Como a IA e o aprendizado de máquina podem detectar e prevenir ataques maliciosos

À medida que a tecnologia avança, também aumenta a maneira como os criminosos tentam explorá-la. Hoje, os ataques mal-intencionados são um dos principais motivos de preocupação para indivíduos e organizações. Ransomware, phishing e violação de dados são apenas alguns exemplos das várias formas que esses ataques podem assumir.

As defesas baseadas em tecnologias mais recentes, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, podem ajudar a protegê-lo dessas ameaças. Como exatamente esses sistemas detectam e evitam ataques mal-intencionados?

O papel da IA ​​e ML na segurança cibernética

Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) são duas ferramentas poderosas semelhantes, mas diferentes que podem ser usados ​​para identificar perigos potenciais antes que eles possam causar danos. Ao usar algoritmos, a tecnologia de inteligência artificial pode detectar padrões nos dados que podem indicar comportamento suspeito ou atividade maliciosa. Ele pode sinalizar possíveis ameaças e alertar as equipes de segurança para que possam agir.

Como muitos outros domínios, a detecção de malware é outro campo em que o aprendizado de máquina se mostra útil. O aprendizado de máquina pode detectar novas variantes de malware e ajudar as equipes de segurança a responder rapidamente criando uma biblioteca de amostras. Por causa disso, ataques nocivos podem ser frustrados antes que causem qualquer dano.

Também é possível usar IA e ML para proteger as redes, mantendo o controle sobre o comportamento do usuário. Esses sistemas são capazes de monitorar as ações do usuário em várias plataformas e dispositivos para detectar comportamentos incomuns ou maliciosos. Isso pode ajudar na detecção e prevenção de ataques mal-intencionados por equipes de segurança antes que eles tenham a chance de causar algum dano.

Como IA e ML podem detectar e prevenir ameaças

Existem muitas maneiras pelas quais a IA e o ML podem ser usados ​​para capturar e prevenir ameaças maliciosas.

• Aumentando a precisão para detectar ameaças maliciosas: por meio do uso de algoritmos que podem identificar padrões nos dados que podem indicar comportamento suspeito, a IA e o ML podem ajudar a melhorar a precisão dos sistemas de detecção de malware.
• Monitorando a atividade do usuário: A Inteligência Artificial e o Machine Learning são capazes de monitorar o comportamento do usuário em várias plataformas para identificar qualquer comportamento suspeito ou malicioso. Dessa forma, as equipes de segurança podem ser notificadas antes da ocorrência de qualquer agressão prejudicial.
• Atualizando defesas de malware baseadas em assinatura: a inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem ajudar no processo de atualização dos sistemas de detecção de malware baseados em assinatura, empregando algoritmos para identificar novos tipos de malware atual. Isso permite que ações nocivas sejam interrompidas antes que produzam algum dano.
• Identificando conteúdo suspeito: AI e ML também podem ajudar a identificar conteúdo suspeito, como links de phishing ou URLs maliciosos, evitando que você precise verificar manualmente se um link é seguro. Ao escanear a web em busca desse conteúdo, as equipes de segurança podem tomar medidas preventivas antes que alguém seja vítima do ataque.
• Detecte ameaças de dia zero: As perigosas ameaças de dia zero também podem ser encontradas com a ajuda de AI e ML. Os algoritmos podem ser treinados para identificar pequenas tendências nos dados que podem sugerir um ataque de dia zero antes que aconteça, alimentando-os com dados intencionalmente ruins.

Benefícios do uso de IA e ML para segurança cibernética

O uso de IA e ML para detectar e prevenir ameaças maliciosas oferece inúmeros benefícios.

Primeiro, pode ajudar as equipes de segurança a responder muito mais rapidamente a qualquer perigo potencial. Como esses sistemas verificam constantemente as redes e monitoram o comportamento do usuário, eles podem alertar a equipe sobre qualquer atividade suspeita em tempo real, permitindo uma resposta rápida. Isso aumenta as chances de prevenir um ataque antes que o dano possa ocorrer.

