Ben Bernstein, Gerente de Consultores de Segurança Cibernética na Huntress – Série de Entrevistas

Ben Bernstein, Gerente de Consultores de Segurança Cibernética na Huntress, é um profissional de cibersegurança com mais de uma década de experiência abrangendo suporte técnico, administração de sistemas, sucesso do cliente, gerenciamento de contas técnicas e liderança em consultoria de segurança. Ele iniciou sua carreira em funções práticas de TI, progredindo de trabalho de help desk para administração de sistemas antes de migrar para gerenciamento de contas e sucesso do cliente na Integris. Bernstein passou depois três anos na Red Canary, onde gerenciou relacionamentos com clientes corporativos como Gerente de Contas Técnicas e Gerente Sênior de Contas Técnicas Corporativas. Desde que ingressou na Huntress em 2024 como o primeiro Gerente de Contas Técnicas, avançou na liderança de gerenciamento de contas técnicas e agora lidera os Consultores de Segurança Cibernética da empresa, aproveitando sua combinação de expertise técnica e experiência de contato com clientes para ajudar as organizações a entenderem melhor e responderem às ameaças cibernéticas em evolução.

Huntress é uma empresa de cibersegurança que fornece uma plataforma de segurança totalmente gerenciada projetada para proteger organizações em endpoints, identidades, logs e usuários. Sua plataforma combina tecnologias, incluindo Detecção e Resposta Gerenciada de Endpoint (EDR), Detecção e Resposta de Ameaças de Identidade (ITDR), Gerenciamento de Informação e Eventos de Segurança (SIEM) e treinamento de conscientização de segurança com um Centro de Operações de Segurança (SOC) 24/7 centrado em IA, atendido por especialistas humanos em segurança. A Huntress afirma que sua tecnologia atualmente protege mais de 5 milhões de endpoints e 15 milhões de identidades em mais de 277.000 empresas, com sua equipe realizando detecção, investigação, resposta e remediação de ameaças em nome dos clientes.

Você começou sua carreira em help desk e administração de sistemas antes de passar pelo gerenciamento de contas técnicas e, finalmente, assumir a liderança em consultoria de segurança cibernética na Huntress. Como esse background prático em TI moldou a forma como você pensa sobre segurança hoje, especialmente quando as mesmas ferramentas nas quais os administradores confiam também podem se tornar um ponto de entrada para atacantes?

Sou eternamente grato ao meu background em TI todos os dias, agora que estou no lado dedicado à cibersegurança da empresa. Isso me dá uma perspectiva prática. Quando você conhece como sistemas operacionais, aplicativos e processos de sistema se comportam quando tudo funciona normalmente, as anomalias e ameaças realmente se destacam. Meu tempo em TI também desenvolveu uma mentalidade de solução de problemas e identificação de causa raiz. Você aprende rapidamente que precisa seguir o fio condutor para garantir que está avaliando completamente um problema ou uma ameaça.

Lembro-me de depender fortemente das mesmas ferramentas, como RMMs, que hoje são abusadas por agentes de ameaça. Tendo-as implantado eu mesmo, aprecio plenamente seu poder tanto nas mãos de um administrador de TI quanto nas de um atacante. Como os RMMs estão em toda parte, isso pressiona as equipes de segurança a analisar toda a atividade ao redor de sua execução. Ter um RMM rodando em uma máquina não é inerentemente maligno. Mas se esse RMM de repente começar a instalar ferramentas adicionais ou gerar scripts desconhecidos, isso obriga os defensores a deixarem de confiar em listas de softwares confiáveis e a focarem totalmente na observação de comportamentos.

A IA costuma ser discutida na cibersegurança em termos de atacantes autônomos sofisticados, mas quanto do impacto imediato da IA é simplesmente tornar os cibercriminosos comuns mais rápidos e capazes? Estamos chegando a um ponto em que atacantes relativamente pouco habilidosos podem executar campanhas que antes exigiam uma expertise técnica muito mais profunda?

Há muito pânico agora sobre sistemas de hacking autônomos de IA, mas a realidade na prática é que isso não é uma técnica nova. Esses modelos não estão invadindo redes usando técnicas altamente sofisticadas. Eles fazem exatamente o que os script kiddies humanos fazem há anos, escaneando ativos expostos à internet, não corrigidos e mal configurados. Isso chama atenção porque a expressão “IA autônoma” soa assustadora, ou até atraente, dependendo de quem você pergunta, mas a mecânica real desses ataques é básica.

O problema real que enfrentamos é que a IA reduz a barreira de entrada para os cibercriminosos. Os atacantes podem automatizar as partes tediosas de um exploit e escalar suas operações sem precisar de profunda expertise técnica. Isso permite que atacantes pouco habilidosos executem campanhas muito mais rapidamente, o que coloca muita pressão sobre as empresas. Você não pode mais instalar uma ferramenta de segurança e esquecê‑la. As organizações precisam assumir que suas redes estão sendo constantemente sondadas.

