O que é IA Generativa (GenAI)?

O relatório das Principais Tendências em Cibersegurança da Gartner para 2025 destaca a crescente influência da inteligência artificial generativa (GenAI), ressaltando novas oportunidades para as organizações aprimorarem suas estratégias de segurança e implementarem modelos de defesa mais adaptativos e escaláveis. Enquanto 2024 era esperado para focar no desenvolvimento de produtos mínimos viáveis, até 2025, estamos vendo a primeira integração significativa da inteligência artificial generativa nos fluxos de trabalho de segurança, oferecendo valor substancial. E até 2026, de acordo com a Gartner, o surgimento de novas abordagens, como “transformadores de ação”, combinadas com técnicas GenAI mais maduras, impulsionarão plataformas semiautônomas que aumentarão significativamente as tarefas executadas pelas equipes de cibersegurança.

​​O que é Inteligência Artificial Generativa?

Inteligência Artificial Generativa refere-se a modelos de aprendizado de máquina (ML) que criam novo conteúdo aprendendo padrões a partir de dados existentes. Como explicado pela Gartner, a GenAI “aprende a partir de artefatos existentes para gerar novos artefatos realistas em escala.” Em termos mais simples, você treina esses modelos em conjuntos de dados massivos (texto, código, imagens, etc.), e então a inteligência artificial generativa pode produzir conteúdo similar sob demanda.

Tecnicamente, a maioria das ferramentas modernas de GenAI são construídas com base em modelos fundamentais — redes neurais enormes treinadas em conjuntos de dados amplos. Esses modelos exigem enorme poder de computação, mas uma vez treinados, podem ser ajustados para muitas tarefas (desde escrever código de detecção até redigir relatórios de ameaças). A GenAI cria em vez de apenas analisar, e está evoluindo extremamente rápido. A cada poucos meses surgem modelos novos e mais capacitados. No entanto, é importante notar que as saídas da GenAI ainda precisam de supervisão humana, pois os resultados gerados pela IA podem ser imprecisos ou tendenciosos, tornando a validação humana essencial.

Como Funciona a Inteligência Artificial Generativa?

A Inteligência Artificial Generativa é construída sobre a base do aprendizado de máquina, particularmente um subcampo chamado aprendizado profundo, que utiliza redes em camadas de algoritmos conhecidas como redes neurais. Essas redes são inspiradas no funcionamento dos neurônios no cérebro humano, permitindo que sistemas aprendam com grandes conjuntos de dados e gerem resultados de forma autônoma.

Uma das arquiteturas mais influentes na inteligência artificial generativa é o modelo transformador. Os transformadores processam dados em paralelo usando mecanismos que ajudam o modelo a entender o contexto em sequências longas. Isso os torna especialmente eficazes para tarefas de linguagem natural, como sumarização, tradução e geração de código. Modelos de linguagem grandes (LLMs), muitas vezes usados em aplicações de GenAI, são tipicamente baseados em arquitetura de transformador e treinados em conjuntos de dados massivos que incluem repositórios de código, relatórios de inteligência de ameaças, logs de sistemas e muito mais. Usando um método chamado aprendizado não supervisionado, o modelo aprende a predizer a próxima palavra ou elemento em uma sequência. Com o tempo, ele constrói uma representação interna de gramática, lógica, estilo e significado.

Veja como funciona:

1. Fase de Treinamento: O modelo processa enormes quantidades de texto ou código não estruturado. Ele não memoriza o conteúdo, mas aprende as relações entre palavras, frases, sintaxe e conceitos.
   
   
2. Ajuste Fino: O modelo base é então refinado usando dados específicos de domínio, como logs de cibersegurança, relatórios de ameaças ou regras de detecção, para alinhar suas saídas com necessidades específicas.
   
   
3. Geração por Prompt: Quando um usuário fornece uma entrada (um prompt), o modelo gera uma resposta ao prever a continuação mais provável, palavra por palavra, ou token por token.
   
