IA para cibersegurança com SIEM aprimorado

Contexto

Grande banco com um SOC (Security Operations Center) processando 10 mil alertas de segurança por dia geradas pelo SIEM. A taxa de falsos positivos é de 99%: 1% dos alertas são incidentes reais. A equipe do SOC de 20 analistas está em estado de fadiga permanente de alertas. O tempo médio de detecção de um incidente real (MTTD) é de 4 horas.

Problema & Desafio

10 mil alertas/dia com 99% de falsos positivos: 20 analistas SOC saturados e em fadiga de alertas. MTTD de 4 horas: os atacantes têm tempo de se mover lateralmente no SI. Correlação manual entre alertas: um analista precisa cruzar 5-10 fontes para qualificar um incidente. Custo do SOC: 3M€/ano para uma taxa de falsos positivos de 99%. Incidentes críticos perdidos: 2 intrusões não detectadas em 18 meses, descobertas durante auditorias.

Solução & Entregas

Modelo ML de triagem de alertas SIEM substituindo as regras de correlação por um scoring de risco contínuo. Correlação automática multi-fontes: SIEM, EDR, proxy, AD, cloud em tempo real. Graph analytics: detecção de movimentos laterais e cadeias de ataque (kill chain). Falsos positivos reduzidos de 99% para 80% com melhoria na taxa de detecção de incidentes reais. Playbooks automatizados: ações de containment imediatas para padrões de ataque conhecidos. Operado de forma contínua com SLAs contratuais.

Tecnologias