10 casos de uso e exemplos comuns de segurança cibernética de IA

• A IA acelera a correção priorizando as exposições com base no contexto sensível ao risco, para que suas equipes de segurança se concentrem nas exposições que mais importam, em vez de descobertas isoladas.
• A análise comportamental melhora a detecção de ameaças ao identificar comportamentos de risco e anomalias, como ameaças internas ou identidades não humanas e agentes de IA com privilégios excessivos.
• Uma plataforma de gerenciamento de exposição unificada preenche as lacunas de visibilidade usando IA para visualizar as complexas vias de ataque em ambientes híbridos, correlacionando infraestrutura, identidade e dados em uma única exibição.

Suas equipes de segurança combatem o risco cibernético e os agentes de ameaças em potencial em várias frentes todos os dias. Elas protegem contêineres de nuvem e a infraestrutura crítica de OT, gerenciam identidades de usuários e mantêm ativos tradicionais no local, tudo isso enquanto tentam governar o aumento repentino de ferramentas de IA não autorizadas. 

É nessa interseção que as ferramentas tradicionais de segurança cibernética não conseguem conectar os pontos entre os silos de segurança, o que deixa suas equipes afogadas em alertas sem objetivos claros de correção.

A segurança cibernética da IA preenche essa lacuna analisando grandes quantidades de dados em toda a sua superfície de ataque para revelar os riscos que realmente importam. Seja detectando um ataque baseado em identidade que se desloca lateralmente para os sistemas de OT ou sinalizando uma configuração incorreta na nuvem antes que os invasores possam explorá-la, a IA oferece às suas equipes velocidade e contexto para reduzir as exposições cibernéticas críticas. 

Veja estes casos de uso de segurança cibernética de IA do mundo real para ver como a IA aprimora a segurança em todos os domínios:

1. Gerenciamento de vulnerabilidades

• O gerenciamento de vulnerabilidades usa IA para acelerar a identificação e a priorização de falhas de segurança corrigíveis. Os recursos de IA generativa (GenAI) podem então recomendar ou iniciar ações de correção com base em suas políticas de segurança e práticas recomendadas, acelerando o tempo para correção.
• Exemplo do setor: uma empresa de desenvolvimento de software poderia usar a IA para identificar quais vulnerabilidades específicas em seu código têm maior probabilidade de serem exploradas pelos invasores com base em dados de ataques do mundo real. A IA pode corrigir imediatamente esses problemas com base na governança e nas práticas recomendadas de IA estabelecidas.

2. Gerenciamento de exposição:

• O gerenciamento de exposição usa IA para mapear e entender continuamente sua pegada digital completa, ativos críticos, vias de ataque, threat intel e criticidade para os negócios. Ao analisar instantaneamente grandes quantidades de dados de diversas fontes, você pode usar a IA para identificar proativamente lacunas críticas de segurança e possíveis vias de ataque antes que os invasores as encontrem.
• Exemplo do setor: uma concessionária de energia pode usar os recursos de IA de sua plataforma de gerenciamento de exposição para encontrar configurações incorretas interconectadas de uma rede de TI a sistemas críticos de OT. Com essas informações, ela pode recomendar ou acionar ações de segmentação automatizadas, conforme necessário.

3. Segurança da nuvem

• A segurança da nuvem integra profundamente a IA para proporcionar visibilidade em tempo real e proteção automatizada. A IA monitora constantemente as configurações da nuvem, os fluxos de rede e a atividade do usuário em busca de anomalias e aciona respostas automatizadas.
• Exemplo do setor: um serviço de streaming de mídia poderia usar IA em sua plataforma de segurança da nuvem para encontrar e corrigir instantaneamente uma workload de contêiner confidencial que faz conexões de saída para um endereço IP suspeito, evitando assim uma possível violação.

4. Detecção de ameaças por e-mail

• A detecção de ameaças por e-mail é uma aplicação generalizada da IA na segurança cibernética. A IA ajuda a filtrar tentativas de phishing e spear phishing analisando o tom, a intenção e as anomalias no comportamento do remetente. Ela aprende quais sistemas de mensagens são ameaças e se adapta de acordo.
• Exemplo de setor: uma instituição financeira poderia usar a IA em seu gateway de e-mail para bloquear e-mails sofisticados que parecem ser do CEO ou de outros executivos para proteger os dados confidenciais dos clientes.

5. Detecção e resposta em endpoints (EDR)

• A proteção de endpoints usa IA para classificar arquivos, sinalizar malware de dia zero e bloquear comportamentos suspeitos, mesmo sem uma assinatura. Muitas soluções de EDR usam machine learning treinado em ataques do mundo real para detectar movimentos laterais, escalonamento de privilégios e outras táticas. Exemplo de setor: um provedor de serviços de saúde pode usar EDR com tecnologia de IA para detectar e impedir que um agente de ransomware criptografe e exfiltre dados de pacientes. Ele pode até voltar à sua condição original, por exemplo, removendo arquivos/conteúdo mal-intencionados como parte do estágio inicial do ataque de ransomware.

