A transformação digital acelerou a adoção de infraestrutura em nuvem por empresas de todos os portes e segmentos. Embora essa mudança traga escalabilidade, agilidade e eficiência operacional, também impõe novos desafios à cibersegurança, especialmente no que se refere à capacidade de detectar, investigar e responder a incidentes em ambientes altamente dinâmicos e distribuídos.
A complexidade das arquiteturas cloud, aliada à volatilidade dos ativos e à escassez de profissionais especializados em resposta a incidentes e forense digital, cria um cenário crítico: muitas organizações estão blindadas contra ataques convencionais, mas completamente expostas a ataques furtivos e sofisticados que exploram brechas em suas operações na nuvem.
Neste contexto, a Darktrace vem se consolidando como uma das empresas mais inovadoras do setor ao propor uma abordagem radicalmente diferente para a detecção e investigação de ameaças em cloud. Sua plataforma de Cloud Detection and Response (CDR), combinada à inteligência autônoma da Cyber AI Analyst e às recém-incorporadas funcionalidades de forense automatizada (resultado da aquisição da Cado), forma um ecossistema de segurança que detecta e investiga ameaças com profundidade, escala e velocidade sem precedentes.
Desafios na resposta a incidentes em nuvem
Ambientes em nuvem apresentam características próprias que dificultam o trabalho tradicional de investigação:
- Infraestrutura efêmera: Instâncias e serviços sobem e descem constantemente, o que limita o tempo para coleta de evidências.
- Falta de visibilidade contextual: A complexidade dos fluxos entre serviços, identidades e redes dificulta a correlação entre eventos.
- Carência de especialistas: Poucas equipes de segurança contam com profissionais capacitados para análise forense em nuvem.
- Processos manuais: A coleta de logs, snapshots e evidências costuma depender de scripts e permissões específicas, o que retarda a resposta.
Diante desse cenário, muitas organizações adotam soluções pontuais que não se integram entre si e que exigem esforço operacional elevado para entregar resultados que nem sempre são completos ou confiáveis.
A abordagem autônoma da Darktrace
A Darktrace propõe um modelo de segurança cibernética em nuvem orientado por IA de auto aprendizado e por automação forense de alta granularidade. A arquitetura da solução atua em três frentes integradas:
1. Detecção comportamental autônoma
A tecnologia de CDR da Darktrace utiliza modelos de machine learning que aprendem o comportamento normal de cada ambiente, identificando com alta precisão desvios sutis que indicam ameaças emergentes.
Em vez de depender de regras estáticas ou assinaturas, a plataforma detecta atividades incomuns, como transferências de dados incomuns para IPs externos, comportamentos de usuários atípicos ou uso indevido de credenciais, e gera alertas de alta fidelidade, reduzindo significativamente o volume de falsos positivos.
2. Investigação contextual com Cyber AI Analyst
Ao identificar uma ameaça, a Cyber AI Analyst entra em ação. Trata-se de uma IA especializada em análise de incidentes, capaz de correlacionar eventos em múltiplos sistemas, redes e usuários, criando uma linha do tempo coesa do ataque. Essa análise automatizada reduz a necessidade de triagem manual e fornece um ponto de partida claro para os analistas.
O diferencial está na clareza e profundidade das análises geradas: o sistema consegue indicar, por exemplo, que uma instância EC2 foi comprometida por força bruta, que o invasor utilizou uma shell reversa para se conectar a um IP suspeito e que houve movimentação lateral ou exfiltração de dados sigilosos.
3. Forense automatizada com tecnologia Cado
A camada forense, tradicionalmente lenta e dependente de especialistas, é automatizada pela integração com a tecnologia da Cado. Assim que um incidente é identificado, a solução captura automaticamente uma imagem forense completa do ativo afetado, preservando logs, arquivos, estados de processo e metadados relevantes, sem intervenção humana.
Com essa abordagem, mesmo ambientes efêmeros (como containers ou instâncias temporárias) têm suas evidências preservadas e documentadas. O sistema oferece recursos avançados, como:
- Análise cronológica dos eventos;
- Visualização de arquivos criados, modificados ou exfiltrados;
- Interação com o sistema de arquivos como se estivesse ativo;
- Detecção de malware, comandos executados e técnicas de evasão.
Essa automação permite que equipes de segurança atuem com agilidade e profundidade mesmo sem conhecimento avançado em análise forense, encurtando drasticamente o tempo de resposta e aumentando a confiabilidade da investigação.
Aplicações estratégicas e implicações para os negócios
A abordagem da Darktrace traz benefícios concretos para organizações que operam ambientes em nuvem, especialmente nos seguintes contextos:
- Respostas mais rápidas e eficazes a incidentes complexos, com ganho de tempo e redução de impacto;
- Preservação automática de evidências, essencial para auditoria, conformidade e comunicação com stakeholders;
- Detecção proativa de ameaças internas e externas, com foco em comportamentos anômalos e não em indicadores prévios;
- Redução da dependência de especialistas escassos, democratizando a capacidade de investigação avançada.
Além disso, em setores regulados como financeiro, saúde e governo, a visibilidade forense automatizada permite maior transparência e governança sobre os incidentes de segurança, com capacidade de resposta alinhada às exigências normativas.
A evolução dos ataques em nuvem exige uma resposta compatível com sua velocidade e complexidade. Combinando detecção comportamental baseada em IA, correlação automatizada de eventos e forense digital em tempo real, a Darktrace oferece uma solução robusta e escalável para um dos maiores desafios da cibersegurança atual.
Ao integrar essa tecnologia ao portfólio dos seus canais parceiros, a M3Corp fortalece sua missão de oferecer soluções inovadoras, eficazes e prontas para os desafios do futuro digital.
Fonte: https://www.darktrace.com/blog/how-cdr-automated-forensics-transform-cloud-incident-response
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