No entanto, a inteligência artificial (IA) pode ajudar. Ele usa algoritmos inteligentes para fortalecer suas defesas. Vamos ver o que conecta a IA e a segurança cibernética e como elas podem protegê-lo contra ameaças cibernéticas.
O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial é a inteligência exibida por máquinas ou outras entidades não vivas, ou a criação de funções cognitivas em um mecanismo artificial. Os sistemas de IA podem ser empregados em uma ampla variedade de áreas, desde a robótica à economia – até a segurança cibernética .
Subconjuntos de IA
Aqui estão alguns conceitos essenciais associados à tecnologia de IA.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é a capacidade de um computador identificar padrões em dados e usar esses padrões para executar tarefas e resolver problemas. Tal sistema aprende com seus algoritmos e desenvolve a capacidade de fazer previsões ou decisões que não foram programadas.
Devido à capacidade de processar rapidamente grandes quantidades de dados, os sistemas de segurança cibernética com aprendizado de máquina integrado podem ajudar a prever e prevenir ataques com mais precisão.
Sistemas especializados
Sistemas especialistas são programas que emulam o processo de tomada de decisão da inteligência humana para resolver vários problemas. Eles são projetados para resolver problemas complexos raciocinando através de corpos de conhecimento. Um sistema especialista geralmente tem dois subsistemas – o mecanismo de inferência e a base de conhecimento. A base de conhecimento representa fatos e regras. O mecanismo de inferência usa as regras para deduzir novos fatos.
Redes neurais artificiais
As redes neurais artificiais empregam paradigmas que permitem que um computador aprenda a partir de dados observacionais. Ele emula os processos biológicos do cérebro humano. As redes neurais consistem em neurônios artificiais que enviam sinais. Os neurônios também têm um peso que se ajusta à medida que o aprendizado prossegue. O peso pode aumentar ou diminuir um sinal.
As redes neurais artificiais são usadas para identificação de sistemas, química quântica, reconhecimento facial e de imagem, reconhecimento de sequência, mineração de dados e outras situações.
Aprendizado profundo
O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais e aprendizado de representação. Ele usa várias camadas para extrair progressivamente recursos de camada superior dos dados de entrada. Assim, o aprendizado profundo pode identificar diferenças e aspectos específicos dos dados (por exemplo, fornecer reconhecimento de imagem bastante preciso ).
Três IAs diferentes
Hoje a IA pode ser distinguida em três tipos.
Inteligência assistida
A inteligência assistida é o nível mais básico da IA. Seu principal objetivo é automatizar processos e ajudar na tomada de decisões usando o poder do big data, da nuvem e da ciência de dados.
A inteligência assistida não é autossuficiente, pois requer intervenção constante de usuários humanos. Apenas melhora os processos já em execução. Permite que as pessoas sejam mais produtivas e eficientes nas coisas que já fazem.
Por exemplo, sistemas de navegação como o Waze usam inteligência assistida para acelerar os processos de localização de rotas e cálculos de distância. Também poderíamos usar a navegação sem IA, mas levaria muito mais tempo e exigiria mais esforço.
Inteligência aumentada
A inteligência aumentada permite que as pessoas façam coisas que de outra forma não poderiam fazer. É como uma colaboração entre máquinas e humanos. As plataformas de inteligência aumentada podem processar toneladas de dados complexos para fornecer aos especialistas informações em vários ângulos sobre um problema analisado. Ele usa aprendizado de máquina e análise preditiva não para substituir a inteligência humana, mas para aprimorá-la.
Por exemplo, a inteligência aumentada pode ser usada na área médica para reduzir a possibilidade de erro humano ou em serviços financeiros para calcular as necessidades e riscos dos clientes.
Inteligência autônoma
A inteligência autônoma pode operar sem entrada ou intervenção humana. É o tipo mais avançado de inteligência artificial. Embora esse tipo de IA não seja mais apenas uma fantasia de ficção científica, mas uma realidade, nem todas as organizações confiam completamente nos sistemas alimentados por IA e os implementam em sua infraestrutura de TI.
