Com o cenário de ameaças em constante evolução, os ataques cibernéticos se tornaram mais sofisticados. Atores mal-intencionados estão pesquisando, planejando e aprimorando diligentemente suas habilidades para direcionar e derrubar usuários e organizações. Em ambientes de risco cibernético, onde os agentes de ameaças desenvolvem novos modus operandi a cada ataque, é imperativo que o setor de segurança cibernética adote novos mecanismos de proteção e tecnologias defensivas avançadas.
Em resposta ao aumento do número de violações, o setor de segurança cibernética está testemunhando uma mudança progressiva das defesas de segurança convencionais para as inovadoras. O advento da Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem Automática (ML) no ciberespaço pode ser um novo amanhecer para o setor.
AI e ML no setor de segurança cibernética significam implantar ferramentas autossuficientes que detectam, interrompem e previnem ataques com inteligência adicional que envolve menos intervenção humana. As ferramentas baseadas em ML podem detectar ameaças passando por uma forma de treinamento por conta própria com base no conjunto de dados inicial fornecido. Esse conjunto primordial de metadados, fornecido pelos desenvolvedores, atua como um ponto de referência para essas ferramentas para ajudá-las a formar uma linha de base de comportamento do usuário e diferenciar entre comportamento de usuário normal e mal-intencionado. Por outro lado, as ferramentas baseadas em IA seguem mais uma abordagem de análise preditiva que recebe informações de sistemas baseados em ML, como anomalias. Com sua capacidade de execução de fluxo de trabalho inteligente de resolução, as ferramentas baseadas em IA podem prever o dano ou a possível intensidade de ataque e garantir que o processo de tomada de decisão seja simplificado e rápido.
As ferramentas baseadas em IA e ML podem analisar de forma rápida e fácil milhares de incidentes e detectar vários tipos de ameaças, desde ataques de força bruta até ameaças que exploram vulnerabilidades de dia zero. Esses sistemas se tornam mais inteligentes e experientes ao longo do tempo e, com a ajuda de registros de comportamento anteriores dos usuários e das entidades na rede, podem responder com eficiência a desvios do comportamento normal.
No entanto, a IA e o ML podem ser chamados de futuro do setor de segurança cibernética? A resposta não é tão fácil quanto parece. Como os dois lados de uma moeda, essa tecnologia emergente tem seu quinhão de influências positivas e negativas no ciberespaço. Discutiremos cada um deles abaixo:
Influências positivas da IA e ML na segurança cibernética:
1. Uso efetivo em SIEM: AI e ML podem ser usados por ferramentas SIEM para detecção de anomalias e padrões e para automatizar tarefas demoradas. Eles também podem ser usados com inteligência de ameaças para melhor segurança.
2. Detecção de tentativas de hacking: As ferramentas podem detectar diferentes técnicas de hacking usadas para violar as redes, como Aircrack-ng e ataques de força bruta.
3. Combate e detecção de bots: as abordagens baseadas em IA e ML ajudam a derrubar botnets e se defender contra ataques que usam botnets, como ransomware ou ataques DoS.
4. Filtros de phishing e spam de e-mail: podem identificar e filtrar conteúdo de e-mail malicioso e spam.
5. Melhor resposta a incidentes: as ferramentas baseadas em IA e ML podem facilitar o início automático de resposta inteligente e a correção de alertas e incidentes de segurança, o que ajuda na melhor mitigação e prevenção de ataques.
6. Prevenção de atividades fraudulentas: as ferramentas podem coletar e analisar dados para ajudar a prever atividades fraudulentas e ilícitas. Isso permite que as equipes de segurança tomem ações proativas para interromper ou minimizar ameaças e interrupções.
Influência negativa da IA e ML na segurança cibernética
1. Batalha de IA vs. IA: os agentes de ameaças tentam explorar a tecnologia de IA e ML para cumprir suas intenções maliciosas. Isso pode levar a uma batalha entre as ferramentas de segurança baseadas em IA e os sistemas de IA adversários dos hackers.
2. Malware: os hackers podem usar a IA para desenvolver malware com recursos de mutação que podem permitir que eles permaneçam indetectáveis em uma rede comprometida.
3. Phishing e Spam: os invasores podem criar algoritmos de IA e ML para criar mensagens falsas que podem parecer autênticas e legítimas, mas têm como objetivo roubar informações pessoais e confidenciais do usuário.
4. Indisponibilidade de dados: sem grandes volumes de dados e registros para aprender e realizar análises, as ferramentas de IA podem fornecer resultados imprecisos e falsos positivos.
A introdução da tecnologia de IA e ML na disciplina de segurança cibernética parece promissora, mas também tem algumas falhas sérias. O futuro da IA e do ML no espaço de segurança cibernética não é fácil de prever e levará tempo para que os profissionais do setor entendam com que eficiência a tecnologia pode ser dimensionada e fornecer uma postura de segurança robusta e resiliente para usuários e organizações.
Esse post foi traduzido da nossa página em inglês SIEM Expert Talks, e sua autoria original é de Kritika Sharma.