A Huntress observou atacantes usando scripts de roubo de informações gerados por LLM durante intrusões de RMM. O que isso nos indica sobre como a IA generativa está mudando a economia e a acessibilidade do cibercrime?

Isso nos mostra que a IA generativa está simplificando a sobrecarga operacional do cibercrime. Escrever um script de roubo de informações não é um trabalho técnico inovador, mas tradicionalmente exigia muito tempo de desenvolvimento ou a compra de ferramentas especializadas em fóruns underground. Ao usar um LLM dentro da rede da vítima, os atacantes podem gerar scripts funcionais e personalizados sob demanda, em vez de depender de malware pré‑construído.

Embora o acesso a esses modelos ainda implique algum custo, a barreira de entrada está mais baixa do que nunca. Frequentemente vemos atacantes médios aproveitando essas ferramentas para trabalhar mais rápido e eliminar tarefas de codificação manual. Isso altera fundamentalmente a economia de um ataque ao tornar a fase de execução altamente acessível, permitindo que atores com menor qualificação ampliem suas operações sem precisar de profunda expertise técnica.

A Huntress registrou um aumento de 277% ano a ano no abuso de ferramentas de monitoramento e gerenciamento remoto. Por que plataformas legítimas de RMM se tornaram uma alternativa tão atraente ao malware personalizado, e quais vantagens elas oferecem aos atacantes após obterem acesso?

Não há nada inerentemente maligno nas ferramentas de RMM. Elas desempenham um papel vital, ajudando administradores de TI e MSPs a trabalhar de forma eficiente e a dar suporte aos usuários. O problema é que malware personalizado é sinalizado por antivírus tradicionais, enquanto os RMMs são assinados, confiáveis e contornam os controles de segurança padrão. Ainda melhor para o atacante, os agentes de RMM rodam naturalmente com privilégios elevados de administrador e fornecem persistência incorporada, o que significa que permanecem ativos após reinicializações do sistema sem exigir esforço adicional para manter o acesso.

Uma vez que o atacante coloca seu próprio agente de RMM em uma máquina alvo, ele essencialmente possui um console de controle remoto. Pode transferir arquivos de ida e volta sem interrupções e costuma configurar sua instância de RMM antecipadamente com scripts e ferramentas maliciosas prontas para serem executadas em endpoints com um único clique. Como a aplicação em si é legítima, os defensores não podem simplesmente bloquear a ferramenta. Isso obriga as equipes de segurança a deixarem de depender de listas de softwares confiáveis e a focarem na observação de comportamentos, tornando o monitoramento 24/7 essencial para detectar um atacante abusando de software administrativo.

Uma técnica que a Huntress documentou é a “encadeamento” de múltiplas ferramentas de RMM pelos atacantes para fragmentar a telemetria e criar acesso redundante. Você pode nos explicar como uma intrusão desse tipo normalmente se desenrola e por que pode ser tão difícil para os defensores reconhecerem o que está acontecendo?

Aqui está um exemplo particularmente interessante que capturamos e descrevemos em um blog sobre. A intrusão começou com um e‑mail de phishing usando um documento empresarial falso como isca, como um “Acordo de Soluções de Rede”. A vítima clicou no link do e‑mail, chegou a uma página protegida por um CAPTCHA falso e baixou o que acreditava ser um PDF ou documento de serviço padrão. Na realidade, o download era um instalador executável. Quando o usuário deu um duplo clique no arquivo para abrir o acordo, instalou silenciosamente uma ferramenta de acesso remoto legítima, porém não autorizada, chamada Tiflux RMM.

Depois que o agente Tiflux inicial foi colocado em funcionamento, o atacante imediatamente usou suas capacidades internas para empurrar e incorporar ferramentas adicionais como Splashtop, ScreenConnect e UltraVNC na mesma máquina. É importante notar que todas essas são, por si só, ferramentas de RMM legítimas.

Os atacantes fazem isso para estabelecer super persistência. Eles sabem que, se um administrador de TI detectar uma ferramenta remota não autorizada e a desinstalar, ainda terão duas ou três outras backdoors ativas aguardando. Essa tática fragmenta a telemetria. As plataformas de segurança veem apenas aplicativos administrativos assinados e distintos rodando simultaneamente e se comunicando com a infraestrutura legítima do fornecedor. A menos que um defensor esteja monitorando ativamente essa atividade e questione por que um único endpoint, de repente, precisa de múltiplos agentes de gerenciamento remoto distintos instalados na mesma tarde, isso se mistura ao ruído da manutenção rotineira de TI.

