Detecção e resposta a ameaças (TDR) refere-se a ferramentas de cibersegurança que identificam ameaças por meio da análise do comportamento do usuário. Essas ferramentas são valiosas para prevenir ameaças altamente evasivas, bem como conter ataques e melhorar a segurança de endpoint. A detecção e resposta a ameaças também podem ajudar uma empresa a lidar com malware e outras ciberameaças.
Existem diferentes modelos para construir uma ferramenta de detecção e resposta a ameaças, incluindo Zero Trust, em que todos os usuários precisam de autorização frequente. Independentemente do modelo e do método de detecção de ameaças, a detecção e a resposta a ameaças devem atender às necessidades da sua empresa. Com detecção e resposta eficazes a ameaças, aplicações e dados confidenciais podem ser protegidos contra ataques avançados.
Detecção e resposta a ameaças
A detecção e resposta a ameaças é uma ferramenta de cibersegurança desenvolvida para identificar e prevenir ciberameaças. Em geral, ela bloqueia ameaças conhecidas, ameaças desconhecidas e malware altamente evasivo que a proteção padrão contra malware pode deixar passar. Entender como cada parte da detecção e resposta a ameaças funciona é o primeiro passo para encontrar a ferramenta certa para a sua empresa.
O que é detecção de ameaças?
Detecção de ameaças é o processo de análise de um ecossistema de segurança em nível holístico para encontrar usuários maliciosos, atividades anormais e qualquer elemento que possa comprometer uma rede. A detecção de ameaças é baseada em inteligência de ameaças, que envolve ferramentas estratégicas, táticas e operacionais. Ciberameaças altamente evasivas são o foco principal das ferramentas de detecção e resposta a ameaças.
O que é resposta a ameaças?
A resposta a ameaças consiste nos esforços de mitigação utilizados para neutralizar e prevenir as ciberameaças antes que criem vulnerabilidades. Esses esforços monitoram os sistemas em tempo real e criam alertas ao detectar ciberameaças e comportamento malicioso. A resposta a ameaças também é baseada em inteligência de ameaças.
Como funciona a detecção de ameaças
Com o monitoramento ativo da Detecção e Resposta Gerenciada (MDR), a detecção de ameaças pode detectar ameaças conhecidas e desconhecidas usando inteligência de ameaças. Depois que uma ameaça é identificada, a resposta à ameaça cria alertas ou toma outras medidas para impedir que um invasor acesse sistemas ou dados confidenciais. Uma boa ferramenta de detecção e resposta a ameaças pode deter uma variedade de ciberameaças.
Relatório de Investigação de Ameaças 2023
No Relatório de Investigação de Ameaças 2023, a equipe Counter Adversary Operations da CrowdStrike expõe as mais recentes estratégias adversárias e traz conhecimento e insights para ajudar a deter os ataques.
Baixe agoraExemplos de ciberameaças
Ciberameaças podem ser separadas em ciberameaças comuns e ameaças persistentes avançadas. Embora uma boa ferramenta de detecção e resposta a ameaças deva ser eficaz contra vários tipos de ciberameaça, a maioria é desenvolvida com ameaças altamente evasivas como prioridade.
Exemplos de ciberameaças comuns
Ciberataques comuns incluem ransomware, malware, DDoS (distributed-denial-of-service, ataque de negação de serviço distribuído) e phishing. Esses tipos de ataque geralmente vêm de fora da empresa, mas também podem ser usados por uma ameaça interna. Nesse contexto, uma pessoa de dentro costuma ser um funcionário atual ou antigo com conhecimento íntimo da empresa. Ransomware — software projetado para criptografar arquivos e bloquear o acesso até que uma empresa pague — é a ciberameaça comum mais frequente.
Exemplos de ameaças persistentes avançadas
Ameaças persistentes avançadas são campanhas de ataque nas quais o invasor estabelece uma presença em uma rede para obter acesso a longo prazo. Os objetivos desses invasores variam de hacktivismo a espionagem cibernética e ganho financeiro. Essas ciberameaças são projetadas para infiltrar, inserir malware e coletar credenciais e, em seguida, exfiltrar sem detecção. Um exemplo foi o comprometimento de dados de mais de 4 milhões de registros de funcionários do governo dos EUA em 2015 pelo suposto grupo de hackers DEEP PANDA.
Ameaças que são o foco da detecção e resposta a ameaças
Ciberameaças altamente evasivas são o foco principal das ferramentas de detecção e resposta a ameaças. Estas ciberameaças são projetadas para evitar serem detectadas por software antivírus, detecção endpoint e outras soluções de cibersegurança. Utilizando uma variedade de métodos, ferramentas de detecção e resposta a ameaças são construídas para prevenir essas ciberameaças evasivas.
Métodos e tipos de detecção de ameaças
A detecção de ameaças geralmente se divide em quatro tipos, cada um dos quais se destaca em diferentes circunstâncias. Muitos métodos de detecção de ameaças foram projetados tendo a segurança da nuvem como prioridade. Esses tipos de detecção de ameaças incluem métodos avançados de detecção e modelagem de ameaças.
Definição de "detecção avançada de ameaças"
A detecção avançada de ameaças é um conjunto de técnicas de segurança em evolução usadas por especialistas em malware para identificar e responder a ameaças persistentes de malware. Essas técnicas geralmente incluem sandbox, um método de segurança que isola arquivos suspeitos em um ambiente virtual.
