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8 práticas para garantir a segurança da informação na saúde

A tecnologia está revolucionando a maneira como os dados na saúde são entendidos e entregues. Por exemplo, a Inteligência Artificial (IA) está transformando a interação entre dispositivos e médicos com ferramentas emergentes e de segurança da informação. Ou seja, agora, elas os ajudam a identificar, priorizar e tratar condições com maior precisão e eficácia.

Esses avanços na tecnologia da área de saúde, no entanto, introduzem novas questões e condições no campo da segurança da informação. Assim, elas são trazidas pelo aumento do número de dispositivos médicos conectados e pela grande quantidade de dados produzidos e consumidos.

Embora os novos dispositivos tenham um papel crítico no diagnóstico e na prestação de cuidados aos pacientes, eles também introduzem novas vulnerabilidades para atores mal-intencionados que procuram comprometer as redes de assistência médica por seus valiosos dados.

Para pacientes e médicos que buscam garantir resultados de qualidade, dados precisos são essenciais. Para hackers que desejam obter informações valiosas sobre saúde, os dados podem ser transformados em moeda forte ou inteligência valiosa.

Como, então, garantir a segurança da informação na saúde? Abaixo, analisamos os desafios e oportunidades aos quais os profissionais de TI devem estar atentos!

A importância da segurança da informação na saúde

Para pacientes e médicos que buscam garantir resultados de qualidade, dados precisos são essenciais. Para hackers, os dados relacionados à saúde podem ser transformados em um item valioso. Em 2018, mais de 15 milhões de registros de pacientes foram comprometidos durante 503 violações de dados separadas.

Quando a segurança do paciente depende da rede de um hospital, por exemplo, a segurança da informação é uma ameaça que vai muito além da perda de receitas e despesas. Um ataque pode ter consequências terríveis e potencialmente irreparáveis ​​no atendimento ao paciente e na reputação da organização de saúde.

Em 2017, o WannaCry comprometeu computadores ligados às máquinas de tomografia e raio-x, levantando a possibilidade que níveis de radiação pudessem ser controlados pelos criminosos para atingir determinado paciente.

Dados os altos riscos, não só é fundamental que os hospitais e as redes de saúde entendam as ameaças, mas também que elas comecem a tomar medidas para combatê-las.

Zelar pela segurança da informação no setor de saúde não é tarefa fácil. Os provedores de assistência médica e seus parceiros de negócios devem equilibrar a proteção da privacidade do paciente. Assim, oferecendo atendimento de qualidade e atendendo aos rígidos requisitos regulamentares estabelecidos pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Como as informações de saúde protegidas estão entre os dados privados mais sensíveis (e para criminosos, valiosos) de um indivíduo, as diretrizes para prestadores de serviços de saúde e outras organizações que usam ou transmitem informações de pacientes incluem requisitos rígidos de proteção de dados que trazem penalidades pesadas e multas se não forem cumpridas.

As entidades de saúde devem garantir que as informações do paciente estejam seguras, acessíveis apenas por pessoas autorizadas e usadas apenas para fins autorizados — mas cabe a cada organização determinar quais medidas de segurança empregar para alcançar esses objetivos.

As 8 melhores práticas de segurança da informação na saúde

Abaixo, discutiremos 8 práticas recomendadas de proteção de dados para organizações de saúde. Essas práticas visam acompanhar o cenário de ameaças em evolução, abordando ameaças à privacidade e à proteção de dados nos endpoints e na nuvem e protegendo os dados enquanto estão em trânsito, em repouso ou em uso. Veja só:

1. Educação e treinamento de pessoal

O elemento humano continua sendo uma das maiores ameaças à segurança em todos os setores, mas, particularmente, no campo da saúde. Um simples erro humano ou negligência pode resultar em consequências desastrosas e caras para as organizações de saúde.

O treinamento de conscientização de segurança equipa os funcionários da área de saúde com o conhecimento necessário para tomar decisões inteligentes e usar a devida precaução ao lidar com os dados do paciente.

2. Acesso restrito aos dados e aplicações

A implementação de controles de acesso reforça a segurança da informação na saúde. Assim, restringindo o acesso aos dados do paciente e a certos aplicativos apenas àqueles usuários que precisam deles para realizar seus trabalhos.

