Análise comportamental

O que é análise comportamental?

A análise comportamental envolve o estudo das tendências e padrões de atividade dos usuários de uma organização. No contexto da cibersegurança, a análise comportamental concentra-se no comportamento do usuário nas redes e aplicações, observando atividades incomuns que possam significar uma ameaça à segurança.

À medida que as ciberameaças modernas crescem em complexidade e sutileza, o papel da análise comportamental na cibersegurança também se torna mais significativo. Ela oferece uma camada adicional de proteção ao identificar anomalias que as medidas de segurança tradicionais podem não detectar.

Nesta publicação, exploraremos o conceito de análise comportamental, sua aplicação na cibersegurança e alguns dos desafios que ela traz. Vamos começar estabelecendo uma compreensão fundamental.

Compreendendo a análise comportamental

A análise comportamental vai muito além da mera coleta de dados. Envolve uma análise profunda das atividades do usuário e do sistema dentro de uma organização, revelando o como, quando e por quê. A avaliação da atividade em tempo real ajuda a identificar padrões, revelando anomalias de uso ou comportamentos potencialmente prejudiciais.

A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) geralmente ampliam a análise comportamental. IA/ML pode analisar grandes quantidades de dados para identificar padrões e irregularidades. Ao integrar IA/ML, os processos de análise comportamental de uma organização beneficiam-se de automação e eficiência.

Naturalmente, a análise comportamental tem melhor desempenho quando trabalha com conjuntos diversos de dados. Isso ajuda a criar uma compreensão de 360 graus do comportamento do usuário e do sistema. Os tipos de dados usados na análise comportamental incluem:

• Tráfego de rede
• Atividade do banco de dados
• Atividade do usuário
• Eventos do sistema

A análise comportamental começa estabelecendo uma linha de base comportamental: atividades padrão que são consideradas normais na rede de uma organização. Depois que a linha de base for identificada, seu mecanismo de análise comportamental poderá identificar desvios da linha de base que podem indicar uma ameaça ou vulnerabilidade à segurança. Desvios podem ser sinalizados com base em quão amplamente eles diferem da linha de base comportamental.

Com esse entendimento básico em mãos, vamos considerar como a análise comportamental é aplicada na cibersegurança.

Aplicações em cibersegurança

A análise comportamental tem uma gama de aplicações em cibersegurança. Um dos recursos mais valiosos da indústria de cibersegurança para análise comportamental é o framework ATT&CK® , que representa o conhecimento da indústria de técnicas, táticas e procedimentos (TTPs) dos adversários. O mapeamento de atividades para o framework Mitre ATT&CK permite que a organização entenda por que o adversário pode estar executando certas ações e como esse comportamento os permite atingir seus objetivos. Abaixo estão alguns exemplos de aplicação de análise comportamental em cibersegurança:

• Detecção de ameaças internas: a análise comportamental ajuda a identificar atividades incomuns que podem indicar comportamento mal-intencionado na organização — talvez por funcionários ou contratados.
• Detecção de  ameaças persistentes avançadas (APTs): uma APT é um ciber ataque em que um invasor estabelece uma presença não detectada em uma rede para roubar dados confidenciais por um longo período. A análise comportamental pode detectar uma APT sinalizando padrões incomuns que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.
• Detecção de anomalias e investigação de ameaças: ao reconhecer padrões de atividade que se desviam da linha de base comportamental, a análise comportamental ajuda na busca proativa por possíveis ameaças.
• Resposta a incidentes e investigação: após um incidente, a organização usa análise comportamental para auxiliar na análise forense, investigando anomalias que ocorreram durante o ataque.

Embora sua aplicação em cibersegurança seja extensa, a análise comportamental também apresenta alguns desafios e limitações.

Desafios e limitações da análise comportamental

Junto com as vantagens que a análise comportamental oferece para aprimorar as medidas de cibersegurança de uma empresa, uma organização também deve considerar os desafios associados.

Falsos-positivos e negativos

Embora a análise comportamental seja poderosa e ofereça insights de segurança incríveis, ela não está imune a falsos-positivos ou falsos-negativos. Falsos-positivos — que ocorrem quando atividades inofensivas são sinalizadas como maliciosas — podem levar ao desperdício de recursos em investigação e mitigação. Por outro lado, falsos-negativos — que ocorrem quando ameaças genuínas não são detectadas — podem levar a incidentes de segurança e minar completamente a confiança no sistema.

Preocupações com privacidade

A análise comportamental depende da coleta abrangente de dados de atividade do usuário nas redes da sua organização. Isso pode levantar preocupações quanto à privacidade do usuário. Ferramentas de análise comportamental podem coletar informações confidenciais do usuário. Por esse motivo, as organizações devem ser transparentes e meticulosas sobre o tipo de dados que coletam para atender a considerações éticas e requisitos de conformidade.

Complexidades das ferramentas de integração

Quando uma organização começa a implementar análises comportamentais, ela inevitavelmente enfrenta o problema de integrar novas ferramentas a uma infraestrutura de segurança existente. A integração de ferramentas pode ser complexa e demorada. Isso expande o recurso da organização e introduz o risco de falhas de segurança durante a fase de transição.

Apresentando a análise comportamental da CrowdStrike

A análise comportamental é uma parte essencial do seu arsenal de cibersegurança. Para identificar padrões sutis de comportamento, detectar ameaças e auxiliar na investigação pós-incidente, as organizações precisam de análise comportamental. Juntamente com IA/ML, a análise comportamental oferece uma camada adicional de segurança que substitui os métodos de segurança tradicionais. Embora sua implementação apresente alguns desafios, os benefícios para sua postura de cibersegurança são substanciais.

A plataforma CrowdStrike Falcon® fornece proteção nativa de IA para seus sistemas. A detecção de ameaça de tempo de execução aproveita a análise comportamental, combinando telemetria de sensor com inteligência de ameaças baseada na nuvem e indicadores de ataque alimentados por IA.

Além disso, CrowdStrike Falcon® Identity Protection ajuda as empresas a se protegerem contra incidentes e anomalias baseados em identidade. Ao comparar o tráfego ao vivo com linhas de base comportamentais, a plataforma ajuda na detecção em tempo real de ameaças e movimento lateral.