Heber Lopes (*)
Nos últimos anos, a avalanche de ataques cibernéticos e a sofisticação das técnicas de invasão desafiam os modelos tradicionais de defesa. Ferramentas clássicas de Security Information and Event Management (SIEM) – ou Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança – operavam de forma reativa, correlacionando logs e disparando alertas com base em regras pré-definidas, muitas vezes após o incidente já estar em andamento.
Esse modelo reativo enfrenta limitações claras: estima-se que mais de 60% dos alertas em SIEMs tradicionais sejam falsos positivos, gerando “fadiga de alertas” e sobrecarga das equipes de segurança. Por conta disso, cada vez mais aplicações de SIEM têm incorporado a IA em um modelo preditivo, antecipando possíveis incidentes, e diminuindo a quantidade de falsos positivos.
De reativo a preditivo: o papel da IA na evolução do SIEM
A incorporação de Inteligência Artificial (IA) e algoritmos de machine learning ao SIEM está revolucionando sua eficiência, marcando a transição de uma abordagem reativa para uma postura proativa. Soluções modernas já integram IA e ML para aprimorar a detecção e resposta a ameaças; com isso, conseguem identificar ameaças complexas, prever ataques potenciais e até automatizar ações de resposta.
A IA tornou possível ao SIEM aprender com dados históricos e em tempo real, permitindo detectar sinais sutis de ataque e agir antes mesmo de um incidente se concretizar. Essa evolução não é apenas tecnológica, mas estratégica. Ao invés de depender exclusivamente de regras estáticas ou assinaturas conhecidas, o SIEM com IA consegue aprender padrões normais de comportamento e identificar qualquer desvio anômalo, mesmo que seja de uma ameaça inédita. Isso significa que atividades potencialmente maliciosas são flagradas mesmo sem correspondência prévia em bases de dados de ataques conhecidos, permitindo a detecção de ataques desconhecidos ou de dia-zero antes que tenham o potencial de causar danos.
Detecção de padrões e antecipação de ataques com IA
O aspecto mais importante da contribuição da IA ao SIEM está na análise de padrões em larga escala. Algoritmos de aprendizado de máquina podem vasculhar enormes volumes de dados em tempo real, desde logs de rede e atividades de usuários até eventos em nuvem, em busca de padrões sutis ou anomalias que escapariam à análise humana manual.
Essa capacidade de processamento e correlação em velocidade superior à humana permite identificar indicadores de ataque iminente antes mesmo que este se concretize. Em vez de simplesmente reagir a um alerta depois do fato, o SIEM impulsionado por IA utiliza análise preditiva para encontrar correlações históricas e sinais precoces de comportamento malicioso.
Por exemplo, a IA pode aprender que determinado baseline de acesso de um usuário ou sistema é esperado, e detectar instantaneamente quando há um desvio incomum – seja um usuário acessando recursos sensíveis em horários atípicos ou um pico de tráfego anormal em um servidor crítico.
Esses sinais precoces são comparados a padrões de preparativos de ataque conhecidos (como movimentos laterais na rede ou pequenas alterações em configurações) e, combinados a técnicas de analítica preditiva, possibilitam prever possíveis ameaças antes que elas aconteçam.
Análise comportamental (UEBA) e correlação inteligente de eventos
Um componente fundamental da inteligência preditiva no SIEM é a análise comportamental de usuários e entidades, conhecida como UEBA (User and Entity Behavior Analytics). A UEBA, impulsionada por algoritmos de machine learning, aprende os padrões de comportamento típicos de cada usuário, dispositivo e conta na organização.
A partir desse entendimento, o sistema consegue identificar anomalias de comportamento que possam indicar uso indevido de credenciais, movimentos suspeitos de um possível infiltrado ou atividades incomuns que sugiram ameaça interna. Por exemplo, se um usuário padrão começa subitamente a baixar grandes volumes de dados ou a acessar sistemas não relacionados ao seu perfil de trabalho, modelos comportamentais inteligentes sinalizam esse desvio imediatamente.
Assim, a IA habilita o SIEM a detectar ameaças internas e contas comprometidas que passariam despercebidas por filtros tradicionais. Além do comportamento individual, a IA aprimora significativamente a correlação de eventos em múltiplas fontes. Tradicionalmente, o SIEM correlaciona eventos com regras pré-definidas – por exemplo, várias falhas de login seguidas de um acesso bem-sucedido podem disparar um alerta.
Com IA, essa correlação se torna muito mais dinâmica e “inteligente”, conectando pontos que não foram explicitamente programados por analistas humanos. Machine learning consegue encontrar relações não óbvias entre eventos aparentemente isolados – por exemplo, ligar um alerta de antivírus em um endpoint, um pico de tráfego incomum na rede e uma mudança em um privilégio de usuário, entendendo que em conjunto esses fatos configuram um padrão de ataque complexo.
Tendências de mercado e o futuro da segurança com IA
Nos próximos anos, a cibersegurança preditiva deverá tornar-se o novo padrão: a ideia de detectar para depois reagir cederá lugar à capacidade de prever para se antecipar. Para CIOs e CISOs, isso significa preparar suas equipes e arquiteturas para essa realidade, buscando soluções flexíveis que incorporem IA e cultivando uma cultura data-driven em segurança, onde decisões sejam cada vez mais guiadas por análises inteligentes em tempo real.
O panorama geral mostra que todas as grandes players de segurança estão incorporando IA de alguma forma em seus produtos – seja para melhorar a correlação de eventos, realizar detecção comportamental avançada ou oferecer respostas autônomas a incidentes.
A expectativa estratégica é que um SIEM preditivo atuando em conjunto com outras camadas (firewalls, EDR, plataformas de identidade etc.) crie um sistema nervoso central de segurança capaz de aprender e reagir constantemente. Dessa forma, as empresas poderão evoluir de uma postura meramente defensiva para uma postura antecipatória, diminuindo superfícies de ataque e reduzindo drasticamente o impacto dos ciberataques. Na realidade, a incorporação da IA em cibersegurança se configura como caminho sem volta – uma evolução necessária para garantir a resiliência cibernética das organizações no futuro próximo.
(*) Head de Produtos e Marketing da Faiston.