O que é IA para segurança cibernética?
Definição de IA para segurança cibernética
A IA para segurança cibernética usa a IA para analisar e correlacionar dados de eventos e ameaças cibernéticas em várias fontes, transformando-os em insights claros e acionáveis que os profissionais de segurança usam para investigação, resposta e relatórios adicionais. Se um ataque cibernético atender a determinados critérios definidos pela equipe de segurança, a IA poderá automatizar a resposta e isolar os ativos afetados. A IA generativa vai além disso, produzindo texto, imagens e outros conteúdos de linguagem natural originais com base em padrões dos dados existentes.
A evolução da IA para segurança cibernética
As comunidades de segurança têm usado a IA na segurança cibernética desde pelo menos o final dos anos 1980 com os seguintes principais avanços de tecnologia:
- No início, as equipes de segurança usavam sistemas baseados em regras que disparavam alertas com base nos parâmetros definidos por elas.
- A partir do início dos anos 2000, os avanços no aprendizado de máquina, um subconjunto de IA que analisa e aprende com grandes conjuntos de dados, permitiu que as equipes de operações entendessem os padrões de tráfego típicos e as ações do usuário em uma organização para identificar e responder quando algo incomum acontece.
- O avanço mais recente da IA é a IA generativa, que cria um novo conteúdo com base na estrutura de dados existentes. As pessoas interagem com esses sistemas usando linguagem natural, permitindo que os profissionais de segurança se aprofundem em perguntas muito específicas sem usar a linguagem de consulta.
Mas não são apenas as equipes de segurança que estão usando a IA. Os invasores cibernéticos, sejam atores de estado-nação, grandes empresas ou indivíduos, também podem explorar a IA a seu favor. Os atores mal-intencionados infectam sistemas de IA, usam IA para usurpar a identidade de pessoas legítimas, automatizar seus ataques cibernéticos e implantam IA para ajudar a pesquisar e identificar os alvos de ataques cibernéticos. Também há um risco de que as pessoas colem dados confidenciais em solicitações de IA e acidentalmente vazem dados para o público.
Impacto da IA generativa na segurança cibernética
A IA generativa ainda está nos estágios iniciais e foi introduzida recentemente para segurança com o anúncio do Copilot para Segurança. Ela tem o potencial de simplificar radicalmente a segurança para analistas e outros profissionais de segurança ao:
- Sintetizar dados em recomendações acionáveis e insights com o contexto apropriado para ajudar a orientar as investigações de incidentes.
- Criar relatórios e apresentações legíveis para humanos que os analistas podem usar para ajudar outras pessoas na organização a entender o que está acontecendo.
- Responder perguntas sobre um incidente ou uma vulnerabilidade em linguagem natural ou por gráficos.
À medida que a comunidade de segurança usa a IA generativa em produtos e soluções de segurança, será importante usá-la com responsabilidade. As pessoas precisam saber que os novos sistemas respeitam a privacidade e são confiáveis e seguros. A precisão e veracidade são problemas conhecidos dos atuais modelos de IA generativa, mas à medida que a tecnologia melhora, ela ajudará as organizações a se manterem à frente das ameaças cibernéticas orientadas por IA.
Como funciona a IA para segurança cibernética?
A IA para segurança cibernética funciona avaliando grandes quantidades de dados em várias fontes para identificar padrões de atividade em uma organização, como quando e onde as pessoas se conectarem, os volumes de tráfego e os dispositivos e aplicativos de nuvem que os funcionários usam. Depois de entender qual é o comportamento típico, ela pode identificar um comportamento anômalo que pode precisar ser investigado. Para manter a privacidade, os dados de uma organização não são usados para a saída de IA em outras organizações. Em vez disso, a IA usa uma inteligência contra ameaças global sintetizada de várias organizações.