Em segundo lugar, AI e ML podem fornecer uma maneira mais eficiente de responder a ameaças, permitindo que as equipes de segurança se concentrem nas tarefas mais importantes. Usando algoritmos que automatizam tarefas mundanas ou repetitivas, como verificação de malware ou identificando URLs maliciosos, as equipes de segurança podem concentrar seus esforços em outras áreas que exigem maior atenção.

Ao eliminar tarefas manuais de seus fluxos de trabalho, esses sistemas podem permitir que as equipes sejam mais eficazes na detecção e interrupção de ataques mal-intencionados antes que eles tenham a chance de causar algum dano. Isso pode levar a menos incidentes de violação de dados ou outros ataques cibernéticos.

Em terceiro lugar, AI e ML podem ajudar a reduzir os custos associados à segurança. Ao automatizar tarefas repetitivas, esses sistemas reduzem a necessidade de trabalho manual, levando a economia de custos ao longo do tempo. Além disso, ao detectar ameaças no início, eles podem ajudar a reduzir os danos causados ​​por ataques mal-intencionados e evitar dispendiosas violações de dados.

Por fim, IA e ML podem ajudar as equipes de segurança a evitar ameaças futuras. Ao aprender com os incidentes anteriores, esses sistemas podem identificar padrões nos dados que podem indicar um possível ataque antes que ele aconteça. Dessa forma, as equipes de segurança podem tomar medidas preventivas e evitar qualquer ação maliciosa antes que ela tenha a chance de causar algum dano.

Limitações e desafios do uso de IA e ML

Embora AI e ML tenham muitos benefícios para a segurança cibernética, existem algumas limitações e desafios que os acompanham.

• Os sistemas de IA e ML exigem grandes quantidades de dados para serem treinados adequadamente. Sem pontos de dados suficientes, esses sistemas podem não ser capazes de detectar ameaças maliciosas com precisão. Além disso, é difícil encontrar conjuntos de dados rotulados que possam ser usados ​​para treinamento, pois rotular dados manualmente é um processo demorado e trabalhoso.
• Os sistemas de inteligência artificial e aprendizado de máquina são normalmente considerados como caixas pretas ou sistemas opacos, o que significa que pode ser difícil explicar por que eles tiraram certas conclusões. Isso pode tornar difícil para o pessoal de segurança ter fé nas descobertas, aumentando a probabilidade de atividades maliciosas perdidas ou falsamente relatadas.
• Esses sistemas devem ser constantemente monitorados e atualizados para se manterem eficazes. À medida que novos tipos de malware surgem ou os existentes são adaptados, esses sistemas devem ser capazes de se adaptar adequadamente para permanecerem eficazes. Isso requer recursos e tempo das equipes de segurança, o que pode ser difícil para algumas organizações fornecer.
• Construir um sistema de IA ou ML desde o início pode ser caro. Os recursos de hardware e software para executar esses sistemas adequadamente podem ser bastante caros, dependendo do tamanho do negócio. Por causa disso, eles podem ser um desafio para algumas empresas implementarem.

Use AI e ML para aumentar sua segurança online

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são ferramentas promissoras para frustrar os cibercriminosos. Investir em IA e ML para segurança cibernética é um investimento que vale a pena, pois pode levar a uma proteção aprimorada contra atividades malignas.

Você pode reduzir a probabilidade de violações de dados e outros ataques cibernéticos recorrendo à IA e ML. Você também pode melhorar a eficácia e a eficiência das medidas de segurança cibernética de sua empresa implementando esses sistemas, desde que tenha recursos e pessoal suficientes. Mas há restrições e dificuldades a serem consideradas, já que essas tecnologias atualmente não são totalmente comprovadas para substituir totalmente os seres humanos.