O que é a IA para cibersegurança?
IA para cibersegurança definida
A IA para cibersegurança utiliza IA para analisar e correlacionar dados de eventos e ciberataques em várias fontes, transformando-os em informações claras e acionáveis que os profissionais de segurança utilizam para investigação, resposta e relatórios adicionais. Se um ciberataque cumprir determinados critérios definidos pela equipa de segurança, a IA pode automatizar a resposta e isolar os recursos afetados. A IA generativa vai mais longe, produzindo texto original em linguagem natural, imagens e outros conteúdos com base em padrões nos dados existentes.
A evolução da IA para a cibersegurança
As comunidades de segurança têm utilizado a IA para a cibersegurança desde, pelo menos, o final da década de 1980, com os seguintes avanços tecnológicos fundamentais:
- No início, as equipas de segurança utilizavam sistemas baseados em regras que acionavam alertas com base nos parâmetros que tinham definido.
- A partir do início da década de 2000, os avanços na aprendizagem automática, um subconjunto da IA que analisa e aprende com grandes conjuntos de dados, permitiram às equipas de operações compreender os padrões de tráfego típicos e as ações dos utilizadores numa organização para identificar e reagir quando algo de invulgar acontece.
- A melhoria mais recente na IA é a IA generativa, que cria novos conteúdos com base na estrutura dos dados existentes. As pessoas interagem com estes sistemas utilizando linguagem natural, permitindo aos profissionais de segurança aprofundar questões muito específicas sem utilizar linguagem de consulta.
Mas não são apenas as equipas de segurança que estão a utilizar IA. Os ciberatacantes, quer sejam atores de um Estado-nação, grandes organizações criminosas ou indivíduos, podem também explorar a IA em seu proveito. Os atores maliciosos infetam sistemas de IA, utilizam a IA para se fazerem passar por pessoas legítimas, automatizam os seus ciberataques e utilizam a IA para ajudar a investigar e identificar alvos de ciberataques. Existe também o risco de as pessoas colarem dados sensíveis nos pedidos de IA e divulgarem acidentalmente dados ao público.
Impacto da IA generativa na cibersegurança
A IA generativa ainda está nas fases iniciais e só recentemente foi introduzida na segurança com o anúncio do Microsoft Security Copilot. Tem o potencial de simplificar radicalmente a segurança para analistas e outros profissionais de segurança ao:
- Sintetizar dados em recomendações e informações acionáveis com o contexto adequado para ajudar a orientar as investigações de incidentes.
- Criar relatórios e apresentações legíveis por humanos que os analistas podem utilizar para ajudar os outros membros da organização a compreender o que está a acontecer.
- Responder a perguntas sobre um incidente ou vulnerabilidade em linguagem natural ou gráficos.
À medida que a comunidade de segurança vai integrando a IA generativa nos produtos e soluções de segurança, será importante que a integre de forma responsável. As pessoas precisam de saber que os novos sistemas respeitam a privacidade e são fiáveis e seguros. A exatidão e a veracidade são problemas conhecidos dos atuais modelos de IA generativa, mas à medida que a tecnologia for melhorando, ajudará as organizações a anteciparem-se às ciberameaças impulsionadas pela IA.
Como funciona a IA para cibersegurança?
A IA para cibersegurança funciona através da avaliação de grandes quantidades de dados de várias fontes para identificar padrões de atividade numa organização, tais como quando e onde as pessoas iniciam sessão, volumes de tráfego e os dispositivos e aplicações na cloud que os funcionários utilizam. Depois de compreender o que é típico, pode identificar comportamentos anómalos que podem ter de ser investigados. Para manter a privacidade, os dados de uma organização não são utilizados para a produção de IA noutras organizações. Em vez disso, a IA utiliza informações sobre ameaças globais sintetizadas de várias organizações.
