O Brasil enfrentou mais de 315 bilhões de tentativas de ataques cibernéticos apenas no primeiro semestre deste ano. Esse número representa cerca de 84% de todo o tráfego malicioso registrado na América Latina no período, conforme um levantamento da Fortinet divulgado em agosto. Com adversários utilizando cada vez mais a inteligência artificial (IA) para campanhas de phishing, ataques DDoS e exploração de vulnerabilidades em ambientes híbridos e multicloud, líderes de segurança corporativa se encontram em uma encruzilhada: manter o Security Operations Center (SOC) como está ou investir em novas tecnologias e formas de trabalho que respondam à nova realidade.
Ameaças avançadas e a expansão da superfície de ataque
Grupos criminosos estão adotando táticas avançadas, combinando técnicas de Advanced Persistent Threat (APT) com ferramentas de IA para superar as defesas tradicionais. Golpes que envolvem deepfakes ou phishing automatizado por IA tornam cada vez mais difícil distinguir o que é legítimo do que é malicioso. Paralelamente, a superfície de ataque das organizações se expandiu consideravelmente. Com ambientes de TI híbridos e multicloud, inúmeros novos serviços e integrações são constantemente adicionados aos ecossistemas corporativos, criando brechas que, muitas vezes, são difíceis de monitorar.
O grande problema é que muitos SOCs foram criados para um cenário em que as ameaças eram baseadas em assinatura e o volume de eventos era controlável. Atualmente, porém, a multiplicação de fontes de telemetria – como endpoints, nuvens, APIs, identidades, dispositivos IoT e aplicações SaaS – faz com que o volume de logs cresça exponencialmente.
Dados distintos e a complexidade analítica
Não se trata apenas de mais dados, mas de dados de naturezas distintas, com formatos, níveis de granularidade e relevância operacional diferentes. Ferramentas modernas de detecção e monitoramento, como EDRs, XDRs e soluções de observabilidade, coletam informações em tempo real e geram fluxos contínuos de telemetria que precisam ser relacionados com ameaças conhecidas e comportamentos anômalos. Sem uma arquitetura de dados e automação adequadas, esse ecossistema se torna difícil de orquestrar, e o SOC passa a lidar menos com ruído e mais com complexidade analítica. O desafio, portanto, deixou de ser filtrar falsos positivos e passou a ser transformar grandes volumes de logs em inteligência acionável com velocidade e contexto.
Além disso, quando os adversários passam a empregar IA para criar malwares praticamente indetectáveis, um SOC calcado apenas em esforço humano não consegue escalar na mesma proporção do risco. O resultado é um descompasso perigoso entre a capacidade defensiva e a velocidade com que as ameaças modernas atuam, evidenciando que manter o status quo não é mais sustentável.
SOC as a Service: um novo modelo de defesa
Uma das principais transformações em curso é a adoção do modelo de SOC as a Service, que redefine a forma como as empresas estruturam sua defesa cibernética. Diferente do modelo híbrido ou totalmente interno, o SOCaaS oferece monitoramento, detecção e resposta a incidentes 24 horas por dia, 7 dias por semana, por meio de uma plataforma escalável e baseada em nuvem, administrada por especialistas em cibersegurança.
Esse formato elimina a necessidade de manter infraestrutura local pesada e reduz o tempo de implantação, ao mesmo tempo em que garante acesso contínuo a tecnologias e analistas altamente especializados.
Integração e automação para respostas rápidas
Ao integrar telemetria proveniente de múltiplas camadas, o SOC as a Service consolida os eventos em um único datalake de análise, aplicando correlação e contextualização automatizadas com apoio de SOAR e machine learning. Desse modo, os alertas deixam de ser tratados de forma isolada e passam a compor narrativas completas de ataque, permitindo uma visão tática e antecipada das ameaças.
Essa automação nativa reduz drasticamente o tempo médio de detecção (MTTD) e o tempo médio de resposta (MTTR), pontos críticos para conter ataques modernos que podem se propagar em minutos.
Atualização contínua e análise comportamental
Outro benefício do modelo é a atualização contínua da inteligência de ameaças. Fornecedores de SOCaaS normalmente operam com bases globais de threat intelligence, alimentadas por fontes de ciberinteligência regionais e internacionais.
Essa atualização constante amplia a visibilidade sobre novas campanhas maliciosas, técnicas de exploração e indicadores de comprometimento (IoCs), garantindo que o ambiente corporativo permaneça protegido mesmo diante de vetores inéditos. Ao mesmo tempo, as plataformas de SOCaaS modernas integram recursos de análise comportamental (UEBA) e aprendizado contínuo, permitindo identificar padrões anômalos e prevenir movimentos laterais antes que evoluam para incidentes graves.
O CISO que ainda vê o SOC apenas como um centro de monitoramento precisa agora encará-lo como um núcleo de inteligência e antecipação, sustentado por automação, correlação de dados e aprendizado de máquina.
— Felipe Guimarães, CISO da Solo Iron
Mais do que uma modernização tecnológica, a adoção de modelos de SOC as a Service representa um novo paradigma de defesa cibernética.
