O panorama tradicional de Gestão de Informação e Eventos de Segurança (SIEM) está a passar por uma transformação fundamental. A Elastic, a Empresa de Pesquisa em IA para Pesquisa, revelou uma mudança de paradigma na forma como as equipas de operações de segurança gerem o volume avassalador de alertas de segurança que afligem os SOCs modernos—introduzindo o Attack Discovery, uma capacidade inovadora dentro da sua plataforma Elastic Security.
O Desafio Central: Fadiga de Alertas vs. Ameaças Reais
As equipas de segurança enfrentam um problema incessante: milhares de alertas diários competindo por atenção, mas apenas uma fracção representa ameaças genuínas. Isto cria um gargalo crítico. Os analistas gastam horas incontáveis a filtrar manualmente o ruído, a configurar regras de deteção e a investigar falsos positivos—enquanto ataques sofisticados escapam ao controlo. A escassez de força de trabalho em cibersegurança agrava este desafio, deixando operações de segurança enxutas sobrecarregadas.
Attack Discovery: Automatizar a Triagem de Alertas em Escala
Em vez de forçar os analistas a analisar manualmente centenas de alertas diários, o Attack Discovery aproveita a plataforma Search AI da Elastic para filtrar e priorizar ameaças instantaneamente. A solução funciona combinando tecnologia de pesquisa com geração aumentada por recuperação (RAG) para classificar inteligentemente os alertas com base em múltiplos fatores: pontuações de risco de host e utilizador, criticidade do ativo, níveis de severidade do alerta e descrições contextuais.
O resultado é impressionante—o que anteriormente exigia equipas de analistas agora reduz-se a um clique de botão, revelando instantaneamente apenas os ataques que importam. O Attack Discovery mapeia alertas relacionados para cadeias de ataque discretas, revelando como sinais aparentemente desconectados formam uma narrativa de ameaça coesa.
Porque é que o Search-Based RAG é Importante para a IA de Segurança
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) são eficazes apenas na medida dos dados que processam. As abordagens tradicionais de LLM enfrentam dificuldades porque dependem de dados de treino estáticos que rapidamente ficam desatualizados. A abordagem da Elastic é fundamentalmente diferente: combina LLMs com capacidades de pesquisa em tempo real, garantindo que a IA avalie os alertas usando o contexto mais atual e relevante disponível no seu ambiente.
Ao consultar as capacidades de pesquisa híbrida do Elasticsearch, o Attack Discovery recupera automaticamente os dados precisos que um LLM deve analisar—eliminando a necessidade de construir modelos personalizados ou de treinar sistemas continuamente à medida que o seu panorama de segurança evolui. Esta arquitetura oferece precisão sem o overhead operacional.
Impacto Prático: Da Teoria aos Resultados Reais
Organizações que já utilizam o Assistente de IA do Elastic Security relatam ganhos de eficiência mensuráveis. Kadir Burak Mavzer, líder da equipa de Segurança Cloud na Bolt, observou que, como uma operação enxuta apoiada por equipas existentes reforçadas por IA generativa, o Attack Discovery oferece um caminho empolgante para uma proteção mais rápida dos ativos.
Analistas do setor corroboram este sentimento. Ken Buckler, diretor de investigação em segurança da informação na EMA, caracterizou o Attack Discovery como “transformador” para resolver a contínua escassez de competências em cibersegurança—investigações que antes exigiam equipas inteiras podem agora ser realizadas por analistas individuais em muito menos tempo.
Preparação do Mercado e Capacidades Mais Amplas do Elastic Security
O Attack Discovery chega como a última evolução do Elastic Security, que desde o seu lançamento em 2019 evoluiu para incluir mais de 100 trabalhos pré-construídos de deteção de anomalias baseados em aprendizagem automática para identificar ameaças anteriormente desconhecidas. A plataforma já alimenta fluxos de trabalho assistidos por IA através do Elastic AI Assistant for Security, que ajuda os analistas na criação de regras, sumários de alertas e recomendações de integração.
A solução fica disponível imediatamente para todos os detentores de licenças Enterprise através do lançamento Elastic 8.14, representando a culminação do pivô estratégico da Elastic em direção à análise de segurança orientada por IA.
Porque é que Isto Importa para o Futuro do SIEM
Santosh Krishnan, diretor geral de Segurança na Elastic, enquadra o desafio de forma clara: “Quase 20% dos nossos clientes de segurança já usam o nosso Assistente de IA para aumentar a eficiência da equipa.” O Attack Discovery estende esta vantagem de produtividade por todo o ciclo de vida do alerta—deteção, investigação e resposta.
Para equipas de segurança atoladas em falsos positivos e ruído de alertas, a mudança de contar alertas para priorizar ataques reais representa mais do que uma atualização de funcionalidades. É uma reimaginação fundamental de como os SOCs modernos devem operar—potenciados por IA que compreende o contexto, não apenas padrões.
