A Maturidade de Métricas e BI de Segurança, conforme explorada nas fontes, especialmente por Hubbard e Seiersen, não é definida pela quantidade de dados coletados, mas pela capacidade de usar esses dados para tomar decisões e reduzir incertezas.

Abaixo, detalho os conceitos de Maturidade Analítica e o papel dos Security Data Marts:

1. O Modelo de Maturidade Analítica de Segurança

O caminho para a maturidade é dividido em quatro estágios fundamentais:

  • Análise de Dados Esparsos (SDA): O estágio inicial onde, mesmo com poucos dados históricos, utilizam-se métodos probabilísticos (como Bayesianos) para informar investimentos iniciais.
  • Métricas Funcionais de Segurança (FSM): Focam em otimizar áreas operacionais específicas (silos), como gestão de vulnerabilidades ou defesa contra malware. 
  • E com isso temos o framework BOOM (Baseline Objectives and Optimization Measures):
    • Burndown: Taxa de remoção de risco ao longo do tempo.
    • Survival: Tempo de vida de um risco antes de sofrer um "evento de terminação" (ex: quanto tempo uma vulnerabilidade fica aberta).
    • Arrival: Taxa com que novos riscos se materializam.
    • Wait-times: Tempo entre a chegada de novos eventos.
    • Escapes: Taxa com que o risco atravessa barreiras (ex: bugs que saem de desenvolvimento para produção).
  • Security Data Marts (SDM): O foco muda para a eficácia do programa cruzado. Responde se os investimentos em diferentes domínios (IAM, EDR, SIEM) estão funcionando bem juntos para reduzir o risco.
  • Análise Prescritiva: O uso de IA e ciência de decisão para fornecer recomendações otimizadas e tomar decisões dinâmicas.

2. O Papel dos Security Data Marts (SDM)

Um Data Mart de Segurança é um repositório de dados específico de um assunto, projetado para ser rápido e fácil de analisar. Ele permite que a segurança saia de silos técnicos e responda perguntas estratégicas, como: "Quanto tempo uma atividade maliciosa oculta existe antes da detecção?".

Diferente de um SIEM, que foca no tempo real, o Data Mart permite medir a exposição residual que os sistemas dos fornecedores demoram a reconhecer (ex: o tempo entre a criação de um malware e a atualização da vacina pelo antivírus).

3. Modelagem Dimensional em BI de Segurança

Para que o BI de segurança seja eficaz, utiliza-se a Modelagem Dimensional, baseada em:

  • O Cubo de Métricas: Cruza três dimensões principais: Tempo, Valor e Risco.
  • Fatos (Facts): São eventos atômicos registrados, como o bloqueio de um firewall ou uma alteração de configuração. Em segurança, esses fatos são frequentemente "factless" (contagem de ocorrências, como "0" ou "1").
  • Dimensões (Dimensions): Características descritivas que permitem filtrar os fatos, como o tipo de ativo, localização física ou criticidade da informação.
  • Dimensões de Conformidade (Conforming Dimensions): Dimensões compartilhadas (como Data ou Ativo) que permitem "perfurar" (drill-across) diferentes Data Marts para ver como eles se correlacionam (ex: correlacionar um incidente de malware com o status de patch de um servidor).

4. Implementação Prática: O "Modern Data Stack"

A maturidade avançada utiliza ferramentas modernas de nuvem (como Snowflake e Tableau) para automatizar KPIs que alinham diferentes departamentos (RH, TI e Segurança). Um exemplo citado é o KPI de desligamento de funcionários: ao cruzar dados do RH (Workday) com o Service Desk (ServiceNow), a segurança pode medir se o controle de acesso foi removido dentro das 24 horas previstas na política, gerando alinhamento e responsabilidade (accountability) sem a necessidade de reuniões constantes.

 

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