A governança de segurança de dados e o monitoramento de performance de infraestrutura são, na maioria das organizações, duas disciplinas que operam em silos. A equipe de Segurança da Informação (InfoSec) utiliza firewalls, WAFs e sistemas SIEM (Security Information and Event Management) para analisar logs de autenticação e padrões de rede. A equipe de Engenharia de Confiabilidade (SRE) ou de Operações (Ops) utiliza plataformas de APM e observabilidade para analisar a latência de queries, o consumo de CPU e a utilização de I/O. As ferramentas são diferentes, os dashboards são separados e, crucialmente, os objetivos são percebidos como distintos.
Esta separação é uma das vulnerabilidades mais perigosas e subestimadas na arquitetura de TI moderna. Ela cria um “ponto cego” fundamental, pois assume que um problema de segurança e um problema de performance são eventos mutuamente exclusivos. A realidade é que muitas das atividades maliciosas mais danosas, como acesso não autorizado, exfiltração de dados e abuso de privilégios, não geram alertas de segurança tradicionais, mas manifestam-se primeiro como anomalias de performance no banco de dados.
Na HTI Tecnologia, a nossa abordagem para a sustentação 24/7 de ambientes de dados críticos se baseia na premissa de que segurança e performance são inseparáveis. A telemetria de performance de um banco de dados é um dos fluxos de dados de segurança mais ricos disponíveis, se soubermos como interpretá-la. Ignorar este elo é deixar uma porta aberta para riscos que as ferramentas de segurança convencionais não foram projetadas para ver.
Este artigo técnico detalha três tipos de brechas de segurança que o monitoramento de performance tradicional ignora e como uma análise integrada, focada na telemetria do banco de dados, pode detectá-las e preveni-las.
Por que Ferramentas de Segurança e Performance Falham Isoladamente
Para entender a vulnerabilidade, é preciso reconhecer as limitações de cada disciplina quando operam de forma isolada.
- Visão da Segurança Tradicional (SIEM): Um SIEM é excelente para correlacionar eventos de log de múltiplas fontes. Ele pode detectar uma tentativa de brute-force no login do banco de dados ou um acesso de um endereço de IP não autorizado. No entanto, uma vez que um atacante obtém credenciais válidas (e.g., através de uma chave de API vazada de uma aplicação), para o SIEM, suas ações dentro do banco de dados parecem legítimas. O SIEM vê o login, mas não o comportamento subsequente da query.
- Visão do Monitoramento de Performance (APM): Uma ferramenta de APM é excelente para identificar queries lentas. Ela pode alertar que SELECT * FROM transacoes está demorando 30 segundos para executar. No entanto, o APM não tem o contexto para saber se essa query é uma parte normal de um relatório de fechamento de mês ou se é um desenvolvedor acessando dados de forma inadequada em produção. O APM vê a lentidão, mas não a intenção ou a legitimidade do acesso.
A brecha de segurança reside no espaço entre o login e a lentidão. É nesse espaço que a análise de um DBA especialista, que entende tanto de arquitetura de segurança quanto de otimização de performance, se torna o mecanismo de detecção mais eficaz.
3 Brechas de Segurança Detectáveis Através da Telemetria de Performance
A seguir, apresentamos cenários de ataque realistas que seriam difíceis de detectar com ferramentas de segurança convencionais, mas que deixam rastros claros na telemetria de performance do banco de dados.
1. Acesso Não Autorizado e Varredura de Dados (Data Discovery)
Neste cenário, um atacante ou um insider mal-intencionado obteve credenciais de acesso de baixo privilégio. Seu objetivo inicial não é roubar dados, mas mapear a estrutura do banco de dados para encontrar tabelas com informações valiosas (PII, dados financeiros, etc.).
O que a segurança tradicional vê: Uma série de logins bem-sucedidos de um usuário ou conta de serviço autorizada. As queries executadas (SELECT COUNT(*) FROM…, SELECT * FROM … LIMIT 10) são sintaticamente válidas e não disparam alertas de SQL Injection. Para o SIEM, a atividade parece normal.
O que o monitoramento de performance revela: A atividade de um atacante explorando um banco de dados é radicalmente diferente do padrão de workload de uma aplicação.