As restrições de acesso exigem autenticação do usuário, garantindo que apenas aqueles autorizados tenham acesso a dados protegidos. A autenticação multifator é uma abordagem recomendada, exigindo que os usuários validem que são de fato a pessoa autorizada a acessar determinados dados e aplicativos usando dois ou mais métodos de validação, incluindo:

  • Informações conhecidas apenas pelo usuário, como senha ou número PIN;
  • Algo que somente o usuário autorizado possuiria, como cartão ou chave;
  • Algo exclusivo para o usuário autorizado, como biometria (reconhecimento facial, impressões digitais, digitalização ocular).

3. Controles de uso de dados e implementação

Os controles de dados de proteção vão além dos benefícios dos controles de acesso e do monitorament. Ou seja, eles garantem que atividades de dados arriscadas ou mal-intencionadas possam ser sinalizadas e/ou bloqueadas em tempo real.

As organizações de saúde podem usar controles de dados para bloquear ações específicas que envolvam informações confidenciais, como uploads da Web, envio de e-mails não autorizados, cópia em unidades externas ou impressão.

A descoberta e classificação de dados desempenham um papel importante de suporte nesse processo, garantindo que dados confidenciais possam ser identificados e marcados para receber o nível adequado de proteção.

4. Registro e monitoramento do uso de dados

O registro de todos os dados de acesso e uso também é crucial. Assim, permitindo que provedores e parceiros de negócios monitorem quais usuários estão acessando quais informações, aplicativos e outros recursos, quando e de quais dispositivos e locais.

Esses registros são valiosos para fins de auditoria, ajudando as organizações a identificar áreas de preocupação e fortalecer as medidas de proteção quando necessário. Quando um incidente ocorre, uma trilha de auditoria pode permitir que as organizações identifiquem pontos de entrada precisos, determinem a causa e avaliem os danos.

5. Criptografia de dados

A criptografia é um dos métodos mais úteis de proteção de dados para organizações de saúde. Ao criptografar dados em trânsito e em repouso, os prestadores de serviços da área e os parceiros de negócios tornam mais difícil (idealmente impossível) que os invasores decifrem as informações do paciente, mesmo que tenham acesso aos dados.

Cabe à organização determinar quais métodos de criptografia e outras medidas são necessárias ou apropriadas, dado o fluxo de trabalho da organização e outras necessidades. O Health IT Security descreve as duas principais perguntas que as organizações de saúde devem fazer para determinar um nível apropriado de criptografia e quando esta é necessária:

  • Para impedir o acesso não autorizado aos dados, quais deles devem ser criptografados e descriptografados?
  • Quais métodos são necessários, razoáveis ​​e apropriados?

6. Dispositivos móveis seguros

Cada vez mais, os prestadores de serviços de saúde utilizam dispositivos móveis no curso dos negócios, seja um médico usando um smartphone para acessar informações para ajudá-los a tratar um paciente ou um trabalhador administrativo que processa reivindicações de seguro. Somente a segurança do dispositivo móvel envolve várias medidas, incluindo:

  • Gerenciamento de todos os dispositivos e configurações;
  • Aplicação do uso de senhas fortes;
  • Ativação da capacidade de limpar e bloquear remotamente dispositivos perdidos ou roubados
  • Criptografia dos dados do aplicativo;
  • Monitoramento das contas de e-mail e anexos para evitar infecções por malware ou exfiltração de dados não autorizada;
  • Educação dos usuários sobre as práticas recomendadas de segurança de dispositivos móveis;
  • Diretrizes de implementação ou políticas de lista de permissões para garantir que apenas aplicativos que atendam a critérios predefinidos ou que tenham sido pré-examinados possam ser instalados;
  • Exigência de instalação de software de segurança móvel, como soluções de gerenciamento de dispositivos móveis.

7. Mitigação de riscos de dispositivos conectados

Quando você pensa em dispositivos móveis, provavelmente pensa em smartphones e tablets. Mas a ascensão da Internet das Coisas (IoT) significa que os dispositivos conectados estão assumindo todos os tipos de formas.

No campo da saúde, desde dispositivos médicos, como monitores de pressão arterial até câmeras usadas para monitorar a segurança física nas instalações, podem ser conectados a uma rede. Para manter a segurança da informação adequada do dispositivo conectado:

  • Manter dispositivos IoT em sua própria rede separada.
  • Monitorar continuamente as redes de dispositivos IoT para identificar mudanças repentinas nos níveis de atividade que podem indicar uma violação;
  • Desativar serviços não essenciais nos dispositivos antes de usá-los ou removê-los completamente;
  • Usar autenticação forte e multifatorial sempre que possível;
  • Manter todos os dispositivos conectados atualizados para garantir que todos os patches disponíveis sejam implementados.

