Inteligência artificial para segurança cibernética

Nem toda segurança cibernética rotulada como IA é criada da mesma forma. Várias tecnologias se enquadram nessa categoria, incluindo aprendizado de máquina e redes neurais. Esses sistemas procuram padrões associados a comportamentos mal-intencionados, mas usam métodos algorítmicos diferentes. A IA pode ser aplicada nos níveis de endpoint e rastrear a atividade em fontes conhecidas de ameaças, como grupos de hackers e a dark Web. Ela pode proteger contra ameaças "ao vivo" ou simplesmente melhorar a velocidade das atualizações de assinaturas que são distribuídas de forma centralizada.

A chave para todos os tipos de IA na segurança cibernética são os dados. O benefício da IA vem de sua capacidade de analisar grandes quantidades de informações sobre o comportamento em vários domínios, incluindo endpoints, redes e serviços compartilhados. O aprendizado de máquina pode ser aplicado para criar modelos de comportamento "normal" e, em seguida, usá-los para detectar anomalias em tempo real. No entanto, eles podem empregar algoritmos projetados por humanos ou redes neurais de autotreinamento, que criam modelos usando a aprendizagem profunda em nós analíticos em camadas.

A IA também pode ser implementada de várias maneiras. O algoritmo principal pode ser estático, com os endpoints usando a IA localmente para detectar novas ameaças. Ou eles podem usar um modelo distribuído, em que essa abordagem é combinada com a capacidade de carregar resultados em um repositório central e baixar atualizações regulares com base no aprendizado combinado. Essa abordagem desenvolve a proteção com base nos dados de todos os usuários do sistema de segurança cibernética.

Assim como a segurança cibernética está aproveitando a IA, os criminosos cibernéticos também estão, o que torna ainda mais essencial que a tecnologia seja constantemente aprimorada. As inovações mais recentes se concentram em aproveitar a ciência de dados para vencer continuamente a corrida armamentista contra as ameaças cibernéticas, aproveitando a IA para melhorar sua eficácia.

Os criminosos cibernéticos usam a IA para ocultar suas cargas úteis de forma mais eficaz e para imitar comunicações e tráfego autênticos de forma mais próxima em ataques de phishing. A IA de segurança cibernética deve ser capaz de reagir a essas ameaças para adivinhar os sinais e continuar fornecendo proteção.

A IA de segurança cibernética pode automatizar a mitigação e a detecção de riscos, proporcionando um processo de recuperação contínuo no caso de uma ameaça. A área de previsão de riscos tem muito espaço para crescimento, onde a IA assume o papel de hackers de "chapéu branco", encontrando possíveis pontos fracos antes que os criminosos cibernéticos o façam.

No futuro, a IA autônoma desempenhará um papel cada vez mais importante, diminuindo a necessidade de supervisão humana. A aprendizagem profunda é aproveitada pelas soluções de IA de segurança cibernética mais avançadas, empregando redes neurais em vez de algoritmos projetados por humanos. Eles produzem sua inovação automaticamente.

Os melhores sistemas de segurança cibernética tornam a IA essencial para sua oferta, em vez de simplesmente adicioná-la como um extra ou plug-in. A IA deve ser um componente central, em vez de ser anexada a um produto existente e tradicional.

Também é fundamental que os recursos de segurança cibernética da IA ofereçam benefícios claros em vez de apenas marketing. Certifique-se de que o produto de IA ofereça seus benefícios da forma mais perfeita possível, sem interferir na produtividade dos funcionários. Ele também precisa proteger todos os dispositivos da frota, inclusive os móveis e a IoT, sem causar problemas de desempenho e de recursos.

Como a IA para segurança cibernética melhora à medida que aprende, os dispositivos mais maduros serão mais capazes de detectar ameaças do que os recém-chegados. Cylance A IA^® já está em sua sétima geração, o que lhe dá anos de treinamento em bilhões de conjuntos de dados de ameaças diversas. A IA de segurança cibernética introduzida mais recentemente não terá tido tanto treinamento, o que a torna menos eficaz.

Se a sua organização implementou a segurança Zero Trust, você quer uma IA de segurança cibernética que se encaixe nessa estrutura. Por exemplo, ela precisa trabalhar junto com a heurística do Zero Trust para ajustes de acesso e permissões.

Em relação a isso, considere como a IA é mantida. Ela é executada localmente no endpoint ou exclusivamente na nuvem? Ela apenas aprimora as assinaturas ou trabalha em tempo real para evitar ameaças à medida que elas ocorrem? Ela exige treinamento dos funcionários para ser implementada ou é relativamente simples? Por fim, com que frequência a própria IA é retreinada?

O verdadeiro teste é como uma solução se adapta à sua organização na vida real. Você precisa descobrir se há os níveis adequados de agressividade para diferentes cenários, quais usuários podem precisar de ajustes e se a IA de segurança cibernética é tão eficaz em cenários off-line quanto on-line. Se estiver off-line, ela pode evitar malware de dia zero sem precisar de conectividade? Esse é o verdadeiro teste para a IA de segurança cibernética: o quanto ela melhora a proteção da sua organização?