A IA utiliza algoritmos de aprendizagem automática para aprender continuamente com base nos dados que o sistema avalia. Quando a IA generativa identifica determinadas ciberameaças conhecidas, como o malware, pode ajudar a contextualizar a análise das ameaças e facilitar a sua compreensão, gerando novo texto ou imagens para descrever o que está a acontecer.
As pessoas continuam a ser extremamente importantes para a cibersegurança, mas a IA ajuda-as a aumentar as suas competências e a identificar e resolver ameaças mais rapidamente.
Casos de utilização de segurança de IA
Em vez de substituir os profissionais de segurança, a IA é mais eficaz quando é utilizada para os ajudar a fazer o seu trabalho de forma mais eficaz. Alguns casos de utilização comuns da segurança de IA são:
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Gestão de identidade e acesso
A IA é utilizada para a gestão de identidades e acessos (IAM) para compreender padrões nos comportamentos de início de sessão dos utilizadores e detetar e revelar comportamentos anómalos para que os profissionais de segurança os acompanhem. Também pode ser utilizada para forçar automaticamente a autenticação de dois fatores ou uma reposição da palavra-passe quando se verificam determinadas condições. E, se necessário, pode impedir um utilizador de iniciar sessão se houver razões para crer que uma conta foi comprometida.
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Gestão e segurança de pontos finais
A IA ajuda os profissionais de segurança a identificar todos os pontos finais utilizados na organização e ajuda a mantê-los atualizados com os mais recentes sistemas operativos e soluções de segurança. A IA também pode ajudar a descobrir malware e outras provas de um ataque informático contra os dispositivos de uma organização.
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Segurança na cloud
A maioria das organizações está a investir fortemente na cloud. Fazem a gestão da infraestrutura num ou mais fornecedores da serviços na cloud e utilizam aplicações na cloud de vários fornecedores. A IA ajuda as equipas a obter visibilidade dos riscos e vulnerabilidades em todo o seu património multicloud.
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Deteção de ciberameaças
As soluções de deteção e resposta alargadas (XDR) e de gestão de eventos e informações de segurança (SIEM) ajudam as equipas de segurança a descobrir as ciberameaças em toda a empresa. Para tal, ambas as soluções dependem bastante da IA. As soluções XDR monitorizam pontos finais, e-mails, identidades e aplicações na cloud em busca de comportamentos anómalos e apresentam incidentes à equipa ou respondem automaticamente, dependendo das regras definidas pelas operações de segurança. As soluções de SIEM utilizam a IA para agregar sinais de toda a empresa, dando às equipas uma melhor visibilidade do que está a acontecer.
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Proteção de informações
As equipas de segurança utilizam a IA para identificar e rotular dados sensíveis em todo o ambiente, quer estejam alojados na infraestrutura da organização ou numa aplicação na cloud. A IA também pode ajudar a detetar quando alguém está a tentar mover dados para fora da empresa e bloquear a ação ou levantar a questão à equipa de segurança.
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Investigação e resposta a incidentes
Durante a resposta a incidentes, os profissionais de segurança têm de analisar montanhas de dados para descobrir potenciais ciberataques. A IA ajuda a identificar e correlacionar os eventos mais úteis em várias fontes de dados, poupando tempo valioso aos 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 ciberameaças, quantidades crescentes de dados e uma superfície de ciberataque em expansão, há várias formas de a IA ajudar as equipas de operações de segurança a serem mais eficazes.
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Deteta mais rapidamente as ciberameaças críticas
Muitas soluções de segurança, como o SIEM ou o XDR, registam milhares e milhares de eventos que indicam um comportamento potencialmente anómalo. Embora a grande maioria destes eventos seja inócua, alguns não o são, e o risco de perder uma potencial ameaça cibernética pode ser enorme. A IA ajuda a identificar os incidentes que realmente são importantes. Também ajuda a detetar comportamentos que podem não parecer suspeitos por si só, mas que, quando correlacionados com outras atividades, indicam uma potencial ameaça cibernética.
