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Em uma era em que as ameaças cibernéticas não estão apenas evoluindo, mas se tornando cada vez mais sofisticadas, a necessidade de mecanismos robustos de segurança cibernética não pode ser exagerada. A base de uma postura de segurança resiliente está na capacidade de não apenas entender e monitorar sua própria pegada digital, mas também de antecipar e reagir a possíveis ameaças antes que elas se materializem em violações. Este documento tem como objetivo esclarecer a importância crítica de integrar um sistema avançado Solução de monitoramento de superfície de ataque e infraestrutura ao lado de um abrangente Inteligência contra ameaças e proteção digital contra riscos (DRP) plataforma.
À medida que navegamos pelas complexidades do cenário cibernético, a seleção dessas soluções surge como uma estratégia fundamental para proteger nossa ativos digitais e garantindo a continuidade operacional.
Mas como saber qual é uma solução eficaz e qual não é? Em quais parâmetros uma equipe de segurança deve avaliar as soluções? Este documento tenta responder a essa pergunta cada vez mais importante analisando parâmetros objetivos pelos quais medir essas soluções, para que a organização obtenha proteção abrangente em tempo real contra ameaças cibernéticas.
Principais recursos a serem procurados em uma plataforma digital de proteção contra riscos
O futuro é a IA: Uma plataforma digital de proteção contra riscos precisa ser construída com IA/ML no núcleo desde o início. Há uma quantidade imensa de dados sobre ameaças, é impossível filtrar todos eles. A IA/ML é capaz de analisá-los rapidamente e fornecer um contexto significativo para cada um deles para ver se são relevantes ou não.
Painéis personalizados: seus dados, do seu jeito: A apresentação dos dados deve ser dinâmica e pode ser apresentada de mais de uma forma significativa.
Acesso ilimitado: multiusuário, multilocação: Os negócios são dinâmicos e a cibersegurança é relevante para várias equipes e funções. Portanto, as plataformas de inteligência contra ameaças devem ter multilocação desde o início e apresentar um número ilimitado de usuários.
Filtragem avançada: veja o que importa: Para começar, uma plataforma de inteligência de ameaças deve ter filtros de modelo predefinidos, com base em casos de uso populares. A plataforma também deve permitir que os usuários realmente analisem os dados e ampliem o que é relevante, quando é relevante. Os filtros devem ser dinâmicos e utilizáveis sempre que necessário.
Relatórios dinâmicos - Informações sob demanda: Os usuários devem poder gerar com base em qualquer filtro que escolherem, sempre que necessário. As plataformas avançadas permitem que os usuários agendem relatórios com base em incidentes, alertas ou acionadores de tempo.
Code Watch: Protegendo repositórios de código: Na era do código aberto, uma plataforma digital de proteção contra riscos precisa ficar de olho nos repositórios de código. Qualquer chave de API codificada pode vazar dados confidenciais e acessar os invasores e está se tornando cada vez mais comum como vetor de ataque.
Serviço de remoção sem complicações: As solicitações de remoção devem ser fáceis e com baixo tempo de resposta. Melhor ainda, o provedor deve ter uma equipe interna de remoção.
Segurança do ecossistema: além de suas fronteiras: O monitoramento deve se estender às dependências de uma organização — seus fornecedores, fornecedores etc. Muitas vezes, as empresas ignoram o fato de que seus fornecedores e fornecedores também são uma superfície de ataque. O gerenciamento da superfície de ataque deve ser combinado com o monitoramento da Dark Web para que as ameaças à infraestrutura e as ameaças externas sejam cobertas.
Análise completa, sem exceções: A plataforma deve ser capaz de descompilar aplicativos da Web automaticamente e identificar automaticamente segredos, chaves de API, tokens, problemas de plist e configurações incorretas.
Integração perfeita de ferramentas: A plataforma deve poder ser integrada às ferramentas existentes que o cliente já possa ter.
Além da detecção: recomendações acionáveis: O a plataforma deve fornecer aos usuários recomendações sobre os problemas detectados. Descobrir problemas é importante — corrigi-los ainda mais.
