Segura Intelligence coleta dados de múltiplas fontes, analisa comportamentos em tempo real usando IA/ML e aplica respostas automatizadas ao risco. É modular, seguro, totalmente auditável e fácil de integrar.
Ingestão de dados e integração
- Coleta de dados multifuente: Segura Intelligence ingere dados de uma ampla variedade de fontes, incluindo gravações de sessões privilegiadas (vídeo/logs), logs de sistema e aplicação, eventos de permissões na nuvem, linhas de base de configuração, telemetria de interação do usuário, trilhas de auditoria e tickets de suporte.
- Streaming em tempo real: todos os tipos de sessão suportados, RDP, SSH, web/HTML5, banco de dados, API e console local, são monitorados em tempo real, com eventos etiquetados para contexto (usuário, dispositivo, ativo, geolocalização, nível de risco e outros).
- Feeds externos e APIs: o motor integra-se nativamente com SIEM, SOAR, plataformas de identidade na nuvem, EDR, ITSM e feeds de inteligência de vulnerabilidades/ameaças, enriquecendo o contexto para pontuação de risco e resposta adaptativa.
Motor de processamento IA/ML
- Camada analítica em múltiplos níveis: o módulo central de inteligência combina regras determinísticas, aprendizado de máquina avançado (ML) e modelos GenAI. A pilha processa:
- Dados de sessão: parsing, correlação de eventos, interpretação de comandos, detecção de anomalias.
- Padrões comportamentais: bases de referência para usuários, dispositivos e permissões são criadas e continuamente atualizadas para cada identidade.
- Análise de texto e vídeo: transcrição, análise semântica e sumarização são realizadas sobre gravações e logs.
- Bases dinâmicas: a IA constrói perfis únicos para usuários, contas de serviço e ativos, monitorando horários de login, duração da sessão, padrões de digitação e comando, uso de privilégios e contexto ambiental.
Análise e acionamento de eventos em tempo real
- Monitoramento contínuo: eventos são avaliados contra limites e bases dinâmicas. Desvios da norma estabelecida acionam pontuação de risco e, quando aplicável, ações automatizadas ou recomendadas.
- Acionadores adaptativos: gatilhos técnicos e comportamentais (ex.: escalonamento suspeito de privilégios, acesso fora do horário, comandos arriscados, alterações na postura do dispositivo, uso incomum de permissões) alimentam o modelo de risco e o motor de políticas da IA.
- Aplicação de políticas just-in-time: quando o risco aumenta (detectado por IA/ML ou sinais externos), políticas just-in-time aplicam autenticação reforçada, revogação de acesso ou suspensão de sessão.
Resposta automatizada e orquestração
- Automação integrada: Segura Intelligence orquestra respostas, alertando equipes de segurança, acionando playbooks de resposta a incidentes (via SOAR), gerando logs de auditoria detalhados e aplicando fluxos customizados (ex.: revogação de privilégios, reautenticação forçada).
- Feedback em ciclo fechado: feedback de usuários e auditores sobre insights gerados pela IA (ex.: falsos positivos, resultados de incidentes) é incorporado para aprimorar a precisão de detecção futura e adaptar o modelo a ambientes em evolução.
Privacidade, segurança e conformidade desde o design
- Residência e isolamento dos dados: todo processamento pode ser configurado para cumprir requisitos de residência e privacidade do cliente/regulatório.
- Criptografia e controle de acesso: todos os dados capturados são criptografados em trânsito e em repouso; modelos granulares RBAC e ABAC governam o acesso a funcionalidades de IA e outputs sensíveis.
- Transparência e auditabilidade: cada insight, recomendação e ação automatizada é registrada e exportável para conformidade (SOX, GDPR, LGPD, ISO, etc.).
Adaptabilidade e extensibilidade
- Modular e extensível: novos módulos de IA, conectores e modelos podem ser adicionados sem interromper fluxos principais. APIs abertas e frameworks de plugins permitem integração com ferramentas corporativas específicas ou em evolução.
- Melhoria contínua: o motor foi projetado para aprendizado contínuo, utilizando técnicas supervisionadas e não supervisionadas, bem como validação human-in-the-loop (HITL), para aprimorar desempenho e minimizar riscos operacionais.