Saiba mais sobre a análise de IA em Investigações de Segurança de Dados

As Investigações de Segurança de Dados usam serviços e ferramentas de IA para ajudá-lo a revisar e agir rapidamente em itens associados a incidentes de segurança. Os serviços relacionados à IA incluem as seguintes ferramentas:

• Pesquisa de vetor
• Categorização
• Exame

Pesquisa de vetor

A pesquisa de vetor em Investigações de Segurança de Dados fornece uma maneira de pesquisar contextualmente os dados que você adiciona ao escopo da investigação usando orquestração avançada e inserções. A pesquisa vetorial é uma tecnologia de mecanismo de pesquisa que se concentra na compreensão do significado e do contexto por trás de palavras e frases em uma consulta, em vez de apenas corresponder palavras-chave.

Alguns aspectos importantes da pesquisa vetorial são:

• Compreensão contextual: a pesquisa vetorial interpreta o contexto dos termos de pesquisa, considerando fatores como sua organização, histórico de pesquisa e o significado geral da consulta.

• Reconhecimento de intenção: a pesquisa vetorial funciona para entender sua intenção, esteja você procurando informações, tentando realizar uma ação ou buscando um tipo específico de conteúdo associado a uma pesquisa.

• Relevância e precisão: ao focar na semântica (o significado e a intenção das palavras em sua consulta), a pesquisa vetorial fornece resultados mais precisos e relevantes e melhora a experiência geral de pesquisa.

• Pesquisa sugerida (versão prévia): a pesquisa vetorial também permite consultas de pesquisa sugeridas personalizadas para você selecionar com base no contexto da investigação ou em qualquer pesquisa anterior em uma investigação. Se sua investigação não tiver um contexto definido e você não tiver nenhuma pesquisa anterior, poderá escolher entre as seguintes pesquisas sugeridas padrão:

  • Procure por qualquer coisa que contenha credenciais ou senhas
  • Localizar todo o conteúdo que contenha informações confidenciais
  • Listar todos os documentos legais e financeiros

Quando os investigadores em sua organização investigam conjuntos de dados comprometidos, a pesquisa vetorial em Investigações de Segurança de Dados pode aprimorar significativamente sua investigação, abordando vários desafios importantes:

• Identificação de informações relevantes: a pesquisa vetorial entende o contexto e a intenção por trás de suas consultas. Esse foco ajuda você a localizar rapidamente documentos, emails ou registros relevantes, mesmo que eles não contenham as palavras-chave exatas que você usou.
• Como lidar com ambiguidade: a pesquisa vetorial elimina a ambiguidade de termos que têm vários significados, garantindo que você obtenha resultados contextualmente apropriados para sua investigação.
• Redução de ruído: a pesquisa vetorial filtra informações irrelevantes, para que você possa se concentrar nos dados mais pertinentes e reduzir o tempo gasto na análise de resultados não relacionados.
• Melhorando a eficiência: A pesquisa vetorial agiliza o processo de pesquisa, tornando sua investigação mais eficiente e eficaz, revelando rapidamente as informações mais relevantes.

Como funciona

Quando você cria uma investigação e define o escopo, o sistema prepara automaticamente os dados para a IA. A partir de junho de 2026, adicionar ao escopo abrange automaticamente a ação anterior Preparar para IA para todas as novas investigações. Em seguida, você pode executar pesquisas vetoriais no conjunto de dados. Enquanto as etapas anteriores do processo permitem pesquisa simples de palavra-chave, metadados e intervalo de datas, a pesquisa vetorial usa incorporações de IA para pesquisar dados contextualmente. Esse processo permite que os investigadores encontrem itens sem saber seu conteúdo exato.

A pesquisa vetorial funciona primeiro executando todos os dados com escopo em uma investigação por meio de um modelo de inserção de IA. Esse modelo extrai o significado semântico de cada item em seu conjunto de dados e os divide em partes menores. Esse processo é chamado de incorporação e permite que as Investigações de Segurança de Dados usem valores de dimensão para entender seus dados contextualmente. Um índice de pesquisa semântica é criado a partir desses valores que você pode consultar.

Quando você cria uma consulta de pesquisa vetorial em uma investigação, a IA expande e amplia automaticamente sua consulta e a executa por meio do índice de pesquisa semântica. As Investigações de Segurança de Dados correspondem o significado semântico de sua consulta com o significado semântico de seu conteúdo e retorna todos os itens contextualmente relevantes.

