Uso de IA para segurança cibernética

Dada a infinidade de ameaças cibernéticas, a inteligência artificial (IA) emergiu como um domínio altamente valioso, pois envolve o aproveitamento da IA ​​para identificar e impedir ataques cibernéticos com um mínimo de intervenção humana. As ferramentas e técnicas de IA identificam, descobrem, prevêem, justificam, agem e aprendem de forma autônoma sobre possíveis ameaças à segurança cibernética, sem precisar de muita intervenção humana.

No domínio da IA, as máquinas fazem coisas “inteligentes” ou “inteligentes” por conta própria ou armadas com o algoritmo apropriado. Curiosamente, é o mundo interligado impulsionado pela IA que se tornou vulnerável a ataques. Mais uma vez, para combatê-los, aplicações avançadas de segurança de IA estão sendo usadas para ir além da mera identificação de bons ou maus comportamentos. Esses aplicativos analisam grandes quantidades de informações e ajudam a reunir atividades relacionadas que podem indicar comportamento suspeito.

Vulnerabilidade do mundo interconectado de hoje
Em 2016, os hackers recorreram a vários dispositivos da Internet das Coisas (IoT) para criar uma extensa botnet que pudessem usar para enviar tráfego suficiente para derrubar o Dyn, o provedor de DNS. Um número significativo de violações de segurança também ocorreu durante 2018 e 2019. Tudo isto deverá servir de alerta sobre o que pode acontecer à escala global se as organizações não tomarem os cuidados necessários.

Hoje, temos todo um ecossistema baseado em tecnologias baseadas em dados que crescem continuamente em suas interconexões. Pertinentemente, a previsão da empresa de análise Gartner para 2020 é que 20,4 mil milhões de coisas conectadas estarão em uso em todo o mundo. Com as coisas autônomas se tornando uma tendência global, todos esses dispositivos interconectados estão vulneráveis ​​a violações de segurança. Neste contexto, torna-se fundamental que os fabricantes de IoT e toda a sua cadeia de abastecimento aumentem significativamente a segurança em todos os produtos inteligentes, quer produzam frigoríficos inteligentes e automatizados, robôs, drones, veículos ou rastreadores de saúde.

À luz da crescente violação de dados e ataques cibernéticos, o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia reforçou as regras sobre privacidade e leis de proteção de dados. É preocupante que tecnologias emergentes como a criptomoeda ainda não estejam em conformidade com as leis de privacidade. A inserção de dados pessoais em blockchains públicos requer um alto nível de segurança.

Com os dados em maior risco do que nunca, o mundo verá um aumento no investimento, formação e educação na frente da segurança cibernética nos próximos anos. À medida que os especialistas em segurança cibernética lutam para analisar a enorme quantidade de dados em um determinado momento, os aplicativos de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, ajudam-nos a encontrar soluções rápidas e bem-sucedidas para problemas de redes cibernéticas. Após coletar as características relacionadas a um problema, as técnicas de aprendizado de máquina são utilizadas em termos matemáticos e estatísticos para extrair informações dos dados e posteriormente adivinhar a ameaça desconhecida. De particular ajuda é um algoritmo de aprendizado profundo que usa redes neurais artificiais.

No entanto, estas aplicações têm que ir além da definição do que queremos detectar. Em muitos problemas de segurança cibernética, a ameaça que precisa ser detectada não está definida implicitamente. Além disso, obter os dados mais atualizados é um desafio formidável que a IA enfrenta no domínio da segurança cibernética.

Vantagens da segurança de IA
Hoje, como sabemos, os dispositivos IoT estão vulneráveis ​​a hackers em nível global. As empresas precisam de se unir para formar um ecossistema ciberseguro e rever a sua opinião sobre a análise de dados. A IA ajuda os analistas de operações de segurança a ficarem à frente das ameaças sem empregar muitos recursos. Ele pode selecionar inteligência sobre ameaças de milhões de artigos de pesquisa, blogs e notícias para responder a hackers com base em atividades semelhantes ou anteriores. Ele fornece insights instantâneos para ajudar os analistas a enfrentar o ruído de milhares de alertas diários, reduzindo significativamente o tempo de resposta.

De acordo com o relatório recente do Capgemini Research Institute, a segurança da IA ​​é capaz de correlacionar eventos e triá-los, o que mais uma vez reduz o tempo necessário para resposta e remediação de incidentes. Armados com ferramentas de IA, os analistas de segurança não precisam se esforçar para encontrar o tempo necessário para detectar novas ameaças. A IA ajuda as organizações a economizar em métodos que consomem muitos recursos para caçar ameaças, o que também pode ter resultado em fadiga de alertas. Em última análise, a IA reduz o custo de detecção e resposta a violações e ameaças.

Ferramentas e aplicações comuns de IA
A IA utiliza a aprendizagem baseada no comportamento passado em um contexto rápido e acionável e fornece insights quando apresentadas informações/comportamentos novos ou desconhecidos.

