Machine Learning e Cibersegurança: entenda a relação entre elas e os impactos para o futuro

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A união entre o aprendizado de máquina ou Machine Learning e a cibersegurança está transformando a forma em que os dados e sistemas de organizações são protegidos. Com a utilização de algoritmos de aprendizado da máquina, é possível detectar muitas ameaças que antes eram difíceis de serem combatidas.

Os ciberataques estão cada vez mais complexos e frequentes. A medida que empresas e órgãos governamentais se tornam mais dependentes da tecnologia, maior o impacto e os danos causados por esse tipo de ação. Mas com o suporte dos algoritmos de aprendizagem de máquina, os responsáveis pela proteção de dados e sistemas ganham um fôlego extra nesse cabo de guerra.

Foi a partir da necessidade de fortalecer a segurança dos dados, que começaram a ser consideradas formas de aplicação de machine learning na cibersegurança. Para se proteger de ataques ainda desconhecidos, é preciso descobrir falhas e vulnerabilidades antes dos cibercriminosos. Com o suporte de uma máquina incansável e capaz de aprender, isso pode se tornar possível.

Como o aprendizado de máquina é aplicado na cibersegurança?

O termo machine learning  refere-se a uma área da Ciência da Computação que visa desenvolver algoritmos capazes de extrair informações de grandes volumes de dados, e aprender a partir destas informações de maneira autônoma.

O machine learning utiliza vários algoritmos para classificar, agrupar ou identificar padrões e desenvolver respostas e possibilidades com base neles. Existem resultados desse tipo de tecnologia para a área de segurança, como por exemplo, estabelecer a probabilidade de um dado ser malicioso (baseado em fatores como domínio, país, origem, etc.) e agrupar informações de conteúdos considerados maliciosos em categorias de ameaças (phishing, botnet, ransomware, etc).

Os algoritmos de machine learning são capazes de aprender como funciona um malware e considerar possibilidades até então inéditas de invação.

Para isso, o profissional de segurança alimenta o sistema com dados de outros eventos de invação e vírus posteriores e começa a compreender melhor a anatomia de um ataque, o que faz com que um sistema baseado em machine learning consiga detectar anomalias causadas por vulnerabilidades do tipo zero day e barrar esse tipo de ameaça.

Além disso, é possível usar os algoritmos de machine learning para a investigação de ataques, reforçando uma tarefa que já é realizada por técnicos de segurança.

Ao detectar algum tipo de falha de segurança em um sistema, o analista observa os rastros deixados pelo invasor e começa a formular hipóteses sobre o que aconteceu, da mesma forma que um detetive que investiga um crime no mundo real.

Ao seguir essas pistas, ele consegue chegar na raiz do problema e a partir disso trabalha em formas de correção e prevenção de ataques similares. Com o suporte dos algoritmos de machine learning, que aprendem com os dados sobre essas ameaças, esse profissional pode explorar milhares de possibilidades com o mesmo esforço que gastaria para analisar apenas uma hipótese.

O fator humano sempre será importante

Sistemas baseados em machine learning são aliados importantes à segurança cibernética, automatizando tarefas e multiplicando o potencial de um ciberanalista. Isso traz mais velocidade ao trabalho humano e permite que equipes, até mesmo enxutas e com limitações técnicas, consigam ir além, indicando caminhos com base em resultados. Mas é a experiência e habilidade do analista que será decisivo em qual desses caminhos será seguido. Apesar de ser uma ferramenta poderosa, é crucial a atuação do profissional em segurança, que supervisionará as decisões e as ações tomadas pela máquina.

Quais as tendências para o futuro de machine learning na cibersegurança?

Apesar de já ser aplicado em diversas funcionalidades, o aprendizado de máquina ainda é um campo em plena evolução e a expectativa é que ele seja capaz de realizar muito mais nos próximos anos, a medida que a tecnologia é aprimorada.

Um exemplo disso é a aplicação de machine learning na segurança fora do ambiente digital: já existem softwares que analisam imagens de pessoas na cidade e consegue identificar, com base em padrões, quando há algum tipo de crime acontecendo, como um roubo. No futuro, esse tipo de tecnologia deve deixar as cidades mais inteligentes e seguras.

Da mesma forma, com o tempo os algoritmos de machine learning na cibersegurança também se tornarão mais eficientes. Quando mais estes algoritmos forem alimentados com dados, melhor eles compreenderão os ataques e a forma que eles são perpetuados. Hoje, já é possível utilizar o machine learning para compreender e detectar ataques multivetoriais, realizar análise forense detalhada e responder a incidentes em uma única plataforma.

E isso inclui uma defesa mais segura contra a engenharia social, que são os ataques que se aproveitam de falhas humanas para conseguir acesso aos sistemas e dados restritos.

Atualmente, empresas como o Google já utilizam o aprendizado da máquina para bloquear e-mails com spam e conteúdo de phishing, por exemplo. A tendência é que cada vez mais aplicações do tipo sejam desenvolvidas.

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