O que é a IA na segurança cibernética?
A IA revolucionou a forma como os profissionais de segurança de TI veem a segurança cibernética. Novas ferramentas e sistemas de segurança cibernética com IA oferecem melhor suporte à proteção de dados contra ameaças através do reconhecimento rápido de padrões de comportamento, da automação de processos e da detecção de anomalias.
IA na segurança cibernética
A segurança cibernética alimentada por IA pode monitorar, analisar, detectar e responder a ameaças cibernéticas em tempo real. Os algoritmos de IA analisam quantidades imensas de dados para detectar padrões que indiquem uma ameaça cibernética, podendo também varrer toda a rede em busca de pontos fracos para prevenir tipos comuns de ataques cibernéticos.
Essencialmente, a IA monitora e analisa padrões de comportamento. Utilizando esses padrões para criar uma linha de base, a IA pode detectar comportamentos incomuns e restringir o acesso não autorizado aos sistemas. A IA também pode ajudar a priorizar riscos, detectar instantaneamente a possibilidade de malwares e invasões antes que se concretizem.
Quando implementada adequadamente, a IA pode ser o mecanismo de automação da segurança, que libera o tempo e os recursos da equipe ao automatizar tarefas repetitivas. A IA também pode reduzir a ocorrência de erro humano ao isentar os humanos da tarefa ou processo.
Qual o diferencial da segurança cibernética com IA?
A proteção da segurança cibernética com inteligência artificial nunca substituirá os profissionais de segurança, pois sempre existirá a necessidade de especulação e criatividade para lidar com problemas e desafios mais complexos no local de trabalho. Contudo, a IA pode assistir os profissionais em segurança através da análise de vastas quantidades de dados, reconhecimento de padrões e criação de insights com base em grandes volumes de dados de segurança — o que levaria horas, às vezes semanas, para ser concluído com os processos tradicionais de segurança.
Antes da IA, os profissionais de segurança utilizavam sistemas e ferramentas de detecção baseada em assinatura para identificar as possíveis ameaças cibernéticas. Essas ferramentas de segurança comparam o tráfego que entra na rede a um banco de dados de ameaças e assinaturas de códigos maliciosos. Ao ocorrer uma detecção, o sistema dispara um alerta e sugere ao profissional de segurança que seja adotada uma ação para bloquear a ameaça ou colocá-la em quarentena.
Essa abordagem de segurança baseada em assinatura é particularmente eficaz contra ameaças conhecidas. Contudo, a abordagem de detecção baseada em assinatura se mostrou inadequada contra ameaças novas (dia zero) ou desconhecidas. Frequentemente, essas ferramentas resultam em grandes quantidades de falsos positivos, que levam os profissionais de segurança a uma busca desenfreada do intangível.
A segurança cibernética tradicional depende da análise manual. Os analistas de segurança precisam investigar manualmente os alertas de segurança e logs de eventos em busca de padrões identificáveis que atuem como indicadores de uma possível violação da segurança. A investigação de logs e eventos pode ser demasiado demorada, e depender única e exclusivamente de apenas um analista de segurança é um erro que as empresas devem definitivamente evitar.
A IA tem o poder de cobrir essas falhas da segurança cibernética tradicional e muito mais. O amadurecimento da tecnologia acentuará seu impacto nas pessoas e nos processos de segurança cibernética.
Por que a segurança cibernética é importante?
As organizações do crime cibernético já investiram em machine learning, automação e inteligência artificial para lançar ataques cibernéticos de grandes proporções direcionados às organizações. O número de ameaças e o potencial de impacto do ransomware nas redes continuam crescendo.
A IA e o Machine Learning estão ajudando os analistas de segurança a equilibrar o jogo com o processamento de quantidades astronômicas de dados, fornecendo insights rápidos baseados em análises e filtrando o ruido que interfere nos alertas diários de segurança e os falsos positivos. Isso melhora imensamente a eficiência e produtividade da sua equipe, criando uma vantagem frente ao potencial dos crimes cibernéticos.
Com o aumento dos vetores de ataque mais sofisticados, como malwares polimórficos, scripts e os ataques "living-off-the-land", ficou mais fácil para os criminosos cibernéticos se esgueirar pelas defesas antivírus tradicionais baseadas na varredura de arquivos. Para precaver-se contra a evolução do malware, abordagens mais modernas em segurança cibernética têm se popularizado, como, por exemplo, a análise de comportamento. A análise de comportamento e a detecção são abordagens poderosas, já que todos os malwares acabam exibindo um comportamento malicioso para ser bem-sucedido. Quando bem treinada, a IA tem a capacidade de monitorar, detectar e responder a esses comportamentos maliciosos com maior rapidez do que os humanos.
