Desmistificando o papel da IA ​​na segurança cibernética

Há muita expectativa e expectativa nos negócios em torno do papel da inteligência artificial (IA) e dos benefícios de segurança cibernética que podemos esperar obter com nossas integrações diversificadas.

Desde chatbots de sites que fornecem melhor atendimento ao cliente, até identificação biométrica e análise de dados de clientes de ponta, a IA e a Edge AI estão prontas para transformar o mundo como o conhecemos. da IA ​​levando a um admirável futuro novo colidem com as populares fantasias distópicas de ficção científica que retratam seres humanos dominados por máquinas hiperinteligentes.

Talvez seja hora de uma dose de realidade muito necessária, especialmente no que diz respeito ao impacto da IA ​​em nossa futura segurança da informação e seu papel afetando as principais indústrias.

Nem os sonhos mais loucos nem os piores pesadelos provavelmente se tornarão realidade tão cedo, mas a IA já traz benefícios significativos para os aplicativos e tem o potencial de melhorar exponencialmente as defesas cibernéticas. E embora a IA também represente certas ameaças a dados e informações, ela será aplicada principalmente em nosso benefício e deve se tornar um componente-chave do arsenal defensivo de qualquer organização.

Como a inteligência artificial e a segurança cibernética trabalham juntas?

Embora os confortos e benefícios desta era digital sejam numerosos, ela também traz muitas desvantagens. Uma de suas ameaças mais visíveis e prejudiciais é que nossos dados confidenciais e informações pessoais estão em risco como nunca antes.

A última década viu centenas de incidentes de fraude de identidade, incidentes de grandes perdas financeiras e, claro, violações de dados em massa. Por natureza, os ataques cibernéticos são generalizados, afetando todas as pessoas, empresas e governos. Estamos entrando em uma era em que os criminosos cibernéticos podem atingir seus objetivos em qualquer lugar do mundo a qualquer momento. Como tal, nossa necessidade de segurança cibernética eficaz e progressiva nunca foi tão importante quanto agora.

Um ataque cibernético típico é uma tentativa de antagonistas ou criminosos cibernéticos de obter acesso e modificar ou danificar o sistema de computador ou a rede de seu alvo. Eles são sistemáticos, planejados e usam tecnologia cuidadosamente calculada para interromper organizações e qualquer negócio relacionado (geralmente crítico) operações.

Embora o futuro pareça sombrio, avanços tecnológicos com aplicações significativas de segurança cibernética também ocorreram. Um desses principais divisores de águas são as tecnologias e técnicas desenvolvidas e assistidas por inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) como um subconjunto dela.

O que estamos vendo hoje é que os logins biométricos estão sendo cada vez mais usados ​​pela digitalização de impressões digitais, retinas ou impressões da palma da mão para estabelecer logins seguros. Isso pode ser usado como uma medida de segurança autônoma ou em combinação com uma senha, e é mais comumente encontrado na tecnologia de smartphones.

Especialistas em segurança cibernética demonstraram conclusivamente que as senhas são altamente vulneráveis ​​a ameaças cibernéticas, comprometendo dados pessoais, detalhes de cartão de crédito e até mesmo números de previdência social. Todas essas são razões pelas quais os logins biométricos contribuem positivamente para a segurança cibernética.

A IA pode ser usada para identificar vulnerabilidades do sistema ou do dispositivo e outros atos maliciosos prováveis. É um fato que os sistemas tradicionais não conseguem acompanhar o grande número de malware gerado a cada mês, por isso se tornou uma das muitas áreas em potencial para a IA se mover e resolver o problema.

Neste momento, as empresas de cibersegurança estão ensinando sistemas de IA a detectar malware e logins não autorizados, adotando algoritmos complexos. Dessa maneira, a IA e o aprendizado de máquina agora estão sendo usados ​​para proteger criptomoedas baseadas em blockchain, bancos online, registros confidenciais de empresas, dados de clientes e assim por diante.