Por exemplo, se você pesquisar "Dados confidenciais incluídos no projeto de segurança da Contoso", o mecanismo de pesquisa de vetor entenderá que você está procurando dados confidenciais neste projeto específico, em vez de simplesmente corresponder palavras-chave (confidencial, dados, Contoso etc.) contidas na consulta de pesquisa. Usando a pesquisa vetorial, você pode consultar os dados afetados para localizar todos os itens de dados relacionados a um determinado assunto, mesmo que as palavras-chave estejam ausentes.

Além disso, uma pontuação de relevância de pesquisa é atribuída automaticamente a cada item retornado. A pontuação de relevância da pesquisa ajuda a determinar rapidamente o nível de confiança da conexão entre sua pesquisa e os itens identificados pela pesquisa de vetor.

Para obter mais informações sobre conceitos de pesquisa de vetor, consulte a seção de conceitos no artigo Vetores na Pesquisa de IA do Azure.

Pesquisa com IA (versão prévia)

Com base na pesquisa de vetor, a Pesquisa com IA (versão prévia) incorpora recursos de RG (geração aumentada por recuperação) e otimiza o modelo de resultados da pesquisa. Esse recurso inclui pesquisar itens relevantes com base em tipos de arquivo de item, tamanhos, versões e muito mais.

Essa expansão de recurso para pesquisa vetorial também inclui um resumo de pesquisa com base em itens individuais retornados na pesquisa, incluindo links de citação para amostras de resultados de pesquisa específicas, para ajudá-lo a avaliar rapidamente se a pesquisa atende às suas necessidades.

Categorização

Quando sua organização é violada e você identifica os dados afetados, os investigadores precisam priorizar os dados para começar a identificar os riscos de segurança. Investigações de Segurança de Dados A categorização acelera as investigações agrupando automaticamente o conteúdo em torno dos riscos de segurança de dados com os quais você se importa, para que os analistas possam restringir milhares de arquivos a um pequeno conjunto de clusters priorizados e significativos - sem revisão manual.

Você pode usar a categorização baseada em IA Standard ou Advanced em Investigações de Segurança de Dados para raciocinar e priorizar mais rapidamente os dados potencialmente afetados. Para categorizar dados, você pode selecionar todas ou algumas opções de categoria padrão, usar categorias sugeridas por IA com base em sua investigação ou criar suas próprias categorias personalizadas.

Você também pode adicionar categorias de forma incremental após a conclusão de uma execução inicial de categorização. Quando você adiciona novas categorias, somente as novas categorias líquidas são processadas e os dados categorizados anteriormente são preservados. Você também pode alterar as categorias existentes entre os níveis de processamento Standard e Advanced.

As categorias geradas por IA são enriquecidas com informações adicionais para conteúdo no nível do assunto no escopo:

• Nome: o nome da categoria ou área com base no conteúdo
• Resumo: Uma breve descrição do conteúdo subjacente

Dentro de cada categoria, você pode usar ferramentas de pesquisa e exame de vetor em qualquer conteúdo.

Como a categorização processa dados

A categorização foi projetada para priorizar o conteúdo mais relevante para cada categoria selecionada, em vez de analisar todos os itens no escopo da investigação. Quando você executa a categorização, o sistema usa IA para avaliar o conteúdo em relação às categorias selecionadas, pontua cada segmento de conteúdo quanto à relevância e retém os resultados de maior confiança. O conteúdo que não atende ao limite de relevância de uma categoria não é incluído nos resultados dessa categoria.

Como a categorização é otimizada para velocidade e economia, esteja ciente das seguintes considerações:

• Os resultados representam conteúdo priorizado: a categorização apresenta um subconjunto priorizado do conteúdo mais relevante para cada categoria, não uma análise exaustiva de todos os itens em seu conjunto de dados.
• O volume de conteúdo pode afetar os resultados: em grandes conjuntos de dados, documentos com conteúdo extenso podem ser mais fortemente representados nos resultados. Alguns itens relevantes podem não aparecer se pontuarem abaixo do limite de relevância.
• As categorias são processadas de forma independente: cada categoria selecionada é avaliada separadamente. O número de categorias selecionadas afeta o tempo de processamento e os custos unitários de computação, mas não altera como a relevância é determinada para categorias individuais.

Quando você seleciona a categorização Standard, o sistema agrupa o conteúdo em suas categorias selecionadas com base na pontuação de relevância. Quando você seleciona Categorização avançada , o sistema executa processamento adicional para identificar e organizar o conteúdo em tópicos específicos dentro de cada categoria, fornecendo agrupamentos mais granulares para análise mais profunda.

