Inteligência Artificial (IA)

A tecnologia usada pelos cibercriminosos para contornar suas defesas é a mesma tecnologia que você precisa para detê-los. Isso cria um problema para as organizações que não adotam a segurança orientada por IA, pois ficam para trás em termos de capacidade e velocidade.

O Fórum Econômico Mundial constatou que 47% das organizações citam a IA generativa como sua principal preocupação em termos de segurança. e que 86% dos líderes empresariais Vivenciou pelo menos um incidente relacionado à IA no último ano. Até o FBI documentou um Aumento de 37% nos ataques de comprometimento de e-mail comercial assistidos por IA . A IA reduziu as barreiras para os atacantes, tornando técnicas sofisticadas acessíveis a qualquer pessoa com conhecimentos técnicos básicos.

As soluções tradicionais já não funcionam. Os dados mostram que 76% dos malwares agora consistem em ameaças de dia zero. que os antivírus tradicionais não reconhecem. Essa diferença entre detectar três quartos das ameaças e não detectá-las explica por que as equipes de segurança estão migrando para a detecção baseada em IA.

O papel da IA generativa na cibersegurança

As equipes de segurança utilizam IA generativa para identificar ameaças mais rapidamente, analisar códigos de malware e monitorar o comportamento da rede, combatendo assim as ameaças de segurança cibernética da GenAI. A IA é utilizada na cibersegurança nestas áreas:

• Aprimorando a detecção e a resposta a ameaças: Organizações que integram IA em suas operações de segurança aumentam a velocidade e o volume de detecção de ameaças em comparação com os métodos tradicionais. Para ter sucesso nesse ambiente, as organizações agora precisam usar IA de segurança e automação em seus centros de operações para lidar com a triagem de alertas e a análise comportamental. Isso deve ser feito para analisar padrões de dados e sinalizar anomalias que indiquem possíveis ataques.
• Engenharia reversa de ataques de phishing e malware: Os sistemas de IA podem analisar arquivos maliciosos para entender como eles operam, quais vulnerabilidades exploram e como se comunicam com os servidores de comando e controle. Esses sistemas podem desmontar o código do malware, rastrear os caminhos de execução e identificar as técnicas que os invasores usam para evitar a detecção. A tecnologia consegue extrair indicadores de comprometimento de amostras criptografadas, permitindo que as equipes de segurança desenvolvam assinaturas e regras de detecção mais rapidamente do que seria possível com a análise manual. Essa automação consegue lidar com o volume de novas variantes de malware que surgem diariamente, identificando famílias de ameaças relacionadas e rastreando como os invasores modificam suas ferramentas.
• Melhorar a segurança de endpoints e redes: A IA pode monitorar padrões de tráfego para identificar anomalias que possam indicar comprometimento ou violações de políticas. Esses sistemas estabelecem parâmetros de comportamento normal para usuários, dispositivos e aplicativos e, em seguida, sinalizam desvios que possam justificar investigação. A tecnologia opera na velocidade de uma máquina, analisando milhares de eventos por segundo para detectar ameaças que poderiam sobrecarregar os analistas humanos. A IA pode ajustar dinamicamente os controles de acesso com base no comportamento e contexto do usuário, restringindo privilégios quando detecta atividades suspeitas ou concedendo acesso quando o comportamento corresponde a padrões estabelecidos.

Riscos de segurança da IA

Os atacantes usam IA para automatizar ataques, criar engenharia social convincente e encontrar vulnerabilidades mais rapidamente do que os defensores conseguem corrigi-las. Abaixo, alguns exemplos desses riscos de segurança da IA.

• Adversários e bots com inteligência artificial: Atualmente, bots automatizados gerenciam uma parcela significativa do tráfego da internet, com bots maliciosos executando ataques de preenchimento de credenciais, coletando dados e testando sites em busca de vulnerabilidades. Esses bots incorporam aprendizado de máquina para adaptar seu comportamento em tempo real, alternando endereços IP, imitando padrões de navegação humana e ajustando suas táticas quando encontram controles de segurança. As ferramentas de IA reduziram a barreira técnica para o lançamento de ataques de bots, permitindo que agentes sem conhecimento profundo de programação implementassem botnets sofisticadas que antes exigiam habilidades especializadas para operar.
• Phishing, engenharia social e deepfakes: A IA eliminou os erros gramaticais e as frases confusas que os usuários utilizavam para identificar tentativas de phishing. Os modelos de linguagem geram conteúdo de e-mail convincente que corresponde aos estilos de comunicação corporativa, dificultando a distinção entre mensagens legítimas e ataques. A tecnologia deepfake cria áudio e vídeo que se fazem passar por executivos, permitindo que invasores autorizem transferências bancárias fraudulentas ou enganem funcionários para que compartilhem suas credenciais. Esses ataques são bem-sucedidos porque exploram relações de confiança e contornam controles técnicos de segurança, visando a tomada de decisões humanas.
• Exploração de vulnerabilidades: O intervalo entre a divulgação de vulnerabilidades e sua exploração diminuiu drasticamente, à medida que a IA automatiza o processo de análise de patches, engenharia reversa de vulnerabilidades e geração de exploits funcionais. Os atacantes usam agentes de IA para escanear redes em busca de sistemas vulneráveis, testar códigos de exploração e se movimentar lateralmente por ambientes comprometidos sem intervenção manual. Essa automação reduz o tempo de duração dos ataques de semanas para horas, dando aos defensores menos tempo para corrigir os sistemas antes que os invasores explorem vulnerabilidades recém-descobertas.