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
Como a abordagem impulsionada por IA da Elastic está a remodelar as estratégias modernas de SIEM
O panorama tradicional de Gestão de Informação e Eventos de Segurança (SIEM) está a passar por uma transformação fundamental. A Elastic, a Empresa de Pesquisa em IA para Pesquisa, revelou uma mudança de paradigma na forma como as equipas de operações de segurança gerem o volume avassalador de alertas de segurança que afligem os SOCs modernos—introduzindo o Attack Discovery, uma capacidade inovadora dentro da sua plataforma Elastic Security.
O Desafio Central: Fadiga de Alertas vs. Ameaças Reais
As equipas de segurança enfrentam um problema incessante: milhares de alertas diários competindo por atenção, mas apenas uma fracção representa ameaças genuínas. Isto cria um gargalo crítico. Os analistas gastam horas incontáveis a filtrar manualmente o ruído, a configurar regras de deteção e a investigar falsos positivos—enquanto ataques sofisticados escapam ao controlo. A escassez de força de trabalho em cibersegurança agrava este desafio, deixando operações de segurança enxutas sobrecarregadas.
Attack Discovery: Automatizar a Triagem de Alertas em Escala
Em vez de forçar os analistas a analisar manualmente centenas de alertas diários, o Attack Discovery aproveita a plataforma Search AI da Elastic para filtrar e priorizar ameaças instantaneamente. A solução funciona combinando tecnologia de pesquisa com geração aumentada por recuperação (RAG) para classificar inteligentemente os alertas com base em múltiplos fatores: pontuações de risco de host e utilizador, criticidade do ativo, níveis de severidade do alerta e descrições contextuais.
O resultado é impressionante—o que anteriormente exigia equipas de analistas agora reduz-se a um clique de botão, revelando instantaneamente apenas os ataques que importam. O Attack Discovery mapeia alertas relacionados para cadeias de ataque discretas, revelando como sinais aparentemente desconectados formam uma narrativa de ameaça coesa.
Porque é que o Search-Based RAG é Importante para a IA de Segurança
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) são eficazes apenas na medida dos dados que processam. As abordagens tradicionais de LLM enfrentam dificuldades porque dependem de dados de treino estáticos que rapidamente ficam desatualizados. A abordagem da Elastic é fundamentalmente diferente: combina LLMs com capacidades de pesquisa em tempo real, garantindo que a IA avalie os alertas usando o contexto mais atual e relevante disponível no seu ambiente.
Ao consultar as capacidades de pesquisa híbrida do Elasticsearch, o Attack Discovery recupera automaticamente os dados precisos que um LLM deve analisar—eliminando a necessidade de construir modelos personalizados ou de treinar sistemas continuamente à medida que o seu panorama de segurança evolui. Esta arquitetura oferece precisão sem o overhead operacional.
Impacto Prático: Da Teoria aos Resultados Reais
Organizações que já utilizam o Assistente de IA do Elastic Security relatam ganhos de eficiência mensuráveis. Kadir Burak Mavzer, líder da equipa de Segurança Cloud na Bolt, observou que, como uma operação enxuta apoiada por equipas existentes reforçadas por IA generativa, o Attack Discovery oferece um caminho empolgante para uma proteção mais rápida dos ativos.
Analistas do setor corroboram este sentimento. Ken Buckler, diretor de investigação em segurança da informação na EMA, caracterizou o Attack Discovery como “transformador” para resolver a contínua escassez de competências em cibersegurança—investigações que antes exigiam equipas inteiras podem agora ser realizadas por analistas individuais em muito menos tempo.
Preparação do Mercado e Capacidades Mais Amplas do Elastic Security
O Attack Discovery chega como a última evolução do Elastic Security, que desde o seu lançamento em 2019 evoluiu para incluir mais de 100 trabalhos pré-construídos de deteção de anomalias baseados em aprendizagem automática para identificar ameaças anteriormente desconhecidas. A plataforma já alimenta fluxos de trabalho assistidos por IA através do Elastic AI Assistant for Security, que ajuda os analistas na criação de regras, sumários de alertas e recomendações de integração.
A solução fica disponível imediatamente para todos os detentores de licenças Enterprise através do lançamento Elastic 8.14, representando a culminação do pivô estratégico da Elastic em direção à análise de segurança orientada por IA.
Porque é que Isto Importa para o Futuro do SIEM
Santosh Krishnan, diretor geral de Segurança na Elastic, enquadra o desafio de forma clara: “Quase 20% dos nossos clientes de segurança já usam o nosso Assistente de IA para aumentar a eficiência da equipa.” O Attack Discovery estende esta vantagem de produtividade por todo o ciclo de vida do alerta—deteção, investigação e resposta.
Para equipas de segurança atoladas em falsos positivos e ruído de alertas, a mudança de contar alertas para priorizar ataques reais representa mais do que uma atualização de funcionalidades. É uma reimaginação fundamental de como os SOCs modernos devem operar—potenciados por IA que compreende o contexto, não apenas padrões.