Categorias padrão

Investigações de Segurança de Dados inclui categorias padrão para categorizar itens no escopo da investigação. Ao executar a categorização, você pode selecionar todas as categorias padrão ou apenas as categorias padrão que se aplicam ao escopo da sua revisão. A análise ignora categorias padrão não selecionadas e você não pode revisar os resultados dessas categorias.

O processamento de IA determina as categorias padrão iniciais para itens de conteúdo:

• Informações comerciais: informações comerciais gerais. Essa categoria normalmente contém um grande número de itens. Algumas áreas de exemplo nesta categoria podem incluir engajamento e análise digital, usuário e recursos humanos, comunicação administrativa de rotina, envolvimento/experiência do cliente e muito mais.
• Registros de comunicação: Informações gerais de comunicação. Normalmente, essa categoria também contém um grande número de itens. Use esta categoria para ver suas investigações com base em áreas de comunicação. Algumas áreas de exemplo nesta categoria podem incluir reclamações de clientes, saudações de feriados, memorandos internos, atualizações de projetos e muito mais.
• Credenciais e informações de acesso: informações relacionadas ao acesso a ativos em investigações. Essas informações ajudam a identificar dados e comunicações potencialmente arriscados em sua organização. Algumas áreas de exemplo nesta categoria podem incluir credenciais de usuário, acesso não autorizado ao banco de dados, exposição de dados e muito mais.
• Informações do cliente: informações compartilhadas com clientes. Use esta categoria para entender quais dados do cliente podem estar em risco. Algumas áreas de exemplo nessa categoria podem incluir confirmações de pagamento, melhoria da experiência do cliente, informações de entrega e muito mais.
• Informações do usuário: informações relacionadas aos usuários em sua organização. Normalmente, essa categoria também contém um grande número de itens. Algumas áreas de exemplo nessa categoria podem incluir informações de emprego do usuário, estratégias de retenção de usuário, associações a grupos especializados e muito mais.
• Informações financeiras: informações financeiras em uma investigação. Algumas áreas de exemplo nesta categoria podem incluir planejamento financeiro, oportunidades de subsídios, orçamentos, demonstrativos financeiros e muito mais.
• Informações de saúde: itens relacionados à saúde e à medicina em uma investigação. Algumas áreas de exemplo nesta categoria podem incluir registros de bem-estar e saúde, atualizações do protocolo de segurança COVID-19, declarações de saúde e relatórios de incidentes e muito mais.
• Informações sobre incidentes e investigações: itens sobre incidentes e investigações em uma investigação. Essa categoria inclui incidentes de segurança e investigações dentro de sua organização. Algumas áreas de exemplo nesta categoria podem incluir violação de dados, incidentes de registros de saúde, monitoramento de contas de clientes de alto risco e muito mais.
• Propriedade intelectual: dados de propriedade intelectual (PI) em uma investigação. Algumas áreas de exemplo nesta categoria podem incluir futuros pedidos de patentes, trabalho de pesquisa e desenvolvimento, métricas de resultados de experimentos e muito mais.
• Informações de marketing: Dados de marketing em uma investigação. Algumas áreas de exemplo nessa categoria podem incluir comunicados à imprensa, campanhas publicitárias, planos ou estratégias de marketing e vendas e muito mais.
• Informações operacionais: dados operacionais da sua organização. Algumas áreas de exemplo nessa categoria podem incluir logística, remessa, estoque, conformidade, registros fiscais e muito mais.
• Informações de identificação pessoal: agrupar dados pessoais e itens relacionados em uma investigação. Alguns exemplos de áreas nessa categoria podem incluir listas de convidados de eventos, sessões de equipe e treinamento, informações pessoais de funcionários e muito mais.
• Dados regulamentados: dados regulamentados em uma investigação. Algumas áreas de exemplo nessa categoria podem incluir regulatórios, proteção de dados, registros regulatórios e muito mais.

Categorias sugeridas

Investigações de Segurança de Dados também fornece categorias sugeridas geradas por IA com base no conteúdo analisado em seu escopo de investigação. Essas categorias sugeridas ajudam automaticamente as investigações a revisar itens agrupados em áreas inesperadas ou desconhecidas. Dependendo do tipo de conteúdo incluído, as categorias sugeridas variam.

Se o conteúdo analisado se concentrar principalmente em uma área de assunto específica fora das áreas de categoria padrão, as categorias sugeridas serão personalizadas para essa área de conteúdo específica. Por exemplo, se o conteúdo analisado se concentrar em um assunto altamente confidencial com termos e conceitos específicos exclusivamente para sua organização, as categorias sugeridas serão criadas automaticamente para essas áreas. Essas categorias são exclusivas para sua organização e para o conteúdo analisado.

