Detecção De Ameaças

A Cisco anunciou o desenvolvimento de uma nova inteligência artificial (IA) que utiliza 30 anos de dados sobre ataques cibernéticos para aprimorar a segurança digital. O projeto visa expandir o modelo Foundation-Sec-8B, que atualmente opera com 8 bilhões de parâmetros, para 17 bilhões, aumentando a precisão na detecção de ameaças. Raj Chopra, vice-presidente sênior da Cisco, destacou que o foco não é criar um sucessor, mas sim um modelo expandido que utilize um vasto arsenal de informações coletadas ao longo das últimas três décadas, incluindo incidentes e manuais de treinamento. A equipe de especialistas em segurança digital da Cisco liderará esse processo, que deve ser concluído até o final do ano. Além disso, a empresa está desenvolvendo novos modelos de IA para complementar essa versão atualizada, com o objetivo de apoiar os profissionais de segurança no combate ao cibercrime com ferramentas mais sofisticadas.

Pesquisadores de segurança identificaram uma nova técnica sofisticada de phishing, onde cibercriminosos inserem caracteres Unicode invisíveis nas linhas de assunto de e-mails para evitar sistemas de detecção automatizados. Essa evolução de um método de evasão bem documentado representa uma escalada preocupante nas campanhas de phishing que visam organizações em todo o mundo.

A técnica envolve a inserção de caracteres de hífen suave (Unicode U+00AD) entre letras nas linhas de assunto, utilizando o formato MIME especificado na RFC 2047. Quando visualizados em clientes de e-mail como o Microsoft Outlook, esses caracteres permanecem ocultos, dificultando a identificação de palavras-chave que normalmente seriam sinalizadas como suspeitas. Um exemplo analisado teve a linha de assunto codificada como “=?UTF-8?B?WcKtb3XCrXIgUMKtYXPCrXN3wq1vwq1yZCBpwq1zIEHCrWLCrW91dCA=?=”, que se decodificou para “Sua Senha Está Prestes a Expirar”.

Pesquisadores de segurança da Proofpoint desenvolveram uma ferramenta inovadora de código aberto chamada PDF Object Hashing, que auxilia equipes de segurança na detecção e rastreamento de arquivos maliciosos disfarçados como documentos PDF. Disponível no GitHub, essa ferramenta representa um avanço significativo na identificação de documentos suspeitos frequentemente utilizados em campanhas de phishing, distribuição de malware e ataques de comprometimento de e-mail corporativo.

Os PDFs se tornaram a escolha preferida dos cibercriminosos, pois parecem legítimos para os usuários comuns. Os atacantes frequentemente enviam PDFs contendo URLs maliciosas, códigos QR ou informações bancárias falsas para enganar as pessoas. No entanto, ferramentas de segurança tradicionais costumam falhar em detectar essas ameaças, uma vez que os PDFs podem ser modificados de várias maneiras, mantendo a aparência idêntica para os usuários.

Os ataques ClickFix, que envolvem a interação do usuário com scripts maliciosos no navegador, estão se tornando uma fonte crescente de violações de segurança. Esses ataques geralmente solicitam que os usuários resolvam um problema, como um CAPTCHA, mas na verdade induzem a execução de comandos maliciosos ao copiar código da página para o dispositivo do usuário. Grupos de ransomware, como o Interlock, têm utilizado essas táticas, que já estão ligadas a várias violações de dados em instituições como Kettering Health e Texas Tech University.

Os Centros de Operações de Segurança (SOCs) enfrentam um desafio crescente com a avalanche de alertas que chegam diariamente, resultando em um cenário caótico onde os analistas lutam para manter o controle. O modelo tradicional, que se baseia em regras e gera alertas sem contexto, muitas vezes resulta em atrasos na identificação de ameaças reais. Para superar essa situação, é essencial adotar uma abordagem que priorize o contexto em vez do caos. Ao normalizar e conectar dados de diferentes fontes, como logs de sistemas de identidade e cargas de trabalho em nuvem, os analistas podem obter uma visão mais clara das atividades suspeitas. Isso transforma tentativas de login em potencial em informações valiosas sobre um possível ataque em andamento.

O relatório Picus Blue 2025 destaca que os sistemas de Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM) estão falhando em detectar a maioria das atividades maliciosas em redes corporativas. Com base em mais de 160 milhões de simulações de ataques, foi constatado que as organizações conseguem identificar apenas 1 em cada 7 ataques simulados, evidenciando uma lacuna crítica na detecção de ameaças.

Entre os principais problemas identificados estão as falhas na coleta de logs, que representam 50% das falhas de detecção, e as regras de detecção mal configuradas, que correspondem a 13% das falhas. Além disso, problemas de desempenho, como regras pesadas e consultas ineficientes, foram responsáveis por 24% das falhas. O relatório também enfatiza a importância da validação contínua das regras de detecção, uma vez que as táticas dos atacantes estão em constante evolução. Sem essa validação, as organizações correm o risco de operar com uma falsa sensação de segurança, deixando seus sistemas e dados críticos vulneráveis a compromissos.

Com o aumento das ameaças cibernéticas e a complexidade dos ataques, as empresas estão cada vez mais buscando soluções de Managed Detection and Response (MDR). Essas empresas oferecem monitoramento contínuo e resposta a incidentes, atuando como centros de operações de segurança (SOC) completos. O artigo destaca as 10 melhores empresas de MDR para 2025, considerando fatores como a escassez de talentos em cibersegurança, a fadiga de alertas e a necessidade de uma resposta rápida a ameaças sofisticadas. Entre as empresas mencionadas, estão a SentinelOne, Arctic Wolf e CrowdStrike, cada uma com suas características únicas, como velocidade de resposta, personalização do serviço e integração com ferramentas de terceiros. A demanda por serviços de MDR está em alta, pois muitas organizações não conseguem manter equipes de segurança internas adequadas. O artigo também discute a importância de uma abordagem proativa na detecção de ameaças, que é essencial para proteger ativos digitais em um cenário de ameaças em constante evolução.