A IA tira conclusões lógicas e inferidas com base em possíveis subconjuntos de dados incompletos. Ele apresenta diversas soluções para um problema conhecido para capacitar as equipes de segurança a selecionar o melhor caminho para a correção.

Embora os aplicativos de IA estejam em constante crescimento, alguns dos mais populares incluem aplicativos de filtro de spam (spamassassin); detecção e prevenção de invasões de rede; detecção de fraude; pontuação de crédito e próximas melhores ofertas; detecção de botnets; autenticação segura do usuário; classificações de segurança cibernética e previsão de incidentes de hackers.

Para detectar se o software é um malware ou não, um aplicativo de IA determina algumas características distintivas de software inofensivo e algum malware para essas características. Alguns dos recursos a serem usados ​​na análise de software incluem APIs acessadas; campos acessados ​​no disco; produtos ambientais acessados ​​(câmera, teclado, etc.); energia consumida do processador; largura de banda consumida e quantidade de dados transmitidos pela Internet. Um sistema alimentado por IA tenta detectar se o software é um malware ou não, analisando esses recursos distintivos.

No nível básico, o código-fonte aberto é usado para filtrar emails de spam. Inclui a análise de certos recursos para determinar se um e-mail é spam ou não. Esses recursos extraídos podem ser processados ​​​​com o algoritmo Naive Bayes. Este é apenas um exemplo básico de como a IA pode ser usada para detectar ataques cibernéticos. Hoje, muitas aplicações avançadas de IA foram desenvolvidas para identificar ataques cibernéticos. Linguagens de programação como Python e Numpy podem ser usadas para realizar cálculos estatísticos e matematicamente complexos com facilidade. Para codificar o algoritmo de aprendizado de máquina apropriado, as linguagens de código aberto podem acessar facilmente muitas bibliotecas, como Scikit Learn (Sk-learn) e Pandas, que executam o algoritmo pretendido com apenas quatro linhas de código para processar os dados de forma rápida e eficaz.

As organizações devem conhecer algumas das etapas que alguns invasores podem usar. Os invasores podem deixar alguns rastros em algumas de suas etapas ou podem acessar informações sobre a empresa visada que vazaram antes, enquanto estão em uma onda de aquisição de informações. As empresas podem evitar esse tipo de situação se monitorarem constantemente sua presença pública sob os olhos de um invasor. Eles precisam tomar precauções para descartar o vazamento de informações sobre sua interface on-line que os invasores possam encontrar ao fazer pesquisas prévias. Freqüentemente, eles atacam uma empresa em fóruns obscuros ou mídias sociais ou roubam informações sobre clientes e funcionários de uma empresa, escaneando a maior parte das informações que podem ser acessadas pela Internet (através de e-mail, senhas, informações de cartão de crédito, etc.)

Alguns atores no domínio da segurança cibernética
A Darktrace foi fundada em 2013. Esta empresa desenvolveu um produto que faz detecção de anomalias em rede com aprendizado de máquina. CYLANCE, fundada em 2012, é outro nome de destaque que desenvolveu um produto para prevenir o nível avançado de ameaças cibernéticas.

Deixando estes exemplos de lado, aproveitando a onda da inteligência artificial, nos últimos anos assistimos a um aumento substancial no número de start-ups que se concentram no domínio da segurança cibernética. Segundo relatório do CBInsight, a segurança cibernética ocupa o 5º lugar nas aplicações de inteligência artificial.

A IA eliminará empregos na indústria de segurança cibernética?
Prevê-se que teremos 3,5 milhões de empregos não preenchidos em segurança cibernética até 2021. A IA pode, de facto, preencher a lacuna de talentos projetada pela indústria de segurança cibernética. No entanto, a IA isoladamente não é uma panaceia para todos os problemas de segurança cibernética. Apesar dos seus imensos benefícios no combate às violações de segurança, as empresas não devem considerar a IA como um substituto rentável dos trabalhadores da segurança cibernética e um convite a riscos desnecessários.

No longo prazo, a segurança da IA ​​agrega valor aos fluxos de trabalho dos funcionários de segurança cibernética existentes. Isso pode reduzir significativamente o tempo necessário para caçar ameaças, triagem de alertas ou correlação; eles podem então se concentrar em outras tarefas essenciais que não podem ser automatizadas por meio de IA.

Dada a natureza evolutiva da tecnologia para melhorar a segurança, novas ameaças continuam a surgir, com hackers obstinados nunca desistindo de tentar encontrar maneiras de escapar até mesmo das medidas de segurança mais rigorosas. Portanto, a segurança da IA ​​precisa evoluir continuamente para se defender contra hackers astutos, em conjunto com vários profissionais de segurança cibernética em seu trabalho.

Conteúdo Relacionado

Voltar para o blog

Deixe um comentário

Os comentários precisam ser aprovados antes da publicação.