Detecção de anomalias na cibersegurança

O que é detecção de anomalias?

Detecção de anomalias, também chamada de detecção de discrepâncias, tem um papel crucial cibersegurança.  Utilizando tecnologias avançadas como machine learning (ML) e inteligência artificial (IA), os sistemas de detecção de anomalias são capazes de reconhecer desvios do comportamento normal e eventos em uma rede ou em um sistema, identificando rapidamente padrões incomuns ou pontos que podem indicar uma possível ameaça ou um ciberataque em andamento.

A integração entre a detecção de anomalias e uma estratégia de cibersegurança abrangente capacita a organização a proteger dados confidenciais e sistemas contra ataques maliciosos, deter proativamente ameaças e manter a integridade de informações e sistemas críticos.

Princípios básicos da detecção de anomalias

A detecção de anomalias é o processo de analisar um conjunto de dados e identificar ocorrências individuais ou padrões que desviam significativamente da atividade de referência.

No contexto da cibersegurança, essas anomalias, ou discrepâncias, muitas vezes podem ser um sinal de alerta antecipado de um evento malicioso, como um comprometimento de dados, um ciberataque ou uma falha do sistema. Ao identificar essas anomalias mais precocemente, as organizações podem conter o risco de segurança, minimizar os danos e acelerar a recuperação.

Tipos de anomalias

Os sistemas avançados de detecção de anomalias são capazes de identificar três tipos principais de anomalias:

•  Anomalias pontuais: ocorrem quando um ponto de dados individual desvia significativamente do restante do conjunto de dados e da chamada "norma". Um exemplo de anomalia pontual pode ser um pico repentino no tráfego de rede.
• Anomalias contextuais: ocorrem quando um ponto de dados individual difere do restante de um conjunto de dados, mas somente dentro de um contexto específico. Por exemplo, se um usuário faz login em um sistema fora do horário comercial ou usando um endereço IP que não corresponde à sua localização geográfica, isso pode ser uma anomalia contextual.
• Anomalias coletivas: ocorrem quando um grupo de pontos de dados relacionados desvia coletivamente do padrão esperado, ainda que pontos de dados individuais estejam dentro do uso normal e aceitável. Por exemplo, um pico repentino no tráfego de rede, causado por diversos endereços IP, pode indicar um ataque coordenado e seria um exemplo de anomalia coletiva.

Metodologias comuns usadas na detecção de anomalias

Embora a detecção de anomalias tradicional fosse feita manualmente por meio de cálculos estatísticos e matemáticos, a explosão de dados ocorrida nos últimos anos tornou simplesmente impossível que humanos realizem essas tarefas.

As iniciativas modernas de detecção de anomalias empregam ML e/ou algoritmos de IA para analisar com rapidez e precisão quantidades massivas de dados. Algumas soluções também empregam técnicas de deep learning, um subconjunto do machine learning que conta com redes neurais multicamadas para processar dados e identificar anomalias mais complexas.

A importância da detecção de anomalias na cibersegurança

A maioria dos ataques dão sinais de alerta. A pergunta é: sua organização tem as ferramentas certas para detectá-los e agir da melhor maneira?

Os sistemas de detecção de anomalias têm o papel vital de ajudar a organização a manter uma sólida postura de segurança. Quando integrado a outras ferramentas de cibersegurança, um sistema de detecção de anomalias é capaz de:

•  Identificar previamente possíveis incidentes de segurança, incluindo ameaças a ataques difíceis de detectar, como ameaças internas, riscos de segurança provenientes de dentro da organização ou ameaças avançadas persistentes (APTs), isto é, ciberataques sofisticados e contínuos nos quais um invasor estabelece sua presença na rede sem ser detectado.
• Conter o ataque no início do ciclo de vida dele, permitindo que a organização minimize os prejuízos e melhore o tempo de remediação.
• Manter a integridade de informações e sistemas críticos.
• Otimizar os recursos concentrando-se em eventos críticos e de alta prioridade.
• Aprimorar a tomada de decisões com base em insights claros e acionáveis para iniciar os esforços de resposta.

Técnicos de detecção de anomalias

Os sistemas de detecção de anomalias contam com diversas técnicas para identificar eventos e comportamento discrepantes. Na tabela abaixo, exploramos os quatro métodos principais de detecção de anomalias, suas aplicações e técnicas específicas.