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Simplifica os relatórios
As ferramentas que utilizam IA generativa podem extrair informações de várias fontes de dados para criar relatórios fáceis de compreender que os profissionais de segurança podem partilhar rapidamente com outras pessoas na organização.
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Identifica vulnerabilidades
A IA ajuda a detetar potenciais riscos, como dispositivos e aplicações na nuvem desconhecidos, sistemas operativos desatualizados ou dados sensíveis desprotegidos.
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Ajuda os analistas a desenvolverem as suas competências
Como a IA generativa ajuda a transformar dados e análises sobre ameaças cibernéticas em linguagem natural, os analistas com menos competências técnicas podem ser mais produtivos. A IA generativa ajuda a identificar os passos de correção, permitindo que os novos membros da equipa aprendam rapidamente a responder eficazmente a ciberataques.
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Fornece análise e informações sobre ciberameaças
Normalmente, os ciberataques sofisticados tentam evitar a deteção ao mover-se entre diferentes identidades, dispositivos, aplicações e infraestruturas. Uma vez que a IA pode processar rapidamente muitos dados de várias fontes, pode ajudar a identificar este comportamento suspeito e dar prioridade às ciberameaças a que os profissionais de segurança devem prestar atenção.
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Segurança de IA para deteção e prevenção de ciberameaças
Uma das utilizações mais críticas da IA para a cibersegurança é a deteção e prevenção de ciberameaças. Há várias formas de os algoritmos de aprendizagem automática e a IA ajudarem a identificar e a prevenir as ciberameaças:
- Os modelos de aprendizagem supervisionada utilizam dados rotulados e classificados para ajudar a treinar um sistema. Por exemplo, determinado malware conhecido tem assinaturas únicas que o distingue de outros tipos de ciberataques.
- Na aprendizagem não supervisionada, os algoritmos de aprendizagem automática identificam padrões em dados que não foram etiquetados. É desta forma que a IA deteta ameaças cibernéticas avançadas ou emergentes que não têm assinaturas conhecidas. Procura atividades que não se enquadram na norma ou procura padrões que imitam outros ciberataques.
- Com a análise do comportamento do utilizador e da entidade, os sistemas avaliam os padrões de tráfego do utilizador para compreender os comportamentos conhecidos, de modo a poderem identificar quando um utilizador faz algo inesperado ou suspeito, o que pode indicar o comprometimento da conta.
- Os sistemas de IA também utilizam o processamento de linguagem natural para analisar fontes de dados não estruturados, como as redes sociais, para gerar informações sobre ameaças.
O que são ferramentas de cibersegurança com tecnologia de IA?
A IA foi integrada em várias ferramentas de cibersegurança para ajudar a melhorar a sua eficácia. Seguem-se alguns exemplos:
- Firewalls e IA de próxima geração: As firewalls tradicionais tomam decisões sobre a permissão ou o bloqueio do tráfego com base em regras definidas por um administrador. As firewalls de próxima geração vão além destas capacidades, utilizando IA para explorar dados de informações sobre ameaças para ajudar a identificar novas ciberameaças.
- Soluções de segurança de pontos finais melhoradas por IA: As soluções de segurança dos pontos finais utilizam a IA para identificar vulnerabilidades dos pontos finais, como um sistema operativo desatualizado. A IA também pode ajudar a detetar se foi instalado malware num dispositivo ou se estão a ser extraídas quantidades invulgares de dados de ou para um ponto final. E a IA pode ajudar a travar os ciberataques aos pontos finais, isolando-os do resto do ambiente digital.
- Sistemas de deteção e prevenção de intrusões na rede orientados para a IA: Estas ferramentas monitorizam o tráfego de rede para descobrir utilizadores não autorizados que estão a tentar infiltrar-se na organização através da rede. A IA ajuda estes sistemas a processar os dados mais rapidamente para identificar e bloquear os ciberataques antes que causem demasiados danos.