   
4. Consciência de Contexto: As ferramentas modernas de GenAI podem considerar uma grande quantidade de contexto de uma vez, permitindo que entendam consultas complexas ou tarefas de múltiplas etapas, tornando-as especialmente úteis em fluxos de trabalho de cibersegurança.

Por exemplo, em um contexto de operações de segurança, você pode inserir um resumo de ameaça ou um fragmento de log, e a GenAI pode gerar uma regra de detecção, resumir a ameaça ou sugerir próximos passos — tudo baseado em seu entendimento de dados similares que já viu antes.

O poder da GenAI está em sua capacidade de sintetizar, traduzir e gerar insights rapidamente, transformando dados brutos e complexos em informações acionáveis. No entanto, as saídas são probabilísticas, não determinísticas, o que significa que a revisão humana continua sendo crítica para tarefas de alta garantia.

GenAI em Cibersegurança

A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) está se tornando uma parte essencial das operações modernas de cibersegurança. Em vez de substituir a expertise humana, a GenAI a aprimora, atuando como um copiloto digital que acelera análises, automatiza tarefas repetitivas e ajuda os defensores a ficarem um passo à frente das ameaças em evolução.

As equipes de segurança já estão pilotando a GenAI em diversos fluxos de trabalho, desde inteligência de ameaças até gerenciamento de vulnerabilidades. Por exemplo, ferramentas de GenAI podem resumir avisos de CVE ou gerar regras de detecção com base em padrões de comportamento observados. Na triagem de alertas, a GenAI ajuda a reduzir o ruído ao identificar falsos positivos prováveis ou agrupar incidentes relacionados. E quando se trata de documentação ou treinamento, a IA pode redigir atualizações de políticas ou simular e-mails de phishing para campanhas de conscientização.

Essas capacidades estão se tornando gradualmente integradas em plataformas existentes — não como ferramentas independentes, mas como aprimoramentos integrados para enriquecer dados, acelerar a tomada de decisões e otimizar a defesa. Enquanto a supervisão humana permanece essencial, a GenAI oferece ganhos significativos de produtividade, permitindo que profissionais de segurança foquassem em trabalhos de maior impacto.

Quais são os Prós e Contras da Inteligência Artificial Generativa em Cibersegurança?

Hoje, a GenAI está sendo usada para ampliar tarefas de cibersegurança – desde o “trabalho pesado” como resumir dados e triagem de alertas até tarefas mais criativas como sugerir regras de detecção ou conteúdo de treinamento. Cada caso de uso ainda envolve especialistas humanos no circuito, mas a IA lida com análises repetitivas e documentação, ajudando as equipes a fazerem mais com menos. Aqui estão alguns exemplos de como a GenAI pode apoiar os defensores:

• Inteligência de Ameaças & Resposta a Incidentes: A GenAI pode digerir e resumir dados complexos de ameaças. Por exemplo, ela pode resumir longos relatórios de ameaças ou avisos de CVE, destacando as informações mais críticas, indicadores de comprometimento, ou TTPs dos atacantes. Ao extrair automaticamente causas raízes e detalhes-chave de montanhas de dados, a GenAI acelera as investigações e ajuda os analistas a se manterem à frente das ameaças.
  
  
• Engenharia de Detecção: Engenheiros de segurança estão explorando a GenAI para ajudar a escrever regras de detecção ou consultas. Por exemplo, ao fornecer a um modelo de IA exemplos de atividades maliciosas e como foram detectadas, o modelo pode redigir nova lógica de detecção. Alternativamente, a GenAI pode ajudar com a sumarização de lógica de detecção, enriquecimento CTI, tradução de código de detecção entre várias linguagens de SIEM, EDR ou Data Lake, entre outros. Todos os recursos mencionados são atualmente suportados pela SOC Prime’s Uncoder AI. 
  