Esses sistemas já têm a capacidade de distinguir até mesmo os padrões mais simples de ataques de ransomware e malware, impedindo-os efetivamente de entrar em redes ou sistemas individuais. Eles também estão fazendo uso de funções preditivas que vão além da velocidade das abordagens tradicionais. É por esta razão que

Os sistemas executados em IA desbloqueiam recursos de processamento de linguagem natural que coletam informações automaticamente por meio de postagens, notícias e estudos de ameaças cibernéticas. Esse conhecimento fornecerá informações sobre tendências, ataques cibernéticos e métodos de prevenção. Além disso, ajuda as empresas de segurança da informação a manterem-se atualizadas sobre as ameaças e prazos atuais, além de criar estratégias proativas para proteger as organizações.

6 maneiras pelas quais a IA melhorará a segurança cibernética

Todos sabemos que existem várias maneiras pelas quais IA e ML ou aprendizado de máquina influenciarão nosso futuro. Destacamos algumas das maneiras pelas quais essas tecnologias farão a diferença, dando à segurança cibernética o impulso necessário.

1. Aprendizado de máquina na detecção de ameaças cibernéticas

As organizações devem ser capazes de detectar um ataque cibernético com antecedência para poder neutralizar o que os adversários procuram alcançar. O aprendizado de máquina parece ser o aspecto da inteligência artificial, que se mostrou extremamente útil na detecção de ameaças cibernéticas com base na análise de dados e na descoberta de uma ameaça antes de aproveitar uma falha nos sistemas de informação.

O aprendizado de máquina ajuda os computadores a empregar e ajustar algoritmos com base nos dados obtidos, aprender com eles e entender as melhorias necessárias. Em um sentido de segurança cibernética, isso significaria que o aprendizado de máquina permite que o computador detecte ameaças e identifique quaisquer anomalias com ainda mais precisão do que qualquer humano faria.

A tecnologia tradicional depende muito de resultados passados ​​e não pode improvisar como a IA. As tecnologias clássicas não podem abordar as técnicas e truques mais recentes dos hackers como a IA pode. Além disso, a quantidade de ameaças cibernéticas que as pessoas enfrentam todos os dias é demais para os humanos e é melhor gerenciada pela IA.

2. Proteção e autenticação por senha com inteligência artificial

As senhas sempre foram um controle de segurança muito fraco e, na maioria das vezes, são o único elo entre os cibercriminosos e nossas identidades. A autenticação biométrica está sendo avaliada como uma alternativa às senhas, mas não é muito conveniente, e os invasores também podem ignorar esses controles facilmente. Os desenvolvedores estão utilizando a IA para melhorar a autenticação biométrica atual e eliminar quaisquer imperfeições para torná-la um aplicativo robusto.

Um exemplo é a tecnologia de reconhecimento facial da Apple que atualmente é usada em seus smartphones iPhone X. Chamado de Face ID, o dispositivo detecta as características faciais do usuário por meio de sensores infravermelhos integrados e mecanismos neurais. O software de IA produz um modelo de rosto sofisticado ao reconhecer as principais semelhanças e padrões.

A Apple acredita que essa tecnologia tem uma probabilidade de um em um milhão de enganar a IA e abrir o aplicativo com outra face. A arquitetura do dispositivo de IA também pode funcionar sob várias condições de iluminação, compensando mudanças como um novo penteado, aumento de pelos faciais, uso de capuz etc.

3. AI e ML na detecção e controle de prevenção de phishing

O phishing é um dos métodos de ataque cibernético mais usados, onde os hackers tentam entregar sua carga usando um ataque de phishing. E-mails de phishing são extremamente comuns; na verdade, um em cada 99 e-mails é uma tentativa de ataque. Uma vez aberto, o e-mail conterá um link que atrai a vítima para instalar malware ou um dos favoritos dos hackers, o ransomware, em seu dispositivo. Felizmente, AI e ML desempenharão um papel importante na mitigação e frustrações de ataques de phishing.

