Como a detecção de ameaças por IA transforma a segurança cibernética empresarial

O que é detecção de ameaças com tecnologia de IA?

A detecção de ameaças com tecnologia de IA envolve a criação, o treinamento, a implantação e o gerenciamento de sistemas de segurança cibernética para acelerar a detecção e a mitigação precisas de ameaças. Esses sistemas utilizam aprendizado de máquina (ML) para analisar grandes volumes de dados de atividades em toda a empresa. Os dados de atividade envolvidos na análise de um algoritmo de ML podem incluir o seguinte:

• Padrões de tráfego de rede e cargas de pacotes.
• Efeitos de aplicação ou outros efeitos de configuração.
• Efeitos no acesso a dados e no conteúdo.
• Comportamentos do usuário.

A chave para a detecção de ameaças com tecnologia de IA está na capacidade analítica do aprendizado de máquina. Na prática, a detecção de ameaças com tecnologia de IA aprende os comportamentos normais — ou permitidos — do ambiente, compreende uma série de ameaças existentes e procura desvios ou anomalias em relação à linha de base histórica. São essas diferenças ou exceções — às vezes sutis demais para serem detectadas por ferramentas de segurança tradicionais — que podem sinalizar possíveis atividades maliciosas.

Assim que um algoritmo de aprendizado de máquina indica uma ameaça potencial, a camada de IA da plataforma de segurança cibernética pode tomar medidas automáticas e autônomas. As respostas da IA ​​podem incluir o seguinte:

• Negar acesso a dados ou aplicativos.
• Proibir alterações não autorizadas em dados ou aplicativos.
• Interrompendo o tráfego de rede ou o acesso do usuário.
• Criação de registros detalhados de anomalias.
• Alertando as equipes de segurança para uma investigação mais aprofundada.

A detecção de ameaças com tecnologia de IA também pode evoluir e refinar sua tomada de decisões ao longo do tempo. Ela pode aprender com dados históricos, atualizando regularmente a linha de base de atividades e ajustando alertas para atender às mudanças nos níveis normais de atividade. Ela também pode aprender com o feedback humano, permitindo que as equipes de segurança respondam a alertas gerados por IA e usem determinações humanas para refinar ainda mais os alertas e as respostas. Por exemplo, se uma atividade X parecesse suspeita e um especialista humano determinasse que uma resposta apropriada seria Y, então ajuste as respostas futuras às atividades X de acordo.

Benefícios da detecção de ameaças com tecnologia de IA

A detecção de ameaças com tecnologia de IA oferece muitos benefícios comerciais, incluindo os seguintes:

• Maior velocidade. O ML é reconhecido por sua capacidade de processar e analisar grandes volumes de informações rapidamente. Isso permite aprendizado e detecção de ameaças rápidos, essenciais para mitigar as ameaças de segurança modernas. A IA também pode agir rapidamente, emitindo uma resposta apropriada às ameaças percebidas e alertando as equipes de segurança para uma avaliação mais detalhada.
• Mais automação. A detecção de ameaças com tecnologia de IA faz uso extensivo de recursos de automação, permitindo que a plataforma de segurança atue com rapidez e autonomia. As plataformas de IA podem lidar com a detecção de ameaças, bem como com a análise de vulnerabilidades, o gerenciamento de patches e a resposta a incidentes. Isso libera a equipe de segurança humana para monitorar o ambiente, concentrar-se em incidentes reais e considerar atividades mais estratégicas em vez de alertas constantes para "combater incêndios".
• Maior precisão. A mesma precisão e os mesmos insights que o ML proporciona à análise de negócios são adequados para a segurança cibernética. A detecção de ameaças com tecnologia de IA pode identificar padrões e anomalias que as ferramentas tradicionais podem não detectar. Além disso, a IA pode limitar falsos positivos, proporcionando maior confiança na presença e na resposta a ameaças.
• Gerenciamento proativo de ameaças. As análises e os insights fornecidos pela análise de ML podem identificar vulnerabilidades potenciais e possíveis vetores de ataque antes que um ataque ocorra. Elas podem até mesmo prever possíveis ataques. Isso permite que os profissionais de segurança previnam ameaças e aprimorem as posturas de segurança de forma proativa — em vez de reativa.
• Comportamento adaptativo. Plataformas de detecção de ameaças com tecnologia de IA podem aprender com dados analisados, mudanças nas condições e respostas de segurança humanas. Isso permite que os modelos de ML e as respostas de IA sejam constantemente aprimorados ao longo do tempo. Elas também podem se adaptar à tolerância a riscos, às necessidades de segurança e aos requisitos de resposta específicos de cada negócio.
• Respostas consistentes. A detecção de ameaças com tecnologia de IA reduz a dependência do julgamento e das respostas humanas. Isso pode reduzir os impactos significativos do erro humano e garantir respostas mais previsíveis e consistentes às ameaças. Isso pode beneficiar a continuidade dos negócios e as posturas de conformidade regulatória.