A IA usa algoritmos de aprendizado de máquina para aprender continuamente com base nos dados que o sistema avalia. Quando a IA generativa identifica determinadas ameaças cibernéticas conhecidas, como malware, ela pode ajudar a contextualizar a análise de ameaças e facilitar a compreensão gerando novos textos ou imagens para descrever o que está acontecendo.
As pessoas ainda são extremamente importantes para a segurança cibernética, mas a IA ajuda a aumentar suas habilidades e a identificar e resolver ameaças mais rapidamente.
Casos de uso da segurança de IA
Em vez de substituir profissionais de segurança, a IA é mais eficaz quando usada para ajudá-los a realizar seus trabalhos com mais eficiência. Alguns casos de uso comuns da segurança de IA são:
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Gerenciamento de identidades e acesso
A IA é usada no gerenciamento de identidade e acesso (IAM) para entender os padrões em comportamentos de entrada do usuário e detectar e revelar comportamentos anormais para os profissionais de segurança acompanharem. Ela também pode ser usada para forçar automaticamente a autenticação de dois fatores ou uma redefinição de senha quando determinadas condições forem atendidas. E, se necessário, pode impedir que um usuário entre se houver motivo para acreditar que uma conta foi comprometida.
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Gerenciamento e segurança de pontos de extremidade
A IA ajuda os profissionais de segurança a identificar todos os pontos de extremidade que estão sendo usados na organização e ajuda a mantê-los atualizados com os sistemas operacionais e as soluções de segurança mais recentes. A IA também pode ajudar a descobrir malware e outras evidências de um ataque cibernético contra dispositivos de uma organização.
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Segurança da nuvem
A maioria das organizações investe intensamente na nuvem. Elas gerenciam a infraestrutura em um ou mais provedores de serviços de nuvem e usam aplicativos de nuvem de vários fornecedores. A IA ajuda as equipes a obter visibilidade sobre os riscos e as vulnerabilidades em sua infraestrutura multinuvem.
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Detecção de ameaças cibernéticas
As soluções de XDR (detecção e resposta estendidas) e SIEM (gerenciamento de eventos e informações de segurança) ajudam as equipes de segurança a descobrir ameaças cibernéticas em toda a empresa. Para fazer isso, ambas as soluções dependem muito da IA. As soluções de XDR monitoram pontos de extremidade, emails, identidades e aplicativos de nuvem para detectar um comportamento anormal e expõem incidentes para a equipe ou respondem automaticamente dependendo das regras definidas pelas operações de segurança. As soluções de SIEM usam IA para agregar sinais de toda a empresa, dando às equipes uma melhor visibilidade do que está acontecendo.
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Proteção de informações
As equipes de segurança usam a IA para identificar e rotular dados confidenciais em todo o ambiente, sejam eles hospedados na infraestrutura da organização ou em um aplicativo de nuvem. A IA também pode ajudar a detectar quando alguém está tentando mover dados para fora da empresa e pode bloquear a ação ou levantar o problema para a equipe de segurança.
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Investigação e resposta a incidentes
Durante a resposta a incidentes, os profissionais de segurança devem analisar uma montanha de dados para descobrir possíveis ataques cibernéticos. A IA ajuda a identificar e correlacionar os eventos mais úteis em várias fontes de dados, economizando tempo valioso para os profissionais. A IA generativa simplifica ainda mais a investigação traduzindo a análise em linguagem natural e respondendo a perguntas, também em linguagem natural.
Benefícios da segurança de IA
Com um número crescente de ameaças cibernéticas, quantidades crescentes de dados e uma superfície de ataque cibernético em expansão, há várias maneiras pelas quais a IA ajuda as equipes de operações de segurança a serem mais eficazes.
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Detecta ameaças cibernéticas críticas mais rapidamente
Muitas soluções de segurança, como o SIEM ou a XDR, registram milhares e milhares de eventos que indicam um comportamento potencialmente anormal. Embora a grande maioria desses eventos seja inofensivos alguns não são, e o risco de falha na detecção de um possível ataque cibernético pode ser enorme. A IA ajuda a identificar os incidentes que realmente importam. Ela também ajuda a detectar um comportamento que pode não parecer suspeito por si só, mas quando correlacionado com outras atividades, indica um possível ataque cibernético.
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Simplifica os relatórios
As ferramentas que usam a IA generativa podem extrair informações de várias fontes de dados para criar relatórios fáceis de entender que os profissionais de segurança podem compartilhar rapidamente com outras pessoas na organização.
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Identifica vulnerabilidades
A IA ajuda a detectar riscos potenciais, como dispositivos e aplicativos de nuvem desconhecidos, sistemas operacionais desatualizados ou dados confidenciais desprotegidos.
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Ajuda os analistas a desenvolver suas habilidades
Como a IA generativa ajuda a traduzir dados e análises de ameaças cibernéticas para a linguagem natural, analistas com menos habilidades técnicas podem tornar-se mais produtivos. A IA generativa ajuda a identificar as etapas de correção, permitindo que novos membros da equipe aprendam rapidamente a responder com eficiência a ataques cibernéticos.
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Fornece análise e insights sobre ameaças cibernéticas
Os invasores cibernéticos sofisticados normalmente tentam escapar da detecção movendo-se entre diferentes identidades, dispositivos, aplicativos e infraestruturas. Como a IA pode processar rapidamente muitos dados de várias fontes, ela pode ajudar a identificar esse comportamento suspeito e priorizar a quais ameaças cibernéticas os profissionais de segurança devem prestar atenção.
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Segurança de IA para a detecção e prevenção de ameaças cibernéticas
Um dos usos mais críticos da IA para segurança cibernética é a detecção e a prevenção de ameaças cibernéticas. Há várias maneiras pelas quais os algoritmos de aprendizado de máquina e a IA ajudam a identificar e evitar ameaças cibernéticas:
- Os modelos de aprendizado supervisionado usam dados rotulados e classificados para ajudar a treinar um sistema. Por exemplo, determinado malware tem assinaturas exclusivas que o tornam diferente de outros tipos de ataques cibernéticos.
- No aprendizado não supervisionado, os algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões em dados que não foram rotulados. É assim que a IA detecta ameaças cibernéticas avançadas ou emergentes que não têm assinaturas conhecidas. Eles pesquisam atividades que estão fora do normal ou procuram padrões que imitam outros ataques cibernéticos.
- Com a análise de comportamento do usuário e da entidade, os sistemas avaliam os padrões de tráfego do usuário para entender os comportamentos conhecidos para que possam identificar quando um usuário faz algo inesperado ou suspeito, o que pode indicar o comprometimento da conta.
- Os sistemas de IA também usam o processamento de linguagem natural para analisar fontes de dados não estruturados, como mídias sociais, para gerar inteligência contra ameaças.
O que são ferramentas de segurança cibernética baseadas em IA?
A IA foi integrada a várias ferramentas de segurança cibernética para ajudar a melhorar sua eficácia. Alguns exemplos são:
- Firewalls de última geração e IA: Os firewalls tradicionais tomam decisões como permitir ou bloquear o tráfego com base em regras definidas por um administrador. Os firewalls de última geração vão além desses recursos, usando a IA para explorar os dados de inteligência contra ameaças para ajudar a identificar novas ameaças cibernéticas.
- Soluções de segurança de ponto de extremidade aprimoradas por IA: As soluções de segurança de ponto de extremidade usam IA para identificar vulnerabilidades de pontos de extremidade, como um sistema operacional desatualizado. A IA também pode ajudar a detectar se o malware foi instalado em um dispositivo ou se quantidades incomuns de dados estão sendo exfiltrados de um ponto de extremidade ou para ele. E a IA pode ajudar a parar ataques cibernéticos ao ponto de extremidade, isolando-o do restante do ambiente digital.