- Padrão de I/O Anômalo: Uma aplicação típica executa um conjunto repetitivo de queries otimizadas que, idealmente, utilizam índices e leem poucas páginas de dados do disco. O atacante, por outro lado, executa queries exploratórias e ad-hoc. Isso se manifesta como um aumento súbito de leituras lógicas (logical reads) e leituras físicas (physical reads). Em um AWR do Oracle ou no pg_stat_statements do PostgreSQL, veríamos o surgimento de queries com um alto BLOCK_GETS ou shared_blks_read que nunca apareceram antes.
- Degradação do Plano de Execução: As queries do atacante quase certamente não serão otimizadas. Elas resultarão em Full Table Scans em tabelas que normalmente são acessadas via índice. Um aumento no número de Seq Scan no PostgreSQL ou Table Scan no SQL Server, correlacionado a uma conta de usuário específica, é um forte indicador de atividade anômala.
- Saturação do Cache: A execução dessas varreduras de tabelas “polui” o buffer cache do banco de dados, expulsando os blocos de dados que são úteis para a aplicação. Isso se manifesta como uma queda na métrica Buffer Cache Hit Ratio. Para a aplicação, o sintoma é a lentidão, pois ela agora precisa ler mais dados do disco. Para o analista, é um sinal de que algo está lendo um volume de dados incomum.
Nossa equipe não olha para um Full Table Scan apenas como um problema de performance. Nós o contextualizamos: Quem está executando? De onde (IP, aplicação)? A que horas? Essa query faz parte do workload conhecido da aplicação? Correlacionar a telemetria de performance (o o quê) com os metadados da sessão (o quem e o onde) transforma um “problema de query lenta” em um “incidente de segurança em potencial”.
2. Exfiltração de Dados Lenta e Contínua (“Low and Slow”)
Este é um ataque mais sofisticado. O atacante já identificou os dados valiosos e agora quer extraí-los sem ser detectado. Em vez de executar um SELECT * massivo que dispararia todos os alarmes, ele extrai os dados em pequenos pedaços, ao longo de dias ou semanas.
O que a segurança tradicional vê: Tráfego de rede TLS/SSL normal saindo do servidor de banco de dados. As queries individuais são pequenas, rápidas e não consomem muitos recursos, permanecendo abaixo dos thresholds de alerta de qualquer ferramenta de APM. Para todas as ferramentas convencionais, nada de anormal está acontecendo.
O que o monitoramento de performance revela: A chave para detectar este ataque não está em métricas de pico, mas na análise de tendências e desvios de baseline.
- Aumento Sutil no Network Egress: Embora cada transferência seja pequena, o volume cumulativo de dados transferidos para fora do servidor de banco de dados ao longo do tempo mostrará um aumento em relação à sua linha de base histórica. Monitorar a derivada (taxa de mudança) do tráfego de saída da interface de rede do servidor de banco de dados pode revelar esta tendência.
- Análise do Workload Histórico: Ferramentas como o Query Store do SQL Server ou pg_stat_statements no PostgreSQL nos permitem analisar o workload historicamente. Podemos identificar o surgimento de um novo padrão de query que, embora individualmente rápido, executa com uma frequência anormalmente alta. Por exemplo, uma query que busca um único cliente por ID, que normalmente executa 1000 vezes por hora, começa a executar 50.000 vezes por hora, sempre a partir da mesma fonte.
- Consumo de Recursos Cumulativo: Mesmo queries rápidas consomem recursos. Ao agregar o consumo de CPU e I/O por usuário ou por hash de query ao longo de 24 horas, o ataque “low and slow” se torna visível. A conta comprometida se destacará como uma das maiores consumidoras de recursos cumulativos, mesmo que nenhuma de suas queries individuais tenha aparecido na lista de “top 10 queries lentas”.
Nossa abordagem de sustentação é baseada na criação e no monitoramento contínuo de baselines de performance. Nós não perguntamos apenas “o sistema está rápido agora?”, mas sim “o comportamento do sistema hoje é estatisticamente consistente com seu comportamento nos últimos 90 dias?”. A detecção de desvios de padrão, mesmo que sutis, é o que nos permite identificar atividades como a exfiltração lenta de dados.
3. Abuso de Privilégios e Movimentação Lateral
Neste cenário, uma conta de serviço de uma aplicação, que possui privilégios elevados, é comprometida. O atacante usa essa conta não para roubar dados diretamente, mas para criar novas contas de usuário para si mesmo, conceder privilégios, ou desabilitar mecanismos de segurança como a auditoria.