8. Realize avaliações de risco regulares

Embora ter uma trilha de auditoria ajude a identificar a causa e outros detalhes valiosos de um incidente após a ocorrência, a prevenção proativa é igualmente importante. A realização de avaliações de risco regulares pode identificar vulnerabilidades ou pontos fracos de uma organização de saúde, deficiências na educação dos funcionários, inadequações na postura de segurança da informação de fornecedores e parceiros de negócios e outras áreas de preocupação.

Ao avaliar os riscos em uma organização de saúde periodicamente para identificar e mitigar proativamente os riscos em potencial, os profissionais de saúde e seus parceiros de negócios podem evitar melhor as violações de dados dispendiosas e os muitos outros impactos prejudiciais, desde danos à reputação até multas por agências reguladoras.

Conforme fica claro nos esclarecimentos acima, os requisitos de privacidade e segurança da informação na saúde dependem não apenas das atividades conduzidas pela própria organização, mas também por quaisquer organizações auxiliares com as quais conduz negócios.

Agora que você conhece as práticas indispensáveis para garantir a segurança da informação na saúde, aproveite e conheça o Health Check e veja como essa ferramenta pode te ajudar!

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Gestão inteligente de dados: como conduzir de forma estratégica e assertiva?

A gestão inteligente de dados cresceu em importância nos últimos anos. Isso porque todas as empresas, independente de seu tamanho, vêm enfrentando grande aumento na produção e coleta de informações. Ou seja, que são utilizados em suas estratégias de negócio. Soma-se a isso as recentes regulamentações de conformidade, como a LGPD, que torna imperativo a adoção de diversos procedimentos para garantir a segurança da informação.

Nesse contexto, torna-se necessária a adoção de uma abordagem holística para garantir a segurança, a disponibilidade e o uso racional dos dados. Continue a leitura para saber como fazer uma gestão inteligente de dados e conduzi-la de forma estratégica e assertiva.

A necessidade de uma gestão inteligente de dados

Com a transformação digital, os dados passaram a ser um dos ativos mais importantes de uma empresa. Eles são a base para a tomada de decisões estratégicas que permitem melhorar a produtividade e, consequentemente, alavancar a lucratividade.

Para que isso seja possível, os dados precisam ser precisos, completos, organizados e consistentes.

Assim sendo, é fundamental que haja uma gestão inteligente de dados, para que eles sejam acessáveis pelas aplicações e usuários corretos, da maneira mais eficiente possível. Além disso, a adoção de procedimentos e ferramentas adequadas é fundamental para garantir a proteção desses bens tão precisos contra os mais diversos tipos de incidentes de segurança.

Vale ressaltar que, hoje, as fontes de dados são amplamente diversas. Além das informações produzidas internamente e processadas em sistemas ERP e CRM, por exemplo, as empresas tem focado em obter dados de seus clientes.

Assim, essa é uma estratégia que visa a obter insights valiosos para, assim, projetar e oferecer soluções que realmente agreguem valor ao seu público-alvo.

Todos esses fatores apontam para uma necessidade eminente de gestão inteligente de dados que devem abranger, principalmente, os seguintes pontos:

  • Soluções que permitam consolidar e gerenciar um grande número de informações advindas de diversas fontes diferentes;
  • Ferramentas tecnológicas adequadas para processamento e armazenamento de informações em crescente expansão;
  • Procedimentos capazes de garantir a disponibilidade e segurança dos dados.
  • Atendimento às regulamentações de proteção de dados.

Implementando uma gestão inteligente de dados

Para gerir seus dados de forma inteligente, assertiva e estratégica, é necessário adotar uma série de medidas, dentre as quais destacam-se:

Mapeamento dos dados

Para gerenciar seus dados, você precisa, primeiramente, entender o fluxo de informações dentro de sua empresa. Para isso, é preciso responder, pelo menos, as seguintes perguntas:

  • Quais são meus dados sensíveis, onde eles são processados, onde estão armazenados e quem possui acesso a eles?
  • Quais são minhas principais fontes de informação?
  • Onde e como meus dados estão armazenados?
  • Quais meus sistemas de missão crítica?

Esses fatores são essenciais para que você consiga elaborar políticas de acesso e segurança eficazes, bem como determinar as soluções tecnológicas adequadas para sua empresa.

Adoção de soluções escaláveis

A quantidade de dados conectada a uma empresa hoje é de uma escala sem precedentes. A tendência é que isso só aumente, à medida em que tecnologias como a Internet das Coisas vão ganhando popularidade.

Por isso, a escalabilidade passou a ser um dos principais requisitos das empresas que desejam se manter competitivas na era digital.