- Sistemas de prevenção e detecção de intrusão de rede controlados por IA: Essas ferramentas monitoram o tráfego de rede para descobrir usuários não autorizados que estão tentando invadir a organização pela rede. A IA ajuda esses sistemas a processar dados mais rapidamente para identificar e bloquear ataques cibernéticos antes que eles causem muitos danos.
- IA e as soluções de segurança da nuvem: Como muitas organizações usam várias nuvens para sua infraestrutura e aplicativos, pode ser difícil rastrear ameaças cibernéticas que se movem entre diferentes nuvens e aplicativos. A IA ajuda na segurança da nuvem analisando dados de todas essas fontes para identificar vulnerabilidades e possíveis ataques cibernéticos.
- Protegendo dispositivos IoT (Internet das Coisas) com IA: Assim como os pontos de extremidade e aplicativos, as organizações normalmente têm muitos dispositivos IoT que são possíveis vetores de ataque cibernético. A IA ajuda a detectar ameaças cibernéticas em qualquer dispositivo IoT único e também descobre padrões de atividade suspeita em vários dispositivos IoT.
- XDR e SIEM: As soluções de XDR e SIEM extraem informações de vários produtos de segurança, arquivos de log e fontes externas para ajudar os analistas a entender o que está acontecendo em seu ambiente. A IA ajuda a sintetizar todos esses dados em insights claros.
Melhores práticas de IA para segurança cibernética
O uso da IA para dar suporte a operações de segurança exige planejamento e implementação cuidadosos, mas com a abordagem certa, você pode introduzir ferramentas que fazem melhorias significativas na eficácia operacional e no bem-estar da sua equipe.
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Desenvolver uma estratégia
Há vários produtos e soluções de IA para uso em segurança, mas nem todos eles serão adequados para sua organização. É importante que suas soluções de IA se integrem bem umas às outras e à sua arquitetura de segurança ou elas possam acabar dando mais trabalho para sua equipe. Considere seus maiores desafios de segurança primeiro e, em seguida, identifique as soluções de IA que ajudarão você a resolver esses problemas. Reserve um tempo para desenvolver um plano para integrar a IA aos seus processos e sistemas atuais.
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Integrar suas ferramentas de segurança
A IA para segurança é mais eficaz quando é capaz de analisar dados em toda a organização. Isso é desafiador se suas ferramentas operam em silos. Invista em ferramentas que funcionam com seu ambiente atual e trabalham em conjunto perfeitamente, como as soluções integradas de XDR e SIEM. Ou, se necessário, aloque tempo e recursos para sua equipe integrar ferramentas, para que você tenha visibilidade completa de todo o seu acervo digital.
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Gerenciar a privacidade e a qualidade dos dados
Os sistemas de IA tomam decisões e fornecem insights com base nos dados que foram usados para treiná-los e operá-los. Se houver erros nos dados ou se eles forem corrompidos, a IA fornecerá insights ruins e tomará decisões incorretas. Durante o planejamento, verifique se você tem processos em vigor para limpar dados e proteger a privacidade.
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Testar continuamente seus sistemas de IA
Após a implementação, testar seus sistemas regularmente ajudará você a identificar problemas de desvio ou qualidade à medida que novos dados são gerados.
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Usar a IA de forma ética
Muitos dos dados acumulados ao longo dos anos são imprecisos, enviesados ou desatualizados. Além disso, os algoritmos e a lógica de IA nem sempre são transparentes, dificultando saber exatamente como ela gera insights e resultados. É importante garantir que a IA não seja o tomador de decisões final em instâncias em que ela possa tratar determinados indivíduos de forma parcial devido aos vieses nos dados que está usando. Saiba mais sobre a IA responsável.