  
• Redução de Falsos Positivos: A GenAI pode ajudar a minimizar falsos positivos atuando como uma camada de análise secundária. Ela pode avaliar alertas juntamente com o código associado e fornecer razões em linguagem natural, ajudando as equipes a distinguir rapidamente entre eventos benignos e suspeitos. De acordo com projeções da indústria, até 2027, espera-se que a GenAI reduza as taxas de falsos positivos em testes de segurança de aplicações e detecção de ameaças em 30%, graças à sua capacidade de refinar e contextualizar saídas de técnicas de análise tradicionais.
  
  
• Gerenciamento de Vulnerabilidades: A GenAI pode ajudar a priorizar e até mesmo corrigir vulnerabilidades. Um modelo de IA pode examinar código ou configurações em busca de fraquezas de segurança e apontar padrões arriscados. Ele pode então classificar essas falhas por impacto potencial e sugerir etapas de remediação. As ferramentas de GenAI agem como revisores de código inteligentes, ajudando equipes de desenvolvimento e segurança a abordar primeiro as vulnerabilidades mais críticas.
  
  
• Análise & Sumarização: Além de dados estruturados, a GenAI pode resumir informações não estruturadas ou semiestruturadas. Ela pode pegar mensagens de alerta, conversas no Slack ou logs de sistemas e convertê-las em resumos em linguagem simples. Por exemplo, se milhares de entradas de log aumentarem, um modelo GenAI poderia descrever a tendência de anomalia em um parágrafo. Isso libera os analistas de navegar por cada detalhe; em vez disso, eles recebem insights rápidos gerados pela IA.
  
  
• Treinamento & Política: Algumas equipes usam GenAI para gerar cenários de treinamento realistas. Por exemplo, ela pode criar exemplos personalizados de e-mails de phishing para a equipe ou escrever uma explicação sob medida de uma nova política de segurança. A GenAI pode analisar políticas existentes para identificar lacunas ou até mesmo redigir políticas revisadas com base em melhores práticas. Isso torna a manutenção da conscientização e documentação mais eficiente, embora todas as saídas sejam validadas por humanos.

Embora a inteligência artificial generativa apresente oportunidades significativas para aprimorar operações de cibersegurança, ela também introduz novos desafios. Os adversários estão adotando as mesmas ferramentas impulsionadas por IA para aumentar a velocidade, escala e sofisticação de seus ataques. Na verdade, a Gartner espera que os atacantes obtenham os mesmos benefícios que a maioria das indústrias espera da GenAI: produtividade e aumento de habilidades. As ferramentas GenAI permitirão que os atacantes melhorem a quantidade e a qualidade dos ataques a um baixo custo. Eles então usarão a tecnologia para automatizar mais de seus fluxos de trabalho em áreas como atividades de varredura e exploração. O lado ofensivo não exige a implementação de nenhuma regulamentação de conformidade e legais em estratégias de ataque. Esse atraso pode se estender por horas ou até dias para ameaças complexas, dando aos atacantes uma vantagem substancial.

Regulamentações emergentes de IA também estão adicionando uma nova camada de complexidade, introduzindo riscos legais e limitações táticas que ainda não são totalmente compreendidos. A Gartner projeta que, até 2025, a inteligência artificial generativa levará a um aumento de 15% nos recursos necessários para protegê-la, resultando em maiores gastos em segurança de aplicações e dados. A falta de transparência em relação aos mecanismos da inteligência artificial generativa e fontes de dados está fazendo com que os líderes de segurança hesitem em automatizar ações com base nas saídas de aplicativos de IA cibernético generativos. Como resultado, fluxos de trabalho de aprovação obrigatória e documentação detalhada serão necessários até que as organizações ganhem confiança suficiente nesses sistemas para aumentar gradualmente os níveis de automação.

