A IA está rapidamente a ocupar o seu lugar no mercado, penetrando em novas áreas de aplicação de formas que não poderíamos imaginar, incluindo soluções de segurança cibernética de IA. O hype não mostra sinais de desaparecer. Na verdade, está a ganhar um verdadeiro impulso mesmo entre os executivos de nível C. A razão é clara: o potencial da IA para melhorar a eficiência é quase ilimitado.
Mas também o é o seu potencial de perturbação. No domínio da segurança cibernética, os riscos são mais altos do que nunca. O uso da IA é evidente em ambos os lados das barricadas: tanto pelos atacantes como pelos defensores.
Neste artigo, exploro o impacto da IA no campo da segurança cibernética, descrevo possíveis casos de uso e sua provável eficácia, discuto desafios relacionados às próprias tecnologias de IA e reflito sobre as ameaças que a IA representa para o trabalho dos profissionais de segurança cibernética.
Desafios de segurança cibernética de IA
A segurança cibernética é um campo que merece atenção, não tanto pela sua eficiência, mas pelos seus desafios. À medida que o número de ataques cibernéticos bem-sucedidos continua a aumentar, a Agência dos EUA para o Desenvolvimento Internacional estima o custo global do crime cibernético em US$ 8 trilhões em 2023que deverá crescer para 27 biliões de dólares até 2027. Ao mesmo tempo, o mundo enfrenta uma grave escassez de profissionais de segurança cibernética.
No entanto, existe uma preocupação crescente de que organizações legítimas e cibercriminosos estejam a adotar tecnologias de IA. De acordo com uma pesquisa da Sapio Research и Deep Instinct, 75% dos profissionais de segurança cibernética observaram um aumento nos ataques cibernéticos, e 85% acreditam que as tecnologias de IA estão provavelmente a contribuir para este aumento.
Na verdade, os atacantes estão cada vez mais a aproveitar a IA para recolher e processar informações sobre os seus alvos de forma eficiente, preparar campanhas de phishing e desenvolver novas versões de malware, aumentando o poder e a eficácia das suas operações maliciosas. Entretanto, o crescimento dos dados no mundo digital ultrapassa a capacidade cognitiva humana e os talentos em segurança cibernética não conseguem escalar com rapidez suficiente devido aos elevados requisitos de conhecimentos especializados. À medida que os factores externos remodelam a indústria, os desafios existentes intensificam-se sob o aumento dos dados e dos ataques.
O Contexto Humano
Apresentando a fraqueza mais significativa nos sistemas de segurança cibernética: erro humano. Repetidamente, temos visto violações de dados em que sistemas projetados para processar e armazenar informações valiosas dentro de uma rede protegida foram deixados inseguros e expostos ao acesso público devido a erros de configuração cometidos pelo pessoal.
A eficiência é outro ponto problemático na segurança cibernética. Os especialistas não conseguem lidar de forma consistente e perfeita com centenas de alertas diários, e o gerenciamento de processos manuais torna-se cada vez mais difícil à medida que as redes corporativas se tornam mais complexas e diversificadas, como acontece hoje.
Tal como acontece em outras indústrias, a segurança cibernética depende fortemente da intervenção humana. Os profissionais de segurança cibernética validam as configurações do banco de dados antes de processar dados valiosos, verificam a base de código de novos aplicativos antes de seu lançamento, investigam incidentes e identificam as causas raízes, entre outras tarefas. Mas também é hora de adotarmos a IA para melhorar a eficiência e dar uma vantagem aos defensores da segurança cibernética.
Casos de uso de IA em segurança cibernética
Antes de entrarmos em casos de uso específicos, vamos definir brevemente as tecnologias mencionadas para estabelecer uma base para discutir seus casos de uso.
Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação focado na criação de sistemas que executam tarefas que requerem inteligência humana, como processamento de linguagem, análise de dados, tomada de decisões e aprendizagem. Ela serve como disciplina abrangente, com outras áreas sob sua égide.
Aprendizado de máquina (ML)um subconjunto da IA, permite que os sistemas aprendam e melhorem a partir dos dados sem programação explícita, tomando decisões com base em padrões e grandes conjuntos de dados. Atualmente é a área mais relevante para a segurança cibernética.
Aprendizado profundo (DL)um ramo do ML, usa redes neurais artificiais para modelar relacionamentos complexos e resolver problemas com grandes conjuntos de dados. Como o DL se enquadra no ML, esta discussão se concentrará principalmente no aprendizado de máquina.