AI e ML podem identificar e rastrear mais de 10.000 fontes de phishing ativas e responder muito mais rápido do que os humanos. AI e ML também trabalham para monitorar ameaças de phishing em todo o mundo, e seu conhecimento sobre campanhas de phishing não se limita a uma única região geográfica. A IA também permite uma distinção rápida entre um site falso e um site válido.

4. Uso de IA e ML no gerenciamento de vulnerabilidades

Quase todos os processos de negócios incluem tecnologia da informação (TI). Mais de 2.000 vulnerabilidades exclusivas foram registradas até o momento somente este ano. Gerenciar tudo isso com tecnologia humana ou convencional é incrivelmente difícil. No entanto, a IA abordará isso muito mais facilmente.

Os sistemas baseados em IA e ML não permitem que ameaças online explorem uma vulnerabilidade. Em vez disso, esses sistemas baseados em IA procuram com eficiência e eficácia possíveis falhas nos sistemas de informações corporativas e o fazem incorporando com sucesso várias variáveis, como fóruns de hackers da dark web, credibilidade de hackers, tendências usadas e assim por diante. Esses sistemas podem analisar tais variáveis ​​e usar o conhecimento para decidir quando e como alvos vulneráveis ​​podem ser atacados.

5. Segurança de rede e IA

A IA tornará nossas vidas muito mais fáceis, mas também levará à obsolescência de muitas tecnologias que usamos atualmente. Também pode levar a que certas posições ou empregos se tornem obsoletos. Dois aspectos essenciais da segurança de rede são o desenvolvimento de políticas de segurança e a topografia de rede de uma organização.

Normalmente, ambas as tarefas consomem muito tempo e consomem muito esforço e tempo humano. Agora podemos usar a IA para automatizar esses processos analisando e estudando a dinâmica do tráfego de rede e recomendando políticas e procedimentos. Isso não apenas economiza tempo, mas também muita energia e dinheiro que podemos dedicar a áreas de crescimento e aprimoramento técnico.

6. Análise comportamental com IA

A capacidade de análise comportamental da IA ​​é outro aprimoramento empolgante em nossas melhorias de segurança. O que isso se resume é que os algoritmos de ML podem aprender e construir padrões de comportamento estudando como usar seu computador ou outros dispositivos inteligentes e suas plataformas online favoritas. Os detalhes podem incluir tudo, desde seus horários habituais de login até seus padrões de mensagens de texto e navegação.

Se os algoritmos de IA encontrarem comportamentos ou ações irregulares fora de seus padrões normais a qualquer momento, ele poderá identificá-lo como sendo conduzido por um usuário questionável ou bloquear o indivíduo. Os comportamentos que marcam os algoritmos de IA podem ser qualquer coisa, desde grandes compras on-line, cujos produtos são enviados para endereços diferentes do seu, um aumento repentino de uploads, downloads ou a transferência geral de documentos de seus arquivos arquivados ou um mudança repentina em seu ritmo de digitação.

Como a IA pode reduzir o custo de uma violação de dados?

Com a engenhosidade radical da inteligência artificial, a identificação de violações de segurança cibernética pode ajudar os consumidores a proteger suas informações privadas.

Como a maioria dos sites contém uma certa quantidade de vulnerabilidades conhecidas, os hackers frequentemente visam aqueles com o maior volume de dados pessoais. Na maioria dos casos, isso é feito sem esforço, sem o envolvimento ativo e a conscientização do usuário. Vamos explorar como a IA é usada para combater ameaças a informações pessoais em vários setores.