Portanto, ao adotar uma solução tecnológica, é imperativo pensar não somente na demanda atual. Mas, considerar o crescimento substancial do volume de dados em um futuro próximo.

Atenção redobrada à segurança de dados

A segurança da informação é, sem dúvidas, o ponto principal de uma gestão inteligente de dados. É por meio de soluções eficazes e processos seguros que se garantir a integridade das informações utilizadas em todos os processos da empresa.

Além disso, a falta de segurança pode resultar em diversas perdas financeiras, de forma direta ou indireta.

Um vazamento de dados, por exemplo, pode causar sérios danos à imagem da sua marca. Isso pode levar à perda de diversos clientes, visto que a confiança nos processos internos fica abalada. Do mesmo modo, clientes em potencial dificilmente aceitaria realizar negócios com sua empresa por receio de que o incidente venha a se repetir.

Somados a isso, ainda há a possibilidade de serem impostas multas previstas pela Lei Geral de Proteção de Dados, caso sejam vazados dados sensíveis de pessoas físicas.

Finalmente, a perda de dados pode afetar significativamente a operação da empresa, levando à insatisfação de clientes, tomada de decisões equivocadas e muito mais.

Medidas de segurança de que devem ser adotadas

Como você pôde perceber, a segurança da informação é um dos principais pilares, se não o principal, de uma gestão inteligente de dados. Para isso, algumas medidas devem ser tomadas, dentre as quais destacam-se:

Desenvolvimento de uma política de segurança da informação

Independente do tamanho da sua empresa, é imprescindível que seja elaborado e implementado uma política de segurança sob medida para sua operação.

Dentre outras coisas, você de considerar:

  • Programa de treinamento de segurança para colaboradores;
  • Punições para quem não cumprir a política de segurança;
  • Níveis de acesso aos dados de acordo com a função;
  • Política de backup e disaster recovery;
  • Criptografia de dados sensíveis;
  • Política de acesso à Internet;
  • Segurança de e-mails;
  • Política de senhas; etc.

Realização de Backup 

Assim, uma hora ou outra você precisará de um backup para recuperar alguma informação perdida. Ou seja, decorrente de um ciberataque, falha de equipamentos, algum tipo de desastre ou erro humano.

Por isso, é sempre bom contar com soluções automatizadas e eficazes para garantir o backup dos dados e sua rápida e efetiva recuperação quando necessário.

Segurança abrangente

Atualmente, as empresas contam com grande flexibilidade no que diz respeito ao acesso dos dados. No dia a dia, diversos dispositivos diferentes podem ser utilizados no acesso às informações, sendo que muitos casos são utilizados equipamentos pertencentes ao próprio colaborador – prática conhecida como BYOD.

byod

Por isso, uma gestão inteligente de dados deve abranger todos esses tipos de acesso, tanto a nível de aplicação quanto a nível de rede.

Nesse sentido, é essencial contar com um monitoramento em tempo integral. Além de ferramentas para detecção de ameaças, de instalação de aplicativos não autorizados, dentre outros.

Contratação de empresa especializada

A segurança da informação é um ponto do gerenciamento de dados onde não há tolerância para erros. Qualquer falha, por menor que seja, pode comprometer seriamente a continuidade de uma empresa.

Por isso, faz-se necessária a implementação dos melhores procedimentos. Além disso, a utilização das melhores ferramentas de proteção de dados de forma assertiva. Isso exige, dentre outras coisas, conhecimento especializado e uma equipe altamente treinada para lidar com os diversos riscos que uma empresa está sujeita no dia a dia.

Nesse sentido, na grande maioria dos casos, a melhor solução é contar com a ajuda de uma empresa especializada na  gestão da segurança de dados empresariais.

Além de ter acesso às melhores soluções de proteção de dados, sua empresa ainda tem a possibilidade de reduzir custos. E ainda melhorar a produtividade de sua equipe de TI, que passa a ficar inteiramente focada no core business.

SOC

 

Assim, contar com soluções de terceiros, como um SOC, é uma estratégia eficaz para garantir a segurança da informação. Assim, você pode se dedicar aos outros pontos para alcançar uma gestão mais eficiente.

 

Agora você já conhece os principais pontos de uma gestão inteligente de dados. Se você gostou deste conteúdo, não deixe de descobrir quais são as 4 vulnerabilidades de segurança mais comuns na sua TI.

