de dados e alertas (muitos dos quais são falsos!) para manter a segurança ideal.
A IA generativa pode aliviar o fardo
Da mesma forma que a IA generativa está tornando funções como marketing, vendas e atendimento ao cliente mais eficientes, ela pode ajudar o centro de operações de segurança a combater a fadiga de alertas, aumentar a precisão e recuperar o controle de sua pilha de segurança.
Aqui estão os principais casos de uso que recomendamos:
Prevenção de perda de dados
O processamento de linguagem natural (NLP – natural language processing) pode aprimorar a eficiência e a precisão das soluções de prevenção de perda de dados (DLP – data loss prevention), permitindo que as organizações automatizem o processo de descoberta, classificação e proteção de dados não estruturados em aplicativos SaaS colaborativos, minimizando falsos positivos.
Por exemplo, o Polymer DLP utiliza o poder da IA generativa para redigir de forma contínua e inteligente dados não estruturados e sensíveis em aplicativos como ChatGPT, Slack e Microsoft Teams.
Threat hunting – Caça a ameaças
Com organizações dependendo de inúmeras ferramentas de segurança para encontrar ameaças, é impossível gerenciar a quantidade massiva de dados e alertas que precisam ser analisados. A IA generativa pode ser utilizada para consolidar esses dados em um repositório único, facilitando muito a priorização de incidentes de segurança.
Relatórios
A IA generativa pode simplificar e automatizar o processo de elaboração de relatórios, aliviando a tarefa demorada de escrever relatórios para auditorias SOC 2, reuniões de partes interessadas e análises de conformidade.
Treinamento de segurança
A IA generativa está revolucionando programas de conscientização de segurança, oferecendo treinamento no ponto de violação para usuários que possam violar inadvertidamente ou intencionalmente políticas de proteção de dados. Por exemplo, o Polymer DLP fornece sugestões em tempo real aos usuários quando eles se envolvem em comportamentos arriscados. Essa abordagem tem mostrado resultados notáveis, reduzindo repetições de violações em mais de 40% em questão de dias.
Dando início
Embora investir em IA generativa para segurança possa ser caro e demorado, não tem que ser assim.
Existem ferramentas, como o Polymer DLP, que são de baixo código e plug-and-play, o que significa que sua equipe de segurança pode começar a se beneficiar do poder da IA generativa em apenas alguns minutos.
A Polymer utiliza algoritmos e modelos avançados de NLP para descobrir, classificar e proteger dados sensíveis em suas aplicações SaaS e ferramentas de IA generativa. Aqui está como ele alivia o estresse no SOC:
- Redução de falsos positivos: O Polymer DLP é projetado para superar as armadilhas tradicionais de DLP, oferecendo altas taxas de verdadeiros positivos graças à fusão de processamento de linguagem natural e expressões regulares.
- Remediação automática: Usando um mecanismo de autoaprendizado, nossa ferramenta remedia autonomamente casos potenciais de exposição de dados sem a necessidade de intervenção manual, permitindo que sua equipe de segurança se concentre em trabalhos estratégicos em vez de responder a alertas.
- Capacitação de confiança zero: O Polymer DLP utiliza fatores de autenticação dinâmicos e contextuais para verificar usuários conforme solicitam acesso a informações sensíveis em tempo real, aplicando os princípios de confiança zero a suas aplicações na nuvem, plataformas de armazenamento de arquivos, sistemas de tickets e bases de código.
- Valor quantificável: Demonstrar o valor de investimentos em segurança tem sido desafiador, mas nosso score de risco de exposição de dados muda o jogo. É uma métrica que quantifica a presença de dados sensíveis, tanto dentro quanto fora da organização. Esse score fornece uma vantagem mensurável aos esforços de prevenção de perda de dados e permite um cálculo preciso do retorno sobre o investimento (ROI).
- Cultura de segurança: O Polymer DLP apoia o treinamento no ponto de violação com sugestões em tempo real para usuários que violam políticas de segurança. Essa abordagem tem mostrado redução de repetição de violações em mais de 40% em questão de dias.
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