Predição de incidentes cibernéticos com ML

Contexto

Seguradora (6.000 funcionários, 3 bilhões de euros de faturamento). Incidentes de cibersegurança em alta de 40%/ano. SOC (Security Operations Center) sobrecarregado: 10.000 alertas/dia, 95% de falsos positivos. Tempo médio de detecção de um incidente real: 72h. O CISO quer um modelo preditivo para priorizar as ameaças.

Problema & Desafio

10.000 alertas cyber/dia das quais 95% são falsos positivos: SOC de 8 analistas sobrecarregado. Tempo médio de detecção de um incidente real: 72h – bem acima do benchmark de 4h. Incidentes cyber em alta de 40%/ano – capacidade do SOC não extensível no mesmo ritmo. Nenhuma correlação inteligente dos alertas, cada alerta tratado isoladamente. Custo dos incidentes não detectados: 5M€/ano (ransomware, exfiltração, downtime). CISO quer dividir o tempo de detecção por 10 sem triplicar a equipe SOC.

Solução & Entregas

- Modelo ML preditivo de priorização de ameaças cibernéticas operacional (gradient boosting + graph analysis) - Falsos positivos reduzidos de 95% para 15% – SOC focado nos 500 alertas relevantes/dia vs 10.000 - Tempo médio de detecção reduzido de 72h para 6h: trajetória rumo ao benchmark de 4h - Correlação inteligente de alertas: padrões de ataque identificados automaticamente - Scoring de criticidade em tempo real – priorização automática dos incidentes por impacto potencial - Custo dos incidentes reduzido em 60% (5M€ → 2M€/ano), ROI do projeto em 5 meses Resultados mensuráveis desde o primeiro mês.

Tecnologias