IA generativa no xMDR: 5 casos práticos

A explosão da IA generativa — com modelos de linguagem (LLMs) como o GPT — está mudando a forma como interagimos com dados, tomamos decisões e explicamos tecnologia. Na cibersegurança, essa transformação já é real: modelos generativos estão sendo incorporados em operações de SOC para acelerar análises, enriquecer alertas e até melhorar a comunicação com o board. 

Na plataforma xMDR da Cipher, a IA generativa já é parte do fluxo operacional, com integração direta via chat-ops e automações específicas. Neste artigo, mostramos 5 casos práticos do uso de IA generativa em cibersegurança, com exemplos reais, capturas de tela e reflexões sobre os limites éticos e de privacidade. 

IA generativa refere-se a modelos treinados para criar conteúdo original com base em grandes volumes de dados. No contexto de segurança, isso significa: 

• Resumir e explicar alertas complexos 

• Sugerir hipóteses de investigação 

• Traduzir linguagem técnica para linguagem de negócio 

• Gerar consultas para ferramentas de hunting 

• Ajudar na documentação de incidentes 

A integração com a plataforma xMDR é feita via LLMs seguros e adaptados, garantindo privacidade e controle. 

Um dos maiores desafios em operações de segurança é transformar alertas técnicos em relatórios executivos. A IA generativa resolve isso traduzindo eventos como: 

“Execução de cmd.exe com argumentos suspeitos via Powershell após login remoto.” 

Para: 

“Usuário remoto acessou uma máquina e executou comandos suspeitos, o que pode indicar movimentação lateral ou persistência.” 

Benefício: 
Redução de tempo na geração de relatórios e melhora na clareza para áreas como jurídico, compliance e diretoria. 

Hunting depende de criatividade e conhecimento de ameaças emergentes. A IA generativa é usada para: 

• Sugerir hipóteses de ataque com base em contexto setorial 

• Listar técnicas MITRE ATT&CK relacionadas 

• Criar perguntas investigativas para logs, como: 
  “Houve execução de scripts com extensão .ps1 em hosts sem MFA nos últimos 7 dias?” 

Benefício: 
Acelera o processo de formulação de hipóteses e aumenta o alcance das buscas proativas. 

Ao detectar um evento, a IA busca referências públicas, CVEs relacionados, comportamento conhecido da ameaça e: 

• Gera um resumo com o perfil do ataque 

• Informa se a ameaça tem associação com grupos APT 

• Propõe medidas de contenção com base em práticas reconhecidas 

Benefício: 
Enriquece os dados em tempo real, reduz esforço manual e eleva a qualidade do alerta entregue ao analista. 

Após responder a um incidente, é necessário gerar um relatório completo. A IA generativa: 

• Resume as etapas da investigação 

• Escreve o corpo do relatório com base nos eventos e ações executadas 

• Sugere planos de ação de mitigação 

Antes: documentação levava horas e dependia de cada analista. 
Agora: rascunhos prontos em minutos, com padrão unificado. 

Benefício: 
Ganho de produtividade e uniformidade na comunicação com stakeholders internos e externos. 

A IA é usada como ponte entre o time técnico e o board. Ela: 

• Resume o estado atual da segurança da empresa 

• Compara evolução de KPIs de forma narrativa 

• Responde perguntas como: 
  “Estamos mais expostos este mês do que no mês anterior?” 

“Houve uma redução de 32% nos incidentes críticos este mês, com tempo médio de resposta mantendo-se abaixo de 2 horas. O cenário é mais controlado, mas a exposição a ameaças de phishing aumentou.” 

Benefício: 
Facilita o alinhamento entre CISO, CFO e CEO, com informações claras e úteis para decisões estratégicas. 

A Cipher implementa a IA generativa de forma segura e ética, com diretrizes claras: 

Privacidade 

• Dados sensíveis não são usados como input público 

• Toda interação com LLM ocorre em ambiente controlado e auditável 

• Nenhuma informação de cliente é exposta a modelos externos 

Ética e viés 

• Outputs são revisados por humanos 

• A IA sugere, mas não toma decisões autônomas 

• Sempre que há recomendação de ação, ela passa por validação técnica 

Transparência 

• Logs de uso da IA são armazenados 

• Toda informação gerada é identificável como conteúdo de IA 

• Clientes podem auditar interações em relatórios mensais 

 

Não se trata de modismo. A IA generativa aplicada à cibersegurança, quando usada com controle, foco e responsabilidade, amplia a capacidade humana, reduz tempo operacional e melhora a comunicação com áreas de negócio. 

Na Cipher, o xMDR já incorpora IA para acelerar a triagem, enriquecer hunting, produzir relatórios claros e explicar riscos com precisão. 

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