A inteligência artificial (IA) pode ajudar a automatizar e melhorar as defesas de segurança cibernética, embora também auxilie os cibercriminosos a criar ataques mais eficazes.
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Inteligência artificial (IA) preditiva e aprendizado de máquina (ML) têm sido usados há muito tempo para detectar, mitigar e responder a ataques cibernéticos. O lançamento de modelos de IA mais avançados nos últimos anos, e conjuntos de dados maiores para treiná-los, significa que as defesas cibernéticas podem se tornar ainda mais fortes e detectar ataques mais cedo no ciclo de vida da ameaça.
Quando usada para cibersegurança, a IA preditiva pode ajudar a detectar bots, malware, explorações de vulnerabilidades de dia zero e ameaças internas. Pode identificar anomalias comportamentais e vazamentos de dados confidenciais e pode aprimorar a inteligência contra ameaças para ferramentas e equipes de segurança. Integrar a IA não torna as medidas de segurança clássicas infalíveis, mas muitas vezes pode tornar a detecção mais rápida e precisa. A IA também pode ajudar a automatizar ou eliminar muitas tarefas manuais que reduzem a produtividade das equipes de segurança e engenharia.
IA é um termo para a ampla gama de maneiras pelas quais programas de computador podem imitar ou reproduzir a inteligência humana, desde fazer previsões até identificar símbolos e gerar texto.
Existem muitos tipos diferentes de IA. As mais relevantes para a segurança cibernética são a IA preditiva ou aprendizado de máquina (ML), a IA generativa e a IA agêntica.
Em um nível elevado, todos esses tipos de IA operam realizando cálculos com base em grandes amostras de dados. Por exemplo, um modelo de IA que tenha analisado várias amostras de código malicioso pode ser capaz de identificar malware que nunca encontrou antes. Quanto mais exemplos ele vê, mais rápido e com mais precisão ele pode detectar malware e diferenciá-lo de código inofensivo.
Além do malware, os modelos de segurança cibernética aprimorados por IA podem analisar de forma semelhante o comportamento de usuários e aplicativos, detectando mensagens enganosas ou fraudulentas, identificando endereços de IP não confiáveis e muito mais.
Os fornecedores de segurança e seus clientes podem usar IA para aumentar:
Inteligência contra ameaças: a análise baseada em IA do tráfego de rede e da web pode gerar inteligência contra ameaças em tempo real e aprofundada sobre tendências e táticas emergentes. Essa inteligência pode ajudar as defesas cibernéticas a se adaptarem automaticamente aos ataques mais recentes.
Proteção contra ameaças: um conjunto estático de regras de segurança básicas pode bloquear muitos ataques, mas é provável que os invasores mudem suas táticas e vetores ao longo do tempo. A IA pode usar a análise estatística para automatizar o processo de identificação de ameaças e adaptação de defesas, mesmo à medida que o malware evolui, os invasores mudam de tática e trocam servidores de comando e controle, e os ataques vêm de diferentes locais globais. A capacidade da IA de aprender e refinar seus resultados ao longo do tempo também pode ajudar a reduzir a taxa de falsos positivos (que diminuem a produtividade porque precisam ser revisados manualmente pelas equipes de segurança).
Detecção de phishing: o phishing continua sendo o vetor de ataque mais utilizado e o mais bem-sucedido, do ponto de vista de um invasor. Frequentemente, é assim que os atacantes conseguem uma posição inicial dentro de uma organização antes de usar movimento lateral para atingir seu alvo final. Os ataques de phishing e comprometimento de e-mail empresarial (BEC) estão cada vez mais sofisticados, com os invasores usando ferramentas de GenAI para criar e-mails realistas em grande escala. Os algoritmos de IA podem ajudar a detectar e-mails fraudulentos construídos de forma convincente por meio de análise de sentimentos, aprendizado de máquina e avaliação da confiabilidade do remetente. Detectar e bloquear e-mails de phishing elimina a possibilidade de que os destinatários sejam enganados, como pode acontecer até mesmo com os usuários mais bem treinados.