Assim, a inteligência autônoma é geralmente empregada como um conselheiro no qual os especialistas baseiam suas decisões.
IA na segurança cibernética
Os profissionais de segurança cibernética podem aplicar a IA de várias maneiras, mas também existem desafios únicos.
Os usos da IA na segurança cibernética
A IA pode identificar os padrões de comportamento do proprietário do dispositivo por meio de aprendizado de máquina. Se notar algo incomum, pode suspeitar que outra pessoa está usando a máquina e impedi-lo (no entanto, isso também pode ser usado como método de rastreamento).
Os recursos de aprendizado de máquina e grandes bancos de dados também podem ajudar a detectar ameaças e vulnerabilidades de maneira mais eficiente. A IA pode monitorar padrões no tráfego da Web e alertar o usuário ou administrador se notar algo suspeito. O aprendizado de máquina também pode ajudar a acumular um banco de dados extenso para uma identificação de padrões mais precisa.
A IA supera as capacidades de monitoramento humano em termos de qualidade e quantidade. Ele elimina o fator de erro humano, opera 24 horas por dia, 7 dias por semana e pode processar grandes quantidades de dados em um curto período de tempo. Vai tirar muito trabalho das mãos dos especialistas e permitir que eles se concentrem em outras tarefas.
A IA pode eliminar a necessidade de usar senhas e os perigos de serem roubadas. Os sistemas de identificação biométrica usam IA para identificar o proprietário legítimo usando reconhecimento facial, impressão digital ou outras técnicas semelhantes. Por exemplo, eles podem memorizar até os menores detalhes de seus padrões faciais. Assim, seu dispositivo pode identificá-lo mesmo com pelos faciais ou chapéus.
A IA pode ajudar a manter um registro preciso e detalhado de seus dispositivos , aplicativos e usuários com diferentes níveis de acesso.
Melhor segurança de terminais. A IA é benéfica para proteger os terminais de dispositivos remotos. A atividade de IA não é baseada em assinatura, por isso é mais útil para descobrir novos tipos de malware e prevenir ataques de malware. A IA aprende a reconhecer padrões comportamentais de malware ou outros processos suspeitos, para que possa se adaptar rapidamente e desenvolver constantemente seus músculos virtuais.
Os desafios da IA na segurança cibernética
A IA também pode ser usada por hackers para fins maliciosos e para iniciar ataques ainda mais sofisticados e em larga escala. A IA também pode ajudar a identificar e explorar vulnerabilidades com mais rapidez e eficiência.
O reconhecimento biométrico alimentado por IA também pode ser uma ameaça. Técnicas avançadas de varredura podem fornecer dados muito detalhados sobre sua aparência para terceiros. Eles também podem ser usados para vigilância, rastreamento e outras violações de nossa privacidade. Países e regimes autoritários podem usar essas técnicas para monitorar seus adversários.
Atualmente, o custo de contratar uma equipe de especialistas para implementar soluções de IA é bastante alto. Além disso, algumas dessas tecnologias ainda estão em fase experimental, portanto, confiar nelas é arriscado.
A IA permitiu mais coleta e processamento de dados do que nunca, permitindo que entidades de terceiros tenham ainda mais dados sobre nós. Pode introduzir mais problemas de privacidade e segurança do que resolve.
Os desenvolvedores de vírus também podem usar a IA. Esses vírus alimentados por IA podem causar mais danos do que outros vírus porque podem detectar software antivírus, atacar seu código e ignorá-lo.
A IA também pode ser empregada para ataques de engenharia social. Os golpistas podem usá-lo para imitar a linguagem humana ou produzir imagens ou vídeos falsos para induzir os usuários a enviar dados confidenciais. Essas técnicas também podem ser usadas para cyberbullying.
