O uso de inteligência artificial (IA) no combate aos hackers é uma tendência da cibersegurança. A tecnologia pode detectar anomalias e identificar padrões em tempo real, combatendo ou reduzindo o efeito dos ciberataques. A combinação do recurso com o aprendizado de máquina (ML) é um avanço ainda maior. Juntos, as duas tecnologias podem ser ferramentas eficazes na detecção dos movimentos maliciosos dos hackers.
Neste miniguia, em oito passos, baseado na avaliação de vários especialistas, criamos uma introdução ao assunto.
1. Como a tecnologia funciona
Segundo o site especializado Medium, a IA já está sendo usada de diversas maneiras no campo da segurança cibernética e há uma série de benefícios que ela pode proporcionar. Talvez o mais importante seja o potencial de ajudar as organizações a ficarem um passo à frente dos hackers. Além disso, a IA pode ajudar a reduzir os falsos positivos que muitas vezes afetam as soluções de segurança tradicionais. Isto não só economiza tempo e recursos, mas também ajuda a reduzir o risco de ignorar uma ameaça real.
2. Identificação de padrões
Tecnologias de IA permitem que os sistemas de segurança se tornem realmente mais inteligentes com o tempo. Ao analisar grandes quantidades de dados, os algoritmos de IA podem aprender a reconhecer padrões que indicam comportamento malicioso. Isso lhes permite detectar ameaças emergentes que as soluções antivírus baseadas em assinaturas não perceberiam. A IA também pode analisar grandes volumes de informações e identificar anomalias que possam significar um ataque.
3. Análise de comportamentos
O uso de ferramentas de detecção e resposta de endpoint (EDR) habilitadas para IA podem monitorar atividades do sistema e comportamentos do usuário em toda a rede de uma organização. Ao estabelecer linhas de base para o comportamento normal, eles podem sinalizar rapidamente quaisquer desvios que possam sinalizar uma violação.
4. Enganando os hackers
Segundo o especialista Jesse Anglen, da Rapid Innovation, a IA reforça ainda mais a segurança, ao responder de forma autônoma às ameaças em tempo real. Os bots podem ser implantados para combater botnets ou enganar hackers para que revelem suas táticas. Os programas de IA também podem gerar e implementar novos protocolos de segurança dinamicamente. Isso permite que as organizações fiquem à frente das ameaças à medida que elas surgem.
5. Modulando o uso da IA
Apesar da capacidade da IA de superar os humanos em algumas tarefas complexas, nem sempre ela é uma abordagem mais eficaz, na avaliação de Marcelo Bezerra, gerente sênior de engenharia de Vendas na Proofpoint América Latina. Ele destaca que a tecnologia não é uma única solução para todos os problemas de segurança e é importante avançar em várias linhas de defesa. No caso da IA, a melhor estratégia é consultar especialistas para entender quais casos de uso e que soluções são mais adequadas para cada organização. A modulação é importante porque o potencial da IA em reforçar a segurança organizacional e capacitar os defensores é imensa, segundo ele.
6. Técnicas combinadas
Bezerra também lembra que nem todas as ferramentas alimentadas por IA são iguais. Para ele, é crucial integrar outras técnicas já consolidadas, incluindo a análise e decisão humana. Isso é um alerta, inclusive, para a escolha do parceiro de cibersegurança, que precisa ter uma equipe interna de pesquisadores no tema.
7. IA em dupla com ML
O uso combinado da IA com o aprendizado de máquina é apontado como uma das tendências para aumentar a segurança cibernética. Dados do site Medium mostram que os especialistas em segurança estão usando essas tecnologias para desenvolver novas formas de detectar e responder a ameaças. Entre elas está a aplicação do ML para identificar automaticamente atividades maliciosas. Outra aplicação é a adoção de bots com tecnologia de IA para imitar o comportamento humano e enganar os invasores. Um terceiro exemplo é a adoção do ML pelas equipes de segurança para colaborar e compartilhar informações de forma mais eficaz.
8. Treinamento necessário
Para que a dupla IA/ML funcione, o aprendizado de máquina deve ser treinado para identificar vulnerabilidades, tanto em hardware quanto em software. Com treinamento adequado, o ML pode detectar ameaças cibernéticas e impedir que acessem dados críticos. À medida que o ML encontra cenários adicionais de ataques cibernéticos, ele pode aprender e se adaptar, ajudando a construir um sistema de defesa mais sofisticado, que inclui hardware, software e como eles interagem com sistemas maiores. Também pode automatizar muitas tarefas de defesa cibernética com o mínimo de intervenção humana, o que economiza tempo, esforço e dinheiro.