- IA e soluções de segurança na nuvem: Uma vez que muitas organizações utilizam várias clouds para as suas infraestruturas e aplicações, pode ser difícil controlar as ciberameaças que se deslocam entre diferentes nuvens e aplicações. A IA ajuda com a segurança da cloud , analisando os dados de todas estas fontes para identificar vulnerabilidades e potenciais ciberataques.
- Proteger os dispositivos da Internet das Coisas (IoT) com IA: Tal como os pontos finais e as aplicações, as organizações têm normalmente muitos dispositivos IoT que são potenciais vetores de ciberataques. A IA ajuda a detetar ciberameaças contra um único dispositivo IoT e também revela padrões de atividade suspeita em vários dispositivos IoT.
- XDR e SIEM: As soluções XDR e SIEM extraem informações de vários produtos de segurança, ficheiros de registo e fontes externas para ajudar os analistas a compreender o que está a acontecer no seu ambiente. A IA ajuda a sintetizar todos esses dados em informações claras.
Melhores práticas para IA para cibersegurança
A utilização da IA para apoiar as operações de segurança requer um planeamento e uma implementação cuidadosos, mas com a abordagem certa, pode introduzir ferramentas que introduzem melhorias significativas na eficácia operacional e no bem-estar da sua equipa.
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Desenvolva uma estratégia
Existem inúmeros produtos e soluções de IA para utilização na segurança, mas nem todos são adequados para a sua organização. É importante que as suas soluções de IA se integrem bem umas nas outras e na sua arquitetura de segurança, caso contrário podem acabar por criar mais trabalho para a sua equipa. Considere primeiro os seus maiores desafios de segurança e, em seguida, identifique soluções de IA que o ajudarão a resolver esses problemas. Reserve algum tempo para desenvolver um plano de integração da IA nos seus processos e sistemas atuais.
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Integre as suas ferramentas de segurança
A IA para segurança é mais eficaz quando é capaz de analisar dados em toda a organização. Isto é desafiante se as suas ferramentas funcionarem em silos. Invista em ferramentas que funcionem com o seu ambiente atual e que trabalhem em conjunto sem problemas, tais como soluções XDR e SIEM integradas. Ou, se necessário, atribua tempo e recursos à sua equipa para integrar ferramentas, de modo a obter uma visibilidade completa de todo o seu património digital.
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Gerir a privacidade e a qualidade dos dados
Os sistemas de IA tomam decisões e fornecem informações com base nos dados utilizados para os treinar e operar. Se existirem erros nos dados ou se estes estiverem corrompidos, a IA fornecerá informações incorretas e tomará más decisões. Durante o seu planeamento, certifique-se de que dispõe de processos para limpar os dados e proteger a privacidade.
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Teste continuamente os seus sistemas de IA
Após a implementação, testar regularmente os seus sistemas ajudá-lo-á a identificar enviesamentos ou problemas de qualidade à medida que são gerados novos dados.
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Utilizar IA de forma ética
Muitos dos dados acumulados ao longo dos anos são imprecisos, enviesados ou desatualizados. Para além disso, os algoritmos e a lógica da IA nem sempre são transparentes, o que torna difícil saber exatamente como é que gera informações e resultados. É importante garantir que a IA não é o decisor final nos casos em que pode tratar certos indivíduos de forma injusta devido ao enviesamento dos dados que está a utilizar. Saiba mais sobre a IA responsável.
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Definir políticas para a utilização da IA generativa
Certifique-se de que os colaboradores e parceiros compreendem as políticas da sua organização para utilizar ferramentas de IA generativa. É especialmente importante que as pessoas não colem dados confidenciais e sensíveis nos pedidos de IA generativa, porque existe o risco de os dados se tornarem públicos.
O futuro da IA para a cibersegurança
A função da IA para a segurança só continuará a crescer. Ao longo dos próximos anos, os profissionais de segurança podem prever que:
- A IA vai melhorar a deteção de ciberameaças com menos falsos positivos.
