Cybersecurity e Inteligência Artificial (IA)

Os fabricantes do mercado de cybersecurity têm utilizado alguns conceitos para a construção de algoritmos inteligentes, o mais abrangente deles é a Inteligência Artificial (IA). Já há algum tempo a aplicação da Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma tendência e tornou-se uma necessidade frente à sofisticação cada vez maior dos ofensores, as formas e os novos vetores para os ataques maliciosos. 

No artigo de hoje, vamos explicar um pouco mais sobre o conceito de Inteligência Artificial e mostrar a conexão da IA com a Cybersecurity. Continue a leitura!

O papel da Inteligência Artificial no mercado de Cybersecurity 

Em matéria publicada recentemente, em 19/03/2020, o site CISO Advisor divulgou uma pesquisa realizada pela consultoria P&S Market Research demonstrando que o faturamento das empresas com inteligência artificial aplicada à cybersecurity pode chegar, globalmente, a US$ 18,2 Bi até 2023 com a expectativa de um crescimento anual de 34,5% ao ano até lá.

Existem ferramentas para a construção de algoritmos inteligentes e sem estas ferramentas ficaríamos sempre limitados a ter as defesas baseadas em assinaturas de ameaças conhecidas. Como se defender de ameaças desconhecidas, as chamadas “zero day”, sem algoritmos inteligentes que pudessem prevenir, detectar e, até mesmo, responder aos incidentes?

Basicamente quatro conceitos para a construção de algoritmos inteligentes têm sido utilizados pelos principais fabricantes do mercado de cybersecurity:

• Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina
• UBA – User Behavior Analytics, ou análise comportamental sensível ao contexto
• Deep Learning, ou aprendizagem profunda
• AI, ou Inteligência Artificial (IA)

Destes conceitos o mais abrangente é AI (Inteligência Artificial). No início das pesquisas, o objetivo era o de reproduzir totalmente em forma de algoritmos o mecanismo de tomada de decisões do cérebro humano para qualquer problema. O desafio era enorme.

Ao longo dos anos os pesquisadores perceberam que, ao invés de simular totalmente o cérebro humano, seria mais útil e mais profundo dedicarem grupos de pesquisa para o desenvolvimento da simulação dos processos de decisão para resolução de problemas específicos. Assim, hoje, AI está presente em diversos ramos da indústria desde eletrodomésticos, smartphones, robôs industriais, equipamentos médicos, carros e aviões autônomos. E assim nasceu a IoT (Internet das Coisas). E, claro, também chegaram aos algoritmos que nos protegem dos ofensores em nossas redes de dados, equipamentos e aplicações.

Outros conceitos da Inteligência Artificial

Os demais conceitos são subconjuntos da AI. Felizmente os grandes produtores de soluções de cybersecurity têm usado todos ou alguns destes conceitos em suas tecnologias:

• Machine Learning (ML): conceituando de forma bem simples são algoritmos que usam principalmente a matemática, a estatística e a probabilidade para armazenar e analisar informações (“data analytics”) a partir dos dados históricos coletados pertinentes ao assunto (“big data”) e predizer o desconhecido a partir das informações “aprendidas” no dia-a-dia para executar ou sugerir as ações necessárias
• User Behavior Analytics (UBA): de forma bem superficial, trata-se de acrescentar aos algoritmos matemáticos dos ativos de rede, a variável do comportamento humano. É valiosíssimo para detectar as ameaças internas e externas a partir de todas as pessoas que têm acesso à rede da empresa como acesso indevido, fraudes e vazamento de dados. São algoritmos que também se baseiam em “big data” e “data analytics”, mas tendo como pano de fundo o comportamento do usuário dentro de um contexto e não apenas os fatores da rede física
• Deep Learning (DL): Acrescenta às duas anteriores algoritmos que abordam a simulação da rede neural do cérebro humano para a tomada de decisões para problemas específicos e executam a decisão. Esta abordagem é a que permite, por exemplo, o reconhecimento e interpretação de voz, imagens e objetos e detecção de fraudes.

Algumas aplicações de cybersecurity que hoje já utilizam desta tecnologia:

• ATP (Advanced Threat Protection), “Zero Day”
• Cloud Security
• IoT e Mobile Security
• Proxys
• Gestão de Acessos e Privilégios
• Acesso Remoto Seguro
• Autenticação
• Firewalls
• Anti-Spam
• Categorização de URL´s e Aplicações
• Anti-Malware
• IPS
• Anti-DDoS
• Detecção de fraudes
• DLP
• Detecção de Botnets
• Assessment
• Scan de Rede
• Auditorias de Compliance
• SIEM

E, finalizando, segue uma lista com alguns dos principais fabricantes do mercado que apresentam em suas soluções um ou mais de um destes conceitos em seus produtos de cybersecurity: