O que é análise comportamental baseada em IA na área de cibersegurança?

Entre as ferramentas usadas na cibersegurança moderna, a análise comportamental com tecnologia de IA, que utiliza inteligência artificial para aprender e prever padrões de comportamento adversários, está se tornando cada vez mais necessária. Ao melhorar os métodos tradicionais de detecção com detecção proativa e em tempo real de anomalias e possíveis ameaças, a análise comportamental com tecnologia de IA pode ajudar a reduzir o risco de ataques à segurança e fortalecer a postura geral de segurança de uma organização.

Neste artigo, vamos explorar esse conceito. Vamos começar analisando seu desenvolvimento histórico e compreendendo como funciona. Em seguida, vamos considerar suas principais vantagens, limitações e preocupações.

Desenvolvimento histórico da análise comportamental em cibersegurança

No âmbito da cibersegurança, a análise comportamental envolve a observação das atividades em um sistema para distinguir entre comportamento normal e atividade atípica ou anômala e a identificação de possíveis ameaças. Os métodos tradicionais de cibersegurança dependem de sistemas predefinidos e baseados em regras ou na detecção baseada em assinatura. Embora esses métodos possam ser hábeis na identificação de ameaças conhecidas, eles enfrentam dificuldades em detectar ciber ataques novos e nunca vistos antes, como exploits de dia zero ou ameaças sofisticadas que chegam lentamente. Os adversários estão aprimorando suas táticas constantemente para evitar a detecção, misturando-se sigilosamente ao ruído das atividades do dia a dia e encontrando formas de obter acesso a ambientes internos em velocidades cada vez mais rápidas. Isso fica ainda mais complicado conforme os adversários adotam ataques livres de malware ou usam credenciais roubadas para se passar por usuários válidos. Além disso, o enorme volume de dados gerado pelos sistemas em rede modernos pode sobrecarregar as tecnologias de segurança tradicionais, dificultando uma análise rápida da telemetria em relação à inteligência de ameaças emergentes para detectar os primeiros sinais da presença do adversário.

Indicadores de ataque: uso de análise comportamental para detectar adversários

A análise comportamental pode ser um complemento poderoso para as tecnologias de defesa existentes, fornecendo uma camada adicional de defesa que ativa o tempo de execução para revisar a atividade que pode ter escapado da detecção das primeiras defesas, como machine learning (ML) baseado em sensores, varreduras de memória ou assinaturas. Embora o setor de cibersegurança tenha reconhecido há bastante tempo a oportunidade de análise comportamental aplicada, um dos maiores obstáculos a isso em escala empresarial tem sido a falta de recursos computacionais e telemetria de alta fidelidade necessários para alimentar e manter efetivamente a análise comportamental.

A CrowdStrike foi uma das primeiras empresas a realizar análise comportamental de forma eficaz, sendo pioneira nos indicadores de ataque (IOAs). Para isso, aplicou análise avançada e inteligência gerada por especialistas para processar trilhões de pontos de dados coletados regularmente pela plataforma nativa em nuvem CrowdStrike Falcon®. Os IOAs são indicadores proativos e generalizados de comportamento adversário e contrastam com os indicadores reativos mais comuns, conhecidos como indicadores de comprometimento (IOCs). Ao examinar sequências de comportamento em relação a padrões e motivações de ataque dos adversários, os IOAs permitem às organizações identificar sinais sutis de comportamento adversário em um ambiente. Além disso, os IOAs possibilitam a realização de análise generalizada, o que torna essas ferramentas adaptáveis para detectar sinais de comportamento mal-intencionado mesmo no caso de ameaças nunca antes vistas.

Recentemente, a CrowdStrike acelerou sua capacidade de classificar novos IOAs com o lançamento de seus indicadores de ataque alimentados por IA. Ao combinar a velocidade e o poder da IA baseada em nuvem com os dados de alta fidelidade da CrowdStrike (compostos por trilhões de pontos de dados e refinados com insights de especialistas), a CrowdStrike acelerou e expandiu sua habilidade de gerar novos IOAs, oferecendo às organizações uma proteção que se adapta rapidamente a um cenário de adversários em constante evolução.

Como funciona

Na cibersegurança, a análise comportamental com tecnologia de IA envolve várias etapas importantes. Cada uma ajuda a ensinar o sistema sobre o que buscar e como responder a possíveis ameaças. Estas são algumas das principais etapas no processo:

1. Coleta de dados: o sistema coleta uma ampla gama de dados, incluindo atividades dos usuários, logs do sistema e tráfego da rede. Esse conjunto de dados abrangente serve como base para a IA desenvolver sua compreensão de comportamentos normais e anormais.
2. Treinamento da IA: os algoritmos de ML usam os dados coletados para treinamento para entender comportamentos normais no sistema. Quanto mais diversos e abrangentes forem os dados, maior será a precisão com que a IA pode entender e prever comportamentos.
3. Reconhecimento de padrões: o sistema de IA treinado monitora ativamente as atividades para identificar padrões e comportamentos. Ele usa a compreensão obtida no treinamento para distinguir entre atividades normais e suspeitas.
4. Detecção de anomalias: se o sistema de IA identifica um padrão de comportamento que se desvia da norma estabelecida, ele sinaliza a anomalia como possível indicador de uma ameaça à segurança. As anomalias podem ir de pequenas violações da política a ataques graves à segurança.
5. Validação por especialistas: um especialista humano verifica se o sistema de IA sinalizou a anomalia com precisão e age rapidamente para corrigi-la.

Nesse contexto, a análise comportamental de usuário e entidade (UEBA) desempenha um papel fundamental. A UEBA se concentra em usuários humanos, máquinas, dispositivos e entidades de rede, analisando o comportamento para identificar possíveis ameaças à segurança, como ataques internos ou credenciais comprometidas. Ela ajuda a criar uma visão abrangente de todo o sistema, aprimorando a habilidade da IA de detecção de ameaças.

Vantagens da análise comportamental com tecnologia de IA

Embora as vantagens da análise comportamental com tecnologia de IA possam já parecer claras, vamos destacar alguns pontos importantes:

• Detecção de ameaças em tempo real e tempos de resposta mais rápidos: os sistemas de análise comportamental com tecnologia de IA podem detectar anomalias conforme elas ocorrem, permitindo uma resposta imediata a possíveis ameaças e reduzindo o dano que possam causar.
• Atuar como uma camada adicional de defesa no tempo de execução: mesmo após as medidas iniciais de segurança, a análise comportamental de IA oferece uma camada adicional de proteção, analisando comportamentos durante a operação para capturar ameaças que possam ter passado despercebidas no começo.
• Capacidade de lidar com grandes volumes de dados e escala: devido à sua capacidade de processar e analisar conjuntos enormes de dados rapidamente, esses sistemas podem ser ampliados com facilidade com o crescimento das redes, mantendo uma detecção de ameaças eficaz em volumes crescentes de atividades.
• Aprimoramento de capacidades preditivas: ao aprender com os comportamentos e tendências passados, a IA pode prever possíveis ameaças futuras, possibilitando que medidas preventivas sejam tomadas para mitigar os riscos.
• Redução de falsos positivos: por meio de treinamento e reciclagem contínuos, os sistemas de machine learning melhoram sua habilidade de distinguir entre atividade suspeita e desvios inofensivos da norma, minimizando o tempo e os recursos gastos com a investigação de alarmes falsos.
• Capacidade de examinar sequências de comportamentos em toda a superfície de ataque, independentemente das ferramentas usadas: essa vantagem traz uma linha mais holística de defesa contra ameaças que não é limitada pela atividade observada nas ferramentas ou técnicas específicas usadas pelos invasores.
• Capacidade de generalizar para detectar padrões suspeitos: essa generalização de padrões comportamentais permite que os IOAs detectem até ameaças desconhecidas ou de dia zero, proporcionando uma defesa adaptável contra uma ampla variedade de possíveis ataques.
• Combinar a escala da nuvem com a velocidade da detecção em sensores: a análise comportamental com tecnologia de IA pode utilizar recursos da nuvem para uma análise em grande escala em relação a um grande conjunto de variáveis, ao mesmo tempo que ativa detecção e contenção locais e rápidas de ameaças com sistemas em sensores.

Apesar dessas vantagens, você também deve estar ciente das limitações da análise comportamental com tecnologia de IA.

Limitações e preocupações com análise comportamental com tecnologia de IA

Como qualquer tecnologia, a análise comportamental com tecnologia de IA traz limitações e preocupações específicas relacionadas ao uso:

• Forte dependência de dados de treinamento: o desempenho de um sistema de IA está diretamente ligado à qualidade e ao volume dos dados em que é treinado. Dados inadequados ou enviesados podem levar a uma detecção falha de ameaças e taxas mais altas de falsos positivos e falsos negativos.
• Risco de falsos negativos e dependência excessiva de IA: apesar de suas capacidades avançadas, os sistemas baseados em IA podem, por vezes, deixar ameaças passarem (falsos negativos), especialmente as mais sofisticadas. A dependência excessiva de IA, sem supervisão humana, pode fazer com que algumas ameaças não sejam detectadas.
• Preocupações éticas e de privacidade com a coleta de dados comportamentais: a coleta extensiva de dados comportamentais de usuários e entidades necessários para esses sistemas serem eficazes pode gerar questões de privacidade. Tratar esses dados de forma ética e em conformidade com os regulamentos requer planejamento e governança estratégicos.
• A possibilidade de invasores atacarem ou manipularem sistemas de IA: conforme os sistemas de IA se tornam parte integrante das defesas de cibersegurança, eles próprios podem virar o alvo. Os invasores sofisticados podem tentar manipular o processo de treinamento da IA ou explorar vulnerabilidades no sistema.

Conclusão

A sofisticação cada vez maior das ciberameaças tem elevado os métodos de cibersegurança a novos níveis. A análise comportamental com tecnologia de IA, baseada em um processo que inclui coleta de dados, treinamento de IA, reconhecimento de padrões e detecção de anomalias, melhora a cibersegurança com a capacidade de observar, aprender e prever padrões de comportamento. O sistema resultante é robusto, capaz de aprender e se adaptar a um cenário de ameaças em constante mudança.

Embora essa abordagem traga muitas vantagens, devemos também ter ciência dos requisitos das plataformas modernas de segurança para oferecer a análise comportamental com tecnologia de IA com eficácia, como a necessidade de dados de treinamento de alta qualidade.

Para explorar ainda mais o potencial da IA em cibersegurança, saiba como a CrowdStrike foi pioneira no uso de indicadores de ataque e indicadores de ataque com tecnologia de IA, utilizando modelos de ML e inteligência de ameaças para detectar e impedir ataques rapidamente. A plataforma nativa em nuvem CrowdStrike Falcon® é uma solução flexível, eficiente e escalável para os desafios da cibersegurança moderna.