Como o AI está mudando a segurança cibernética

Você consegue estabelecer um paralelo entre o avanço da inteligência artificial (AI) e as mudanças na área de segurança cibernética em sua empresa? Na verdade, podemos dizer que a AI está desempenhando um papel duplo, já que fornece recursos mais otimizados para diferentes segmentos de negócios, mas também aumenta a superfície de atuação para os cibercriminosos .

De acordo com a McKinsey — uma empresa de consultoria empresarial norte-americana que aconselha empresas, governos e outras organizações —, nos próximos anos, os ataques cibernéticos serão acelerados.

E isso vai ocorrer com base na utilização de ferramentas avançadas, como inteligência artificial, o aprendizado da máquina e automação.

Para lidar com esses ataques, as organizações precisarão evoluir em termos de segurança cibernética e utilizar as mesmas técnicas de inteligência artificial para combater as investidas mal intencionadas .

Nesse contexto, é possível afirmar que a inteligência artificial está impactando o cenário de segurança cibernética para melhor, mas também para pior.

Ao longo deste artigo, vamos discutir exatamente como a inteligência artificial está mudando a cibersegurança e quais são suas aplicações e desafios. Continue a leitura!

Uma visão geral sobre a ligação entre inteligência artificial e segurança cibernética

Recursos como a internet das coisas (IoT), sistemas em nuvem, drones e dispositivos inteligentes em geral fazem parte do universo da inteligência artificial e estão aumentando a eficiência e revolucionando a forma como as empresas fazem negócios.

Porém, esses avanços da tecnologia também alcançaram os empreendimentos mais venceram às ameaças cibernéticas.

Conforme pesquisa da Gartner , a porcentagem de conselhos que consideram a segurança cibernética um risco comercial aumentou de 58% para 88% nos últimos cinco anos.

Esse período também foi o palco de grandes avanços no mundo da inteligência artificial, cujos recursos também estão sendo explorados pelos cibercriminosos.

Diante desse cenário, cada vez mais organizações estão adotando uma estratégia de segurança cibernética baseada em riscos .

De acordo com a IBM ( International Business Machines Corporation ), o tempo prolongado de detecção e resposta para conter ameaças causa graves prejuízos às empresas.

Em 2022, o custo médio das violações de dados foi de US$ 4,35 milhões globalmente, o que reflete uma necessidade urgente de avanços e investimentos em segurança cibernética .

No entanto, as empresas com um programa de automação e inteligência artificial totalmente aperfeiçoaram economizaram US$ 3,05 milhões devido à detecção rápida e tempo curto de resposta às ameaças.

Sobre a inteligência artificial e a detecção de ameaças cibernéticas

Como é possível deduzir, a inteligência artificial é uma tecnologia poderosa que oferece ferramentas avançadas para combater ataques , detectando e bloqueando ameaças e protegendo redes e serviços.

Ao contrário das técnicas tradicionais de segurança cibernética que detectam apenas aeronaves voadoras, a inteligência artificial evita novos ataques usando sistemas autônomos e padrões de ônibus .

Até mesmo quando parcialmente integrada, ela consegue superar os sistemas tradicionais, minimizando as ameaças.

Com os ataques cibernéticos se tornando mais sofisticados, os métodos tradicionais correm mais riscos de falhar na proteção efetiva das redes e serviços organizacionais.

É nesse ponto que a inteligência artificial entra em ação para ampliar o escopo da detecção de ameaças e aumentar a segurança.

Aplicações da inteligência artificial na segurança cibernética

As aplicações específicas da IA ​​na segurança cibernética incluem detecção de malware, previsão de riscos de violação , filtragem de spam e identificação de bot, detecção de phishing e proteção por senha e autenticação do usuário.

