Entenda a efetividade do Machine Learning contra ataques cibernéticos

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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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