6. Sistemas de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) e de orquestração, automação e resposta de segurança (SOAR)

• Em seu SIEM e SOAR, a IA leva sua análise de segurança para o próximo nível, revelando correlações entre eventos aparentemente não relacionados. Ao filtrar os falsos positivos e priorizar as anomalias que indicam explorabilidade ativa, a IA pode reduzir a fadiga dos alertas e o tempo médio para a detecção. A threat intel com tecnologia de IA também ajuda a identificar novos indicadores de comprometimento (IoCs) mais rapidamente do que os analistas humanos sozinhos para o combate proativo às ameaças.
• Exemplo de setor: o SOC de uma grande rede de varejo poderia usar a IA em seu SIEM para correlacionar uma pequena anomalia de login com uma transferência de dados suspeita e, em seguida, acionar automaticamente um manual SOAR para isolar o endpoint. É uma maneira mais rápida e eficaz de encontrar e impedir uma possível violação.

7. Gerenciamento de identidade e acesso (IAM)

• Você também verá a IA no IAM, onde ela aplica princípios de Zero Trust usando a análise comportamental para rastrear como os usuários normalmente acessam os sistemas e sinalizar desvios suspeitos, como logins de regiões geográficas incomuns ou atividades inesperadas fora do horário comercial.
• Exemplo de setor: uma empresa de tecnologia poderia usar a IA em seu sistema IAM para detectar um "funcionário" que faz login de outro país durante o horário de folga. Em seguida, ele pode acionar automaticamente um desafio de autenticação multifator para verificar a identidade do usuário.

8.Análise de comportamento de usuários e entidades (UEBA)

• A IA aprimora a UEBA. Ela pode detectar ameaças internas analisando violações de políticas, dados de recursos humanos sobre o desempenho dos funcionários e tentativas não autorizadas de acessar dados. Com base em uma linha de base da atividade normal do usuário, a UEBA orientada por IA pode encontrar indicadores de comportamento mal-intencionado antes que ele cause danos.
• Exemplo de setor: uma empresa de manufatura pode usar a UEBA para sinalizar automaticamente um funcionário que esteja acessando esquemas de projeto confidenciais que não sejam necessários para sua função. O uso da IA para UEBA ajuda a sua equipe de segurança a intervir antecipadamente e a diminuir o risco de roubo de propriedade intelectual.

9. Segurança da nuvem

• Os ambientes de nuvem são dinâmicos e complexos, muitas vezes repletos de identidades não humanas e workloads efêmeros na nuvem que as ferramentas manuais de segurança não conseguem rastrear. A IA resolve isso mapeando continuamente as relações entre recursos, identidades e dados da nuvem para criar uma visão unificada do risco da nuvem. Ela aplica a análise de via de ataque para visualizar como os agentes de ameaças poderiam explorar configurações incorretas aparentemente menores, como uma conta privilegiada demais, para atingir ativos críticos.
• Exemplo de setor: uma empresa de serviços públicos poderia usar a IA para proteger a infraestrutura da nuvem que dá suporte à sua análise de rede inteligente. A IA pode encontrar uma via de ataque oculta em que uma identidade de desenvolvedor terceirizado comprometida tem permissão excessiva para acessar bancos de dados confidenciais de faturamento de clientes e comandos de controle de rede baseados na nuvem. Em seguida, ela pode oferecer uma correção priorizada para bloquear a identidade e evitar um possível ataque de cadeia de suprimentos em uma infraestrutura crítica.

10.Segurança de OT

• Os ambientes de OT geralmente usam infraestrutura legada, que pode ser muito frágil para a verificação ativa tradicional. Quando não é possível fazer verificações e aplicar patches, você pode ter ativos invisíveis e vulneráveis. A IA em cibersegurança pode ingerir passivamente o tráfego de rede para encontrar todos os seus ativos de TI, OT, IoT, nuvem e outros e mapear dependências profundas sem interromper a produção. A IA pode correlacionar esses dados com insights para criar uma visão única e unificada do risco em sua superfície de ataque convergente.
• Exemplo de setor: uma empresa global de manufatura poderia usar a IA para proteger seus andares de produção convergentes. A IA poderia identificar passivamente um sensor de IoT mal-intencionado na rede do armazém (TI), comunicando-se com uma estação de trabalho de engenharia legada (OT) usando um protocolo não autorizado. Ao visualizar esse comportamento entre domínios, a IA pode proporcionar um contexto para segmentar o dispositivo antes que o malware se espalhe para linhas de montagem críticas.

Embora esses casos de uso de segurança cibernética com IA ofereçam um valor específico, a verdadeira resiliência vem da visão geral de todos os seus ativos e exposições em toda a superfície de ataque. O Tenable One unifica essa inteligência em uma única plataforma de gerenciamento de exposição, para que suas equipes possam encontrar, priorizar e corrigir exposições críticas em qualquer lugar.

Domine os fundamentos da segurança de IA: leia o guia "O que é segurança cibernética de IA?" da Tenable.