Investigação de ameaças é um tipo de detecção avançada de ameaças usada para identificar ameaças contínuas. A investigação de ameaças monitora atividades cotidianas e tráfego de rede para encontrar anomalias e atividades maliciosas em andamento. A detecção avançada de ameaças também pode incluir vários métodos de modelagem de ameaças.
Exemplos de métodos de modelagem de ameaças
A modelagem de ameaças é uma estratégia útil para identificar e responder a ciberameaças. MITRE ATT&CK®, uma base de conhecimento globalmente acessível de técnicas e táticas de invasores, é um exemplo de modelagem de ameaças. Cada processo de modelagem de ameaças deve aplicar inteligência de ameaças, identificar ativos e capacidades de mitigação, avaliar riscos e realizar mapeamento de ameaças. Outros métodos de modelagem de ameaças incluem o Sistema de Pontuação de Vulnerabilidades Comuns e Ameaça Visual, Ágil e Simples.
Diferentes tipos de detecção de ameaças
Existem quatro tipos de detecção de ameaças: configuração, modelagem, indicador e comportamento de ameaças. A configuração identifica ameaças encontrando desvios no código com base na arquitetura conhecida. A modelagem é uma abordagem matemática que define um estado “normal” e marca quaisquer desvios como ameaças.
Indicadores são usados para marcar arquivos ou dados como bons ou ruins com base em elementos de informação que identificam esses estados. O comportamento de ameaça codifica o comportamento dos invasores para detecção, contando com a análise das ações realizadas em uma rede ou aplicação. Cada tipo de detecção de ameaças se destaca em diferentes cenários. Saber quais são as necessidades da sua empresa pode ajudar a determinar quais ferramentas de detecção de ameaças usar.
Sistemas, ferramentas e software de detecção de ameaças
A detecção de ameaças continua a avançar para acompanhar as ciberameaças novas e em evolução. O aspecto mais importante de qualquer ferramenta ou software de detecção de ameaças é que ele funcione para a sua empresa. Diferentes tipos de sistemas de detecção de ameaças fornecem proteção diferente, e há muitas opções para escolher.
As capacidades do software de detecção de ameaças devem incluir
O software atual de detecção de ameaças funciona em todo o stack de segurança, fornecendo às equipes visibilidade e insights sobre as ameaças. O software de detecção de ameaças deve incluir, pelo menos, tecnologia de detecção para eventos de rede, eventos de segurança e eventos de endpoint.
Para eventos de rede, a detecção identifica padrões de tráfego suspeitos. Por questões de segurança, dados de eventos são coletados de atividades na rede, incluindo autenticação e acesso. A detecção de ameaças para endpoints deve coletar informações para auxiliar na investigação de ameaças de eventos possivelmente maliciosos.
Diferentes sistemas de detecção de ameaças
A detecção de ameaças tradicional usa tecnologias como gerenciamento e correlação de eventos de segurança (SIEM), detecção e resposta de endpoint (EDR) e análise de tráfego de rede. O SIEM coleta dados para gerar alertas de segurança, mas não tem capacidade de responder a ameaças.
A análise de tráfego de rede e a detecção e resposta de endpoint (EDR) são muito eficazes na identificação de ameaças localizadas, mas não conseguem detectar ameaças evasivas e exigem integração complexa. Um sistema de detecção de intrusão pode monitorar uma rede em busca de violações de políticas e atividades maliciosas. A detecção e resposta avançada de ameaças usa inteligência de ameaças para monitorar todo o sistema em busca de ataques que contornem a detecção de ameaças tradicional.
Diferentes ferramentas de detecção de ameaças
Existem várias ferramentas diferentes que detectam e previnem a ciberameaça.
- Tecnologia de fraude, que protege contra ciberameaças de invasores que se infiltraram na rede.
- Varredura de vulnerabilidades, que tenta identificar automaticamente qualquer vulnerabilidade na segurança de rede e aplicação.
- Proteção contra ransomware, que identifica o ransomware quando ele inicia a operação e o impede de criptografar arquivos.
- Análise do comportamento de usuários, que rastreia e avalia atividades e dados usando sistemas de monitoramento.
Cada ferramenta de detecção de ameaças é forte para uma prevenção de ameaças específica. Ao integrar ferramentas ou utilizar um sistema avançado de detecção e resposta a ameaças, sua empresa pode alcançar uma cibersegurança melhor.
O valor da proteção avançada contra ameaças
A detecção e resposta avançadas a ameaças podem fornecer segurança à sua empresa contra ameaças conhecidas e desconhecidas. Também é eficaz contra as ciberameaças mais evasivas. É essencial escolher o tipo certo de detecção de ameaças para suas necessidades e as ferramentas adequadas à sua empresa.
A plataforma CrowdStrike Falcon® trabalha com inteligência de ameaças em tempo real para fornecer detecção e resposta a ameaças. Saiba mais aqui.
Thuy Nguyen é Gerente Sênior de Marketing de Produtos na CrowdStrike com foco no serviço de investigação de ameaças Falcon OverWatch. Thuy trabalhou anteriormente na Microsoft, impulsionando o avanço e a liderança de pensamento em IA e machine learning, especificamente em soluções de código aberto e IA responsável. Ele possui MBA pela Universidade de Michigan, com especialização em tecnologia e marketing. Thuy atualmente reside em Seattle, Washington.