Detecção de deepfakes: Os invasores estão usando cada vez mais deepfakes gerados por IA em ataques de phishing, esquemas de engenharia social e campanhas de desinformação. A IA pode ajudar a detectar deepfakes ao identificar inconsistências e anomalias sutis que indicam quando um conteúdo ou mídia não é genuíno. Isso pode ajudar as equipes de segurança a detectar e bloquear ataques sofisticados de engenharia social.
Análise comportamental: os algoritmos de ML podem identificar padrões de comportamento incomuns que se desviam de uma linha de base de atividade normal (por exemplo, se um plugin de software de terceiros começar a enviar solicitações incomuns). Essas discrepâncias podem indicar comprometimento ou atividade maliciosa em andamento. A análise comportamental pode ajudar a identificar vários ataques, incluindo aqueles provenientes de fontes anteriormente confiáveis que foram comprometidas.
Mitigação de ameaças internas: a análise comportamental também pode detectar comportamentos incomuns de funcionários, prestadores de serviços e outros usuários para identificar e interromper ameaças internas.
Segurança de APIs: as interfaces de programação de aplicativos (APIs) são peças essenciais da infraestrutura de aplicativos web. Hoje, o tráfego de e para APIs representa uma grande porcentagem do tráfego dinâmico na internet. APIs também são alvos frequentes de invasores. As defesas de segurança de APIs aprimoradas por IA podem construir um modelo de interações esperadas com APIs, conhecido como esquema, e então detectar anomalias no tráfego de APIs para bloquear possíveis ataques.
Detecção de ameaças à cadeia de suprimentos: os invasores podem abordar seus alvos indiretamente atacando as dependências desses alvos, ou sua "cadeia de suprimentos", as ferramentas e serviços de terceiros que eles integram em seus aplicativos e redes. Pode-se dizer que essa abordagem permite que os invasores entrem pela porta dos fundos, em vez de atacarem uma organização diretamente. A IA pode ajudar a identificar ameaças presentes em dependências de terceiros para impedir ataques à cadeia de suprimentos e pode fazer isso de forma automatizada.
A própria IA pode ser vulnerável a uma variedade de ataques, incluindo envenenamento de dados e injeção de prompts, entre outros. Saiba mais sobre os principais riscos para LLMs e a segurança para modelos de IA.
A inteligência artificial (IA) ajuda a automatizar e melhorar as defesas de segurança cibernética. É utilizada para detectar, mitigar e responder a ameaças cibernéticas, como bots, malware e ameaças internas. A IA pode acelerar e aprimorar a detecção de ameaças, além de automatizar diversas tarefas manuais para as equipes de segurança.
Os tipos mais relevantes são IA preditiva ou aprendizado de máquina (ML), que identifica padrões (por exemplo, separar o tráfego típico do tráfego de ataque ou identificar comportamento anormal do usuário que possa indicar um ataque); IA generativa (GenAI), que interpreta e cria conteúdo; e agentes de IA, que podem tomar ações autônomas para mitigar as ameaças.
A IA pode analisar o tráfego de rede para identificar ameaças e produzir inteligência contra ameaças em tempo real, permitindo que as defesas se adaptem automaticamente a novos ataques.
Algoritmos de IA podem detectar e-mails de phishing sofisticados usando análise de sentimentos e avaliando a confiabilidade do remetente. No caso de deepfakes, a IA pode identificar inconsistências e anomalias sutis no conteúdo ou na mídia para determinar se é genuíno, ajudando a bloquear ataques de engenharia social.
Os algoritmos de aprendizado de máquina estabelecem uma linha de base de atividade normal e, em seguida, identificam padrões de comportamento incomuns que se desviam dela. Isso pode indicar que uma fonte anteriormente confiável foi comprometida ou que existe uma ameaça interna ativa.
Defesas aprimoradas por IA podem modelar interações esperadas de APIs e então detectar anomalias no tráfego de APIs para bloquear possíveis ataques. Da mesma forma, a IA pode identificar automaticamente ameaças presentes em ferramentas e serviços de terceiros para impedir ataques à cadeia de suprimentos.