Usando LLMs para Gerar Playbooks de Resposta a Incidentes

A criação de playbooks de resposta a incidentes detalhados e acionáveis é um pilar de qualquer operação de segurança madura. No entanto, é um processo muitas vezes manual e demorado. A chegada dos LLMs oferece uma oportunidade de acelerar e padronizar drasticamente a criação desses playbooks, permitindo que as equipes de SOC (Security Operations Center) respondam de forma mais rápida e consistente às ameaças. Um LLM pode atuar como um 'arquiteto de resposta a incidentes' assistente.

As equipes de segurança podem usar um LLM para gerar playbooks customizados para uma vasta gama de cenários de ataque. Por exemplo, um analista pode usar um prompt como: 'Atue como um especialista em segurança cibernética. Gere um playbook de SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) detalhado, passo a passo, para responder a um incidente de ransomware em um servidor de banco de dados Windows crítico. Inclua etapas específicas para contenção (ex: isolamento da rede), erradicação (ex: análise de malware, restauração de backup) e recuperação. Forneça exemplos de comandos PowerShell para cada etapa'.

O LLM pode gerar um rascunho de playbook abrangente em segundos, que o analista pode então revisar e adaptar ao ambiente específico da organização. Isso economiza horas de trabalho de redação e garante que os playbooks sigam as melhores práticas da indústria, como as definidas por frameworks como o NIST. O LLM pode até mesmo ser ajustado (fine-tuned) com os playbooks existentes e os relatórios de incidentes passados da própria organização para gerar novos playbooks que incorporem as lições aprendidas e a terminologia interna.

Essa automação não substitui a necessidade de expertise humana. Os playbooks gerados pela IA devem sempre ser validados e testados por analistas de segurança experientes. No entanto, ao automatizar a criação do primeiro rascunho, os LLMs liberam as equipes de segurança para se concentrarem em atividades de maior valor, como a realização de simulações de crise (tabletop exercises) para testar os playbooks, a caça proativa a ameaças (threat hunting) e a melhoria contínua dos processos de resposta. A IA se torna uma ferramenta para codificar e escalar o conhecimento de segurança.