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[Projeto] Segurança com IA

  1. Análise da Situação Atual
    A startup enfrenta riscos críticos devido à expansão global:
    Ameaças cibernéticas (phishing, malware, ransomware).
    Superexposição de dados: acessos além do necessário.
    Backups frágeis: sem periodicidade, testes ou segurança.
    Volume crescente de dados sensíveis sem classificação ou DLP.
    Governança fragmentada e políticas não escaláveis.
    Lacunas: ausência de políticas robustas (Data Classification, Backup/DR), tecnologias (DLP, CASB, UEBA, XDR, MFA), processos falhos (revogação de acessos, testes de restauração) e risco à LGPD.

  2. Soluções com IA
    Estratégia Zero Trust + Segurança centrada em dados:
    Identidade: MFA obrigatório, SSO, IAM com menor privilégio dinâmico via IA (UEBA).
    Classificação & Proteção: IA/NLP para descoberta de dados, rotulagem automática, criptografia, DLP inteligente e tracking.
    Detecção & Resposta: UEBA + XDR com IA, playbooks SOAR (quarentena, reset, containment).
    SaaS/Cloud: CASB/SSPM com IA, cofre de segredos, hardening IaC.
    Backup resiliente: política 3-2-1-1, backups imutáveis, testes automáticos com IA.
    Colaboração & Código: filtros anti-phishing ML, LLM seguro, SAST/DAST com ML, treinamento adaptativo.
    Governança & LGPD: Data Mapping, políticas atualizadas, auditoria e trilhas.

  3. Plano de Implementação
    Fase 0 (Semana 0–1): Aprovação, definição de RPO/RTO, criação do Tiger Team.
    Fase 1 (Semanas 2–6): MFA, SSO, inventário IA, revisão de acessos, política de backup, ativação XDR, campanha anti-phishing.
    Fase 2 (Semanas 7–12): UEBA, DLP inteligente, CASB, cofre de segredos, LLM seguro.
    Fase 3 (3–6 meses): Microsegmentação, expansão DevSecOps, automação LGPD, exercícios de resposta.
    Recursos: Segurança (CISO), Arquiteto IAM/Dados, DevSecOps, Jurídico/DPO, FinOps.
    KPIs: redução de superexposição (–80%), bloqueios DLP, MTTD <1h, backups verificados ≥99%, phishing <5%, conformidade LGPD.
    Riscos: falsos positivos (mitigação via tuning), resistência (change management), integração complexa (padrões abertos).

Conclusão
A adoção de IA em Zero Trust, DLP, UEBA/XDR e backups imutáveis garante mitigação rápida de riscos críticos, conformidade LGPD e resiliência operacional, preparando a empresa para expansão segura e escalável.

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Oi, Marcia! Como você está?

Obrigada por compartilhar suas reflexões e aprendizados com a comunidade Alura. Gostei muito da sua análise, principalmente pela forma estruturada como você conectou riscos, soluções com IA e um plano de implementação por fases, alinhado a Zero Trust e à LGPD, mostrando uma visão estratégica e bem aplicada do desafio proposto no curso.

Continue explorando esse caminho, pois sua proposta está bem consistente. Como dica, vale priorizar uma implementação piloto: escolha um domínio crítico, defina um KPI claro e valide os resultados antes de escalar, facilitando ajustes práticos e a adoção pelas equipes. Conte com o apoio do fórum na sua jornada. Bons estudos!