A diferença entre alertas falsos e ameaças reais: como afinar seu SIEM

A diferença entre alertas falsos e ameaças reais: como afinar seu SIEM

Um guia técnico e estratégico para reduzir falsos positivos e identificar ataques reais com eficiência.

Se você já atuou em um SOC ou NOC, sabe como os falsos positivos consomem tempo e energia da equipe. Eles obscurecem o que realmente importa e fazem com que analistas desperdicem recursos em investigações improdutivas. Por isso, afinar seu SIEM é mais do que necessário — é vital para garantir foco, precisão e resposta rápida.

Neste artigo, explico como separar ruído de sinal, reduzir alertas irrelevantes e aumentar a eficiência da detecção de ameaças reais, com base na experiência prática usando plataformas como Microsoft Sentinel AI e IBM QRadar 8.12 em ambientes de missão crítica.

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🔔 O que são falsos positivos (e por que são tão perigosos)

Falso positivo é quando o SIEM dispara um alerta sem haver ameaça real. Isso pode acontecer por:

• Regras mal configuradas

• Logs incompletos

• Falta de contexto de negócios

• Ausência de baseline comportamental

📚 Fonte:
→ IBM Security – What is a False Positive in Cybersecurity

Falsos positivos geram:

• Desgaste da equipe SOC

• Incidentes reais ignorados por excesso de alertas

• Sensação de alarme falso constante, que afeta a confiança no sistema

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🧪 Caso real: quando um alerta ignorado era um ataque de verdade

Em Como Resolvi um Incidente Crítico em Produção, o SIEM identificou uma tentativa de login fora do padrão, mas o alerta foi tratado como irrelevante, pois o IP era “nacional”. Horas depois, detectamos que era uma movimentação lateral já iniciada.

O erro? Regra genérica, sem verificação de comportamento anterior. Após ajustes, conseguimos reduzir os alertas em 38% e aumentar em 70% a detecção real.

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🔧 Como afinar seu SIEM na prática

1. Crie baselines

Configure o SIEM para aprender o comportamento “normal” do ambiente. O que é um login fora do padrão para o financeiro, pode ser comum no desenvolvimento.

2. Use listas de exceção com cautela

Evite excluir IPs internos de forma ampla. A ameaça pode vir de dentro — como analiso em Ataque Hacker ao BACEN

3. Ajuste a severidade dos alertas

Priorize alertas críticos com múltiplas evidências correlacionadas (login + movimentação de arquivos + mudança de ACL).

4. Automatize resposta inicial com scripts

Como mostro em 10 Comandos Essenciais para Diagnóstico, é possível automatizar bloqueios ou notificações com base na inteligência do SIEM.

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🤖 Machine Learning e Redução de Ruído

Plataformas como Microsoft Sentinel AI e Cortex XSIAM, da Palo Alto, usam inteligência artificial para sugerir correções de regras e detectar comportamento anômalo mesmo sem regras explícitas. Isso ajuda a detectar o que o analista não codificou.

📚 Leitura recomendada:
→ Microsoft Learn - Fine-Tuning Sentinel Rules

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🔄 Integração entre SIEM e ferramentas auxiliares

Um SIEM só é eficaz se bem alimentado. Em Monitoramento com Kibana e Sensedia, mostro como essas ferramentas oferecem dados ricos que, ao serem integrados ao SIEM, eliminam ruídos e aumentam o contexto do alerta.

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🎯 Conclusão

Afinação de SIEM é uma tarefa contínua e estratégica. A cada alerta revisto, a equipe ganha agilidade, confiança e foco nas ameaças reais. Em um ambiente onde segundos definem o impacto de um ataque, reduzir falsos positivos é tão importante quanto detectar invasões.

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✍️ Autor

Fábio Wlademir
Especialista em TI • NOC • SOC • Segurança Digital • Automação com IA • Estudante de Direito

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