- Reduzindo a barreira de entrada
A barreira de entrada neste campo é notória pelas suas elevadas exigências de conhecimentos técnicos. As primeiras ferramentas, como firewalls, usavam regras de tráfego simples, mas à medida que as redes se tornavam mais complexas, criar e validar essas regras tornou-se cada vez mais desafiador.
A IA pode simplificar esse processo escrevendo regras precisas e, ao mesmo tempo, fornecendo aos especialistas uma interface, como um sistema de bate-papo com processamento de linguagem natural. Um profissional de segurança cibernética poderia descrever qual tráfego permitir ou bloquear e as condições sob as quais regras específicas devem ser aplicadas, e a IA geraria políticas legíveis por máquina, garantindo sintaxe e semântica adequadas. Isto agiliza o desenvolvimento de regras, tornando o campo mais acessível e reduzindo o esforço necessário para o gerenciamento da segurança.
- Inventário de ativos e mapeamento de caminhos de ataque
À medida que as redes corporativas se tornam mais complexas e evoluem para ambientes híbridos e multinuvem com pontos de presença globais, gerenciá-las e protegê-las tornou-se um grande desafio. As redes modernas também podem ser dimensionadas automaticamente de acordo com a demanda, aumentando a dificuldade de inventariar ativos, identificar ameaças e modelar possíveis caminhos de ataque.
A IA pode ajudar nessas tarefas verificando redes continuamente, catalogando ativos e adicionando insights contextuais. Com a sua capacidade de aprender com os dados, a IA já supera os humanos na previsão e pode analisar arquiteturas de rede para identificar potenciais cadeias de ataque. Isto ajuda as equipas de segurança cibernética a priorizar os esforços, mudando o foco de medidas reativas para uma defesa proativa. Com a IA, fica mais claro quais vulnerabilidades os invasores podem explorar e como fortalecê-las de forma eficaz.
- Gerenciamento de vulnerabilidades
A complexidade do gerenciamento de vulnerabilidades cresce junto com o tamanho e a complexidade crescentes das redes corporativas, o número de vulnerabilidades identificadas, as explorações disponíveis e as métricas de avaliação de vulnerabilidades. Lançar um programa de gerenciamento de vulnerabilidades em uma grande rede pode ser como procurar uma agulha em um palheiro para especialistas em segurança cibernética. Os scanners de vulnerabilidades tradicionais geralmente produzem relatórios massivos com milhares de vulnerabilidades de gravidade variável, acompanhados de recomendações de correção que podem não ser relevantes sem o contexto de negócios e aplicativos.
A IA pode desempenhar vários papéis importantes neste processo para apoiar os profissionais:
- Correlacionar dados de vulnerabilidade com informações sobre explorações e ataques relacionados.
- Enriquecendo os dados de vulnerabilidade do sistema com contexto de negócios.
- Priorizando vulnerabilidades para correção e automatização da implantação de patches.
As vulnerabilidades de dia zero são um desafio adicional, mas a IA pode ajudar analisando grandes volumes de informações para identificar e rastrear vulnerabilidades de dia zero em diferentes tecnologias.
4. Detecção e análise de malware
O malware é a espinha dorsal dos ataques cibernéticos modernos, e o seu volume aumenta juntamente com os grupos cibercriminosos, o número de ataques e os orçamentos dos atacantes. Os cibercriminosos usam técnicas avançadas para aprimorar o malware e evitar a detecção. Alguns até aproveitam a IA para desenvolver novas amostras de malware de forma mais rápida e eficiente.
A IA pode ajudar identificando malware por meio de análise comportamental e auxiliando na engenharia reversa, onde especialistas analisam malware para melhorar as defesas. Na engenharia reversa, a IA pode atuar como consultora, explicando segmentos de código e as possíveis intenções por trás das escolhas dos desenvolvedores de malware, agilizando o processo de análise para profissionais de segurança cibernética.
5. Monitoramento de ameaças e ataques
Os ataques cibernéticos estão se tornando mais frequentes, complexos e rápidos. O que antes demorava meses agora leva segundos. Os atacantes modernos movem-se lateralmente, roubam dados e apagam vestígios, permitindo-lhes atingir mais vítimas e maximizar o seu impacto. Esse comportamento inunda as equipes de segurança cibernética com alertas, tornando a resposta rápida um fator decisivo neste jogo complexo.
