naveenrudra/rttmFerramenta de Monitoramento de Ameaças em Tempo Real
Monitorar possíveis ameaças da sua empresa na Internet é uma tarefa impossível de ser realizada manualmente. Portanto, muitas ameaças da empresa passam despercebidas até se tornarem virais publicamente, causando danos financeiros/de reputação. É aqui que a RTTM entra em ação. RTTM (Real Time Threat Monitoring Tool) é uma ferramenta desenvolvida para raspar todos os pasties, github, reddit, etc., em tempo real, para identificar a ocorrência dos termos de pesquisa configurados. Ao encontrar uma correspondência, um e-mail é disparado. Isso permite que a empresa reaja em caso de vazamento de código, tweets sobre invasões, etc., e se fortaleça contra um ataque antes que se torne viral.
Nos últimos 2 anos, a ferramenta evoluiu de uma simples pesquisa. Inteligência artificial foi implementada para realizar buscas melhores com base no contexto. Se regex for necessário, isso também é suportado. Assim, o comportamento é próximo ao humano e reduz falsos positivos.
A melhor parte da ferramenta é que o alerta será enviado por e-mail em menos de 60 segundos a partir do momento em que a ameaça apareceu na internet. Isso permite que a resposta ocorra em tempo real.
A mesma ferramenta em mãos maliciosas pode ser usada ofensivamente para obter atualizações sobre qualquer invasão recente, vazamento de código, etc.
Lista de sites que serão monitorados:
No caso de sites pastie, a lógica é diferente. A razão é que eles não suportam pesquisa nem APIs de streaming. Portanto, qualquer novo pastie feito por qualquer usuário, o link é buscado e enviado para o kafka. Do kafka, qualquer novo link adicionado é capturado e pesquisado por correspondências configuradas no arquivo de configuração. Quando uma correspondência é encontrada, o link do site pastie é enviado para o banco de dados sqlite e um alerta de e-mail é disparado.
Nos últimos 2 anos, a ferramenta evoluiu de uma simples pesquisa. Inteligência artificial foi implementada para realizar buscas melhores com base no contexto. Se regex for necessário, isso também é suportado. Assim, o comportamento é próximo ao humano e reduz falsos positivos.
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