Mesmo com os melhores dados à disposição, contextualizar grandes volumes de informações é um desafio para os especialistas de cibersegurança. Uma ferramenta convalidada pela prática é a baseline dinâmica, recurso que combina inteligência artificial com estatística e monitoramento contínuo para detectar, de forma proativa, anomalias que podem ser indícios de incidentes.

Uma baseline dinâmica é um limite adaptável que é determinado por um modelo de aprendizagem de máquina, em vez de valores predefinidos. O modelo analisa o desempenho histórico e as flutuações de dados para compreender as variações normais ao longo do tempo, tais como padrões diários ou semanais. Ao estabelecer uma baseline dinâmica, as anomalias no comportamento do sistema podem ser identificadas com maior exatidão e rapidez. Em vez de se basear em valores arbitrários que podem produzir falsos positivos, a baseline auto-ajusta-se à medida que aprende mais sobre as flutuações típicas de um ambiente.

O Zerum Lynx™ trabalha com baselines dinâmicas para aprimorar o processo de detecção, triagem e resposta a incidentes, um fator crítico para ambientes com grande volumes de dados. Mas o que são as baselines dinâmicas e quais suas vantagens? Este post vai explicar, de forma sucinta, o porque usar o modelo de aprendizado dinâmico.

As linhas de base dinâmicas são particularmente úteis para monitorar sistemas complexos e dinâmicos em que as condições estão em constante mudança, como na maioria dos casos de uso na cibersegurança e nos sistemas distribuídos de TI. Como um exemplo, no monitoramento do desempenho da rede, o volume de tráfego e os padrões de utilização variam a cada hora do dia, a cada dia da semana e ao longo do ano, devido a diversos fatores como efeitos sazonais, eventos, períodos de férias e muitos outros. 

Para lidar com tamanha variação, temporal e de volume, detecções estáticas teriam que ser definidas de forma muito vaga, não detectando problemas reais, ou de forma muito rígida, criando muitos alertas insignificantes. Um modelo de baseline dinâmica, que observa métricas históricas ao analisar o presente, estabelece limites adaptativos que reconhecem variações normais e apenas assinalam as medições que são verdadeiramente fora dos padrões aprendidos. Isto torna mais fácil concentrar a atenção apenas em anomalias significativas, em vez de ser inundado com alertas insignificantes.

No Zerum Lynx™, após o período de “calibração” das baselines, elas atingem um grau tão alto de precisão que podem ser utilizadas como fator de automação, servindo como gatilho para desencadear processos automatizados de resposta ou como correlação e enriquecimento para outros tipos de dados, como queries para bancos de dados ou tentativas de autenticação em serviços.

O aprendizado de máquina oferece um grande ganho de eficiência e produtividade diárias para as equipes de segurança com um impacto real nos tempos de resposta e de investigação. Quem opera sem utilizar a baseline dinâmica está perdendo ganhos tangíveis para a sua organização.

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Sobre a Zerum

A Zerum é uma empresa de Data Science líder em inovação que fornece visibilidade e entendimento em tempo real sobre fluxos de dados complexos. Nossos produtos, serviços e tecnologias ajudam grandes organizações a reduzir gargalos operacionais, combater ameaças cibernéticas avançadas, detectar fraudes e manter comunidades seguras.

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