Como a integração de LLMs com ferramentas de segurança revoluciona a resposta a incidentes

A integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) com ferramentas de segurança cibernética está revolucionando a forma como as empresas respondem a incidentes de segurança. Em um cenário onde as ameaças se tornam cada vez mais sofisticadas, contar com soluções capazes de processar e interpretar grandes volumes de dados em tempo real é essencial para proteger operações e informações críticas.

Os LLMs, como o GPT, possuem a capacidade de identificar padrões de comportamento anômalos, correlacionar dados complexos e oferecer recomendações inteligentes, agilizando a detecção e a resposta a ameaças.

Ao serem integrados a plataformas como SIEM (Gerenciamento de Eventos e Informações de Segurança), SOAR (Orquestração, Automação e Resposta de Segurança) e EDR (Detecção e Resposta de Endpoint), os LLMs não apenas otimizam processos, mas também reduzem significativamente o ruído gerado por falsos positivos, permitindo que os analistas se concentrem em ameaças realmente críticas.

Eles também automatizam respostas em tempo real, como o bloqueio de acessos suspeitos ou a quarentena de arquivos potencialmente maliciosos, contribuindo para uma postura de segurança mais proativa.

Na prática, a aplicação dos LLMs em segurança cibernética é ampla. Em situações de ataques de phishing, por exemplo, esses modelos conseguem analisar padrões linguísticos de mensagens suspeitas, identificando rapidamente tentativas de fraude.

Já em casos de ransomware, os LLMs são capazes de mapear a extensão do ataque e sugerir ações imediatas para conter os danos, tudo isso com base em dados contextuais e análises globais de ameaças. Esse nível de automação e inteligência acelera o tempo de resposta, reduzindo o impacto das ameaças na organização.

No entanto, como qualquer avanço tecnológico, a integração de LLMs na segurança cibernética apresenta desafios. É fundamental garantir o treinamento contínuo desses modelos com dados atualizados e específicos sobre ameaças emergentes, além de implementar medidas rigorosas para proteger a privacidade das informações processadas.

Sem esses cuidados, o uso de LLMs pode trazer riscos adicionais, como a exposição de dados sensíveis. Ainda assim, os benefícios superam os desafios: maior eficiência operacional, redução de custos com incidentes e um sistema de segurança mais resiliente e adaptável são apenas algumas das vantagens que essa tecnologia oferece.

Estamos diante de um momento transformador na segurança cibernética. À medida que os LLMs evoluem e se tornam ainda mais eficazes, as empresas que investirem nessa integração estarão mais preparadas para enfrentar as ameaças do futuro. Em um mundo cada vez mais conectado e imprevisível, a capacidade de responder rapidamente a incidentes não é apenas uma vantagem competitiva, mas uma necessidade estratégica para a sobrevivência e o crescimento sustentável. A inteligência — humana e artificial — continuará sendo a chave para superar os desafios do presente e garantir a segurança no futuro.

Fernando Ortega Ferasoli, CISO na Paschoalotto.

Usar IA (inteligência artificial) para quê?

Discorrer sobre o papel transformador da IA na economia global está em alta. Presenciar a aplicação prática em setores como saúde, finanças, telecom, utilities, manufatura e varejo têm estado na ordem do dia da imprensa brasileira, internacional e agenda do C-level e conselhos de administração trazendo luz e otimismo quanto ao futuro dessa tecnologia e ao impacto que ela pode gerar. Mas como será que as organizações, de fato, estão conduzindo as discussões sobre IA, IA generativa, automação e computação em nuvem que precisam ser incorporadas não apenas em áreas funcionais, mas em suas estratégias de negócios?

Especificamente no universo financeiro, dados do Gartner mais recentes demonstram que o uso de IA no setor cresceu 58% entre 2023 e 2024, com um aumento de 21 p.p. no mundo todo. Independentemente da aplicação – que pode ir desde chatbots e assistentes virtuais, análise preditiva, detecção de fraudes e anomalias, personalização e recomendações, automação, melhoria de processos (hiperautomação) a geração de conteúdo, com a IA generativa – 44% das funções financeiras já contam com automação de processos inteligentes. Durante o IBM TechXchange Conference 2024, em Las Vegas, evento que reuniu 5 mil especialistas no tema de diversos países, muito se discutiu como a IA generativa pode revolucionar a experiência do cliente e otimizar processos em setores como o de meios de pagamento. As ricas conversas foram pautadas além do entusiasmo em torno da IA, mas em consenso de que a busca deve sempre ser direcionada a resultados concretos que gerem valor real ao negócio, como na sessão que tive o privilégio de ser um dos painelistas sobre “Enterprise Generative AI Case Studies CAIOs at CSU Corp., Prudential Insurance, Labcorp, and Discover”.

Entretanto, o otimismo com o potencial de uso da IA, o amadurecimento das tecnologias e resultados em geral já alcançados contrasta ainda com grande frustação e desperdício de recursos de algumas empresas na adoção da IA, mas por que isso acontece? O problema é da tecnologia? Da falta de clareza sobre o desafio de negócio a ser endereçado e/ou o retorno sobre o investimento (ROI)? Da falta de conhecimento dentro da organização para a condução adequada da jornada e administração das expectativas, desafios e riscos? Ou uma combinação de todos esses pontos?