Quais são as vantagens da IA na segurança cibernética?
Os sistemas de IA atuais são treinados para detectar possíveis ameaças cibernéticas, identificar novos vetores de ataque e proteger os dados confidencias da sua empresa. As três principais vantagens de usar ferramentas de segurança cibernética alimentada por IA são:
- Rapidez na análise de grandes quantidades de dados
- Detecção de anomalias e vulnerabilidades
- Automação de processos repetitivos
O potencial de aproveitamento da IA na segurança cibernética é infindável. A velocidade e precisão da detecção e resposta a ameaças ocorre praticamente em tempo real. A IA pode ajudar a minimizar o impacto do ataque de um ransomware ao sinalizar um comportamento suspeito para a sua equipe de segurança sem demora. Por fim, a IA aumenta a eficiência das suas operações de segurança cibernética através da automação, liberando sua equipe de segurança para direcionar seu valioso tempo e recursos em tarefas mais importantes.
O que é Machine Learning (ML)?
O Machine Learning foca principalmente na capacidade de uma máquina imitar a inteligência do comportamento humano. A engrenagem que avança o aprendizado da máquina são os dados. O ML utiliza modelos matemáticos de dados para ajudar a máquina a aprender sem a instrução direta ou programação por um humano. Portanto, o sistema alimentado por Machine Learning continua a aprender e a aprimorar seus resultados com base na experiência adquirida, sem intervenção humana.
O Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial, mas as tecnologias não são intercambiáveis. O ML é a IA com a habilidade de aprender e adaptar automaticamente com o mínimo de intervenção humana ou programação.
O que são redes neurais profundas?
O Deep Learning é um tipo de ML mais sofisticado que utiliza redes neurais artificiais para imitar o processo de aprendizado do cérebro humano. A rede neural utiliza o Machine Learning e a IA para ensinar à máquina como processar os dados seguindo um modelo inspirado no cérebro humano. Como no cérebro humano, a rede neural é formada em camadas funcionais. Dentro dessas camadas, determinados comportamentos, tarefas ou processos disparam uma resposta específica da máquina. Quanto maior o número de camadas em uma rede neural, maior a expressividade e sofisticação de suas respostas.
As redes neurais com várias camadas ocultas são conhecidas como redes neurais profundas. Os algoritmos de redes neurais são designados para seguir uma lista predeterminada de regras para estabelecer soluções preditivas e formar conclusões com base em repetições e experiências anteriores. Uma rede neural profunda cria um sistema adaptável em que as máquinas aprendem de seus próprios erros e melhoram constantemente. As redes neurais profundas têm a capacidade de resolver problemas mais complexos do que o Machine Learning tradicional, como resumir documentos ou reconhecer faces com excelente precisão.
Quais são os riscos da IA na segurança cibernética?
É importante lembrar que a tecnologia de inteligência artificial ainda está em sua fase inicial. A inteligência artificial continua a exigir intervenção humana, não só para treinar os mecanismos de IA, mas também para interceder se o mecanismo cometer algum erro. Os sistemas de segurança alimentados por IA baseiam-se em algoritmos de Machine Learning que aprendem de um histórico de dados. Isso pode levar a falsos positivos quando o sistema encontra novas ameaças desconhecidas que não se enquadram nos padrões existentes. Outra preocupação crescente é como os hackers podem tirar proveito da inteligência artificial para fins maliciosos, como elaborar e-mails de phishing superconvincentes e gerar malwares.
Quais são as habilidades necessárias para implementar a IA na segurança cibernética?
A inteligência artificial e a segurança cibernética nunca estiveram tão ligadas. Atualmente, pessoas com habilidades e competências nessas duas áreas estão em alta demanda. Multinacionais e empresas de tecnologia estão procurando pessoas que possam entender suficientemente tanto da segurança cibernética quanto da inteligência artificial para saber quando e como aplicar as técnicas de IA aos fluxos de trabalho da segurança cibernética. Cientistas, analistas e engenheiros de dados com conhecimentos em segurança cibernética são essenciais. Essas funções exigem estudo e experiência em modelagem de dados de Machine Learning, redes neurais profundas, modelos de linguagem e análises de comportamento. Além disso, também exigem uma boa compreensão dos princípios da segurança cibernética. Um profissional de segurança cibernética de IA precisa ter sólidos conhecimentos nas áreas de segurança de rede, análise forense e criptografia computacional, detecção e defesa contra malware e proteção de dados.