Além do monitoramento comportamental 24/7, outro controle eficaz aqui é a Gestão de Postura de Segurança de Endpoint e o controle de aplicativos. Se uma organização definir explicitamente quais variantes específicas de RMMs são autorizadas a rodar em suas máquinas, pode impedir que ferramentas não aprovadas sejam executadas, interrompendo o encadeamento antes que ele comece.

Modelos de segurança tradicionais costumam distinguir entre software confiável e não confiável, mas ataques de RMM exploram ferramentas que podem ser legítimas, assinadas e já aprovadas pelo TI. Isso significa que os defensores precisam deixar de perguntar se um aplicativo é confiável e focar, em vez disso, se seu comportamento é confiável?

Sim, absolutamente. O modelo tradicional de confiança binária está quebrado. A assinatura binária foi projetada para verificar se um aplicativo provém de um fornecedor legítimo, não para garantir que suas ações sejam seguras.

Se um atacante usa um binário de RMM assinado ou uma ferramenta living‑off‑the‑land, o executável em si está limpo, mas a atividade por trás dele é maliciosa. Os defensores precisam deixar de perguntar “Este arquivo é confiável?” e começar a focar se seu comportamento faz sentido no contexto. Ter um RMM rodando em uma máquina não é inerentemente maligno. Mas se essa ferramenta de repente começa a instalar utilitários adicionais, gerar scripts desconhecidos ou executar às 2 h da manhã sob uma conta de serviço, isso é um indicador de comprometimento. Contexto e comportamento sempre foram importantes, mas com os atacantes dependendo tanto de software confiável, eles são agora mais críticos do que nunca.

À medida que a IA comprime o tempo entre a descoberta de uma vulnerabilidade ou lacuna de configuração e sua exploração, como isso altera o papel da gestão de postura de segurança? Quais fraquezas de identidade, endpoint e acesso remoto as organizações devem priorizar antes que os atacantes tenham oportunidade de explorá‑las?

A gestão da postura de segurança é mais importante do que nunca porque ajuda as organizações a fechar proativamente as lacunas de segurança comuns que os invasores exploram diariamente. Ela complementa a detecção e a resposta ao identificar e corrigir continuamente problemas como configurações incorretas, permissões excessivas, aplicativos não autorizados e outras vulnerabilidades em endpoints e identidades. Quando a janela entre a divulgação de uma vulnerabilidade e a varredura automatizada se reduz a horas, reduzir essas lacunas antes que possam ser exploradas torna‑se essencial. As organizações precisam manter uma postura consistente e endurecida em todos os ambientes para diminuir o número de incidentes que enfrentam e limitar o que um invasor pode alcançar se conseguir entrar.

Embora quase todo fornecedor de cibersegurança goste de “educar” (ou assustar) o público sobre a ameaça ou o domínio de segurança para o qual vende soluções, a lista real de prioridades é algo que apenas cada organização pode definir. Cada empresa valoriza componentes diferentes da tríade CIA e cada companhia tem dados sensíveis armazenados ou acessados em locais distintos. O conselho real que a maioria das empresas precisa ouvir é avaliar quais dados, ativos ou sistemas de produção são mais críticos para suas operações e, a partir daí, trabalhar de forma retroativa para proteger o que realmente importa.

Há uma preocupação crescente de que agentes de IA acabem executando partes significativas do ciclo de ataque de forma autônoma. Quais capacidades precisariam melhorar antes que ataques cibernéticos autônomos se tornem significativamente mais perigosos que os ataques assistidos por IA de hoje, e os defensores estão se preparando rápido o suficiente?

A preocupação com agentes autônomos implica que se trata de um problema futuro, mas já os vemos executar ataques hoje. Contudo, esses ataques autônomos ainda estão longe de ser perfeitos. Observe a recente campanha de ransomware JadePuffer. Ela foi conduzida inteiramente por um agente de IA, mas cometeu erros gritantes. O modelo inventou partes da operação, inclusive criando um endereço de carteira Bitcoin falso para a nota de resgate. Ainda mais ridículo, a IA esqueceu de salvar ou transmitir a chave de criptografia. Ela apenas imprimiu a chave gerada aleatoriamente em uma saída de console temporária e encerrou a sessão, tornando matematicamente impossível que a vítima recupere seus dados mesmo que pagasse.

A realidade prática é que, sob a perspectiva de táticas, técnicas e procedimentos, IA autônoma, scripts automatizados e invasores humanos estão fazendo exatamente a mesma coisa. Todos continuam explorando os mesmos tipos de ativos expostos à internet, vulneráveis e mal configurados. A IA ainda precisa percorrer a cadeia de ataque padrão. Ela ainda precisa obter acesso inicial, elevar permissões, mover‑se lateralmente e executar sua carga útil. No caso do JadePuffer, ela apenas utilizou uma vulnerabilidade conhecida e não corrigida para entrar e depois tropeçou ao percorrer a rede.

