No cenário digital em constante evolução, as ameaças cibernéticas tornam-se cada vez mais sofisticadas, exigindo abordagens inovadoras para garantir a segurança dos sistemas. Nesse contexto, as ferramentas de machine learning emergiram como aliadas poderosas na defesa contra ataques cibernéticos.
Quer saber mais? Este artigo explora como as ferramentas de machine learning contribuem para fortalecer a cibersegurança, identificando ameaças, aprimorando a detecção e permitindo respostas mais rápidas e eficazes. Confira!
Entendendo as ferramentas de Machine Learning na cibersegurança
As ferramentas de machine learning oferecem a capacidade de sistemas e algoritmos aprenderem e se aprimorarem sem intervenção humana direta. Na cibersegurança, essas capacidades têm um papel fundamental em várias frentes, proporcionando uma defesa mais dinâmica e adaptativa. Exemplos:
Detecção de anomalias
Uma das principais contribuições do machine learning na cibersegurança é a capacidade de detectar padrões incomuns e comportamentos anômalos. Em vez de depender apenas de assinaturas conhecidas de ameaças, as ferramentas de machine learning analisam o tráfego de rede, atividades de usuários e outros dados para identificar desvios do comportamento normal. Isso permite a detecção precoce de atividades suspeitas que podem indicar uma possível violação de segurança.
Classificação de malware
O machine learning é eficaz na classificação e identificação de malware, mesmo quando se trata de variantes desconhecidas. Ao treinar algoritmos com grandes conjuntos de dados que representam diferentes tipos de malware, as ferramentas de machine learning conseguem reconhecer padrões e características comuns associadas a essas ameaças. Isso possibilita a identificação de novos malwares com base em seu comportamento, mesmo antes que sejam oficialmente catalogados.
Prevenção de phishing
O phishing continua sendo uma das principais formas de ataque cibernético, e o machine learning pode ser uma arma valiosa contra ele. Algoritmos de machine learning podem analisar padrões de comunicação, conteúdo de e-mails e URLs para identificar características associadas a tentativas de phishing. Isso permite bloquear e-mails maliciosos e alertar os usuários antes que cliquem em links suspeitos, fortalecendo as defesas contra ataques de engenharia social.
Análise comportamental
Ao monitorar o comportamento dos usuários e dispositivos em uma rede, as ferramentas de machine learning podem criar perfis comportamentais normais. Qualquer desvio significativo desses padrões pode acionar alertas de segurança. Essa abordagem é particularmente eficaz na detecção de ameaças internas, onde um usuário legítimo pode se tornar uma ameaça involuntária.
Como o machine learning se aplica na prática
1. Análise de Big Data
O machine learning é especialmente útil quando lidamos com grandes volumes de dados. Na cibersegurança, a análise de big data permite a identificação de padrões que poderiam passar despercebidos por métodos tradicionais.
2. Aprendizado supervisionado e não supervisionado
Técnicas de aprendizado supervisionado são usadas para treinar algoritmos com dados rotulados, enquanto o aprendizado não supervisionado permite que os algoritmos identifiquem padrões por conta própria. Ambas as abordagens são aplicadas na cibersegurança, dependendo do contexto e dos dados disponíveis.
3. Atualizações contínuas
Uma vantagem significativa do machine learning é sua capacidade de se adaptar a novas ameaças. Ao treinar constantemente os algoritmos com dados atualizados, as ferramentas de cibersegurança podem se manter à frente das táticas em constante evolução dos atacantes.
4. Resposta automatizada a incidentes
Além da detecção, o machine learning pode ser empregado na resposta automática a incidentes. Sistemas de segurança podem acionar respostas imediatas com base nas análises dos algoritmos, reduzindo o tempo de resposta a ameaças.
Conclusão
As ferramentas de machine learning desempenham um papel vital na evolução da cibersegurança, proporcionando uma camada adicional de defesa contra ameaças cibernéticas em constante mudança. Ao detectar padrões, identificar malware e analisar o comportamento do usuário, essas ferramentas contribuem para a criação de ambientes digitais mais seguros e resilientes. No entanto, é fundamental abordar os desafios associados ao machine learning, garantindo uma implementação ética e eficaz que proteja os dados e a privacidade dos usuários.
Confira nossas soluções que contam com machine learning
Para ajudar a sua empresa a mitigar as vulnerabilidades, oferecemos soluções que contam com machine learning, que são:
ADAudit Plus: Aplica machine learning e análise estatística. Além disso, cria uma linha de base de comportamento normal específico para cada usuário e alerta sobre desvios dessa norma – uma tarefa que é impossível para os profissionais de segurança realizarem manualmente.
Por exemplo, um usuário que acessa consistentemente um servidor crítico fora do horário comercial não acionaria um alerta de falso positivo porque esse comportamento é típico desse usuário. Por outro lado, o ADAudit Plus enviaria instantaneamente um alerta quando o mesmo usuário acessasse aquele servidor em um horário em que nunca o acessou antes, mesmo que o horário desse acesso específico esteja dentro do horário comercial.
Log360: O Log360 detecta o comprometimento de contas de usuários com a análise de comportamento de usuários e entidades (UEBA) baseada em sua machine learning. O módulo de gerenciamento de risco integrado e dinâmico do Log360 associa pontuações de risco a cada atividade do usuário para detectar com precisão contas de usuários comprometidas.
Quanto maior a pontuação de risco, maior a ameaça que conta do usuário representa para a rede. Com essas informações, é possível tomar medidas imediatas de correção, como desativar contas de usuários com o módulo de fluxo de trabalho de incidentes.