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Definir políticas para usar a IA generativa
Certifique-se de que os funcionários e parceiros compreendem as políticas da sua organização para usar as ferramentas de IA generativa. É especialmente importante que as pessoas não colem dados confidenciais e confidenciais em solicitações de IA generativa porque há um risco de que os dados se tornem públicos.
O futuro da IA para segurança cibernética
A função da IA para segurança só continuará a crescer. Nos próximos anos, os profissionais de segurança podem prever que:
- A IA ficará melhor na detecção de ameaças cibernéticas com menos falsos positivos.
- As equipes de operações de segurança automatizarão seu trabalho mais entediante à medida que a IA melhora ao responder e atenuar uma maior variedade de tipos de ataques cibernéticos.
- As organizações usarão a IA para ajudar a resolver vulnerabilidades e melhorar a postura de segurança.
- Os profissionais de segurança ainda estarão em alta demanda.
- As pessoas assumirão funções mais estratégicas, como a abordagem de incidentes de segurança mais complexos e a busca de ameaças cibernéticas proativa.
Não é apenas a comunidade de segurança que se torna mais eficaz com a IA. Os invasores cibernéticos também estão investindo em IA e provavelmente usarão essa tecnologia para:
- Descobrir grandes quantidades de senhas ao mesmo tempo.
- Criar campanhas sofisticadas de phishing difíceis de distinguir de emails originais.
- Desenvolver malware incrivelmente difícil de detectar.
À medida que os atores mal-intencionados integram a IA mais sofisticada aos seus métodos de ataque cibernético, será ainda mais imperativo para a comunidade de segurança investir em IA para se manter à frente dessas ameaças cibernéticas.
Soluções de segurança de IA
As organizações enfrentam um número crescente de ameaças cibernéticas com uma superfície de ataque cibernético em expansão. Acompanhar essa expansão pode ser difícil para profissionais de segurança cibernética, especialmente devido à falta de talentos. Ao assumir as tarefas mais entediantes e de baixa habilidade, a IA promete tornar o trabalho dos profissionais de segurança mais satisfatório e estratégico. As organizações podem começar a se preparar para um futuro com mais ataques cibernéticos controlados por IA incorporando a IA às operações de segurança agora. Comece com uma estratégia e, em seguida, invista em ferramentas que provavelmente ajudarão você a resolver seus maiores desafios de segurança hoje.
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Perguntas frequentes
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A IA para segurança cibernética usa IA para analisar e correlacionar dados de eventos e ameaças cibernéticas em várias fontes, transformando-os em insights claros e acionáveis que os analistas de segurança usam para investigação adicional e mitigação de ataques cibernéticos. Se um ataque cibernético atender a determinados critérios definidos pela equipe de segurança, a IA poderá automatizar a resposta e isolar e remover o invasor cibernético ou o vírus.
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A IA está sendo usada em muitos aspectos da segurança, incluindo proteção de identidade, proteção de ponto de extremidade, segurança da nuvem, proteção de dados, detecção de ameaças cibernéticas e investigação e resposta a incidentes.
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Um ótimo exemplo de IA para segurança é o uso de algoritmos de aprendizado de máquina na análise do comportamento do usuário para identificar padrões. Ao entender o que é o comportamento normal, esses sistemas podem detectar comportamentos anômalos que podem ser um indicador de um ataque cibernético. Em outro exemplo, os profissionais de segurança usam a IA generativa para fazer uma pergunta sobre um incidente ou ambiente específico e obter de volta um diagrama ou texto de linguagem natural que fornece mais contexto e insights de várias fontes de dados.
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O aprendizado de máquina é um subconjunto de IA que detecta padrões a partir de grandes quantidades de dados. Os sistemas de segurança que usam o aprendizado de máquina são, ao longo do tempo, capazes de aprender quais são os padrões de tráfego típicos e as ações do usuário em uma organização e identificar quando algo incomum acontece. Eles também podem avaliar eventos de vários sistemas diferentes que podem parecer inócuos por si só, mas juntos representam um risco.
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