Desafios da detecção de anomalias

As organizações podem enfrentar diversos desafios significativos quando se trata da detecção de anomalias. A seguir, exploramos alguns dos problemas mais comuns na cibersegurança:

Precisão

O comportamento humano é complexo, dinâmico e variável, o que significa que pode ser difícil determinar o que é "normal", até mesmo para os algoritmos mais avançados. A precisão do modelo depende de como ele é treinado e do conjunto de dados usado nesse treinamento. Falhas, erros ou ruídos no processo de coleta ou análise de dados podem gerar vários problemas de desempenho, dentre deles:

•  Falsos positivos, que alertam o sistema sobre um evento discrepante que é inofensivo, desperdiçam recursos e contribuem para a fadiga da equipe.
• Falsos negativos, ao não alertarem o sistema sobre uma ameaça verossímil, podem resultar em um comprometimento de dados ou ciberataque com consequências devastadoras para a organização.
• Anomalias não intencionais, um ponto de dados que naturalmente desvia da norma, podendo distorcer o conjunto de dados e degradar o desempenho do sistema.

Alta dependência de dados de treinamento

A eficácia dos sistemas de detecção de anomalias está fortemente ligada à qualidade e ao volume dos dados que serviram de base para o treinamento. Dados insuficientes ou enviesados podem levar a uma detecção falha de ameaças e taxas mais altas de falso-positivos ou falso-negativos.

Questões éticas e de privacidade

As ferramentas de detecção de anomalias requerem uma extensão coleta de dados de comportamento do usuário e da entidade. No entanto, a coleta desses dados pode levantar problemas éticos e de privacidade. As empresas devem garantir que toda a coleta de dados e a operação das ferramentas relacionadas cumpram as regulamentações relevantes. As empresas também devem desenvolver robustos modelos de governança que garantam o uso ético dos dados.

IA adversária

À medida que algoritmos e sistemas alimentados por IA e ML passam a fazer parte das defesas de cibersegurança, eles mesmos podem ser tornar alvos. A IA adversária e o machine learning (ML) adversário buscam inibir o desempenho de sistemas de IA/ML manipulando-os ou induzindo-os ao erro. Os invasores sofisticados começaram a manipular o processo de treinamento da IA e explorar vulnerabilidades no sistema. Por fim, as organizações devem adotar medidas para proteger seus sistemas desses ataques.

Grandes conjuntos de dados

Outro desafio no universo da detecção de anomalias é analisar um volume sempre crescente de dados em tempo real. Isso vale especialmente na cibersegurança, já que ferramentas individuais geram fluxos de dados significativos que precisam ser consolidados e analisados. Para isso, são necessários recursos computacionais expressivos, de difícil manutenção e escalabilidade ao longo do tempo. Para contornar esse problema, pode ser usado um modelo de computação distribuído ou técnicas de redução de dados para aliviar a pressão imposta à organização, sem comprometer a precisão dos dados.

A evolução dos padrões de ataque

O panorama de ciberameaças está sempre mudando, o que significa que até mesmo as ferramentas mais eficazes devem se adaptar para detectar os mais recentes padrões e técnicas de ataque. É necessário empregar IA e ML para atualizar e retreinar os modelos. Assim, eles protegerão contra ameaças desconhecidas (aquelas que não seguem um script existente) e continuarão sendo um componente eficaz no conjunto geral de ferramentas de cibersegurança.

Práticas recomendadas para a implementação de detecção de anomalias

A detecção de anomalias não é uma capacidade estática. Para permanecer sendo eficaz, ela requer ajustes constantes, monitoramento e treinamento. Aqui, descrevemos algumas práticas recomendadas que as organizações devem ter em mente ao implementar uma solução de detecção de anomalias como parte de sua estratégia de cibersegurança.

•  Treinar os modelos com dados de alta qualidade. Os dados são a base de todo sistema de detecção de anomalias. A conhecida frase "se entra lixo, sai lixo" aplica-se a essas soluções. Para garantir a eficácia da ferramenta, os modelos devem ser treinados com dados relevantes e de alta qualidade. Também é importante coletar conjuntos de dados abrangentes de diversas fontes, para que a ferramenta possa distinguir eventos de rotina de possíveis ameaças.
• Monitoramento contínuo e ajustes. A detecção de anomalias é uma função dinâmica. Essas soluções requerem avaliação e adaptação constantes, bem como ciclos de feedback integrado, para continuar sendo eficazes e precisas. Isso é especialmente importante quando se trata de proteger a organização contra ameaças novas e avançadas, bem como ameaças desconhecidas sem assinatura que não podem ser detectadas pelas ferramentas tradicionais de cibersegurança.
• Integração e colaboração abrangentes. A detecção de anomalias é uma parte de uma estratégia de cibersegurança mais ampla. Essas ferramentas devem ser integradas a outras ferramentas de detecção e resposta, ao sistema de SIEM e ao sistema de inteligência de ameaças, para garantir que os alertas gerados pela solução de detecção de anomalias recebam atenção.

