O advento da IA está mudando a TI e continuará a mudar no futuro.
Os princípios básicos dos programas habilitados para IA são que eles podem coletar dados, analisá-los, tomar uma decisão com a compreensão dos resultados e aprender com os resultados. É por isso que aplicar IA à segurança cibernética traz novas promessas defensivas e desafios ofensivos à segurança cibernética.
Cíber segurança está ocupando o centro do palco porque o aumento exponencial de dados (consumidor e negócios) tornou as violações de dados mais comuns. Algumas das causas mais comuns de violação de dados são;
- Credenciais de segurança fracas ou roubadas, como senhas
- Malware na forma de vírus, ransomware, golpes de phishing.
- Engenharia social
- Ameaças internas
- Configuração incorreta do sistema de TI e erro do usuário
- Portas traseiras através de aplicativos vulneráveis e
- Má administração de permissões
O crescente número de ataques incentivou a adoção de IA na segurança cibernética para trazer defesas de dados com eficiência e precisão. Como era de se esperar, a IA também forneceu novos recursos a atores mal-intencionados.
A IA facilita a construção defesas e ameaças inteligentes.
No passado, os hackers eram programadores altamente qualificados que podiam codificar seu malware e navegar por protocolos de segurança sofisticados. Esse não é mais o caso; o malware agora pode ser vendido como uma solução inteligente que requer apenas plug and play. Isso traz hackers não especialistas em computador para a briga e, em última análise, aumenta o número de hackers.
A defesa contra essas ameaças inteligentes simples de usar precisa de uma solução inteligente. Por exemplo, usando uma ferramenta de monitoramento de rede baseada em IA, vulnerabilidades de segurança podem ser identificados rapidamente analisando os comportamentos do usuário, reconhecendo padrões e identificando irregularidades na rede e reagindo de acordo. Ele pode detectar, monitorar e fechar mais vetores de ataques cibernéticos do que é humanamente possível.
É assim que funciona: modelos de IA ingerirá dados de alto volume de todos os aplicativos da organização em todos os terminais para desenvolver um perfil. Isso ajuda a estabelecer uma linha de base de comportamento, portanto, se houver um desvio estatisticamente significativo da norma, o algoritmo o sinalizará para uma investigação mais aprofundada.
A IA também pode aumentar autenticação biométrica.
Um dos pontos problemáticos para os usuários digitais tem sido conceber, lembrar e alterar regularmente fortes senhas . Esse ponto problemático tem sido usado por hackers para se infiltrar e comprometer dados seguros. Essa brecha pode ser fechada por logins biométricos que usam digitalização de impressões digitais, retinas ou impressões palmares. Os logins biométricos podem ser usados sozinhos ou com senha para controlar e monitorar o acesso.
A automação agora está sendo aplicada ao malware. Em vez de ter um ataque de hacker direto pessoalmente, eles agora podem ter malware automatizado operando com o mínimo de intervenção humana. A automação de malware está tornando-os mais frequentes, sofisticados e implacáveis.
O malware automatizado é uma ameaça para Dispositivos IoT , e espera-se que as violações de segurança aumentem exponencialmente com o aumento do uso. Os dispositivos IoT são uma preocupação particular, pois os fabricantes não priorizam a segurança ao fabricar o produto e os consumidores raramente pensam em segurança ao conectar os dispositivos. Isso fez Dispositivos IoT são um dos principais alvos para o tráfego de ataque na Internet.
A automação pode economizar tempo e dinheiro das equipes de segurança cibernética. As equipes de segurança cibernética executam muitas tarefas rotineiras que precisam ser automatizadas. Os administradores de TI são continuamente inundados com incidentes recorrentes, ameaças internas e responsabilidades de gerenciamento de dispositivos que tiram tempo de tarefas mais críticas. Automatizar essas tarefas mundanas não apenas liberará recursos de capital humano, mas também obterá resultados em uma fração do tempo e com maior precisão.
Aprendizado de máquina tornará a caça às ameaças adaptável a evolução do malware.
O malware geralmente é um programa com um propósito ou protocolo rígido. Os hackers podem aplicar IA à sua programação para se adaptar e aprender com cada ataque. O malware habilitado para IA também pode imitar elementos humanos ou confiáveis do sistema de TI para entrar. Isso facilita a criação de malware polimórfico com recursos de ofuscação.
Um recurso importante na detecção de malware são as definições de vírus ou bancos de dados que carregam identificadores e padrões de malware que ajudam a reconhecer ameaças. O aprendizado de máquina pode ser usado por pessoas mal-intencionadas para evitar a detecção, mas também pode ser usado pela TI para identificar riscos rapidamente.
Os cibercriminosos geralmente ajustam seu código de malware para passar pelo software de segurança. Identificar cada variação de malware deliberadamente disfarçado é difícil. Um banco de dados de malware com aprendizado de máquina pode detectar malware, seja um malware existente ou modificado, e o sistema pode bloqueá-lo com base em eventos anteriores considerados maliciosos.
Identificar ameaças em constante evolução é mais fácil com IA. Sistemas de IA podem ser treinados para detectar ransomware e ataques de malware antes que eles entrem no sistema. Uma vez descobertos, eles podem ser isolados do sistema. As funções preditivas da IA superam a velocidade das abordagens tradicionais.
O uso de aprendizado de máquina na segurança cibernética pode trazer benefícios como:
- Monitorando e analisando vários pontos finais para ameaças cibernéticas
- Detectando atividades maliciosas antes que elas se manifestem em um ataque completo
- Automação de tarefas rotineiras de segurança
- Eliminando vulnerabilidades de dia zero
A segurança cibernética habilitada para IA é essencial.
Instituto de Pesquisa Capgemini descobriu que dois terços (69%) das organizações reconhecem que não serão capazes de responder a ameaças críticas sem IA. Mais da metade (56%) dos executivos dizem que seus analistas de segurança cibernética estão sobrecarregados com a vasta gama de pontos de dados que precisam monitorar para detectar e prevenir invasões. Além disso, o tipo de ataque cibernético que requer intervenção imediata ou que não pode ser remediado com rapidez suficiente por analistas cibernéticos aumentou notavelmente, incluindo:
- Os ataques cibernéticos estão afetando aplicativos sensíveis ao tempo (42% disseram que aumentaram, em média 16%).
- Ataques automatizados na velocidade da máquina que sofrem mutações em um ritmo que não pode ser neutralizado por meio de sistemas de resposta tradicionais (43% relataram um aumento, em média de 15%).
A IA já está sendo aplicada à segurança cibernética. Alguns dos aplicativos de segurança cibernética de IA atualmente em uso incluem;
Embora o sistema de segurança de uma organização possa ser seguro, uma vez que interage com terceiros (clientes, reguladores, fornecedores, etc.), é vulnerável por esses caminhos. De acordo com Accenture , 40% das violações de segurança são indiretas, pois os agentes de ameaças visam os elos fracos na cadeia de suprimentos ou no ecossistema de negócios. É por isso que as organizações precisam de uma solução inteligente automatizada que possa prever ataques e responda rapidamente.