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Entenda a efetividade do Machine Learning contra ataques cibernéticos

A próxima grande novidade em tecnologia da informação e segurança de dados é a incorporação de sistemas de Machine Learning (aprendizado de máquina) e Inteligência Artificial. Dessa forma, esses sistemas estão na fronteira de uma nova onda de desenvolvimentos tecnológicos. Ou seja, eles transformam a maneira como empresas e organizações combatem ataques contra sua segurança cibernética.

Tradicionalmente, a segurança cibernética contava com a correspondência de padrões baseada em regras ou em assinaturas. Com o antivírus (AV), por exemplo, os pesquisadores das empresas de antivírus encontram malware e geram assinaturas que podem ser usadas para verificar arquivos em um endpoint e ver se eles correspondem a uma assinatura de malware conhecida.

Isso significa que só era possível detectar malwares que já foram detectados anteriormente e que correspondem a uma definição ou assinatura de vírus.

Com a Inteligência Artificial, o Machine Learning pode fornecer uma alternativa às soluções tradicionais de segurança cibernética — o que é extremamente difícil para as soluções tradicionais, agora, é um passeio no parque para o aprendizado de máquina.

Pensando nisso, abaixo te ajudamos a entender como o Machine Learning é efetivo contra ataques. Acompanhe conosco e aprenda!

Machine Learning e segurança de dados

Nos últimos anos, houve desenvolvimentos em tecnologia com impactos significativos na segurança cibernética. Assim, um desses fatores decisivos no campo da segurança são:

  • as ferramentas e técnicas desenvolvidas e suportadas pela Inteligência Artificial (IA);
  • Machine Learning (ML) como um subconjunto dela.

Ao mesmo tempo, a Inteligência Artificial não é mais apenas uma palavra da moda. Assim, ela está sendo amplamente utilizada em indústrias de todos os tipos. Atendimento ao cliente, educação, automação, entre outros. Esses são apenas alguns dos muitos setores em que a IA instigou o avanço aos trancos e barrancos. Além disso, a IA também está desempenhando um papel significativo na luta contínua contra o cibercrime.

A seguir, confira algumas das maneiras pelas quais a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) estão fazendo a diferença e dando o impulso necessário à segurança cibernética:

1. Machine Learning na detecção de ameaças cibernéticas

As organizações devem ser capazes de detectar um ataque cibernético com antecedência para impedir o que os adversários estão tentando alcançar. Assim, o aprendizado de máquina é a parte da Inteligência Artificial que provou ser extremamente útil. Ou seja, quando se trata de detectar ameaças cibernéticas com base na análise de dados e na identificação de uma ameaça. Em suma, tudo isso antes que ela explore uma vulnerabilidade em seus sistemas de informação.

Da mesma maneira, o Machine Learning permite que os computadores usem e adaptem algoritmos com base nos dados recebidos, aprendendo com eles e entendendo as consequentes melhorias necessárias.

Segurança cibernética

Em um contexto de segurança cibernética, isso significa que o aprendizado de máquina está permitindo que o computador preveja ameaças. Além disso, também observe qualquer anomalia com muito mais precisão do que qualquer humano.

Assim, a tecnologia tradicional depende muito de dados passados ​​e não pode improvisar da maneira que a IA pode. Dessa forma, ela não consegue acompanhar os novos mecanismos e truques dos hackers da maneira que a IA consegue.

Além disso, o volume de ameaças cibernéticas com as quais as pessoas lidam diariamente é demais para os seres humanos e é mais bem tratado pela IA.

2. IA, proteção por senha e autenticação

As senhas sempre foram um controle muito frágil quando se trata de segurança. Consequentemente, elas costumam ser a única barreira entre os cibercriminosos e as nossas contas.

Dessa forma, é preciso encarar a realidade. Ou seja, a maioria de nós é preguiçosa com nossas senhas. Assim, geralmente:

  • usando a mesma em várias contas;
  • confiando na mesma senha desde há muito;
  • mantendo-as em ordem em um bloco de notas em nossos dispositivos etc.

Em contrapartida, a autenticação biométrica foi testada como uma alternativa às senhas. Entretanto, não é muito conveniente e os hackers também podem contornar isso com facilidade.

Por exemplo, um sistema de reconhecimento de rosto pode ser irritante quando não é possível reconhecê-lo devido a um novo penteado ou ao uso de um chapéu. Além disso, os invasores também podem passar por isso usando suas imagens do Facebook ou IG.

Avanço da tecnologia biométrica

Assim, os desenvolvedores estão usando a IA para aprimorar a autenticação biométrica. Além disso, ainda se livrar de suas imperfeições para torná-la um sistema confiável. Em outras palavras, a tecnologia de reconhecimento de rosto da Apple, usada primeiramente em seus dispositivos iPhone X e agora no iPhone 11, é um exemplo.

Chamada “Face ID”, a tecnologia funciona processando os recursos faciais do usuário por meio de sensores infravermelhos embutidos e mecanismos neurais. Assim, o software de IA cria um modelo sofisticado do rosto do usuário. Ou seja, identificando correlações e padrões importantes.

A Apple alega que, com essa tecnologia, há apenas uma chance em um milhão de enganar a IA. Uma vez que, a arquitetura do software de IA também pode funcionar em diferentes condições de iluminação e compensar alterações.

3. AI-ML na detecção de phishing e controle de prevenção

Um dos métodos de ataque cibernético mais usados, em que os hackers tentam invadir computadores usando uma isca, é o phishing. Os e-mails de phishing são extremamente predominantes. Por exemplo, o Brasil é o país com maior proporção de usuários que recebem ataques de phishing. Felizmente, a AI-ML pode desempenhar um papel significativo na prevenção e dissuasão de ataques de phishing.

<< Não seja vítima do Phishing: veja como esta ameaça atua!

Assim, a AI-ML pode detectar e rastrear mais de 10 mil fontes de phishing ativas e reagir e remediar muito mais rapidamente do que os humanos. Além disso, ela trabalha na verificação de ameaças de phishing de todo o mundo. Ainda mais não há restrições quanto ao entendimento de campanhas de phishing para qualquer área geográfica específica. Em suma, a IA tornou possível diferenciar rapidamente um site falso de um site legítimo.

4. Uso de AI-ML no gerenciamento de vulnerabilidades

Somente neste ano, foram relatadas milhares de novas vulnerabilidades. Gerenciar tudo isso com recursos humanos ou tecnologia tradicional é extremamente difícil. A IA. No entanto, pode lidar com essas vulnerabilidades com muito mais facilidade.

Os sistemas baseados em Machine Learning não esperam que uma vulnerabilidade seja explorada por ameaças online. Em vez disso, esses sistemas baseados em IA procuram proativamente possíveis vulnerabilidades em sistemas de informações organizacionais e o fazem combinando efetivamente vários fatores, como discussões de hackers na dark web, reputação do hacker, padrões usados ​​etc. Esses sistemas podem analisar esses fatores e usar as informações para determinar quando e como a ameaça poderá chegar a alvos vulneráveis.

5. Segurança de rede e inteligência artificial

Duas partes importantes da segurança da rede são a criação da política de segurança e a definição da topografia da rede de uma organização. Normalmente, essas duas atividades consomem muito tempo. Agora, podemos usar a IA para acelerar esses processos, observando e aprendendo os padrões de tráfego de rede, além de sugerir políticas de segurança. Isso não apenas economiza tempo, mas também muito esforço e recursos que podemos aplicar em áreas de desenvolvimento e avanço tecnológico.

6. Análise comportamental com IA

Outro aprimoramento promissor da segurança pela IA vem de sua capacidade de análise comportamental. O que isso significa é que os algoritmos de Machine Learning podem aprender e criar um padrão de seu comportamento analisando como você geralmente usa o dispositivo e as plataformas online. Os detalhes podem incluir tudo, desde os horários típicos de login e endereços IP até os padrões de digitação e rolagem.

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Se a qualquer momento, os algoritmos de IA perceberem atividades incomuns ou qualquer comportamento que esteja fora dos padrões, poderá sinalizá-lo como sendo feito por um usuário suspeito ou até bloquear o usuário. As atividades que marcam os algoritmos de IA podem ser qualquer coisa, desde grandes compras online enviadas para endereços diferentes dos seus, um aumento repentino no download de documentos ou uma mudança repentina na velocidade de digitação.

Conclusão

Então, a Inteligência Artificial e o Machine Learning são a resposta para todos os meus problemas de segurança cibernética?

Embora o pensamento de deixar inteiramente a aquisição da IA-ML seja muito tentador, devemos lembrar que a IA consiste em muitas coisas e, portanto, é muito versátil. Enquanto a IA está fazendo maravilhas pela segurança cibernética, também está chegando nas mãos de hackers para fins maliciosos. Nas mãos erradas, pode causar danos exponenciais e se tornar uma ameaça ainda mais forte à segurança cibernética.

À medida que a tecnologia evolui, os adversários também estão aprimorando seus métodos, ferramentas e técnicas de ataque para explorar indivíduos e organizações. Não há dúvida de que a Inteligência Artificial é incrivelmente útil, mas é uma espécie de faca de dois gumes.