Como a IA melhora a detecção e resposta gerenciadas (MDR)?
A necessidade de operações de segurança always-on se tornou um fator imprescindível em qualquer configuração. Entretanto, a complexidade dos ambientes operacionais modernos e a velocidade com que as ameaças cibernéticas entram em um ambiente torna quase impossível para a maioria das organizações sair vitoriosa na detecção e resposta sem ter um respaldo extra a seu favor. Nesse ponto é que entra a detecção e resposta gerenciadas .
A IA e o ML estão transformando a maneira como os centros de operações de segurança (SOC) entregam seus serviços de detecção e resposta gerenciadas (MDR) e outros serviços de segurança gerenciada. Utilizando essas tecnologias, os SOCs reforçam suas habilidades de MDR, operam com maior eficiência e adquirem maior resiliência para acompanhar a evolução das ameaças cibernéticas. A inteligência artificial ajuda a melhorar a velocidade e precisão de MDR ao executar as tarefas ininterruptas e mais intensas de detecção de ameaças e análise.
Estas são quatro áreas em que a IA já está tendo um impacto positivo em MDR:
1. Caça a ameaças e inteligência de ameaças
As redes neurais profundas podem ser utilizadas para treinar as máquinas para detectar e identificar ameaças como malware. A IA pode coletar, processar e enriquecer dados sobre ameaças de diferentes fontes em toda a organização. Ela também correlaciona e contextualiza os dados para criar perfis de ameaças, estabelecer as medições dos indicadores e descobrir ameaças emergentes. A IA também permite a caça a ameaças proativa, quando os profissionais de segurança utilizam análises avançadas e automação para procurar ameaças ocultas ou desconhecidas em um ambiente.
2. Operações do SOC
Os provedores de MDR enxergam um grande potencial em utilizar a IA para otimizar e melhorar o desempenho geral do SOC e sua eficiência operacional. Por exemplo, os provedores de serviços de segurança gerenciada podem monitorar e estabelecer medições de seus indicadores KPI do SOC, incluindo o volume de alertas de segurança, tempos de resposta, taxas de resolução e níveis de satisfação do cliente. A IA pode ajudar a identificar e abordar lacunas de segurança, gargalos operacionais ou deficiências em ferramentas, fluxos de trabalho e processos gerenciados de um SOC.
3. Treinamento e desenvolvimento em segurança cibernética
A IA pode ajudar a avaliar e melhorar as habilidades, conhecimentos e competências dos analistas do SOC. Como a IA tem o poder de aprender e melhorar continuamente, os fornecedores de MDR podem traçar planos de aprendizado altamente personalizados para os funcionários. As organizações podem gerar cenários realistas e criativos de treinamento em segurança, simulações e exercícios.
4. Inovação em segurança
A missão incorporada da IA de melhoria contínua faz dela a assistente ideal para quem busca inovação. O SOC deve ser capaz de adaptar sua capacidade de resposta para se ajustar às necessidades do cliente e às constantes mudanças no panorama de ameaças. Usando a IA e o ML, os provedores de MDR podem manter seus SOCs na dianteira, reduzindo os riscos.
No Centro de Operações de Segurança (SOC) do futuro (próximo), a inteligência artificial, quando treinada com dados de comportamento de usuário de grande escala, se integrará aos fluxos de trabalho do SOC para elevar a segurança e a eficiência do operador. A inteligência artificial será um bem inestimável para os profissionais de operações de segurança e os auxiliará na identificação de ameaças em tempo real.
A linha de base da IA na segurança cibernética
O Sophos Artificial Intelligence foi formado em 2017 para produzir inovações tecnológicas em ciência de dados e Machine Learning especificamente voltadas para a segurança cibernética. Os cientistas, engenheiros e especialistas em segurança altamente experimentes da equipe do Sophos X-Ops têm o foco centrado em Machine Learning, arquitetura de computação científica em grande escala, interação humano-IA e visualização da informação. A IA está estendendo os limites do Machine Learning para descobrir ameaças e proteger seus sistemas, dados e aplicativos. Saiba como você pode utilizar a IA para dar uma melhor proteção à sua organização contra o próximo ataque cibernético.
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