Explorando os modelos de classificação de severidade em vulnerabilidades de segurança

A classificação adequada da severidade de vulnerabilidades é fundamental para que as organizações gerenciem seus riscos de segurança cibernética de forma eficiente. Diversos modelos foram desenvolvidos ao longo dos anos buscando padronizar a avaliação de severidade, permitindo a comparação entre vulnerabilidades e apoiando a priorização de ações. Este artigo explora os principais modelos utilizados atualmente, analisando suas características, limitações e tendências.

O Common Vulnerability Scoring System (CVSS) é, atualmente, o modelo de categorização mais difundido globalmente. Mantido pelo Fórum de Equipes de Resposta a Incidentes e Segurança (FIRST), o CVSS provê uma métrica quantitativa para descrever as características e severidade de vulnerabilidades de segurança. Em sua versão 2, os escores CVSS variam de 0 a 10, com vulnerabilidades mais críticas recebendo pontuações mais altas. O CVSSv2 é utilizado extensivamente em diversas bases de dados de vulnerabilidades, como o National Vulnerability Database (NVD).

O CVSS foi atualizado em suas versões 3 e recentemente 4, buscando aprimorar a acurácia e utilidade do modelo. O CVSSv3 realiza refinamentos na metodologia de cálculo para melhor modelar a severidade observada no mundo real. Já o CVSSv4 introduz o conceito de vetores de ataque, permitindo avaliar a severidade considerando diferentes cenários.

Apesar de sua popularidade, o CVSS possui diversas limitações. Sua escala de 0 a 10 não reflete adequadamente a distribuição de risco observada na prática, onde poucas vulnerabilidades são extremamente críticas, enquanto a maioria possui baixo risco. Além disso, a maior parte das vulnerabilidades recebe classificação “alta” ou “crítica”, dificultando a priorização. O CVSS também não considera fatores ambientais ou compensatórios que podem reduzir o risco.

Outro modelo importante é o Exploit Prediction Scoring System (EPSS), que estima a probabilidade de exploração de uma vulnerabilidade nos próximos 30 dias. Baseado em aprendizado de máquina, o EPSS analisa características das vulnerabilidades e dados históricos de exploração para gerar escores de 0 a 1. O EPSS permite priorizar vulnerabilidades com maior risco de exploração em um futuro próximo.

Já o modelo Stakeholder-Specific Vulnerability Categorization (SSVC) utiliza uma árvore de decisão para classificar a severidade de acordo com o impacto em missões organizacionais específicas. Essa abordagem é mais subjetiva e difícil de automatizar, porém possibilita análises customizadas.

Observa-se, portanto, uma variedade de abordagens para categorização do risco de vulnerabilidades, cada qual com prós e contras. O ideal é que as organizações combinem inputs de múltiplos modelos para obter uma visão unificada, reduzindo vieses e ambiguidades.

Nesse contexto, soluções de Cyber Asset Attack Surface Management (CAASM) possibilitam a ingestão e correlação automatizada de dados de diversas fontes, gerando pontuações unificadas de risco. O CAASM provê uma “única fonte da verdade”, integrando os insights dos vários modelos e enriquecendo essa visão consolidada com telemetria adicional sobre o ambiente analisado.

Dessa forma, o CAASM apoia decisões mais acertadas sobre onde focar limitados recursos de segurança, combinando padrões da indústria com conhecimento específico sobre vulnerabilidades, ativos e ameaças enfrentados pela organização.

À medida que novas vulnerabilidades são descobertas em escala massiva, modelos aperfeiçoados de categorização de risco se tornarão ainda mais vitais. Abordagens híbridas e customizadas, aproveitando tanto padrões globais quanto telemetria ambiental, tendem a ganhar relevância. O CAASM provê uma plataforma robusta para unificar e enriquecer continuamente o entendimento sobre riscos de vulnerabilidades.

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