O Agentic SIEM é um sistema de inteligência artificial projetado para realizar de forma autônoma o gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) sem intervenção humana.
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Com o aumento da frequência e sofisticação dos ciberataques, torna-se mais desafiador para os centros de operações de segurança (SOCs) gerenciar o grande número de alertas de segurança gerados. A introdução do gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) ajudou a aliviar o Workload. É um sistema que coleta, analisa e correlaciona dados de segurança de toda a organização para detectar ameaças e oferecer suporte à resposta a incidentes. Agora, o SIEM de agente vai além, utilizando AI para avaliar grandes volumes de dados, adaptar-se dinamicamente às mudanças de condições e tomar decisões informadas para atingir as metas de segurança de uma organização.
É chamado de 'agente' porque é composto por componentes de IA interconectados e autônomos, chamados Agentes.
O gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) de agente pode ser treinado para:
- Examinar entradas de dados de log, comportamento do usuário, identidade e nuvem
- Aplicar raciocínio a cenários como múltiplas tentativas de login falhas ou tráfego de network security incomum
- Tomar decisões informadas para isolar um Endpoint suspeito, suspender temporariamente uma conta ou gerar um ticket de incidente priorizado
- Iniciar planos de resposta
- Realizar investigações
- Aprender constantemente
Qual é a diferença entre SIEM de agente e SIEM tradicional?
As soluções de SIEM tradicionais exigem que agentes humanos avaliem e respondam aos alertas que o sistema gera. Isso é viável para um número limitado de alertas por dia, mas falha em escala. O SIEM de agente aplica IA e machine learning para lidar com volumes maciços de alertas.
O SIEM tradicional é essencialmente um agregador de log avançado, enquanto o SIEM de agente é como um Agente analista inteligente com uma excelente memória. O SIEM de agente toma decisões dinamicamente com base no histórico e contexto e aprende com os padrões que observa, escolhendo o caminho mais eficiente para a resolução por meio de interfaces de programação de aplicações (API Gateways).
Machine learning é crucial para o SIEM de agente. Agentes de IA observam a organização para aprender o histórico de decisões de segurança. Eles observam como os engenheiros escrevem regras, respondem a ameaças e padrões, reagem a falsos positivos e ajustam os limites. Ao detectar o processo de pensamento por trás de cada ação, o SIEM de agente aprende a tomar decisões inteligentes.
Como funciona o SIEM de agente?
O SIEM de agente coleta informações de múltiplas fontes para análise em tempo real, incluindo ambientes em nuvem, Endpoints, identidades de usuários e dispositivos, padrões de ataque, mudanças recentes no sistema, regulamentações e muito mais.
Em seguida, ele executa tarefas automatizadas por meio de API Gateways, criando resumos de suas ações e explicações para suas escolhas. Esses "percursos" armazenados podem ser referenciados por Agentes de IA e Agentes analistas humanos para aprimorar decisões futuras.
O SIEM de agente aplica raciocínio baseado em modelos de linguagem grandes (LLMs), recorre à sua memória em constante crescimento e processa novas informações para fundamentar sua tomada de decisão. No que diz respeito à execução de investigações, o SIEM de agente atua dinamicamente, ajustando seu caminho com base nas informações que descobre, em vez de se restringir a uma lista de verificação limitada.
Principais benefícios do SIEM de agente
Com sua independência, inteligência e memória, o SIEM de agente oferece amplos benefícios:
- Detecção e resposta a ameaças aprimoradas recursos — Como o SIEM de agente monitora continuamente o ambiente, ele pode identificar ameaças persistentes avançadas (APTs), permitindo que as organizações identifiquem problemas em tempo real. O sistema, então, automatiza medidas de contenção, acelerando o tempo de resposta e reduzindo danos.
- Caça proativa a ameaças — O SIEM de agente busca e prioriza vulnerabilidades constantemente, ajudando a organização a se antecipar a Agentes maliciosos.
- Análise inteligente para reduzir falsos positivos — Graças ao seu grande banco de dados de decisões contextualizadas, o SIEM de agente tira conclusões mais precisas sobre ameaças em potencial, levando a menos falsos positivos. Isso reduz a fadiga de alertas e aumenta a eficiência das operações de segurança.
- Escalabilidade e adaptabilidade para necessidades de segurança em evolução — O SIEM de agente aprende continuamente, tornando as operações de segurança mais ágeis. Isso permite que as organizações sejam mais proativas diante de ameaças em evolução, refinando as respostas com base em resultados anteriores e melhorando sua postura de segurança sem intervenção humana. O tempo do Agente analista é redirecionado do gerenciamento de alertas para tarefas mais estratégicas.
Aplicações reais do SIEM de agente
Quase qualquer setor pode se beneficiar da implementação do SIEM de agente. Aqui estão alguns exemplos:
- Segurança gerenciada — Ao implantar o SIEM de agente, provedores de serviços de segurança gerenciada (MSSPs) podem reduzir o número de falsos positivos que precisam lidar, fechar tickets automaticamente, detectar proativamente alertas não óbvios e fornecer veredictos mais rapidamente. Isso resulta em uma redução do esforço do Agente analista e do tempo para triagem, o que se traduz em melhor serviço ao cliente e redução de custos.
- Fabricação— O SIEM de agente permite que organizações de fabricação correlacionem eventos de segurança em aplicações de negócios, sistemas de produção e atividade do usuário. Isso permite que identifiquem padrões de comportamento suspeito mais rapidamente e iniciem ações de contenção sem intervenção manual. O resultado é uma taxa mais alta de mitigação, uma redução no tempo gasto em incidentes de segurança e uma diminuição no tempo de inatividade.
