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Aperfeiçoamento cibernético por meio da combinação IA e ML

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A IA e ML devem ser mais explorados como uma boas armas competitivas contra ameaças emergentes e complexas.

Por Adriano da Silva Santos

IA e ML
Adriano da Silva Santos, jornalista e escritor

Todos os dias, a superfície de ataques cibernéticos continua ficando cada vez maior. As ameaças não só se tornaram complexas, mas também mais difíceis de detectar.

Diariamente, é comum que as equipes de cibersegurança se deparam com um grande número de alertas difíceis de analisar e corrigir.

O grande número de dispositivos conectados juntamente com a escassez no número de profissionais de segurança qualificados torna uma tarefa difícil para qualquer empresa melhorar sua postura de segurança.

Considere, por exemplo, uma solução SIEM, que é usada para monitorar e responder a alertas.

Hoje, o grande volume de alertas com diferentes formatos de dados torna extremamente desafiador para qualquer analista de segurança detectar qualquer atividade suspeita.

Felizmente, com os avanços na IA, agora é possível que as equipes de segurança reduzam significativamente esses riscos.

A IA é um arsenal crítico na luta contra ameaças cibernéticas, pois hoje os sistemas baseados nela são capazes de lidar e analisar rapidamente milhões de eventos e mapeá-los para identificar diferentes tipos de ameaças.

Isso inclui a análise de novos malwares antes de um possível ataque e subsídios que forneçam e impeçam que os usuários cliquem em e-mails suspeitos.

Além disso, os sistemas de IA podem aprender com os padrões de eventos de segurança anteriores e desse modo, ganhar resiliência quanto aos prováveis próximos episódios.

Atualmente, várias organizações estão implementando soluções e tecnologias de segurança de IA para se alertar sobre ameaças iminentes e violações de dados.

Com soluções mais abrangentes e simplificadas, a demanda por soluções baseadas em IA teve um grande aumento. Isso porque a inteligência artificial refere-se à simulação das atividades humanas por máquinas pré atribuídas, especificamente computadores.

Portanto, esse recurso leva em conta, os processos e algoritmos que imitam a capacidade humana, tornando-os suficientes para executarem funções que exigem habilidades únicas.

Por outro lado, o Machine learningou em tradução literal aprendizado de máquina – é outro recurso bastante utilizado, ele envolve permitir que esses computadores aprendam como realizar o processo, incluindo dados de treinamento e conhecimento práticos, que geram reações instantâneas.

Basicamente, podemos dizer que é um subconjunto de IA que se concentra em projetar e aplicar esses dados, usando-os em casos anteriores, visando o seu aperfeiçoamento na composição da melhoria contínua da experiência do usuário.

Nessa altura, provavelmente a pergunta que fica é se a combinação de IA e ML é impenetrável? Infelizmente, terei que dizer que não.

As tecnologias ML ou AI podem ser somente produtivas dependendo das informações alimentadas nesses sistemas.

No entanto, elas estão se expandindo e avançando exponencialmente e futuramente, podemos vê-las desempenhar um papel substancial na definição dos processos de segurança cibernética.

Alguns desses principais setores em que um sistema de IA/ML podem contribuir exponencialmente incluem:

Detecção de ameaças e anomalias: Quando analisado em relação a um comportamento de linha de base padrão, um sistema baseado em IA pode detectar rapidamente ameaças e anomalias.

Análise de identidade e detecção de fraudes: Sistemas baseados em IA podem ser usados ​​para criar modelos para reconhecer padrões relacionados a fraudes. À medida que mais dados são inseridos no sistema, o modelo de IA se torna mais preciso.

Mitigação de bots: Os bots são o vilão da Internet e podem ser extremamente perigosos. Sabe-se que eles são programados por hackers para assumir registros ou fornecer contas falsas. Os sistemas de IA podem ser usados ​​e treinados para identificar entre bots maliciosos e bons.

Descoberta de ativos: A IA pode ser usada para automatizar a descoberta de todos os principais dispositivos e aplicativos. Isso pode desempenhar um papel enorme na mitigação de riscos.

Resposta a incidentes: Os sistemas com inteligência artificial podem ajudar nas respostas a incidentes, permitindo que as organizações gerenciem alertas de segurança adequadamente. Ao priorizar as atividades de resposta a incidentes, as reações automatizadas podem mitigar vulnerabilidades e fornecer respostas mais rápidas a esses eventos.

No cenário atual, as organizações em todo o mundo estão sobrecarregadas por ameaças de segurança cibernética.

A IA é um grande trunfo na luta contra os cibercriminosos, pois melhora a eficiência dos analistas cibernéticos, ajudando-os a se concentrar nas ameaças que importam.

Como a IA também aprende com os padrões anteriores, ela pode reduzir significativamente o tempo necessário para identificar ameaças e resolvê-las rapidamente.

Em resumo, a IA e ML devem ser mais explorados como uma boas armas competitivas contra ameaças emergentes e complexas.

SOBRE O AUTOR

Adriano da Silva Santos é um jornalista e escritor, formado na Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Reconhecido pelos prêmios de Excelência em webjornalismo e jornalismo impresso, é comentarista do podcast “Abaixa a Bola” e colunista de editorias de criptomoedas, economia, investimentos, sustentabilidade e tecnologia voltada à medicina. 

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