Como reconhecer verdadeira IA na cibersegurança?
O termo Inteligência Artificial é utilizado para descrever a simulação, por parte de um sistema informático, de processos de inteligência humana, como a capacidade de adaptação, de resolução de problemas ou de planeamento. Atualmente, os sistemas de inteligência artificial abrangem várias destas características e, com o advento do ChatGPT, a sua utilização generalizou-se na vida quotidiana.
No entanto, este facto também levou a que as organizações explorassem o termo "Inteligência Artificial", procurando capitalizar o seu apelo. Isto deve-se ao facto de o termo IA ser frequentemente utilizado de forma vaga e poder referir-se a uma variedade de tecnologias diferentes. Com tantas empresas a gabarem-se de ter capacidades de IA, é essencial conseguir distinguir as verdadeiras soluções de IA daquelas que simplesmente afirmam basear-se nesta tecnologia.
Como distinguir a verdadeira IA?
O equívoco mais comum sobre a IA é que ela é sinónimo de automatização. Mas a realidade é que os sistemas automatizados têm de ser configurados manualmente para executar tarefas monótonas e repetitivas, ao passo que os sistemas de IA são capazes de se adaptar de forma independente quando têm dados para processar. Embora a IA tire partido de aspetos da automatização, vai para além da simples execução de tarefas. Eis as principais diferenças entre a verdadeira IA e as tecnologias que apenas parecem basear-se nela:
- Formação:
Os sistemas de IA utilizam a aprendizagem automática (ML) para gerar algoritmos que aprendem com os dados que lhes são fornecidos e utilizam algoritmos estatísticos para identificar padrões nos mesmos. Em contrapartida, os sistemas inteligentes, que não integram a IA, funcionam apenas com algoritmos. Estes sistemas são criados através de um conjunto de regras e árvores de decisão predefinidas que especificam o seu comportamento em determinadas situações.
- Aprendizagem contínua:
A IA é concebida para aprender e melhorar continuamente ao longo do tempo. À medida que novos dados ficam disponíveis, o sistema pode treinar-se novamente para aumentar a sua precisão e capacidades. As soluções que se baseiam na automatização têm um âmbito limitado e só podem executar tarefas específicas dentro dos limites de regras pré-programadas.
- Tomada de decisões:
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 verdadeira IA para a cibersegurança
A IA tem um grande potencial para a cibersegurança. Embora a automatização permita combater os ataques automatizados de bots e aliviar o cansaço dos alertas, permitindo que os analistas apliquem os seus conhecimentos e competências de forma mais eficiente, a verdadeira IA oferece vantagens como
1. Melhor desempenho ao longo do tempo:
As soluções que utilizam o ML melhoram o desempenho ao longo do tempo graças à sua capacidade de aprender com as experiências e os padrões da rede para aperfeiçoar a eficácia. Isto traz adaptabilidade às defesas de segurança e aumenta a precisão na deteção de anomalias na atividade de rede padrão.
2. Deteção melhorada de ameaças:
Graças à sua capacidade de aprender e de se adaptar às mudanças no comportamento dos cibercriminosos, a IA melhora a deteção de ameaças, identificando padrões que os analistas humanos não conseguem. Acrescenta valor na deteção de ameaças desconhecidas e é um poderoso aliado quando se trata de 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 potenciais ameaças muito mais rapidamente do que os analistas humanos. Estas capacidades não significam que os conhecimentos humanos não sejam relevantes, mas permitem-nos estar à frente da curva, descobrindo ameaças em evolução e detectando ataques quase em tempo real. Neste aspeto, a IA permite-nos fazer mais em menos tempo e é uma bênção para as equipas de cibersegurança que se debatem com a escassez de talentos.
4. Melhor proteção dos endpoints:
As ferramentas de deteção e resposta de endpoints baseadas em IA, como o EPDR e o EDR da WatchGuard, estabelecem uma linha de base comportamental para os endpoints. O nosso Serviço de Aplicação Zero Trust, incluído em ambas as soluções, apenas permite que as aplicações classificadas como fiáveis sejam executadas 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 às ações dos nossos especialistas técnicos, nos restantes 0,02%.
A este respeito, uma solução XDR alimentada por IA, como o ThreatSync da WatchGuard, que utiliza estes produtos de segurança como base, pode aprender, adaptar-se e melhorar continuamente as suas capacidades de deteção e resposta a ameaças. O uso tecnologias de IA e ML para nos alertar sobre possíveis ameaças em tempo real e em vários domínios, reduz o tempo médio de deteção (MTTD), adiciona maior visibilidade e permite a resposta de vários produtos. Estas medidas ajudam a criar uma segurança robusta.