Além disso, os testículos de inteligência artificial podem melhorar a segurança cibernética em diversos aspectos. Veja alguns deles:

• Gerenciamento de vulnerabilidades: é importante conter proativamente as vulnerabilidades antes que elas se infiltrem na rede. A inteligência artificial e o processamento da máquina usam técnicas avançadas para analisar padrões e vulnerabilidades suspeitas, aumentando assim a segurança da rede;
• Tratamento de dados: a inteligência artificial monitora os dados transacionais na rede da organização e os protege de possíveis ameaças;
• Detecção de ameaças: a inteligência artificial emprega análise comportamental para identificar atividades maliciosas em tempo real e oferece respostas imediatas às ameaças;
• Monitoramento e segurança de rede: a inteligência artificial define um ponto de referência para o tráfego de rede da empresa e utiliza para avaliar e proteger a rede.
• Maior segurança ao longo do tempo: a inteligência artificial fica mais inteligente e melhora suas medidas de segurança continuamente com o tempo.

Desafios na relação entre inteligência artificial e segurança cibernética

Apesar de suas vantagens, a inteligência artificial também conta com algumas limitações quando o assunto são as mudanças na segurança cibernética . Vejamos os principais deles:

• Inteligência artificial e aprendizado de máquina ainda são caros de implementar e muitas vezes os gestores não compreendem os símbolos desse investimento para os negócios;
• Os sistemas de inteligência artificial dependem de vários conjuntos de dados que podem não ser viáveis ​​para pequenas empresas;
• Como sabemos, os cibercriminosos também podem usar a inteligência artificial para tornar os ataques mais graves e dificultar a sua detecção;
• A inteligência artificial usa autenticação biométrica para proteger os dados , mas, nas mãos de um invasor, essas informações podem se tornar prejudiciais;
• A inteligência artificial exige que as empresas adotem casos de uso específicos para funcionar com precisão, o que pode ser bastante desafiador.

Apesar desses desafios, o futuro do relacionamento entre inteligência artificial e segurança cibernética tende a ser promissor.

De acordo com a Forbes , as empresas já estão gastando bilhões de dólares em inteligência artificial e tecnologias de automação.

Além disso, a internet das coisas, com a qual as tecnologias de inteligência artificial estão fortemente integradas, deve se tornar um mercado de US$ 500 bilhões até 2025.

À medida que as empresas adotam novas tecnologias, a inteligência artificial continua a ajudá-las a proteger suas redes e sistemas.

Tendências em inteligência artificial para os próximos anos

Como vimos, apesar dos desafios, as inovações de inteligência artificial continuam trazendo grandes benefícios para a segurança cibernética e os negócios como um todo.

E a tendência é uma violação das taxas de adoção nos próximos anos . O documento Gartner Hype Cycle para inteligência artificial publicado em 2022 identifica inovações obrigatórias em tecnologia e técnicas de inteligência artificial que vão além da AI cotidiana já usada para adicionar inteligência a aplicativos de negócios, dispositivos e ferramentas de produtividade anteriormente estáticos.

Essas inovações devem atingir seu auge nos próximos cinco anos, incluindo inteligência artificial composta, inteligência de decisão e AI de ponta.

Nesse contexto, a adoção antecipada dessas inovações pode gerar uma vantagem competitiva significativa e também um maior valor comercial.

Mas o que mais nos interessa aqui é o potencial de inovações para aliviar os problemas associados à exploração dos modelos de mecanismos tradicionais em relação à segurança cibernética.

A ampla gama de inovações de inteligência artificial deve impactar pessoas e processos dentro e fora de um contexto empresarial, tornando-se tão importantes para quantas partes envolvidas.

Assim, tanto os líderes de negócios quanto as equipes de engenharia corporativa carregadas de implementar e operacionalizar os recursos de inteligência artificial devem manter-se atentos a essas inovações.

Portanto, seu negócio também tem muito a ganhar com o uso da perspectiva exposta no Hype Cycle da Gartner.

Você pode considerá-lo ao elaborar sua estratégia de inteligência artificial para os próximos anos e optar por tecnologias de alto impacto também no que diz respeito à segurança cibernética.

