A cibersegurança corporativa vive um momento de inflexão. Nunca se investiu tanto em ferramentas de defesa, mas os ataques continuam crescendo em volume, complexidade e impacto. Segundo o relatório Cost of a Data Breach 2024, da IBM, o custo médio global de uma violação de dados chegou a US$ 4,45 milhões, um recorde histórico. Já o relatório Cyber Attack Trends 2024, da Check Point Research, mostra que empresas enfrentaram, em média, 1.158 ataques por semana — um aumento de 20% em relação ao ano anterior.
Esses números revelam um paradoxo preocupante: apesar de todo o arsenal tecnológico disponível, muitas organizações ainda atuam de forma reativa. A simples detecção de alertas — por mais sofisticados que sejam os sistemas de SIEM — já não garante proteção efetiva. O verdadeiro diferencial está na capacidade de caçar ativamente ameaças que ainda não se manifestaram de forma explícita.
Neste contexto, o modelo tradicional de threat hunting, conduzido unicamente por analistas humanos, começa a dar sinais de esgotamento. A complexidade dos ambientes modernos, o volume de dados e a escassez de profissionais qualificados tornam insustentável a ideia de que é possível analisar tudo manualmente. A resposta mais eficaz passa pela colaboração entre humanos e inteligência artificial (IA).
Ao contrário do que muitos imaginam, a IA não substitui o analista — ela o potencializa. Algoritmos de machine learning são capazes de identificar padrões sutis, correlacionar eventos em escala e antecipar comportamentos suspeitos. Mas ainda são os profissionais que trazem a visão contextual, o senso crítico e a capacidade de tomar decisões em cenários ambíguos. É essa sinergia que permite transformar dados em inteligência e inteligência em ação.
Adotar esse modelo híbrido tem impactos diretos na performance dos SOCs. Ele reduz o tempo médio de resposta a incidentes, melhora a acurácia dos alertas e diminui o cansaço da equipe ao minimizar falsos positivos. Além disso, abre espaço para uma atuação mais proativa: em vez de esperar que a ameaça se manifeste, o time pode investigar indícios, entender a superfície de ataque e mitigar riscos antes que virem incidentes.
A escalabilidade também é um fator-chave. Com a IA absorvendo tarefas repetitivas e filtrando sinais relevantes, os analistas podem concentrar esforços nas investigações críticas. O resultado é um ciclo virtuoso de aprendizado e adaptação contínua.
Diante de um cenário em que cibercriminosos já utilizam IA para construir ataques mais evasivos, as empresas que não investirem nessa simbiose estarão em desvantagem. A caça a ameaças não é mais uma função tática, é uma estratégia de sobrevivência.
*Por Denis Furtado, engenheiro de sistemas e diretor da Smart Solutions.