O aprendizado de máquina oferece análises preditivas, detecção de anomalias e muito mais.

Os algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões em dados históricos de ataques para reconhecer as assinaturas da preparação de ataques, dando aos defensores tempo para bloquear o acesso ou isolar contas comprometidas antes que os invasores executem sua carga maliciosa, por meio do uso de análise comportamental e detecção de anomalias.

As ferramentas de segurança estabelecem linhas de base da atividade normal, observando como os usuários acessam os sistemas, quais dados eles manipulam e quando realizam essas ações. Os modelos de aprendizado de máquina detectam desvios dessas linhas de base porque operam com probabilidades em vez de regras fixas.Você pode aplicar a análise comportamental para detectar ameaças que os antivírus baseados em assinaturas não identificam, contribuindo para uma aumento nas detecções .

A Ascensão da Automação nas Operações de Segurança

Os centros de operações de segurança recebem milhares de alertas diariamente, a maioria dos quais são falsos positivos ou eventos de baixa prioridade. A automação lida com o trabalho repetitivo que consome o tempo do analista, correlacionando alertas de múltiplas fontes, enriquecendo-os com informações sobre ameaças e executando ações de resposta iniciais sem intervenção humana.

Exemplos de ferramentas de automação de segurança:

1. XDR (Detecção e Resposta Estendidas)

Plataformas XDR Agregar dados de segurança de endpoints, redes, e-mails e serviços em nuvem em uma única visualização. As ferramentas de segurança tradicionais operam isoladamente, obrigando os analistas a alternar entre consoles e correlacionar eventos manualmente. O XDR automatiza essa correlação.

2. SOAR (Orquestração, Automação e Resposta de Segurança)

As plataformas SOAR executam fluxos de trabalho predefinidos quando ocorrem condições específicas. Esses sistemas se integram às ferramentas de segurança existentes por meio de APIs, orquestrando respostas que, de outra forma, exigiriam coordenação manual entre vários produtos.

3. Gestão de vulnerabilidades

Os scanners de vulnerabilidade automatizados testam continuamente redes e aplicativos em busca de fragilidades conhecidas. Quando uma nova CVE é publicada, esses sistemas imediatamente verificam o ambiente para identificar os sistemas afetados e priorizar a aplicação de patches com base na explorabilidade e na exposição.

4. AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI)

AIOps aplica aprendizado de máquina a dados de operações de TI, identificando degradações de desempenho ou anomalias que indicam problemas de segurança. As ferramentas AIOps detectam essas anomalias em métricas operacionais que as ferramentas de segurança tradicionais não monitoram.

Preservando o Elemento Humano

A automação ajuda a lidar com o volume, mas os humanos fazem julgamentos que as máquinas não conseguem fazer. São necessários profissionais de segurança para analisar os casos que a automação não consegue resolver, investigar ataques sofisticados que não correspondem a padrões conhecidos e tomar decisões sobre o risco aceitável.

O próprio trabalho está mudando. Antes, os analistas passavam a maior parte do tempo triando alertas, determinando quais exigiam investigação e quais eram falsos positivos. Agora, eles criam as regras de detecção que geram esses alertas, ajustam os modelos de aprendizado de máquina que filtram o ruído e constroem os manuais de resposta que a automação executa. Essa mudança significa que os profissionais de segurança precisam entender tanto as ameaças aos negócios que estão combatendo quanto as capacidades técnicas de suas ferramentas. Eles estão se tornando arquitetos de sistemas de segurança, em vez de operadores que respondem manualmente a cada incidente.

Adoção ética de IA na segurança

Sistemas de IA treinados principalmente em ataques contra um setor podem não perceber técnicas comuns em outro. Um modelo que aprendeu com violações de segurança em serviços financeiros não necessariamente detectará padrões de ataque específicos da área da saúde. As equipes de segurança precisam validar suas ferramentas de IA nos ambientes e ameaças reais que enfrentam, e não apenas confiar nas alegações dos fornecedores sobre a precisão. As ações de resposta automatizadas também acarretam riscos — um falso positivo que bloqueia o acesso de usuários legítimos durante uma emergência empresarial gera seu próprio tipo de prejuízo. A supervisão humana é importante porque alguém precisa revisar as decisões de automação e garantir a responsabilidade pelas ações tomadas em nome da organização.