Bancário

A detecção de anomalias é uma técnica que usa IA para identificar atividades incomuns em um mundo complexo. Por exemplo, quando um cliente inesperadamente faz uma grande retirada suspeita de sua conta bancária. Essa atividade estaria além dos limites do "comportamento natural" desse cliente específico, e tanto o cliente quanto o banco seriam informados sobre essa atividade incomum.

A fraude e o uso indevido de cartões de crédito são um dos principais problemas do setor bancário. A IA ajuda a minimizar essas ameaças usando uma técnica de identificação de uso indevido. Aqui, os computadores identificam fraudes ou uso indevido de cartão de crédito com base em regras anteriores incorporadas ao sistema. Cada invasão documentada tem uma assinatura única. Assinaturas semelhantes descrevem características de invasão. Muitas vezes, as assinaturas terão uma falha semelhante. Quando o dispositivo detecta uma dessas assinaturas, o banco é alertado.

Outro problema para os bancos é a fraude no pedido de empréstimo. A IA é usada para analisar rapidamente informações sobre a autenticidade de um candidato e detectar comportamentos incomuns ou anomalias nos dados fornecidos, como um endereço residencial ou comercial suspeito. Ao remover solicitações de empréstimo fraudulentas antes do normal no processo de solicitação, a fraude pode ser restringida ou totalmente erradicada e mais tempo pode ser gasto na análise de solicitações legítimas.

Seguro

As seguradoras tornaram-se um alvo valioso para os hackers devido à grande quantidade de dados que as seguradoras coletam sobre indivíduos e empresas. Compreensivelmente, a necessidade de permanecer competitivo e reduzir os riscos de segurança levou as empresas a digitalizar seus produtos e investir em novas plataformas eletrônicas. Esse investimento, no entanto, desencadeia outras ameaças emergentes de segurança cibernética.

Quando um cliente envia sua solicitação de seguro, há a presunção de que o potencial segurado fornecerá detalhes precisos. No entanto, um pequeno número de candidatos também fabrica dados para manipular a taxa que recebem das seguradoras.

Para resolver esse problema, as seguradoras usam a IA para analisar os perfis de rede on-line de um solicitante para alegar que os dados fornecidos não são fraudulentos. Por exemplo, a IA inspecionará as fotos, postagens e informações do potencial segurado para validar os detalhes enviados. Essa técnica é bem-sucedida na detecção de envios fraudulentos.

A IA também pode ser usada para otimizar a avaliação e a filtragem de sinistros de seguro com base em tendências de fraude conhecidas. Esse procedimento não apenas sinaliza reivindicações potencialmente falsas para investigação adicional, mas também tem o benefício adicional de detectar automaticamente reivindicações legítimas e agilizar a aprovação e o pagamento. Isso reduz os custos das seguradoras e ajuda a reduzir os preços dos clientes.

Assistência médica

A privacidade e a proteção na área da saúde são complicadas, pois milhares podem acessar os dados dos pacientes. Seria impraticável avaliar manualmente a quantidade de interações de dados do paciente todos os dias. Além disso, há uma chance maior de violação de privacidade e segurança quando os dados de um paciente estão vinculados à Internet.

A IA tem a capacidade de verificar os dados do paciente por segundo em transações individuais e avaliar os diferentes fatores relacionados a cada transação, como a área de acesso, a quantidade de logins e o tempo de cada esforço de login. Se a conta de um membro da equipe de repente acessar os arquivos de 10.000 pacientes quase ao mesmo tempo, a IA detectará esse comportamento incomum e emitirá um alerta.

Dispositivos médicos, incluindo marca-passos e bombas de insulina, são comumente usados ​​em todo o mundo e proporcionam benefícios significativos aos pacientes. No entanto, esses dispositivos são vulneráveis ​​a ataques, pois muitos não possuem a versão de sistema operacional necessária para explorar totalmente a proteção e a privacidade do dispositivo. Pesquisadores de segurança examinaram a vulnerabilidade de dispositivos médicos, permitindo que vírus fossem transmitidos ao dispositivo marca-passo de um paciente.

