É inegável: a cibersegurança deixou de ser, faz tempo, um problema exclusivo da equipe de TI. É um imperativo de negócio. Contudo, essa máxima, embora repetida à exaustão, muitas vezes se traduz apenas em mais ferramentas empilhadas, mais alertas incessantes e um CISO exausto tentando justificar orçamentos crescentes para uma diretoria que ainda luta para correlacionar um CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) a uma “perda de market share”. A resiliência digital, na verdade, se constrói aceitando a inevitabilidade da violação e, mais importante, compreendendo e mitigando seu impacto financeiro e operacional antes que ele aconteça.
A pergunta que realmente importa para a alta gestão não é “estamos seguros?”, mas sim “se algo acontecer, o que exatamente estará em risco, por quanto tempo e qual será o custo?”. É aqui que a gestão de riscos cibernéticos, quando verdadeiramente orientada a negócios, ascende de um mero checklist de compliance para uma alavanca estratégica.
A Ilusão da Segurança Preditiva e o Dilema da Priorização
Por anos, a indústria da segurança focou na prevenção e na detecção baseada em assinaturas ou regras estáticas. Funcionou? Em parte. O problema é que nossas arquiteturas evoluíram para microsserviços, contêineres e nuvens híbridas, gerando um fluxo indomável de telemetria – métricas, logs, traces, eventos de segurança. O volume de dados é tão massivo que o verdadeiro desafio não é mais “coletar”, mas “dar sentido” a essa avalanche de informações.
Nesse cenário, equipes de segurança afogam-se em alertas irrelevantes, enquanto as ameaças sofisticadas, disfarçadas no ruído, penetram as defesas. A priorização de vulnerabilidades e ameaças torna-se um exercício quase aleatório, pois falta uma conexão clara entre o achado técnico e o risco real para o negócio. É a dicotomia entre a equipe de segurança que vê “milhares de vulnerabilidades críticas” e a diretoria que vê “zero incidentes graves reportados”. Alguém está perdendo a narrativa.
A Promessa do AIOps e da Observabilidade: Ferramentas, Não Soluções Mágicas
A chegada do AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI) e da Observabilidade foi saudada como a salvação. A capacidade de correlacionar dados massivos, aplicar machine learning para detectar anomalias sutis e, finalmente, inferir a causa raiz de problemas e ameaças, é revolucionária. A Dynatrace, por exemplo, é uma das plataformas líderes que faz isso de forma exemplar, integrando APM, infraestrutura, experiência do usuário e segurança em uma única visão.
O Lado Bom:
• Visibilidade Sem Precedentes: Pela primeira vez, podemos ter uma visão coesa de toda a stack tecnológica, do código à infraestrutura, passando pela experiência do usuário. Isso é ouro para segurança.
• Detecção Contextualizada: A IA pode aprender o “normal” e alertar sobre o “anormal” em tempo real, capturando comportamentos maliciosos que uma regra estática jamais pegaria.
• Agilidade na Resposta: Reduzir o MTTR (Mean Time To Resolution) de dias para minutos, automatizando a contenção e a remediação, é um ganho incalculável em termos de resiliência.
O Lado Nem Tão Simples Assim:
• “Garbage In, Garbage Out”: A IA é tão boa quanto os dados que a alimentam. Se a telemetria é incompleta, inconsistente ou mal instrumentada, o AIOps gerará insights falhos. A instrumentação é um processo contínuo e trabalhoso.
• A Caça aos Falsos Positivos Continua: Embora reduzidos, os falsos positivos ainda existem. Ajustar os modelos de IA para o contexto de cada ambiente é um trabalho de especialista, não de “plug-and-play”. A fadiga de alertas pode persistir se não houver um refinamento contínuo.
• O “Black Box” da IA: Entender por que a IA considerou algo uma anomalia pode ser desafiador. Para equipes de investigação forense, a explicabilidade do modelo é crucial.
• Integração Não É Mágica: Unificar dados de ambientes legados, híbridos, com diferentes fornecedores, exige um esforço significativo de integração e orquestração de APIs. A promessa da “plataforma única” ainda esbarra na realidade da heterogeneidade corporativa.
• Skill Gap: Gerenciar e extrair o máximo valor de plataformas avançadas de AIOps/Observabilidade exige profissionais com um conjunto de habilidades multidisciplinares: desenvolvedores, engenheiros de segurança, especialistas em dados e até mesmo engenheiros de negócios. Essa mão de obra é escassa e cara.
Gerenciando o Risco de Negócio, Não Apenas o Risco Técnico
A verdadeira virada de chave acontece quando o relatório de segurança não se limita a métricas técnicas (número de vulnerabilidades, taxa de patches), mas sim a métricas de impacto de negócio:
• O risco de um vazamento de dados de clientes, que custaria X milhões em multas e Y em perda de reputação, foi reduzido em Z% com a implementação do XDR e a monitoração de anomalias no AIOps.
Para que isso se torne realidade, é preciso:
Definir o que é Crítico: O que são as “jóias da coroa” da empresa? Quais sistemas, dados e processos são o coração da operação? Isso exige uma colaboração profunda entre TI, segurança e as áreas de negócio. O mapeamento da cadeia de valor é mais importante que o mapeamento de portas de firewall.
Quantificar o Impacto: Embora seja um exercício complexo, metodologias estruturadas e ferramentas especializadas podem simplificar essa quantificação, tornando-a um pilar vital para justificar qualquer investimento em segurança.
Contextualizar Alertas: Usar a observabilidade para entender não apenas que algo está errado, mas onde está errado na cadeia de valor do negócio e qual o potencial impacto. Um alerta “crítico” em um sistema legado que não afeta diretamente a receita pode ter uma prioridade menor do que um alerta “médio” em uma aplicação de missão crítica.
Automação Estratégica: Automatizar não apenas para resolver problemas, mas para prevenir que vulnerabilidades de alto impacto cheguem à produção, ou para isolar rapidamente sistemas que poderiam causar danos catastróficos ao negócio.
Cibersegurança Como Vantagem Competitiva
A cibersegurança não é um centro de custos inevitável; é um investimento em resiliência e continuidade de negócios. Mas para que essa mensagem seja absorvida pela diretoria, precisamos falar a língua deles: a língua do risco de negócio.
AIOps e observabilidade são, sem dúvida, habilitadores poderosos nessa jornada. Eles oferecem a granularidade de dados e a inteligência analítica para transcender a superfície técnica e mergulhar na profunda correlação entre a segurança da infraestrutura e a saúde financeira da empresa. Contudo, o sucesso não está apenas na implantação da ferramenta, mas na capacidade da organização de integrar esses dados em seus processos de gestão de risco e, crucialmente, de desenvolver profissionais capazes de extrair valor estratégico dessa complexa equação.
Não se trata de eliminar o risco cibernético – isso é utopia. Trata-se de gerenciá-lo com inteligência, priorizando o que realmente importa e transformando cada insight de segurança em uma decisão de negócio mais segura e rentável.
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