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Conteúdo do parceiro No cenário digital atual, a ameaça de ataques automatizados aumentou, impulsionada pelos avanços na inteligência artificial (IA).
Os cibercriminosos estão cada vez mais aproveitando ferramentas habilitadas por IA para lançar ataques de bots sofisticados que têm como alvo empresas de todos os tamanhos. Essas ameaças automatizadas não apenas interrompem as operações, mas também drenam recursos valiosos, pois as empresas se esforçam para mitigar os danos.
Um exemplo claro disso é o recente aumento nos ataques de credential stuffing, onde bots, alimentados por algoritmos de IA, tentam sistematicamente fazer login em várias contas usando credenciais roubadas ou vazadas. Esses ataques são particularmente desafiadores porque podem ocorrer em escala e com velocidade alarmante, sobrecarregando sistemas e causando danos financeiros e de reputação significativos.
Drenagem de recursos devido a ataques de bots
Ataques de bot forçam empresas a desviar recursos de suas principais funções de negócios para lidar com ameaças imediatas. Esses incidentes geralmente exigem medidas de resposta de emergência, incluindo análise de incidentes, remediação e suporte ao cliente.
O redirecionamento de recursos não só interrompe as operações diárias, mas também aumenta os custos operacionais. Em muitos casos, as empresas devem investir em medidas de segurança adicionais, como sistemas avançados de detecção de ameaças, para evitar ataques futuros. Isso pode sobrecarregar orçamentos e desviar fundos de outras áreas críticas, como iniciativas de inovação e crescimento.
Um dos exemplos mais notórios de ataques de bots nos últimos anos é a ascensão dos “sneaker bots”. Esses bots são projetados para comprar tênis de edição limitada e outros produtos de alta demanda no momento em que eles se tornam disponíveis online, geralmente em milissegundos. Os sneaker bots dão aos revendedores uma vantagem injusta, permitindo que eles adquiram grandes quantidades de itens cobiçados antes que os clientes legítimos tenham uma chance.
Além disso, o fluxo de tráfego de bots pode sobrecarregar as plataformas de comércio eletrônico, causando interrupções no site e mais perdas de receita.
Complexidade em uma infraestrutura híbrida
À medida que as empresas adotam cada vez mais infraestruturas híbridas – combinando ambientes locais, de nuvem e de ponta – sua postura de segurança se torna mais complexa. Ataques de bot adicionam outra camada de dificuldade, pois exploram vulnerabilidades em diferentes partes da infraestrutura. Em um ambiente híbrido, garantir cobertura de segurança abrangente é desafiador porque cada segmento da infraestrutura pode ter diferentes protocolos de segurança, ferramentas e sistemas de monitoramento.
Essa fragmentação pode criar pontos cegos que os bots podem explorar. Por exemplo, um ataque de bot pode ter como alvo um aplicativo de nuvem menos seguro, ignorando as medidas de segurança mais fortes em vigor nos sistemas locais da empresa. Da mesma forma, um bot pode explorar fraquezas em dispositivos de ponta, como sensores de IoT, para obter entrada na rede mais ampla.
Para combater efetivamente esses ataques de bots sofisticados, as empresas devem implementar mecanismos de defesa igualmente avançados. A telemetria alimentada por IA é uma dessas soluções. A telemetria envolve a coleta, transmissão e análise de dados de várias partes da infraestrutura para fornecer visibilidade em tempo real do desempenho do sistema e eventos de segurança.
Em uma infraestrutura híbrida, a telemetria alimentada por IA deve abranger todos os ambientes – no local, na nuvem e na borda. Essa abordagem holística garante que nenhuma parte da infraestrutura fique sem monitoramento, reduzindo o risco de pontos cegos. Os dados de telemetria são coletados de uma ampla variedade de fontes, incluindo tráfego de rede, logs de aplicativos, comportamento do usuário e métricas de desempenho do sistema.
Esses dados são então analisados por modelos de IA e ML para identificar padrões e anomalias que podem indicar um ataque de bot. Por exemplo, a IA pode detectar tentativas de login incomuns ou picos de tráfego anormais que podem significar um credential stuffing ou ataque DDoS. Os modelos de machine learning podem refinar continuamente seus algoritmos de detecção aprendendo com novos dados, melhorando sua capacidade de identificar e bloquear atividades maliciosas ao longo do tempo.
Uma solução unificada de mitigação de bots como o Distributed Cloud Bot Defence da F5 pode ser implantada em ambientes híbridos e multi-nuvem. Com base na telemetria coletada de ambientes distintos, a F5 usa IA para analisar os volumes de tráfego, descobrindo rapidamente os movimentos de reequipamento do invasor para garantir modelos de previsão de bots sustentáveis a uma taxa de falsos positivos próxima de zero.
A importância da visibilidade total
A visibilidade total é crucial na defesa contra ataques de bots porque permite que as equipes de segurança detectem e respondam rapidamente às ameaças, não importa onde elas se originem. Em uma infraestrutura híbrida, isso significa ter insights em tempo real de todos os componentes, incluindo serviços de nuvem, sistemas locais e dispositivos de ponta.
A telemetria alimentada por IA permite que as equipes de segurança correlacionem dados de toda a infraestrutura, fornecendo uma visão abrangente do cenário de ameaças. Isso permite uma detecção de ameaças mais precisa e tempos de resposta mais rápidos. Além disso, a análise orientada por IA pode ajudar a priorizar alertas, garantindo que as equipes de segurança se concentrem primeiro nas ameaças mais críticas. Em uma era em que as ameaças cibernéticas estão em constante evolução, a telemetria alimentada por IA não é apenas uma ferramenta – é uma necessidade.
Contribuído por F5.
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