Porém, muitos são falsos positivos, levando ao cansaço de alerta dos profissionais. À medida que as redes e os dados crescem, a análise manual de registos já não é viável, especialmente com a contínua escassez de especialistas qualificados em segurança cibernética.
É por isso que delegar o monitoramento contínuo da rede e a detecção de ameaças à IA e automatizar as respostas aos indicadores de ataque é o melhor caminho a seguir. Felizmente, a maioria dos ataques cibernéticos segue padrões comuns que a IA pode aprender, permitindo respostas extremamente rápidas para ficar à frente dos invasores. A IA opera 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem fadiga, adapta-se rapidamente a novos dados, reduz falsos positivos e pode gerar recomendações para medidas preventivas quando são encontrados vestígios de ataques, cobrindo lacunas que os especialistas humanos podem ignorar. Um parceiro dos sonhos, na melhor das hipóteses.
6. Proteção contra phishing
Uma característica humana que enfraquece os sistemas de segurança cibernética corporativa é a nossa tendência de agir de acordo com as emoções. Os cibercriminosos exploram esta vulnerabilidade através de engenharia social, particularmente phishing, utilizando funcionários como pontos de entrada em redes corporativas.
Para tornar os ataques mais eficazes, os invasores incorporam cada vez mais a IA para criar e-mails de phishing mais convincentes e atingir mais vítimas. Em resposta, os profissionais de segurança cibernética podem proteger os funcionários contra ataques de phishing treinando modelos de IA em grandes conjuntos de dados de técnicas conhecidas de engenharia social.
7. Monitoramento de comportamento e detecção de ameaças internas
A proteção contra ameaças internas ainda é um dos maiores desafios da segurança cibernética. Os insiders têm acesso legítimo aos sistemas corporativos, dificultando a detecção.
Os sistemas alimentados por IA podem identificar automaticamente ações suspeitas, como acesso não autorizado a dados confidenciais ou tentativas de roubo de dados. Usando o aprendizado de máquina, a IA se adapta às mudanças no comportamento dos funcionários, reduzindo falsos positivos. Além disso, a IA ajuda a prever riscos analisando dados históricos e identificando padrões que sinalizam ações potencialmente maliciosas por parte dos funcionários.
8. Pesquisa aprimorada de eventos de segurança cibernética
O Google é uma referência no mundo dos motores de busca, oferecendo resultados nos quais todos confiamos. No entanto, os resultados da pesquisa muitas vezes parecem mais um índice do que um resumo conciso de pontos críticos. Para profissionais de segurança cibernética, ter uma ferramenta de pesquisa aprimorada pode fazer toda a diferença no combate às ameaças cibernéticas.
Um simples “índice” não é suficiente quando os especialistas precisam de insights detalhados sobre o estado de uma rede corporativa protegida. Os sistemas alimentados por IA podem intervir para melhorar as capacidades de pesquisa tradicionais, fornecendo o contexto crítico necessário para tomar decisões informadas e responder eficazmente às ameaças.
9. Minimizando o erro humano
Gerenciar milhares de hosts e ao mesmo tempo aderir às regras de segurança pode ser uma tarefa árdua. É aqui que a IA pode ajudar, aprendendo com configurações corretas e erros passados, identificando erros e sinalizando-os em tempo real. Além disso, a IA poderia gerar proativamente configurações de host com base em descrições de funcionalidades fornecidas por humanos.
Abrace a mudança
Embora um salto em direcção a sistemas de IA totalmente autónomos pareça relativamente improvável, a IA tem o potencial de complementar a experiência humana, capacitando os profissionais para lidar com as questões mais prementes no terreno. A chave para desbloquear o potencial da IA reside em ter especialistas qualificados que compreendam como funciona e apliquem a criatividade e o pensamento crítico para tornar a tecnologia ainda mais eficaz.
Ao longo da história, todos os grandes avanços tecnológicos provocaram medo e incerteza. No entanto, ao longo do tempo, aprendemos a adaptar-nos, a adotar estas ferramentas e a utilizá-las de forma eficaz, equilibrando as suas capacidades com as nossas limitações. É hora de fazer o mesmo com a IA: integrá-la à segurança cibernética e delegar tarefas onde a IA tem um desempenho melhor do que o nosso.