No Hype Cycle, as tecnologias de inteligência artificial refletem prioridades complementares e às vezes conflitantes em quatro categorias principais:

• Inteligência artificial centrada em dados;
• Inteligência artificial centrada no modelo;
• Inteligência artificial centrada em aplicativos;
• Inteligência artificial centrada no ser humano.

Vamos falar um pouco mais sobre cada uma dessas quatro categorias em seguida.

Inteligência artificial centrada em dados

A inteligência artificial centrada em dados muda o foco tradicional que se concentra na melhoria dos resultados das soluções de IA a partir do ajuste dos modelos próprios.

Essa nova perspectiva aprimorou e enriqueceu os dados usados ​​para treinar os algoritmos e interromper o gerenciamento de dados tradicionais.

No entanto, as empresas que investem em inteligência artificial em escala devem seguir no sentido de preservar ideias clássicas perenes de gerenciamento de dados e estendê-las à inteligência artificial de duas maneiras.

A primeira delas é agregar os recursos necessários para o desenvolvimento conveniente de inteligência artificial por um público focado em IA que não está familiarizado com o gerenciamento de dados.

A segunda maneira é a utilização da inteligência artificial para melhorar e incrementar os recursos persistentes de governança , integração e qualidade de dados .

As inovações em inteligência artificial centradas em dados incluem dados sintéticos, gráficos de conhecimento, rotulagem e anotação.

Os dados sintéticos , por exemplo, são uma classe de dados gerados artificialmente em vez de a partir de observações diretas do mundo real.

Esses dados podem ser gerados com a utilização de métodos diferentes, como a estatisticamente rigorosa de dados reais, as abordagens semânticas e as redes adversárias generativas ou criando um cenário de simulação em que modelos e processos interagem para criar conjuntos de dados de eventos completamente novos.

A adoção da inteligência artificial está aumentando em vários setores, juntamente com o uso em visão computacional e aplicativos de linguagem natural.

A perspectiva é que essa abordagem seja utilizada para evitar o uso de informações de identificação pessoal ao treinar modelos de aprendizado de máquina por meio de variações sintéticas de dados originais ou substituição sintética de partes dos dados.

Além disso, ela pode reduzir os custos e economizar tempo no desenvolvimento do aprendizado da máquina e melhorar seu desempenho, pois mais dados de treinamento levam a melhores resultados.

Inteligência artificial centrada no modelo

Mesmo com a mudança para uma abordagem centrada em dados, os modelos de inteligência artificial ainda precisam de atenção para garantir que os resultados continuem ajudando na tomada de decisões.

As inovações aqui incluem:

• Inteligência artificial baseada em física;
• IA composta;
• IA causal;
• IA generativa;
• Modelos de fundação;
• Aprendizado profundo.

A inteligência artificial composta diz respeito à interação de diferentes técnicas de IA para melhorar a eficiência do aprendizado e ampliar o nível de representações do conhecimento.

A AI composta fornece uma plataforma para resolver uma ampla gama de problemas de negócios de maneira mais eficaz.

Os benefícios comerciais da inteligência artificial provavelmente vão ser transformacionais, permitindo novas formas de fazer negócios em todos os setores que resultarão em grandes mudanças em sua dinâmica.

Já a inteligência artificial causal inclui diferentes técnicas, como gráficos causais e simulações, que ajudam a descobrir relações causais para melhorar a tomada de decisões.

Se você pensa que essas relações causais podem ser extremamente úteis em uma estratégia de segurança cibernética, você está certo.

Embora a adoção da AI causal possa demorar até 10 anos para ser alcançada, a expectativa é de que seus benefícios comerciais sejam altos.

Eles vão permitir novas maneiras de executar processos horizontais ou verticais que resultarão no aumento das receitas ou na economia de custos para a empresa.