- Serviços financeiros— Com grandes quantidades de dados sensíveis e infraestrutura distribuída, os riscos são altos em serviços financeiros. O SIEM de agente pode triar, escalar e coordenar respostas automaticamente entre equipes de segurança e TI. Isso reduz o tempo médio para reconhecimento e o tempo médio para resposta, melhorando o tempo de atividade e acelerando o tratamento de incidentes.
Desafios e considerações na implementação do SIEM de agente
Embora os benefícios do SIEM de agente sejam amplos, ele apresenta seus desafios, incluindo:
- Responsabilidade— Esclarecer quem é responsável por ações e resultados, já que o sistema SIEM de agente opera de forma independente e toma suas próprias decisões
- Supervisão— Determinar o nível apropriado de envolvimento humano
- Privacidade de dados— Estabelecer a governança de dados para reduzir os riscos de segurança e cumprir a regulamentação (Compliance)
- Governança ética— Estabelecer limites claros para a tomada de decisões e garantir a transparência
As organizações devem implementar o SIEM de agente com cuidado e gradualmente, tendo em mente o seguinte:
- Alinhar sistemas de IA com os objetivos de negócios e segurança
- Integrar com a infraestrutura de segurança existente, implementando API Gateways robustas e padronização de dados
- Criar funções bem definidas para agentes e analistas
- Configurar mecanismos de fallback para anular facilmente as decisões dos agentes
- Implementar um treinamento meticuloso para agentes, particularmente em expertise específica do domínio
- Estabelecer documentação robusta e avaliações de auditoria do aprendizado e tomada de decisão dos agentes para garantir a confiança no sistema
- Configurar monitoramento contínuo para se adaptar aos cenários de ameaças em evolução
O futuro das operações de segurança com o SIEM de agente
À medida que o SIEM de agente se torna mais difundido e sofisticado, a natureza das operações de segurança evoluirá. Uma das maiores mudanças será no papel dos Agentes analistas. Eles poderão delegar tarefas cotidianas e triagem a agentes e passar da execução de investigações reativas para a avaliação de investigações orientadas por IA. Isso liberará seu tempo para se concentrar na caça proativa a ameaças e em decisões estratégicas. No entanto, a mudança não é uma questão de delegar tudo a uma máquina. Trata-se de estabelecer um equilíbrio cuidadoso entre a funcionalidade do Agente e a inteligência humana.
Onde posso obter ajuda com o SIEM de agente?
As equipes de SOC frequentemente lutam para otimizar seu SIEM devido aos recursos limitados e ao pesado esforço manual necessário, deixando-as com uma quantidade esmagadora de dados, mas com pouca visão acionável. Com os SIEMs tradicionais sendo reativos por design, sua equipe de SOC não consegue agir rapidamente e concentrar sua atenção.
Trend Vision One™ Agentic SIEM , parte do Trend Vision One™ Security Operations (SecOps), trata seu esquema como uma linguagem. Usando IA para entender a intenção por trás dos dados, suportando sensores nativos e de terceiros e mais de 900 fontes de dados de terceiros, você pode reduzir proativamente o Risco Cibernético, automatizar respostas e maximizar o valor de seus investimentos de segurança existentes.
Jayce Chang é o Vice-presidente de Gerenciamento de Produto, com foco estratégico em Security Operations, XDR, e Agentic SIEM/SOAR.
Perguntas Frequentes (FAQs)
Quais são as três características do SIEM?
As três características do SIEM são: 1) coleta e correlação de dados e logs em tempo real; 2) alertas e notificações em tempo real; 3) o uso de IA para fornecer priorização, alertas e relatórios.
Quais são os três tipos diferentes de ferramentas SIEM?
As ferramentas de SIEM podem ser locais (instaladas no servidor da organização), em nuvem (hospedadas por um provedor de cloud) e híbridas (uma combinação de ambos).
Qual é a diferença entre SIEM e SIEM next-gen?
Embora o SIEM inclua automação baseada em regras predefinidas, o SIEM next-gen inclui IA, machine learning e automação avançada, tornando-o capaz de resolver problemas mais rapidamente e detectar ameaças proativamente.
Como se chama a ferramenta SIEM do Google?
A ferramenta SIEM do Google é chamada Google Security Operations. Inclui SIEM baseado em cloud, uma plataforma unificada, infraestrutura escalável e inteligência de ameaças.
Quais são os frameworks para Workflows de agente?
Os frameworks para Workflows de agente compreendem um conjunto de ferramentas e estruturas para construir Agentes de IA autônomos para tarefas complicadas e de várias etapas.
Quais são os frameworks de agente mais usados?
Os frameworks de agente mais usados são LangChain, LangGraph e Microsoft AutoGen.
O que é segurança de IA de agente?
A segurança de IA de agente usa Agentes de IA autônomos para tomar decisões e iniciar respostas a ameaças de segurança, com monitoramento cuidadoso.
O que é tecnologia de IA de agente?
A tecnologia de IA de agente é um sistema de inteligência artificial autônomo treinado para cumprir um objetivo específico com pouca necessidade de supervisão humana.
Quais são os riscos da IA génica?
A IA de agente pode apresentar riscos como vulnerabilidade de dados, considerações éticas, controle limitado ou uso indevido.
A IA agêntica é real?
Sim. Sistemas de inteligência artificial autônomos (IA) existem e tomam decisões e ações sem intervenção humana.