Como a mecânica central do ataque não mudou, os defensores não precisam descartar seu playbook atual. Ainda são necessárias segurança em camadas, higiene básica de TI e detecção comportamental robusta. O que muda é a pressão e a velocidade com que os defensores devem processar eventos e triagem de alertas. Quando um agente de IA comete um erro, lê o log de erro e se autocorrige em segundos para continuar avançando, os defensores simplesmente precisam se adaptar à velocidade acelerada com que os ataques cibernéticos estão se movendo agora.

Os invasores estão adotando IA, mas os defensores têm acesso a muitas das mesmas tecnologias. Onde você vê a IA proporcionando a maior vantagem defensiva: na detecção de comportamentos incomuns, na análise de telemetria, na priorização de vulnerabilidades, na automação de respostas ou em outro lugar totalmente diferente?

Primeiro, ela é altamente eficaz para a correlação da equipe azul. As equipes de segurança não têm um problema de dados; têm um problema de ruído. A IA é extremamente útil para extrair as agulhas do palheiro, reunir eventos díspares e aparentemente não relacionados e costurá‑los para contar a história completa de uma intrusão.

Segundo, a IA está fazendo para os defensores exatamente o que faz para os invasores ao reduzir a lacuna de habilidades. Quando um analista júnior de SOC se depara com um script fortemente ofuscado ou um alerta complexo, ele pode usar um LLM para traduzir instantaneamente esses dados para o inglês simples. Isso elimina o trabalho manual de engenharia reversa e permite que os defensores façam triagem e respondam muito mais rápido.

Por fim, olhando além da defesa reativa, há uma oportunidade tremenda para equipes vermelhas e roxas usarem IA para testar e validar proativamente as defesas. Testes de penetração totalmente abrangentes, conduzidos por humanos, ainda são indispensáveis. Mas a IA reduz a barreira técnica para executar testes menores e atômicos que validam diferentes camadas de uma pilha de segurança. Em vez de aguardar um teste de penetração anual ou cruzar os dedos quando uma ameaça orgânica real surge, as organizações podem usar IA para testar seus próprios ambientes de forma segura e frequente, verificando o que realmente quebra.

Olhando para o futuro, você espera que a indústria de cibersegurança entre em um ambiente onde tanto invasores quanto defensores operem cada vez mais por meio de agentes autônomos? Em caso afirmativo, o que determinará, em última análise, quem terá a vantagem quando máquinas de ambos os lados puderem identificar e reagir a ameaças na velocidade das máquinas?

A IA está definitivamente sacudindo a economia subterrânea. O mercado darknet de cibercrime como serviço prosperou vendendo malware e scripts porque tradicionalmente exigiam habilidades especializadas de desenvolvedores para serem criados. A IA altera a acessibilidade e a economia desse ecossistema ao permitir que operadores com menos habilidades gerem suas próprias ferramentas sob demanda. Isso provavelmente fechará a porta para muitos fornecedores de malware legados e prontos para uso. Por que um agente de ameaça pagaria por malware genérico pronto para uso em um fórum underground quando pode simplesmente solicitar a um LLM que gere ferramentas personalizadas sob demanda?

Quando ambos os lados estão equipados com IA, a vantagem depende da infraestrutura, do ajuste e da supervisão. Torna‑se uma batalha de quem tem o orçamento de computação (quem tem mais tokens para gastar) e quem possui o modelo melhor ajustado. Para os agentes de ameaça, o teste é se sua IA pode solucionar problemas de forma iterativa, ler logs de erro e mudar de estratégia adequadamente quando uma exploração falha. Para os defensores, o teste é se seus detectores estão realmente ajustados e se seus pipelines de dados estão devidamente conectados para alimentar a IA com a telemetria correta em tempo real. Mas, mais importante ainda, depende de ter especialistas humanos com contexto de negócios no ciclo para tomar decisões críticas, como ler a interpretação da IA sobre um incidente e decidir se isola uma máquina comprometida ou coloca um sistema de produção offline para conter a ameaça.

Em última análise, a IA não altera os fundamentos da segurança. As empresas que terão melhor desempenho são aquelas que continuam acertando os pequenos detalhes. Trata‑se de reduzir sua superfície de ataque, corrigir vulnerabilidades, reforçar configurações, monitorar 24 h por dia, assumir a possibilidade de comprometimento e testar proativamente suas defesas regularmente. A IA é apenas um acelerador. Quem executa os fundamentos mais rápido e de forma mais consistente é quem vence.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Huntress.