Categorias personalizadas

As Investigações de Segurança de Dados permitem que você crie manualmente categorias personalizadas para o processo de IA generativa usar ao analisar conteúdo. Ao definir as categorias que melhor atendem às suas necessidades de investigação, você pode economizar tempo e permitir que o processo de IA categorize automaticamente os itens com base nessas categorias personalizadas.

As categorias personalizadas podem ser palavras ou frases específicas que capturam a natureza específica do conteúdo em que você está interessado durante a investigação. Por exemplo, as categorias personalizadas podem incluir Vulnerabilidade de segurança, Correção de bugs, codinomes de projetos específicos ou propriedade intelectual personalizada, como pesquisa&D, relacionada a um medicamento específico ou candidatos a medicamentos.

Algumas categorias personalizadas adicionais que podem ser úteis em suas investigações:

• Códigos de acesso
• Documentação de acesso à API
• Chaves de autenticação de API
• Tokens de API
• Arquivos de configuração do aplicativo
• Detalhes da Autoridade de Certificação (AC)
• Certificados
• Credenciais do banco de dados
• Certificados digitais
• Planos de recuperação de desastre
• Dados de localização de funcionários
• Chaves de criptografia
• Arquivos de configuração de ambiente
• Logs de gerenciamento de incidentes
• Tokens de integração
• Tokens JWT
• Políticas de gerenciamento de chaves
• Códigos de backup de MFA (autenticação multifator)
• Números de identificação pessoal (PINs)
• Detalhes de conta privilegiada
• Cadeias de caracteres seguras
• Logs de segurança
• Políticas de segurança
• Sessão
• Chaves privadas SSH
• Segredos de API de terceiros
• Credenciais do usuário
• Avaliações de vulnerabilidade

Exame

À medida que você identifica itens que exigem uma análise mais profunda, as Investigações de Segurança de Dados fornecem recursos de exame baseados em IA para ajudá-lo a se concentrar nos principais riscos de segurança e dados confidenciais.

• Credenciais: Use essa área de foco de exame para verificar e extrair credenciais de todos os itens selecionados em um escopo de investigação. Essas informações fornecem aos investigadores uma maneira rápida de entender quais contas e credenciais estão associadas a um incidente de segurança e quais podem ser potencialmente exfiltradas.

• Risco: Use esta área de foco de exame para pontuar todas as áreas de risco em arquivos selecionados para ajudar os investigadores a se concentrar e priorizar as investigações. Essa ferramenta fornece o risco geral para cada item, se o item for conteúdo privilegiado e outros riscos específicos para o item.

  Os tipos de áreas de risco incluem:

  • Identificadores de ativo
  • Credenciais e segredos
  • Evidências de discussões sobre agentes de ameaças e violações
  • Incidentes de segurança urgentes
  • Higiene de segurança e vulnerabilidade
  • Conteúdo pessoal e confidencial
  • Informações de rede e acesso
  • Conformidade de políticas e proteção de dados
  • Informações de infraestrutura
  • Informações do cliente
  • Informações governamentais
  • Informações privilegiadas
  • Segredos comerciais

• Mitigação: use esta área de foco de exame para pontuar o risco de arquivos selecionados e habilitar as Investigações de Segurança de Dados para fornecer instruções de mitigação sobre o que fazer a seguir. Os arquivos selecionados recebem uma pontuação de risco, um resumo de risco e recomendações detalhadas de mitigação para evitar mais danos causados por uma violação de conteúdo.

• Dados pessoais: Use esta área de foco de exame para identificar e extrair dados pessoais de itens selecionados em um escopo de investigação. Essas informações fornecem aos investigadores uma maneira rápida de entender quais tipos de dados pessoais estão presentes nos dados associados a um incidente de segurança, incluindo nomes, endereços de email, IDs de funcionários, endereços IP e outras PII.

• Personalizado: use esta área de foco do exame para definir uma análise personalizada usando um prompt de linguagem natural. Descreva o que você quer que a IA procure nos itens selecionados, com até 2.000 caracteres. Os exames personalizados produzem os mesmos resultados estruturados que as áreas de foco integradas, com descobertas validadas por proteções de segurança. Para obter mais informações sobre como criar exames personalizados, consulte Criar um exame personalizado.

Recomendações de análise de IA

A tabela a seguir descreve recomendações, cenários de exemplo e práticas recomendadas ao usar as ferramentas de análise de IA em Investigações de Segurança de Dados.

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