- As equipas de operações de segurança irão automatizar o seu trabalho mais aborrecido à medida que a IA se torna melhor na resposta e mitigação de uma maior variedade de tipos de ciberataques.
- As organizações utilizarão a IA para ajudar a resolver vulnerabilidades e melhorar a postura de segurança.
- Os profissionais de segurança continuarão a ser muito procurados.
- As pessoas assumirão funções mais estratégicas, como abordar os incidentes de segurança mais complexos e a procura proativa de ciberataques.
Não é apenas a comunidade de segurança que se tornará mais eficaz com a IA. Os ciberatacantes também estão a investir em IA e provavelmente utilizarão esta tecnologia para:
- Decifrar grandes quantidades de palavras-passe de uma só vez.
- Criar campanhas de phishing sofisticadas que são difíceis de distinguir de mensagens de correio eletrónico genuínas.
- Desenvolver malware incrivelmente difícil de detetar.
À medida que os agentes maliciosos integram uma IA mais sofisticada nos seus métodos de ciberataque, será ainda mais imperativo que a comunidade de segurança invista em IA para se manter à frente destas ciberameaças.
Soluções de segurança de IA
As organizações enfrentam um número crescente de ciberameaças com uma superfície de ciberataque em expansão. Para os profissionais de cibersegurança, manter-se atualizado pode ser uma tarefa árdua, especialmente devido à escassez de talentos. Ao realizar mais tarefas aborrecidas e de baixa competência, a IA promete tornar os trabalhos dos profissionais de segurança mais satisfatórios e estratégicos. As organizações podem começar a preparar-se para um futuro com mais ciberataques orientados por IA ao incorporar a IA em operações de segurança agora. Comece com uma estratégia e, em seguida, invista nas ferramentas que mais provavelmente o ajudarão a enfrentar os seus maiores desafios de segurança atuais.
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Perguntas mais frequentes
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A IA para cibersegurança utiliza IA para analisar e correlacionar dados de eventos e ciberataques em várias fontes, transformando-os em informações claras e acionáveis que os analistas de segurança utilizam para investigação e mitigação de ciberataques adicionais. Se um ciberataque satisfizer determinados critérios definidos pela equipa de segurança, a IA pode automatizar a resposta e isolar e remover o ciberataque ou o vírus.
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A IA está a ser utilizada em muitos aspetos da segurança, incluindo a proteção da identidade, a proteção de pontos finais, a segurança da cloud, a proteção de dados, a deteção de ciberameaças e a investigação e resposta a incidentes.
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Um ótimo exemplo de IA para segurança é a utilização de algoritmos de aprendizagem automática para analisar o comportamento do utilizador para identificar padrões. Ao compreender o que é normal, estes sistemas podem detetar comportamentos anómalos que podem ser indicadores de um ciberataque. Noutro exemplo, os profissionais de segurança utilizam a IA generativa para fazer uma pergunta sobre um incidente ou ambiente específico e recebem de volta um diagrama ou texto em linguagem natural que fornece mais contexto e informações a partir de várias fontes de dados.
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A aprendizagem automática é um subconjunto de IA que deteta padrões a partir de grandes quantidades de dados. Os sistemas de segurança que utilizam a aprendizagem automática são, ao longo do tempo, capazes de aprender quais são os padrões de tráfego típicos e as ações dos utilizadores numa organização e de identificar quando algo de invulgar acontece. Também podem avaliar eventos de vários sistemas diferentes que podem parecer inócuos por si sós, mas que, em conjunto, representam um risco.
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A IA para segurança oferece muitas vantagens para as empresas, incluindo:
Diminuir os tempos de resposta a incidentes.
Detetar ciberameaças mais cedo e com mais precisão.
Automatizar a resposta a certas ciberameaças.
Libertar profissionais de segurança para se concentrarem em tarefas proativas.
Melhorar a postura de segurança.
Simplificar os relatórios.
Ajudar os analistas a aumentar as suas competências.
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