O Machine Learning pode ser usado para detectar e impedir os ataques antes que eles ocorram. À medida que a IA avança mais, seremos testemunhas de quão longe podemos levar essa tecnologia para ser um benefício e um obstáculo à segurança cibernética.

Sem dúvidas, o Machine Learning terá um papel principal na TI do futuro. Enquanto esse papel ainda está se desenhando, aproveite e veja como automação de segurança da informação pode trazer benefícios para seus processos de proteção!

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Inteligência Artificial: quais são os perigos reais para SI

Os ataques cibernéticos estão se tornando onipresentes. Além disso, eles foram reconhecidos como um dos riscos mais significativos que o mundo enfrenta atualmente. Mas o que inteligência artificial (IA) tem a ver com isso? Descubra abaixo:

Nos últimos anos, testemunhamos ataques digitais contra governos, pequenas e grandes empresas, instituições de ensino e organizações sem fins lucrativos. Assim, podemos concluir que não existe nenhum setor imune aos ataques cibernéticos. Do mesmo modo, o nível de sofisticação das ameaças que eles enfrentam está aumentando continuamente.

Consequentemente, nesse cenário, há pouca dúvida de que a inteligência artificial (IA) será usada pelos hackers para conduzir a próxima grande atualização no armamento cibernético.

Dessa forma, a capacidade fundamental da IA ​​de aprender e se adaptar dará início a uma nova era na qual os ataques serão altamente personalizados e escaláveis.

Ou seja, a “IA ofensiva”, código de ataque altamente sofisticado e mal-intencionado, poderá sofrer mutações à medida que aprender sobre seu ambiente e comprometer habilmente os sistemas com poucas chances de detecção.

Mas quais são as ameaças que a inteligência artificial traz à tona? Vamos dar uma olhada nos perigos reais para a segurança da informação!

Ataques de protótipo-IA: um vislumbre do futuro

Os ciberataques com inteligência artificial não são um conceito futuro hipotético. Todos os elementos necessários para o uso de IA ofensiva já existem:

  • malwares altamente sofisticados;
  • criminosos motivados financeiramente e dispostos a usar todos os meios possíveis para aumentar seu retorno;
  • e projetos de pesquisa de inteligência artificial de código aberto, que produzem informações altamente valiosas disponíveis em domínio público.

Os perigos do o trojan Emotet

Uma das partes mais notórias do malware contemporâneo — o trojan Emotet — é um excelente exemplo de um ataque de protótipo de IA. O principal mecanismo de distribuição do Emotet é o phishing, geralmente, por meio de golpes de engenharia social que levam os usuários a clicar em anexos de e-mails maliciosos.

Os autores do Emotet, recentemente, adicionaram outro módulo ao seu Cavalo de Troia, que rouba dados de e-mail das vítimas infectadas. A intenção por trás desse recurso de exfiltração de e-mail não era clara, anteriormente, mas o Emotet foi recentemente capturado enviando e-mails de phishing contextualizados em grande escala.

Isso significa que ele pode se inserir automaticamente em threads de e-mail pré-existentes. Assim, aconselhando a vítima a clicar em um anexo malicioso, que aparece na mensagem final. Essa inserção do malware em e-mails pré-existentes fornece mais contexto ao phishing. Dessa forma, tornando-o mais legítimo.

A possibilidade de sobrecarregamento do ataque

No entanto, os criminosos por trás da criação do Emotet poderiam facilmente aproveitar a IA para sobrecarregar esse ataque. Atualmente, a mensagem no e-mail final de phishing geralmente é genérica:

— “por favor, veja em anexo” — e isso, às vezes, pode levantar suspeitas.

Entretanto, aproveitando a capacidade da inteligência artificial para aprender e replicar a linguagem natural analisando o contexto do segmento de e-mail, essas mensagens podem se tornar altamente personalizadas para indivíduos.

Isso significa que um trojan Emotet com inteligência artificial pode criar e inserir e-mails de phishing totalmente personalizados e mais confiáveis. Fundamentalmente, seria capaz de enviá-los em grande escala, o que permitiria aos criminosos aumentar o rendimento de suas operações.

As consequências desses métodos de ataque em desenvolvimento podem ser altamente destrutivas. Prejudicando a integridade dos dados. Ou seja, esses ataques furtivos fazem com que a confiança nas organizações diminua e podem causar falhas sistêmicas.

Veja mais >> Segurança de e-mail: sua empresa está protegida?