Como a IA é usada para detecção de ameaças na empresa

A IA demonstrou capacidades extraordinárias em análise de dados e automações de fluxo de trabalho adaptáveis. Essas capacidades estão sendo adotadas por designers de IA e já estão encontrando força em diversas ferramentas de segurança cibernética com tecnologia de IA, incluindo as seguintes:

• Simulação de ataques. A IA generativa pode formular e lançar ataques simulados contra uma organização. Isso permite que especialistas em segurança cibernética testem as defesas existentes, encontrem e validem potenciais vulnerabilidades e aprimorem os modelos de detecção de ameaças por meio de testes de estresse e treinamento adicional em sistemas de detecção de ameaças com tecnologia de IA.
• Segurança de rede. Sistemas de detecção e resposta de rede usam IA para monitorar o tráfego de rede, analisar fontes e padrões de tráfego, examinar cargas úteis de pacotes de rede e identificar ameaças complexas e sutis que podem burlar as ferramentas tradicionais de segurança de rede.
• Segurança de endpoints. Os sistemas de detecção e resposta de endpoints (EDR) utilizam IA para gerenciar dispositivos de endpoint, como laptops, desktops e outros dispositivos. Os sistemas EDR podem analisar a atividade do dispositivo e os padrões de comportamento do usuário para detectar e responder a potenciais ameaças ou atividades maliciosas.
• Segurança de infraestrutura. Sistemas de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) utilizam IA para analisar logs de segurança de hardware e aplicativos. Ao aprender comportamentos normais e compreender exceções comuns, uma plataforma SIEM pode analisar e identificar rapidamente potenciais ameaças que ocorrem em toda a infraestrutura corporativa.
• Segurança física. Ameaças físicas — como adulteração ou roubo de dispositivos — são frequentemente ignoradas como ameaças à segurança cibernética. A análise de imagens e vídeos com tecnologia de IA pode reconhecer rostos ou outras informações biométricas, autenticar funções ou acessos com base em dados biométricos e alertar a equipe de segurança caso alguém se comporte de forma inadequada.

Como implementar sistemas de detecção de ameaças de IA

Cada negócio e suas necessidades são diferentes, portanto, não existe uma metodologia única para implementar um sistema de detecção de ameaças com tecnologia de IA em uma infraestrutura de segurança corporativa. Uma implementação adequada exige planejamento estratégico, conhecimento técnico e aprimoramento constante. No entanto, existem algumas diretrizes importantes que podem ajudar a melhorar os resultados de uma implementação, incluindo as seguintes:

• Comece com um objetivo em mente. Qualquer projeto requer um objetivo. Identifique os tipos de ameaças que a empresa deve abordar com o sistema de IA, os objetivos pretendidos para o sistema de IA — como automatizar a identificação e mitigação de ameaças — e estabeleça um escopo apropriado para o sistema de IA.
• Defina sucesso. Considere os critérios que definem uma implementação bem-sucedida de um sistema de IA. Isso pode envolver uma seleção de métricas relevantes — como ameaças detectadas, ameaças mitigadas ou até mesmo uma proporção entre as duas. As métricas geralmente podem ser configuradas e exibidas em um painel de gerenciamento do sistema de IA. Qualquer desvio dos critérios de sucesso pode justificar uma investigação mais aprofundada e o refinamento do sistema após a implantação.
• Selecione o sistema de IA. Um sistema de detecção de ameaças com tecnologia de IA adequado deve ser criado ou escolhido — geralmente após cuidadosa comparação, avaliação e testes de prova de conceito (PoC). Os sistemas de IA podem ser selecionados com base em recursos de detecção, como detecção de anomalias, reconhecimento de padrões ou análise comportamental. Os sistemas também podem ser selecionados para se integrarem bem à infraestrutura de segurança existente ou para serem utilizados em conjunto com outras ferramentas de segurança tradicionais.
• Organize e prepare os dados de treinamento. Um sistema de IA precisará ser treinado, por isso é importante identificar, coletar e preparar os dados necessários, incluindo registros de atividades do sistema, da rede e do usuário. Como na maioria dos treinamentos de IA, os dados precisarão ser limpos, normalizados e transformados para criar formatação e conteúdo uniformes. Certifique-se de observar todas as diretrizes de proteção e privacidade de dados ao acessar e preparar os dados de treinamento.
• Treine e valide a IA. Use os dados de treinamento preparados para treinar os modelos de ML do sistema de IA. Isso pode levar algum tempo e esforço. Valide o modelo treinado verificando sua precisão e desempenho. Monitore o desempenho contínuo e atualize o treinamento periodicamente conforme novas ameaças ou linhas de base exigirem.
• Implante a IA. Uma vez treinado e validado, o sistema de IA pode ser implantado em produção. Isso geralmente requer alguma integração com outras ferramentas de segurança, como plataformas SIEM ou sistemas de detecção/prevenção de intrusão. Tenha um plano de reversão bem definido. Tenha o cuidado de configurar a IA cuidadosamente e desenvolva fluxos de trabalho de alerta e automação adequados para lidar com quaisquer ameaças que a IA esteja treinada para identificar. Isso pode exigir um período de testes ou implantação azul/verde para garantir que a IA esteja operando conforme o esperado.
• Monitore e atualize a IA. Uma vez implantado, o sistema de IA deve ser monitorado constantemente para garantir seu desempenho adequado e identificar possíveis áreas de melhoria, como aprimorar os fluxos de trabalho de automação ou aumentar a precisão do reconhecimento de certas ameaças. Qualquer IA exigirá atualizações periódicas do modelo, mantendo e redefinindo novas linhas de base à medida que as condições e as ameaças evoluem ao longo do tempo.
• Treine a equipe de segurança. A detecção de ameaças com tecnologia de IA visa complementar — e não substituir — as equipes de segurança humanas. Certifique-se de fornecer à equipe treinamento abrangente sobre a ferramenta de IA e seu uso — como a criação de fluxos de trabalho de automação e procedimentos de treinamento de IA. Os sistemas de IA devem ser explicáveis ​​e a equipe deve entender claramente como a IA toma suas decisões.

Desafios e limitações para sistemas de detecção de ameaças de IA

Apesar dos benefícios e capacidades, a detecção de ameaças com tecnologia de IA enfrenta diversos desafios que os líderes empresariais e de tecnologia devem considerar cuidadosamente antes da implementação — especialmente em áreas de missão crítica, como a segurança cibernética. Os desafios e limitações comuns incluem os seguintes:

• Privacidade de dados. A IA acessa, armazena e analisa enormes quantidades de dados. Esses dados costumam ser sensíveis aos negócios e podem incluir informações de identificação pessoal sobre os usuários. As formas como essa vasta quantidade de dados são armazenados, acessados, utilizados e transmitidos devem estar em conformidade com as obrigações regulatórias e as estruturas legislativas vigentes. Políticas sólidas de proteção e retenção de dados são necessárias.
• Uso ético. Assim como os desafios de privacidade de dados, os dados gerados, acessados ​​e utilizados por sistemas de detecção de ameaças com tecnologia de IA devem ser utilizados apenas por pessoas autorizadas para fins comerciais aceitáveis. O uso de dados de segurança e análises para outros fins — como encontrar e explorar uma vulnerabilidade em um concorrente — deve ser evitado.
• Explicabilidade. Um desafio persistente em toda IA ​​é a explicabilidade — a transparência necessária para entender como uma IA realmente funciona e usa dados para tomar decisões. A explicabilidade gera confiança e permite que a empresa demonstre confiança na plataforma de IA. A falta de explicabilidade corrói a confiança de líderes empresariais, funcionários, parceiros, usuários e outras partes interessadas.
• Viés. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser poderosos e eficazes, mas sua eficácia depende dos dados utilizados para treiná-los. Viés nos dados de treinamento pode levar a decisões imprecisas, injustas ou discriminatórias tomadas pela IA. Cientistas e desenvolvedores de dados responsáveis ​​pela construção e treinamento de um sistema de IA devem selecionar cuidadosamente os dados de treinamento para eliminar possíveis vieses, que podem distorcer as avaliações.
• IA como atacante. Embora a IA generativa possa ser usada para simular ataques, agentes maliciosos também podem usar ferramentas de IA para lançar ataques reais, encontrando e explorando vulnerabilidades. Alguns mecanismos de ataque de IA podem ser usados ​​para enganar um sistema de detecção de ameaças alimentado por IA. Especialistas em segurança cibernética devem estar atentos ao uso de ferramentas de IA como armas.

Como avaliar soluções de detecção de ameaças de IA

Além de questões cotidianas como custo, suporte e facilidade de uso, os diretores de segurança da informação (CISOs) e suas equipes devem avaliar cuidadosamente os principais elementos de um sistema de detecção de ameaças com tecnologia de IA antes de adotar a tecnologia. Perguntas comuns que um CISO pode tentar responder incluem:

• Que tipos de ameaças o sistema detectará? É importante primeiro considerar quais ameaças precisam ser detectadas e, em seguida, considerar ferramentas capazes de lidar com elas. Os tipos comuns de ameaças incluem malware, phishing, intrusão de rede, ataques internos, análise comportamental de sistemas e usuários, detecção de anomalias e reconhecimento de padrões.
• Quais são os recursos de desempenho do sistema? Determine os recursos e capacidades específicos da plataforma, como detecção e mitigação eficazes de ameaças em tempo real, opções e requisitos de treinamento, sua capacidade de refinar o aprendizado e se adaptar a ameaças novas ou em constante mudança, e escalar para lidar com volumes maiores de dados de segurança ou ameaças.
• Qual a precisão do sistema? Mesmo os melhores sistemas de detecção de ameaças com tecnologia de IA não são perfeitos. Avalie a precisão da plataforma. Isso pode exigir uma implementação de PoC para determinar se a plataforma detectará e bloqueará os tipos de ameaças necessários. Além disso, a plataforma deve minimizar falsos positivos. Considere a frequência com que novos algoritmos são lançados ou atualizados.
• O sistema se integra à infraestrutura de segurança atual? Considere o quão bem o sistema de detecção de ameaças com tecnologia de IA interopera com a infraestrutura existente — especialmente as ferramentas de segurança atuais, como detecção de malware, firewalls, segurança de endpoints e ferramentas SIEM. Evite sistemas que exijam mudanças fundamentais em outros elementos da infraestrutura de segurança.
• Quanto trabalho o sistema pode automatizar? Um aspecto central da detecção de ameaças com tecnologia de IA é a redução da carga de trabalho das equipes de segurança. Considere quantas tarefas o sistema de IA pode automatizar, incluindo detecção de ameaças e respostas autônomas em tempo real. Um sistema de IA que depende de supervisão humana não está utilizando plenamente os recursos da IA.
• Como o sistema se comunica? Mesmo o sistema de segurança mais capaz e autônomo precisa comunicar alertas, gerar relatórios e fornecer contexto apropriado às equipes de segurança. Avalie as maneiras pelas quais um sistema de detecção de ameaças com tecnologia de IA gera, prioriza e envia alertas aos analistas.
• O sistema mantém a conformidade? Considere o papel da supervisão humana no sistema de IA e garanta que o sistema suporte a continuidade dos negócios e as obrigações de conformidade regulatória.

Sobre o autor: Stephen J. Bigelow, editor sênior de tecnologia da Informa TechTarget, tem mais de 30 anos de experiência em redação técnica no setor de PC e tecnologia.