O papel do aprendizado de máquina na segurança cibernética moderna

A Inteligência Artificial tem avançado a um ritmo surpreendente nos últimos anos. Na verdade, tem evoluído tão rapidamente que já se tornou parte da vida quotidiana da maioria das pessoas. Você pode agradecer ao aprendizado de máquina (ML) por isso. Embora não seja o único subconjunto da IA, o ML é certamente o mais popular, principalmente porque permite às empresas analisar informações e utilizá-las para melhorar os seus processos e produtos.

Os computadores usam aprendizado de máquina para identificar padrões e realizar tarefas sem intervenção humana. Isso significa que, depois de treinar um algoritmo, ele poderá usar modelagem matemática e estatísticas para criar previsões personalizadas sem a sua contribuição.

O aprendizado de máquina tem 2 abordagens chamadas aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Na aprendizagem supervisionada, você rotula os dados antes de inseri-los no algoritmo, enquanto na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo faz suas próprias conexões sem rótulos do usuário.

Muitas empresas usam o aprendizado de máquina para implementar novos processos e melhorar os existentes. Mas uma das aplicações mais importantes do aprendizado de máquina está na segurança cibernética. As organizações agora estão adotando projetos personalizados, como Darktrace Antígua e hexágono azul para melhorar sua segurança cibernética. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina em segurança cibernética também é chamado de ciência de dados de segurança cibernética.

Um relatório da Forbes disse que a quantidade média de transações de ransomware relatadas durante 2021 foi de US$ 102,3 milhões por mês. Além do mais, uma empresa é vítima de um ataque à segurança cibernética a cada 14 segundosS. Essa é a razão pela qual cada vez mais empresas estão investindo em ML para impulsionar seus esforços de segurança cibernética.

O uso de algoritmos de ML pode ajudar as empresas a identificar possíveis problemas em seus sistemas e desenvolver estratégias contra eles. Eles também podem ser usados ​​para executar tarefas repetitivas de segurança com eficiência e sem erros.

Então, como você pode usar o ML para segurança cibernética?

Alguns dos casos de uso populares de ML incluem:

1. Tratamento e análise de dados

Os sistemas de segurança cibernética geram muitos dados. Esses logs podem gerar uma ampla gama de insights cruciais para uma empresa. No entanto, analisar grandes quantidades de dados diariamente é difícil e demorado.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem facilmente vasculhar grandes conjuntos de dados e relatar insights relevantes. As empresas podem usar esses insights para identificar ameaças, analisar padrões de uso e compreender o comportamento do usuário.

2. Segurança móvel

Como a maioria dos profissionais que trabalham se conectam de casa atualmente, a necessidade de segurança móvel está em alta. A maioria das redes domésticas são inseguras e, portanto, podem ser facilmente hackeadas. Além do mais, muitas empresas não incluem a segurança móvel na sua estratégia de segurança cibernética. Isto tem causado um aumento ataques de segurança cibernética relacionados a dispositivos móveis.

As empresas agora estão usando ML para filtrar e-mails de spam e combater esse problema. Os algoritmos de ML podem identificar e relatar e-mails de phishing/malware que passam por filtros. Eles também podem monitorar mensagens SMS e outras formas de comunicação. Depois de identificarem uma fonte de malware, eles podem marcar automaticamente as informações de contato do remetente como indesejadas e bloquear futuras comunicações desse endereço.

3. Assistente virtual

Como a maioria dos dispositivos hoje possui assistentes virtuais com acesso ao armazenamento, é importante protegê-los contra agentes mal-intencionados. Para evitar isso, você pode treinar algoritmos de ML para reconhecer o comportamento normal do usuário e sinalizar eventos peculiares ao usar assistentes de voz.

Como a maioria dos assistentes virtuais, como Siri e Alexa, funcionam com comandos de voz, eles também precisam ser protegidos contra ataques de voz. Hoje em dia, os assistentes de IA possuem módulos inteligentes de detecção de voz que podem reconhecer a voz dos proprietários dos dispositivos. Eles também possuem programas de detecção de anomalias para identificar atividades estranhas ou erráticas.

4. Antivírus e verificação

Como novos vírus e malware são criados todos os dias, mesmo os sistemas com antivírus são suscetíveis a ataques cibernéticos. É por isso que muitas empresas usam algoritmos de ML para melhorar suas soluções antivírus. Os algoritmos de ML podem realizar detecção de violações e testes de penetração para garantir a estabilidade. Além disso, eles podem identificar pontos problemáticos e atualizar remotamente o software antivírus com novos esquemas.

Os algoritmos de ML podem examinar sistemas e atividades de rede para detectar problemas antes que se transformem em desastres. As empresas podem usá-los para identificar domínios suspeitos e verificar transações durante operações bancárias online. Isto é mais econômico do que usar operadores humanos.

Problemas ao implementar algoritmos de ML em segurança cibernética

Embora existam muitas vantagens no uso de algoritmos de ML para segurança cibernética, existem alguns desafios que impedem as empresas de implementá-los em seus sistemas. Você precisa de muitos dados/informações para gerar qualquer tipo de perfil de ameaça. Isso inclui tráfego de rede, informações de endpoint de dados, registros de aplicativos e detalhes sobre ambientes/contêineres de nuvem que seu sistema está executando. A maioria das empresas não possui os dados necessários, para começar.

Mesmo que a empresa consiga descobrir uma forma de coletar dados, existem outras variáveis. Os dados são estacionários? Com que frequência os logs são atualizados? Quantas fontes de dados existem? Você pode usar dados de várias fontes e usá-los de forma eficaz para criar um único conjunto de dados? Você precisa processar seus dados para aplicar qualquer ML ou algoritmo de tomada de decisão neles. Muitas empresas não possuem um pipeline de coleta, filtragem e processamento de dados.

Além disso, você precisa verificar a viabilidade do conjunto de dados final. Depois de aplicar algoritmos de ML, os dados em si são ricos o suficiente para gerar qualquer visão de negócios utilizável? Muitas vezes, o os dados não são robustos o suficiente para produzir qualquer informação acionável.

O que devo saber da perspectiva do proprietário de uma empresa?

A primeira coisa que você precisa fazer é decidir a extensão da implementação de IA/ML em seu sistema. Quanta automação seu sistema pode aproveitar?

Para planejar qualquer atividade de aprendizado de máquina, você também precisa acompanhar seus dados. Isso é feito por meio de dashboards e software de visualização. Eles também podem ser usados ​​para monitorar terminais de dados para a atividade do usuário.

Por último, os computadores não podem fazer tudo sozinhos. Embora os algoritmos sejam muito sofisticados, eles ainda precisam de um toque humano. Uma boa estratégia de segurança cibernética combina elementos humanos e de ML trabalhando em sincronia para entregar o melhor resultado. Portanto, você precisa de analistas humanos, juntamente com algoritmos de ML, para a tomada de decisões baseada em dados.