Inteligência artificial centrada em aplicativos

As novidades nesta categoria englobam:

• Engenharia de inteligência artificial;
• Inteligência de decisão;
• Sistemas operacionais de IA;
• ModelOps;
• Serviços de nuvem de AI;
• Robôs inteligentes;
• Processamento de linguagem natural;
• Veículos autônomos e aplicativos inteligentes;
• Visão computacional.

A inteligência de decisão, por exemplo, é uma disciplina prática usada para melhorar a tomada de decisão .

Ela compreende e projeta explicitamente como as decisões são tomadas e como os resultados são avaliados, gerenciados e aprimorados por meio de feedback.

A expectativa em relação à adoção principal da inteligência de decisão é de uma demora entre dois e cinco anos.

Ela pode ajudar a reduzir a dívida técnica e aumentar a visibilidade, além de melhorar o impacto dos processos de negócios, incluindo a segurança cibernética.

O resultado será o aumento da sustentabilidade dos modelos de decisão das organizações com base no poder de sua religião e na qualidade de sua transparência, tornando as decisões mais transparentes e auditáveis.

A inteligência de decisão também é capaz de reduzir a imprevisibilidade dos resultados da decisão, capturando e registrando os fatores de interferência no contexto de negócios.

Inteligência artificial centrada no ser humano

Essa categoria de inovações inclui:

• Confiança em inteligência artificial;
• Gerenciamento de riscos e segurança;
• IA responsável;
• Ética digital.

Quando a inteligência artificial substitui as decisões humanas, há uma amplificação tanto dos bons quanto dos maus resultados.

A inteligência artificial responsável viabiliza os resultados certos , resolvendo dilemas enraizados entre a entrega de valor e a tolerância de riscos.

O termo é abrangente e considera todos os aspectos relacionados às escolhas éticas e comerciais apropriadas na adoção da inteligência artificial.

Isso inclui o valor comercial e social, o risco, a confiança, a transparência, a justiça, a responsabilidade, a segurança, a privacidade e a conformidade regulatória.

Uma inteligência artificial responsável pode levar de cinco a 10 anos para alcançar a adoção principal, mas deve gerar um grande impacto transformacional nos negócios.

A ética digital, por outro lado, é uma tendência de curto prazo: entre dois e cinco anos. Ela também deve ter um alto impacto nos negócios e compreende os sistemas de valores e princípios morais para a condução das confortavelmente eletrônicas entre pessoas, organizações e coisas.

Essas questões, especialmente no que se refere à privacidade e ao preconceito, continuam sendo motivo de preocupação.

As pessoas, cada vez mais conscientes de que suas informações são valiosas, ficam frustradas com a falta de transparência, o uso indevido de dados e a violação.

As organizações estão agindo para mitigar os riscos relacionados ao gerenciamento e proteção de dados pessoais, enquanto os governos estão implementando uma legislação mais rigorosa.

Não é preciso mencionar o diálogo direto da adoção dessa perspectiva com as estratégias de segurança cibernética.

Contudo, muitas empresas ainda ignoram a ética digital, porque acham que não se aplica ao seu segmento.

Mas, de acordo com a Gartner, até 2024, 30% das principais organizações devem usar uma nova métrica de “voz da sociedade” para agir em questões sociais e avaliar o impacto no desempenho de seus negócios.

Ou seja, a tendência é que as organizações precisem integrar a ética digital em suas estratégias de inteligência artificial para fortalecer sua influência e compreensão entre clientes e parceiros.

Enfim, é importante observar todas essas tendências apontadas acima para que seja possível implementar recursos de inteligência artificial dependentes com uma boa estratégia de segurança cibernética.

A inteligência artificial abrange um conjunto de vários recursos que ganham visibilidade a partir da transformação digital, assunto que também está diretamente ligado às mudanças em termos de segurança cibernética. Recomendamos que você leia: A transformação digital no âmbito da cibersegurança . Até o próximo artigo!