IA ofensiva: uma mudança de paradigma nos ciberataques

Em 2017, o ataque ao ransomware WannaCry atingiu organizações em mais de 150 países ao redor do mundo. Consequentemente, marcando o início de uma nova era na sofisticação de ataques cibernéticos. Seu sucesso estava na capacidade de se mover lateralmente por uma organização em questão de segundos, paralisando os discos rígidos. E o pior: o incidente continuou inspirando vários ataques.

Esse ciclo de “inovação” continuará e os atacantes já passaram para o malware de mineração de criptomoeda, que secretamente rouba o poder de processamento da mineração de moedas digitais como bitcoin e trojans bancários, um tipo de malware que rouba dados financeiros enquanto se disfarça como um aplicação genuína.

O uso da inteligência artificial impactará o cenário da segurança de três maneiras principais:

1. Aperfeiçoando a engenharia social

Os ataques de IA serão altamente adaptados, mas operarão em escala. Esses malwares serão capazes de aprender as nuances do comportamento e do idioma de um indivíduo. Logo, analisando as comunicações por e-mail e mídias sociais.

Eles poderão usar esse conhecimento para replicar o estilo de escrita de um usuário. Assim, criando mensagens que parecem altamente credíveis. As mensagens escritas por malware da IA serão, portanto, quase impossíveis de distinguir das comunicações genuínas. Bem como , até mesmo os usuários mais instruídos ficam vulneráveis. Isso quando a maioria dos ataques entra em nossos sistemas por meio das caixas de entrada

2. Se misturando no segundo plano

Atores sofisticados de ameaças geralmente podem manter uma presença em longo prazo em seus ambientes de destino por meses seguidos, sem serem detectados. Eles se movem devagar e com cautela, para fugir dos controles de segurança tradicionais e geralmente são direcionados aos indivíduos e organizações específicas.

A IA também poderá aprender os canais de comunicação dominantes e as melhores portas e protocolos a serem usados ​​para se deslocar em um sistema, misturando-se discretamente com a atividade de rotina. Essa capacidade de se disfarçar significa que os hackers serão capazes de se espalhar habilmente em um ambiente digital e comprometer furtivamente mais dispositivos do que nunca.

O malware de IA também poderá analisar grandes volumes de dados, identificando rapidamente quais conjuntos são valiosos e quais não são. Isso economizará ao hacker uma grande quantidade de tempo e esforço.

3. Ataques mais rápidos com consequências mais efetivas

Os ataques mais sofisticados de hoje exigem que técnicos qualificados conduzam pesquisas sobre seus alvos e identifiquem indivíduos de interesse, entendam suas redes sociais e observem ao longo do tempo como eles interagem com plataformas digitais. No futuro, uma IA ofensiva será capaz de atingir o mesmo nível de sofisticação em uma fração do tempo.

Não apenas os ataques orientados por inteligência artificial serão muito mais personalizados e, consequentemente, mais eficazes, como sua capacidade de entender o contexto significa que eles serão ainda mais difíceis de detectar.

Assim, os controles de segurança tradicionais serão impotentes contra essa nova ameaça, pois só podem detectar atividades previsíveis e pré-modeladas.

Incorporando a inteligência artificial no ecossistema digital

À medida que confiamos cada vez mais em sistemas e dispositivos conectados, estamos desenvolvendo rapidamente um ecossistema digital altamente avançado e conectado. Exigiremos parcerias e recursos que priorizem não apenas dados valiosos, mas também a confiança nos sistemas digitais.

O investimento em novas tecnologias desempenhará um papel crítico nessa realidade emergente e no ecossistema em evolução. De acordo com o relatório Using AI for Evil da Forrester, “a popularização dos ataques baseados em IA é apenas uma questão de tempo”.

De fato, quando começamos a ver a IA se tornar parte do kit de ferramentas do invasor cibernético, a única maneira de conseguirmos combater esse uso malicioso da IA ​​será com a própria IA. Portanto, a incorporação da tecnologia nesse ecossistema é crucial.

Investimento pesado da comunidade de cibersegurança

A comunidade de cibersegurança já está investindo pesadamente neste novo futuro e está usando soluções de inteligência artificial para detectar e conter rapidamente quaisquer ameaças cibernéticas emergentes com potencial para interromper ou comprometer dados importantes.

A IA defensiva não é apenas uma vantagem tecnológica no combate aos ataques cibernéticos, mas uma aliada vital neste novo campo de batalha.

Não há uma bala de prata para o desafio geracional da segurança cibernética, mas uma coisa é clara: apenas a IA pode combater a IA no seu próprio jogo. A tecnologia está disponível e a hora de se preparar é agora.

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