Atualmente, o centro de operações de segurança não é um lugar agradável para se estar. Pesquisas mostram que 84% dos profissionais de segurança estão esgotados e sobrecarregados com a fadiga de alertas, alarmes falsos e a visibilidade limitada na pilha tecnológica.
Como consequência, a lacuna de habilidades em cibersegurança aumentou 12% nos últimos 12 meses, com uma saída em massa de profissionais qualificados da indústria e poucos ascendendo para ocupar seus lugares.
Com certeza, isso apenas agrava o problema. Menos pessoas na equipe significa que os analistas têm que trabalhar mais e por mais tempo, aumentando os riscos de esgotamento (burnout) e a probabilidade de pedir demissão.
Algo precisa acontecer.
Felizmente, a IA generativa pode ser a salvação do centro de operações de segurança.
Trabalhar no centro de operações de segurança nem sempre foi um dilúvio de alertas. Antes da revolução da computação em nuvem e aplicativos SaaS como Slack e o Microsoft Teams, as empresas fortaleciam a segurança com soluções como firewalls, filtros de spam e VPNs.
A mentalidade naquela época seguia uma abordagem ‘castelo e fosso’ para a segurança, mantendo os invasores fora das paredes da empresa a todo custo. Durante esse período, a rede empresarial era bem contida, gerenciável e visível, tornando o trabalho dos analistas de segurança linear e claro ao mesmo tempo.
Mas o mundo do trabalho mudou muito desde então. Agora estamos na era do trabalho de qualquer lugar, onde os funcionários interagem com uma variedade de aplicativos SaaS em diferentes dispositivos e locais. Não há castelo. E nem fosso. O perímetro agora é sem fronteiras.
Para proteger esse novo cenário complexo, a abordagem de confiança zero surgiu como uma abordagem crítica para proteger dados sensíveis e mitigar comprometimentos de identidade. No entanto, uma arquitetura de confiança zero exige muito dos analistas de segurança, que precisam analisar um fluxo quase constante de pontos de dados e alertas (muitos dos quais são falsos!) para manter a segurança ideal.
Da mesma forma que a IA generativa está tornando funções como marketing, vendas e atendimento ao cliente mais eficientes, ela pode ajudar o centro de operações de segurança a combater a fadiga de alertas, aumentar a precisão e recuperar o controle de sua pilha de segurança.
Aqui estão os principais casos de uso que recomendamos:
O processamento de linguagem natural (NLP – natural language processing) pode aprimorar a eficiência e a precisão das soluções de prevenção de perda de dados (DLP – data loss prevention), permitindo que as organizações automatizem o processo de descoberta, classificação e proteção de dados não estruturados em aplicativos SaaS colaborativos, minimizando falsos positivos.
Por exemplo, o Polymer DLP utiliza o poder da IA generativa para redigir de forma contínua e inteligente dados não estruturados e sensíveis em aplicativos como ChatGPT, Slack e Microsoft Teams.
Com organizações dependendo de inúmeras ferramentas de segurança para encontrar ameaças, é impossível gerenciar a quantidade massiva de dados e alertas que precisam ser analisados. A IA generativa pode ser utilizada para consolidar esses dados em um repositório único, facilitando muito a priorização de incidentes de segurança.
A IA generativa pode simplificar e automatizar o processo de elaboração de relatórios, aliviando a tarefa demorada de escrever relatórios para auditorias SOC 2, reuniões de partes interessadas e análises de conformidade.
A IA generativa está revolucionando programas de conscientização de segurança, oferecendo treinamento no ponto de violação para usuários que possam violar inadvertidamente ou intencionalmente políticas de proteção de dados. Por exemplo, o Polymer DLP fornece sugestões em tempo real aos usuários quando eles se envolvem em comportamentos arriscados. Essa abordagem tem mostrado resultados notáveis, reduzindo repetições de violações em mais de 40% em questão de dias.
Embora investir em IA generativa para segurança possa ser caro e demorado, não tem que ser assim.
Existem ferramentas, como o Polymer DLP, que são de baixo código e plug-and-play, o que significa que sua equipe de segurança pode começar a se beneficiar do poder da IA generativa em apenas alguns minutos.
A Polymer utiliza algoritmos e modelos avançados de NLP para descobrir, classificar e proteger dados sensíveis em suas aplicações SaaS e ferramentas de IA generativa. Aqui está como ele alivia o estresse no SOC:
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