A detec\u00e7\u00e3o baseada em anomalias \u00e9 um m\u00e9todo de identifica\u00e7\u00e3o de amea\u00e7as cibern\u00e9ticas que reconhece comportamentos ou atividades anormais em um sistema. Esta t\u00e9cnica concentra-se na identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es incomuns que divergem das normas estabelecidas, identificando assim potenciais amea\u00e7as cibern\u00e9ticas.<\/p>\n
O conceito de detec\u00e7\u00e3o baseada em anomalias surgiu pela primeira vez no dom\u00ednio da seguran\u00e7a inform\u00e1tica no final da d\u00e9cada de 1980. Dorothy Denning, uma pesquisadora pioneira na \u00e1rea, introduziu um modelo de detec\u00e7\u00e3o de intrus\u00e3o baseado no perfil de comportamento do usu\u00e1rio. O modelo foi fundado na premissa de que qualquer atividade que se desvie significativamente do comportamento padr\u00e3o de um usu\u00e1rio poderia ser potencialmente classificada como uma intrus\u00e3o. Isso marcou a primeira explora\u00e7\u00e3o significativa da detec\u00e7\u00e3o baseada em anomalias.<\/p>\n
Ao longo dos anos, a detec\u00e7\u00e3o baseada em anomalias evoluiu junto com a progress\u00e3o da intelig\u00eancia artificial (IA) e do aprendizado de m\u00e1quina (ML). \u00c0 medida que as amea\u00e7as cibern\u00e9ticas se tornaram mais complexas, tamb\u00e9m aumentaram os mecanismos para as neutralizar. Algoritmos avan\u00e7ados foram desenvolvidos para reconhecer padr\u00f5es e discernir entre atividades normais e potencialmente prejudiciais.<\/p>\n
A detec\u00e7\u00e3o baseada em anomalias \u00e9 uma t\u00e9cnica de seguran\u00e7a cibern\u00e9tica que identifica e mitiga amea\u00e7as analisando desvios do comportamento t\u00edpico do sistema. Envolve a cria\u00e7\u00e3o de uma linha de base de comportamentos \u201cnormais\u201d e o monitoramento cont\u00ednuo das atividades do sistema em rela\u00e7\u00e3o a esta norma estabelecida. Qualquer discrep\u00e2ncia entre o comportamento observado e a linha de base pode significar uma potencial amea\u00e7a cibern\u00e9tica, acionando um alerta para an\u00e1lise mais aprofundada.<\/p>\n
Em contraste com a detec\u00e7\u00e3o baseada em assinaturas \u2013 que requer um padr\u00e3o de amea\u00e7a conhecido para identificar poss\u00edveis ataques \u2013 a detec\u00e7\u00e3o baseada em anomalias pode identificar ataques desconhecidos ou de dia zero, concentrando-se no comportamento aberrante.<\/p>\n
A detec\u00e7\u00e3o baseada em anomalias opera principalmente em duas fases: aprendizagem e detec\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Na fase de aprendizagem, o sistema estabelece um modelo estat\u00edstico que representa o comportamento normal utilizando dados hist\u00f3ricos. O modelo inclui v\u00e1rios fatores comportamentais, como padr\u00f5es de tr\u00e1fego de rede, utiliza\u00e7\u00e3o do sistema ou padr\u00f5es de atividade do usu\u00e1rio.<\/p>\n
Na fase de detec\u00e7\u00e3o, o sistema monitora e compara continuamente o comportamento atual com o modelo estabelecido. Se um comportamento observado se desviar significativamente do modelo \u2013 ultrapassando um limite definido \u2013 um alerta ser\u00e1 acionado, indicando uma potencial anomalia.<\/p>\n
Existem basicamente tr\u00eas tipos de m\u00e9todos de detec\u00e7\u00e3o baseados em anomalias:<\/p>\n