Ecosistema SOC de IA da SOC Prime

Liderando o caminho em Detecção como Código, engenharia de detecção impulsionada por IA e caça de ameaças automatizada, a SOC Prime reúne soluções de segurança de ponta em um ecossistema de SOC de IA poderoso e independente de fornecedores. Ela combina tecnologia da SOC Prime, impulsionada por IA e expertise coletiva, com inovações de nossos parceiros para entregar capacidades de defesa cibernética incomparáveis.

Ecosistema SOC de IA da SOC Prime coloca a expertise conduzida pela comunidade em seu núcleo, refletindo a principal tendência atual de adoção de IA, focada principalmente em aumentar tarefas rotineiras e atuar como um copiloto para as equipes de segurança. Isso ressoa com a abordagem revolucionária de defesa informada por ameaças, que incentiva uma cultura de melhoria contínua em cibersegurança apoiada pelo conhecimento combinado de equipes Azuis, Vermelhas e Roxas para testar e melhorar continuamente suas capacidades de defesa de forma colaborativa para aumentar a eficácia. Construída sobre um ciclo estratégico de cinco anos, essa abordagem aproveita padrões abertos para garantir transparência em várias ferramentas e técnicas diversas, permitindo que as organizações integrem e adaptem suas defesas à medida que as ameaças evoluem. Ao se basear na inteligência de ameaças que reflete táticas e técnicas do mundo real de nível militar, a abordagem de defesa informada por ameaças capacita equipes de cibersegurança a antecipar, detectar e responder às ações de atacantes altamente sofisticados.

Alinhando-se à previsão da Gartner de que implantações de IA que melhoram a expertise humana superarão as análises de objetivo único, o ecossistema de IA da SOC Prime é projetado para amplificar as capacidades das equipes de cibersegurança, combinando aprendizado de máquina de ponta com conhecimento conduzido pela comunidade. No coração desse ecossistema está a Plataforma SOC Prime, servindo três produtos principais. Threat Detection Marketplace, que atua como a maior biblioteca de Detecção como Código do mundo, oferecendo conteúdo de detecção curado e inteligência de ameaças acionável. Uncoder servindo como um IDE privado e copiloto de IA para engenharia de detecção informada por ameaças. E Attack Detective, que é um SaaS pronto para empresas para detecção avançada de ameaças e caça de ameaças automatizada.

Para alimentar essas inovações, a SOC Prime aproveita uma variedade de modelos de linguagem grandes (LLMs) hospedados de forma privada líderes de mercado, como o Llama. Também mantemos um conjunto de modelos de IA/ML projetados especificamente:

• modelo LLM de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) da SOC Prime. Impulsionado pelo banco de dados RAG, com a coleção exclusiva da SOC Prime de mais de 500.000 regras e consultas mapeadas para 11.000 rótulos de metadados de alta qualidade, este modelo LLM permite a geração de regras de detecção enriquecidas de contexto a partir de dados CTI brutos.
  
  
• Modelo de ML de Tagging MITRE ATT&CK da SOC Prime.® Com base em nossa inovação de etiquetagem de regras Sigma com ATT&CK, introduzida no primeiro Workshop Comunitário EU ATT&CK em 2018, a SOC Prime cria o modelo de ML que permite a etiquetagem automática de (sub)técnicas ATT&CK para código de detecção em Sigma e Roota. Treinado no maior conjunto de dados do mundo de mais de 50.000 regras e consultas, incluindo consultas nativas de SIEM, EDR e Data Lake, regras Sigma e traduções de alta qualidade. Building on our innovation of tagging Sigma rules with ATT&CK, introduced at the first EU ATT&CK Community Workshop in 2018, SOC Prime curates the ML model that enables automated ATT&CK (sub)technique tagging for detection code in Sigma and Roota. Trained on the world’s largest dataset of over 50,000 rules & queries, including native SIEM, EDR, and Data Lake queries, Sigma rules, and top-quality translations.
  
