Como reconhecer a IA real na cibersegurança?
O termo inteligência artificial é usado para descrever a simulação de processos de inteligência humana por um sistema de TI, como a capacidade de adaptação, resolução de problemas ou planejamento. Os sistemas de inteligência artificial abrangem atualmente várias destas funcionalidades e, com o advento do ChatGPT, a sua utilização tornou-se generalizada na vida quotidiana.
No entanto, isto também resultou na exploração do termo “inteligência artificial” por organizações, procurando capitalizar o seu apelo. Isso ocorre porque o termo IA é frequentemente usado de forma vaga e pode se referir a uma variedade de tecnologias diferentes. Com tantas empresas a gabar-se de terem capacidades de IA, é essencial ser capaz de distinguir as soluções reais de IA daquelas que simplesmente afirmam que se baseiam nesta tecnologia.
Como distinguir a IA real?
O equívoco mais comum sobre IA é que ela é sinônimo de automação. Mas a realidade é que os sistemas automatizados devem ser configurados manualmente para executar tarefas monótonas e repetitivas, enquanto os sistemas de IA são capazes de se adaptar de forma independente, uma vez que tenham dados para processar. Embora a IA aproveite aspectos da automação, ela vai além da simples execução de tarefas. Aqui estão as principais diferenças entre a IA real e as tecnologias que apenas parecem ser baseadas nela:
- Treinamento:
Os sistemas de IA usam aprendizado de máquina (ML) para gerar algoritmos que aprendem com os dados com os quais são alimentados e usam algoritmos estatísticos para identificar padrões neles. Em contrapartida, os sistemas inteligentes, que não integram IA, funcionam apenas com algoritmos. Esses sistemas são criados usando um conjunto de regras predefinidas e árvores de decisão que especificam como devem se comportar em determinadas situações.
- Aprendizado contínuo:
A IA foi projetada para aprender e melhorar continuamente ao longo do tempo. À medida que novos dados ficam disponíveis, o sistema pode treinar-se novamente para melhorar a sua precisão e capacidades. As soluções que dependem da automação têm escopo limitado e só podem executar tarefas específicas dentro das restrições de regras pré-programadas.
- Tomada de decisão:
A IA foi concebida para tarefas não repetitivas, pelo que pode analisar situações e tomar decisões sem intervenção humana, enquanto os sistemas automatizados são incapazes de tomar decisões por si próprios.
Benefícios da IA real para segurança cibernética
A IA tem um grande potencial para a segurança cibernética. Embora a automação torne possível combater ataques automatizados de bots e aliviar a fadiga de alertas, permitindo assim que os analistas apliquem seus conhecimentos e habilidades de forma mais eficiente, a IA real oferece benefícios como:
1. Melhor desempenho ao longo do tempo:
As soluções que usam ML melhoram o desempenho ao longo do tempo graças à capacidade de aprender com experiências e padrões de rede para refinar a eficácia. Isto traz adaptabilidade às defesas de segurança e aumenta a precisão na detecção de anomalias na atividade padrão da rede.
2. Detecção de ameaças aprimorada:
Graças à sua capacidade de aprender e se adaptar às mudanças no comportamento dos atores cibernéticos mal-intencionados, a IA melhora a detecção de ameaças, identificando padrões que os analistas humanos não conseguem. Ele agrega valor na detecção de ameaças desconhecidas e é um poderoso aliado ao lidar com ataques APT (ameaças persistentes avançadas) personalizados.
3. Ajudar a resolver a escassez de talentos:
Ao analisar grandes quantidades de dados, a IA pode identificar padrões, anomalias e ameaças potenciais com muito mais rapidez do que os analistas humanos. Estas capacidades não significam que a experiência humana não seja relevante, mas permitem-nos estar à frente da curva, descobrindo ameaças em evolução e detectando ataques quase em tempo real. A este respeito, a IA permite-nos fazer mais em menos tempo e é uma vantagem para as equipas de segurança cibernética que lutam com a escassez de talentos.
4. Melhor proteção de endpoint:
Ferramentas de detecção e resposta de endpoint baseadas em IA, como EPDR e EDR da WatchGuard, estabelecem uma linha de base comportamental para endpoints. Nosso Zero Trust Application Service, incluído em ambas as soluções, permite apenas que aplicativos classificados como confiáveis sejam executados em cada endpoint. Além disso, a execução de aplicações e processos maliciosos ou aplicações desconhecidas são classificadas num tempo máximo de 4 horas e bloqueadas pela nossa IA em 99,98% dos casos e graças à atuação dos nossos especialistas técnicos nos restantes 0,02%.
Nesse sentido, uma solução XDR alimentada por IA, como o ThreatSync da WatchGuard, que usa esses produtos de segurança como base, pode aprender, adaptar e melhorar continuamente seus recursos de detecção e resposta a ameaças. Ao usar tecnologias de IA e ML para nos alertar sobre ameaças potenciais em tempo real e em vários domínios, reduz o tempo médio de detecção (MTTD), adiciona maior visibilidade e permite resposta de vários produtos. Essas medidas ajudam a construir uma segurança robusta.
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