O que a segurança tradicional vê: Ações sendo executadas por uma conta de serviço “confiável”. Como a conta tem as permissões necessárias para executar esses comandos, as ferramentas de controle de acesso não veem nenhuma violação.
O que o monitoramento de performance (e auditoria) revela: Este cenário borra a linha entre performance e auditoria, mas a detecção ainda depende da telemetria do banco de dados.
- Monitoramento de Comandos DDL (Data Definition Language): Uma conta de aplicação bem-comportada executa quase exclusivamente comandos DML (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE). A execução de comandos DDL (CREATE USER, GRANT, ALTER TABLE, DROP TRIGGER) por uma conta de aplicação é um evento extremamente suspeito. Configurar alertas específicos para a execução de DDL por contas de serviço é um mecanismo de detecção de alta fidelidade.
- Análise de Eventos de Espera de Bloqueio: A criação de um usuário ou a alteração de um objeto pode exigir a aquisição de bloqueios exclusivos no dicionário de dados do SGBD. Isso pode causar eventos de bloqueio (blocking) breves, mas visíveis, para outras sessões. Um pico de eventos de espera relacionados a bloqueios no dicionário de dados (library cache lock no Oracle, SCH-M locks no SQL Server), correlacionado a uma conta de serviço, é um forte sinal de atividade anômala.
- Monitoramento da Integridade da Auditoria: O primeiro passo de um atacante sofisticado é muitas vezes desabilitar a trilha de auditoria. A execução de comandos como NOAUDIT (Oracle) ou a tentativa de parar um SQL Server Audit ou desabilitar pgaudit (PostgreSQL) são eventos críticos. A telemetria de monitoramento deve incluir a verificação contínua do estado e da integridade da própria configuração de auditoria.
Nossa metodologia de hardening de banco de dados não se limita a configurar a segurança; ela inclui a configuração de um monitoramento que monitora a própria segurança. Nós implementamos alertas que não apenas disparam em caso de falha de login, mas também em caso de qualquer alteração na configuração de segurança ou na execução de comandos DDL por contas não autorizadas.
O Papel da Expertise
A detecção dessas brechas não pode ser totalmente automatizada por uma única ferramenta. Ela requer a integração de dados de múltiplas fontes e, mais importante, a expertise humana para interpretar o contexto.
É aqui que a terceirização da gestão de banco de dados com a HTI Tecnologia se torna uma decisão de segurança estratégica.
- Expertise Integrada: Nossos DBAs são treinados para pensar em segurança e performance como uma única disciplina. Eles são capazes de olhar para um relatório de performance do AWR e identificar indicadores de segurança, uma habilidade que transcende as fronteiras tradicionais entre equipes de InfoSec e Ops. Acesse nossa página de [Consultoria em Banco de Dados (inserir link interno da HTI aqui)] para entender a profundidade dessa abordagem.
- Resposta a Incidentes 24/7: Um alerta de segurança em potencial, seja ele vindo de um SIEM ou de uma anomalia de performance, exige ação imediata. Nosso serviço de [Suporte e Sustentação 24/7 (inserir link interno da HTI aqui)] garante que um especialista estará disponível para analisar, validar e responder a um incidente em minutos, a qualquer hora do dia ou da noite.
- Redução de Risco: Ao centralizar a responsabilidade pelo monitoramento integrado de performance e segurança em um parceiro especializado, você elimina os pontos cegos criados por silos organizacionais e tecnológicos, reduzindo o risco geral de uma brecha de dados não detectada.
A Telemetria de Performance é sua Última Linha de Defesa
Confiar exclusivamente em ferramentas de segurança tradicionais para proteger seus dados é como instalar uma câmera na porta da frente, mas ignorar os sensores de movimento dentro de casa. Uma vez que um adversário está dentro, você precisa de uma maneira de detectar seu comportamento anômalo. A telemetria de performance do seu banco de dados – os padrões de I/O, os planos de execução, os eventos de espera – é esse sensor de movimento.
O elo entre monitoramento e segurança não pode mais ser esquecido. Integrar essas duas disciplinas não é apenas uma boa prática de engenharia; é um requisito fundamental para proteger os ativos de dados de uma empresa contra as ameaças do mundo real.
Sua operação possui os mesmos “pontos cegos” entre segurança e performance? Agende uma conversa com um de nossos especialistas e descubra como nossa abordagem integrada pode proteger sua empresa.
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