O tempo e a vida real, muitas vezes não exposta nas redes sociais e mídia, têm demonstrado que empresas bem-sucedidas (acertaram mais do que erraram) nessa jornada de IA – e transformação digital em geral – moldaram a organização para este fim. Com patrocínio e exemplo da liderança trabalharam o letramento digital dos executivos e áreas de negócios, trouxeram a discussão para o âmbito da estratégia, de como efetivamente poderiam trazer valor para o negócio tendo a IA como habilitador, trabalharam na integração das áreas de negócios com tecnologia, capacitando as áreas de negócios a atuarem em squads usando metodologias ágeis, aprendendo e atuando com protagonismo no ciclo de vida de um produto digital, seja ele um produto de dados, software ou IA, ao mesmo tempo em que deram um banho de loja de negócios nos times de TI, para saírem de suas cavernas técnicas, passando a protagonizar nas discussões de negócios.

Adicionalmente investiram adequadamente na fundação tecnológica, processos e governança necessários para a viabilização da jornada de IA e estabeleceram uma liderança com conhecimento técnico, experiência prática de entrega de produtos dessa natureza, capacidade de articulação e desenvoltura executiva para promover o engajamento necessário e a dizer não quando necessário para que a jornada avance de forma consistente. Mais uma vez a gestão de mudança e cultura organizacional sendo elementos críticos de sucesso.

Se na sua empresa algo precisa ser revisitado quanto a estratégia e/ou operacionalização da jornada de IA, não hesite em fazer rapidamente os ajustes, é o famoso fail fast, learn faster. Faz parte da jornada e do amadurecimento. Comece pequeno, aprenda rapidamente e escale. À medida que os resultados vão aparecendo e a engrenagem vai aperfeiçoando o modus operandi, novas oportunidades de negócios e novos horizontes se abrem.

Portanto, se sua empresa usa IA para alguma iniciativa isolada, departamental, isso não é transformação digital, é apenas um experimento com possível benefício pontual. Não se contente com isso, sua empresa pode ir muito além. A jornada não é fácil e nem mesmo um passe de mágica como algumas pessoas acham que a inteligência artificial é, mas com a visão, o engajamento e os investimentos adequados, a recompensa vem.

Gustavo Pecly, Chief Digital Officer da CSU Digital.

A revolução da cibersegurança: IA e a nova era da proteção digital

A era digital trouxe avanços extraordinários, mas também um aumento sem precedentes nas ameaças cibernéticas. Em um mundo onde cada clique gera dados e cada sistema depende da conectividade, proteger informações sensíveis é tanto uma obrigação técnica quanto uma necessidade estratégica. Corporações e governos estão hoje diante de uma corrida contra cibercriminosos cada vez mais sofisticados, que exploram vulnerabilidades tecnológicas e humanas.

Ao mesmo tempo, a transformação digital em setores críticos, como saúde, transporte e manufatura, amplia o impacto de uma eventual falha de segurança. Um ataque malicioso pode interromper linhas de produção, comprometer serviços públicos e até colocar vidas em risco. A cibersegurança surge, então, como a base para a inovação segura e a continuidade dos negócios no ambiente online.

Com a expansão exponencial do tráfego de informações e a atualização das ameaças digitais, a postura reativa já não é suficiente. O relatório Official Cybercrime Report aponta que os danos globais do cibercrime deverão custar até US$ 10,5 trilhões anualmente até 2025. Essa realidade demonstra a urgência de investir em soluções de segurança mais robustas.

Já uma pesquisa conduzida pela CITE Research, feita com tomadores de decisão e profissionais de segurança, informa que 47% dos entrevistados disseram que planejam diminuir o número de funcionários de segurança, ainda que 62% das companhias tenham relatado crescimento de incidentes de segurança por mês. Esse dado revela um paradoxo: enquanto as ameaças aumentam, os investimentos em segurança humana, em alguns casos, tendem a cair.

Nesse cenário, ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA) emergem como protagonistas, oferecendo análise de padrões, detecção proativa de anomalias e monitoramento permanente em tempo real. Isso permite a identificação de ameaças inéditas, proporcionando uma dimensão de proteção que os modelos tradicionais não conseguem alcançar.

No entanto, segurança não é só uma questão de tecnologia. É fundamental uma cultura organizacional robusta, na qual todos – e não apenas o time de TI – estejam envolvidos na preservação e resguardo dos dados. Desde o treinamento de colaboradores até a implementação de controles, como autenticação multifatorial e políticas de acesso restrito, o engajamento coletivo se converte em essencial. Também é crucial adotar as melhores práticas para manter a segurança dos endpoints até a infraestrutura física, garantindo a proteção em todos os níveis da organização.

O uso de soluções como IA e machine learning transcende a barreira reativa. Elas fornecem insights relevantes sobre diferentes perfis de comportamento, possibilitando que empresas se antecipem às ameaças e adaptem rapidamente seus mecanismos e táticas de defesa. Com foco em cuidados com a divulgação de dados, essas ferramentas viabilizam constatar e neutralizar brechas antes que sejam aproveitadas por invasores. Essa habilidade de endereçar uma resposta dinâmica reduz riscos, assim como reforça a confiança em um contexto de crescimento intenso de dados e sistemas interconectados.

Companhias que unem inovação tecnológica com práticas efetivas e consistentes de segurança enfrentam os desafios intrínsecos de proteção, além de fortalecer sua competitividade. Investir em cibersegurança, portanto, é crer na reputação da empresa e na resiliência do negócio.

Em tempos de hiperconectividade e digitalização acelerada, a combinação de IA, aprendizado de máquina e uma abordagem integrada posiciona as organizações como agentes de um futuro mais seguro. Afinal, proteger dados é proteger o que nos torna humanos: a cooperação e a capacidade de evoluirmos juntos.

Mauro Cesar de Souza, head dos Studios de Virtualization Technologies e Cibersegurança da Edge UOL.