O marcapasso foi direcionado para dar choque no paciente. Nessas circunstâncias, usando a detecção de anomalias (mencionada acima), a IA está sendo implementada para detectar instruções anormais enviadas ao computador. A IA rastreará o sistema constantemente sem precisar depender dos fabricantes para alertar o hospital e o paciente sobre as vulnerabilidades.

Empresas que usam IA na segurança cibernética hoje

A inteligência artificial, incluindo redes neurais, aprendizado de máquina, análise e seus algoritmos associados para tarefas específicas, permite que os sistemas aprendam por meio da experiência. Para segurança cibernética, o subconjunto de aprendizado de máquina da IA ​​tem mais uso – pelo menos em nosso estágio atual de desenvolvimento de IA.

Embora haja pouco uso de IA cognitiva 'real', o aprendizado de máquina também pode fornecer um trampolim das estratégias convencionais de antivírus e segurança cibernética baseadas em assinatura para um método mais amplo de coleta e análise de dados.

Microsoft, Google, Amazon.com e várias outras startups estão deixando de usar tecnologias baseadas em regras projetadas para se adaptar a diferentes tipos de invasão para implantar algoritmos de aprendizado de máquina que analisam grandes quantidades de dados para permitir a autenticação para impedir que hackers obter acesso a contas de usuário.

Obviamente, os próprios hackers são incrivelmente resilientes e também podem usar o aprendizado de máquina para criar diferentes interrupções para sobrecarregar novos sistemas de segurança.

Eles podem, por exemplo, descobrir como as empresas treinam seus sistemas e usam esses dados para contornar ou enganar algoritmos. Os principais provedores de serviços em nuvem estão dolorosamente cientes de que o inimigo é um alvo em movimento, mas afirmam que as novas tecnologias de hospedagem na web baseadas em nuvem devem ajudar os mocinhos a equilibrar a balança.

O Google também procura por violações mesmo depois que um usuário se inscreveu para encontrar hackers. Com o aprendizado de máquina capaz de analisar vários conjuntos exclusivos de dados, a captura de logins não autorizados não é mais um simples sim ou não. O Google rastreia diferentes fatores comportamentais durante uma sessão do usuário. Alguém que inicialmente parece confiável, mas depois mostra sinais de que não é quem diz ser, será expulso pelo software do Google antes que possa causar qualquer dano

Além de usar o aprendizado de máquina para proteger sua própria infraestrutura e serviços da Web, a Amazon e a Microsoft oferecem a mesma tecnologia a seus clientes. O serviço Macie da Amazon usa aprendizado de máquina para identificar dados confidenciais de clientes como Netflix e informações corporativas e, em seguida, monitora quem está acessando e quando, alertando a organização sobre comportamentos suspeitos. O GuardDuty da Amazon rastreia redes em busca de comportamento disruptivo ou ilegal. O serviço também vê trabalhadores fazendo coisas que não deveriam, como minerar bitcoin no trabalho.

Conclusão

Embora a ideia de permitir que a IA assuma o controle por completo seja muito atraente, devemos lembrar que a IA consiste em muitas coisas e, portanto, é muito adaptável. Enquanto a IA está fazendo maravilhas de segurança cibernética, também está chegando aos hackers para fins maliciosos. Nas mãos erradas, pode causar danos exponenciais e ser um perigo ainda maior para a segurança cibernética.

À medida que a tecnologia avança, nossos amigos e aliados globais também estão aprimorando suas estratégias, ferramentas e técnicas de ataque. Não há dúvida de que a inteligência artificial é extremamente útil, mas é uma faca de dois gumes. AI e ML podem ser usados ​​para detectar e prevenir ataques antes que eles ocorram. À medida que a IA vê mais progresso, de fato estaremos testemunhando até onde a tecnologia pode ir e de quantas maneiras ela nos beneficiará e às nossas gerações futuras.