Tendências futuras

A integração de IA e ML na detecção de anomalias, especialmente quando envolve deep learning ou redes neurais, revolucionou o campo da cibersegurança. Os avanços contínuos dessas tecnologias permitirão a detecção de anomalias complexas e sutis que seriam difíceis, se não impossíveis, de identificar precisamente usando os métodos existentes.

No futuro, esses sistemas podem se tornar sofisticados o suficiente para operar de forma autônoma, não apenas detectando eventos discrepantes, mas também seguindo passos predefinidos para resolver esses problemas. Por exemplo, se o sistema detectar uma solicitação incomum de transferência de dados, a ferramenta de detecção de anomalias pode acionar uma ação em uma solução de cibersegurança de apoio para bloquear a exfiltração, colocar a transferência em quarentena ou até mesmo isolar a rede.

Por fim, a detecção de anomalias provavelmente será integrada a outras tecnologias avançadas, como blockchain ou computação quântica. No caso do blockchain, essa integração estabeleceria um ledger imutável que poderia registrar anomalias e suas ações associadas. A computação quântica permite o processamento de dados em velocidades muito superiores, o que pode reduzir os tempos de detecção e manter ou até mesmo aumentar a precisão.

 Principais considerações

Apesar de cada organização ter necessidades, tolerância a riscos, metas e desafios próprios, existem diversos fatores que elas devem considerar ao escolher uma solução de detecção de anomalias.

 Integração

• A solução se integra perfeitamente a outras ferramentas dentro da stack de cibersegurança e da infraestrutura de TI existentes?
• A solução pode efetivamente acessar a analisar dados de um conjunto diversificado de fontes?

 Escalabilidade

• A solução tem limitações em termos da quantidade de dados que é capaz de gerenciar sem comprometer o desempenho?
• A solução utiliza uma arquitetura baseada na nuvem, que teoricamente permite que a organização amplie a capacidade sem fazer investimentos em infraestrutura?

Precisão

• Qual é a taxa de detecção da solução?
• Qual é a proporção entre falsos positivos/falsos negativos?

 Latência

• A solução tem limitações sobre o volume de dados que podem ser gerenciados em tempo real?

 Custo

• Qual é o custo total de propriedade da ferramenta para uma organização do porte da sua?
• O fabricante oferece cálculos de ROI que ajudam a definir um caso de negócios para aquisição da ferramenta?

Suporte

• Quais serviços de suporte, se houver, estão incluídos na compra ou locação da ferramenta?
• O fabricante oferece suporte para instalação, configuração, implantação e integração?
• Qual é o processo para atualização e upgrade do conjunto de ferramentas?

 Reputação

• A ferramenta do fabricante recebeu prêmios do setor ou o reconhecimento de analistas?
• A organização tem algum estudo de caso público ou clientes que possam demonstrar a eficácia da ferramenta e recomendar os serviços de suporte do fabricante?

É importante lembrar que a solução de detecção de anomalias certa depende das necessidades e metas da organização. Diferentes indústrias enfrentam diferentes desafios e, muitas vezes, níveis variados de risco. Por exemplo, organizações de saúde, organizações de serviços financeiros e qualquer empresa que tenha acesso direto a dados sigilosos de clientes devem adotar medidas relevantes para se proteger e também cumprir normas regulamentares.

Conclusão

A detecção de anomalias é um componente crítico de toda estratégia de cibersegurança. Integrando essas capacidades na stack de tecnologia, as organizações podem identificar, conter e remediar mais efetivamente possíveis riscos, reduzindo a probabilidade e o impacto de um evento de segurança.

Assim como em qualquer setor de alta tecnologia, é importante que as organizações monitorem continuamente e adaptem suas capacidades de detecção de anomalias, para que elas permaneçam eficazes contra as mais novas ameaças e ajudem a organização a manter uma sólida postura de segurança.