Dentro da tecnologia da informação, a detecção de anomalias é uma técnica muito importante para garantir a integridade, segurança e eficiência dos sistemas e dados. Mas o que exatamente é a detecção de anomalias e como ela funciona?
Neste texto, vamos abordar sua definição, os métodos e a importância dessa técnica no cenário atual da TI. Confira!
O que é a detecção de anomalias?
A detecção de anomalias, também conhecida como “detecção de valores discrepantes”, refere-se à identificação de observações, pontos de dados ou eventos que fogem do padrão, tornando-se inconsistentes em relação ao restante do conjunto de dados.
A detecção de anomalias tem sido uma prática comum na estatística, onde analistas e cientistas examinavam gráficos em busca de elementos que parecessem fora do comum. Essa técnica atualmente utiliza inteligência artificial e machine learning, permitindo a identificação automática de alterações inesperadas no comportamento normal de um conjunto de dados.
Já uma anomalia é qualquer ocorrência que é incomum ou fora do padrão normal. No contexto da TI, isso pode se manifestar como:
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Tráfego de rede inesperado;
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Acessos não autorizados a dados;
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Falhas no sistema;
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Ou qualquer outro evento que possa indicar um problema ou ameaça.
Esses sistemas de detecção são projetados para reconhecer variações significativas e relevantes no contexto operacional, sinalizando apenas as que apresentam potencial risco ou anormalidade. A ideia é detectar problemas antes que eles causem danos, proporcionando assim uma camada extra de segurança e eficiência.
Como funciona a detecção de anomalias?
Os sistemas de detecção de anomalias utilizam uma combinação de técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e análises comportamentais para identificar desvios dos padrões normais.
Aqui estão os principais métodos e processos envolvidos:
Entendimento do comportamento normal
Para que um sistema consiga identificar anomalias, primeiro é necessário entender o que constitui o comportamento normal. Isso envolve a coleta e análise de dados históricos para criar um modelo de referência que descreva como o sistema deve operar sob condições normais.
Identificação de padrões
Depois que o comportamento normal é estabelecido, o sistema monitora continuamente os dados em tempo real. Quando um padrão ou comportamento não se alinha com o modelo de referência, o sistema marca isso como uma potencial anomalia.
Algoritmos e machine learning
Os algoritmos de machine learning, como redes neurais ou algoritmos de clustering, são frequentemente utilizados para aprimorar a precisão da detecção. Esses algoritmos aprendem com os dados ao longo do tempo e melhoram sua capacidade de identificar padrões anômalos com base em experiências passadas.
Análise e resolução
Após identificar uma anomalia, o sistema pode acionar alertas para administradores de TI, que então conduzem uma análise mais detalhada. Dependendo da gravidade e do tipo de anomalia, as ações corretivas podem variar desde a simples notificação até a execução de respostas automáticas para mitigar riscos.
Tipos de sistemas de detecção de anomalias
Existem diferentes tipos de sistemas de detecção de anomalias, cada um adequado para diferentes cenários e necessidades. Os principais tipos detecção são baseados em:
Estatísticas
Neste tipo de detecção, métodos estatísticos são usados para identificar desvios a partir de padrões normais. É frequentemente aplicado em sistemas onde os dados seguem distribuições conhecidas.
Machine learning
Utiliza algoritmos de machine learning para identificar comportamentos atípicos com base em padrões complexos que podem não ser capturados por métodos estatísticos simples.
Exemplos: uso de redes neurais e algoritmos de clustering como K-means e DBSCAN.
Análise de comportamentos
Foca na análise de comportamentos e atividades dos usuários ou sistemas, procurando por padrões que indicam comportamentos anormais, como acessos não autorizados ou alterações inesperadas em dados críticos.
Análise de tráfego de rede
Analisa o tráfego de rede para identificar padrões que podem indicar ataques cibernéticos, como DDoS ou atividades suspeitas. Ferramentas de monitoramento de rede frequentemente utilizam técnicas de detecção de anomalias para proteger a infraestrutura.
Por que a detecção de anomalias é importante?
Já vimos seu conceito, funcionamento e tipos de sistema, mas por que a detecção de anomalias é importante? A seguir, abordaremos quatro motivos:
Melhora a cibersegurança
Identificar atividades anômalas pode ajudar a detectar e responder a ataques em tempo real, mitigando riscos, protegendo dados sensíveis e prevenindo violações de segurança.
Ajuda na manutenção de sistemas
A detecção precoce de anomalias pode sinalizar falhas de hardware ou software antes que se tornem críticos, permitindo uma manutenção proativa e minimizando o tempo de inatividade.
Detecta fraudes
Em setores financeiros, a detecção de anomalias é usada para identificar transações fraudulentas e prevenir perdas financeiras.
Otimiza o desempenho
Identificar e corrigir anomalias pode melhorar a eficiência dos sistemas, otimizando o desempenho e garantindo que as operações sejam realizadas conforme o esperado.
Conclusão
A detecção de anomalias é uma técnica essencial para a cibersegurança e a gestão de TI. Ao identificar padrões e comportamentos fora do comum, ela permite a detecção precoce de problemas e ameaças, proporcionando mais proteção para sistemas e dados.
Com o avanço das tecnologias e a crescente complexidade dos ambientes digitais, a importância e a sofisticação dos sistemas de detecção de anomalias só tendem a aumentar, garantindo uma camada adicional de segurança e eficiência para organizações em todo o mundo.
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O Log360 da ManageEngine é solução de SIEM que ajuda os centros de operações de segurança a detectar, responder, triar e mitigar ataques cibernéticos. Ele consegue coletar e analisar em tempo real os dados de log de todos os dispositivos na rede.
Além disso, conta com o módulo de análise de comportamento de usuário e entidade (UEBA), alimentado por machine learning, que permite que você saiba sobre atividades anômalas que ameaçam a segurança de rede da sua organização.
Isso facilita a detecção de anomalias porque a ferramenta cria uma linha de base padrão de comportamento para cada usuário e entidade em sua rede e qualquer desvio será marcado como uma anomalia e atribuído uma pontuação de risco. Dessa forma, os administradores de segurança conseguem priorizar as ameaças e reduzir seu impacto.
Vamos para um exemplo:
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Se um usuário, como Jéssica do Marketing, exibe um comportamento atípico, como fazer logon em horários incomuns e realiza atividades não rotineiras, como a instalação de múltiplas aplicações e faz a transferência de arquivos sensíveis. É assim que um ataque avançado envolvendo um insider pode acontecer.
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O machine learning do UEBA da solução conseguiria detectar essa anomalia no comportamento da Jéssica e, também, no momento em que vários aplicações forem instaladas no computador de Jéssica, uma anomalia de contagem seria acionada e uma pontuação de risco será adicionada. Além disso, o logon em um horário incomum seria registrado como uma anomalia de tempo.
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Outra função é que o módulo de inteligência de ameaças do Log360 emitiria um alerta no momento em que o computador de Jéssica se conectar a um domínio suspeito.
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