  
• Modelo de ML de detecção de linguagem da SOC Prime. A SOC Prime desenvolve este modelo de ML para automatizar a identificação de linguagem de consulta em 44 diferentes formatos de SIEM, EDR e Data Lake, treinado no conjunto de dados da SOC Prime de mais de 500.000 regras e consultas, incluindo regras nativas, regras Sigma e traduções de alta qualidade.

Vamos ver como a GenAI pode potencializar as operações diárias de cibersegurança usando o exemplo do Uncoder, que recentemente recebeu uma grande atualização e oferece uma variedade de recursos impulsionados por IA para engenharia de detecção informada por ameaças, 100% gratuito.

O Uncoder é uma IA privada e não-agentica para Engenheiros de Detecção e Analistas de SOC. As atualizações mais recentes do Uncoder AI, lançadas em maio de 2025, introduzem um conjunto robusto de recursos projetados para aprimorar como as regras de detecção são criadas, traduzidas e otimizadas nas tecnologias mais populares, atuando como um divisor de águas para as equipes de segurança permanecerem à frente no cenário em evolução da cibersegurança.

Uncoder AI é operado por uma combinação de modelos de aprendizado de máquina proprietários da SOC Prime — treinados no maior conjunto de dados do mundo de mais de 500.000 regras e consultas de detecção, enriquecido com mais de 11.000 rótulos contextuais — e integrações selecionadas com LLMs públicos líderes de mercado. Para a maioria dos recursos impulsionados por IA, o Uncoder AI usa o Llama 3.3 personalizado para engenharia de detecção e processamento de inteligência de ameaças. Este modelo opera inteiramente dentro da nuvem privada compatível com SOC 2 Type II da SOC Prime, garantindo controle total sobre os dados, privacidade rigorosa e proteção de propriedade intelectual. Está planejado suporte para LLMs adicionais, oferecendo aos usuários mais flexibilidade, mantendo uma abordagem de privacidade em primeiro lugar.

As seguintes capacidades impulsionadas por IA apoiadas pelo Uncoder AI estão agora disponíveis gratuitamente:

• • Geração de regras/consultas a partir de Relatório de Ameaças. Analisa o relatório de ameaças fornecido e gera uma regra/consulta para detectar o comportamento descrito.
    
    
  • Geração de regras/consultas via Prompt Personalizado. Analisa o prompt personalizado fornecido e gera uma regra/consulta com base nas instruções do usuário.
    
    
  • Sumarização de árvore de decisão. Analisa uma consulta/regra e explica como funciona passo a passo, com todos os embeddings, ramificações e outras lógicas intrincadas.
    
    
  • Sumarização curta e completa de regras/consultas. Analisa uma regra/consulta e fornece aos engenheiros de segurança uma explicação detalhada, mas clara, da lógica de detecção e de todos os pontos finos envolvidos.
    
    
  • Otimização de consultas. Analisa uma consulta e confirma se está otimizada ou sugere melhorias de desempenho.
    
    
  • Validação de sintaxe & estrutura de regra. Analisa a sintaxe e a estrutura de uma regra/consulta, sinaliza erros, sugere melhorias ou confirma que tudo está correto.
    
    
  • Geração de Fluxo de Ataque (Beta). Analisa o relatório de ameaças fornecido ou outra descrição de atividades maliciosas e visualiza-o na forma de um Fluxo de Ataque.
    
    
  • Previsão de tagging MITRE ATT&CK. Usa o modelo de ML hospedado privadamente pela SOC Prime para mapear uma regra Sigma para técnicas e subtécnicas ATT&CK.
    
    
  • Tradução assistida por IA entre plataformas. Traduz entre linguagens nativas de plataforma. A lógica básica da consulta é traduzida de forma nativa, enquanto a tradução de funções avançadas é gerada por um mini modelo GPT-4o da OpenAI de terceiros.
    
    
  • Turbinação para Roota. Transforma uma regra ou consulta específica da plataforma em uma regra Roota e a enriquece com metadados usando algoritmos proprietários e AI da SOC Prime.

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