IA na cibersegurança: Como ela impacta as organizações?

A inteligência artificial é uma arma poderosa, e o impacto que ela tem nas organizações depende de quem a utiliza. Enquanto os ciberatacantes utilizam a IA para escancarar as vulnerabilidades existentes e realizar deepfakes e outros ciberataques impulsionados por IA, os ciberdefensores a utilizam para melhorar a postura de cibersegurança da organização e suas capacidades de detecção e resposta a ameaças. Nesta página iremos explorar algumas formas de uso da IA por invasores e defensores.

• Por que a IA é necessária na cibersegurança?
• Benefícios da IA nas operações de cibersegurança
• Como os ciberatacantes podem utilizar a IA
• Conclusão

Por que a IA é necessária na cibersegurança?

Com a chegada de dispositivos IoT nas empresas, a migração de serviços e aplicações para a nuvem e a integração com vários serviços de terceiros, a segurança empresarial ficou complexa. O tamanho da superfície sujeita a ciberataques expandiu, permitindo que invasores explorem mais brechas em sua rede. Isso cria uma necessidade de defesas que possam prever ataques em seus estágios iniciais e eliminar o mal pela raiz. Medidas de segurança tradicionais frequentemente tem dificuldade em se manterem a par da sofisticação e do número de ataques em potencial dos cibercriminosos modernos. Porém, a IA tem a habilidade de lidar com a complexidade e volume crescentes das ciberameaças enfrentadas pelas organizações.

Benefícios da IA nas operações de cibersegurança

Os benefícios da IA na cibersegurança são diversos. O lado positivo da inteligência artificial inclui fornecer informações para prever ameaças cibernéticas, realizar procedimentos de segurança rotineiros e simplificar a segurança empresarial. Aqui temos alguns benefícios comprovados de ter uma cibersegurança com IA incorporada:

• Melhor detecção e prevenção de ameaças: A IA pode identificar e mitigar potenciais ameaças antes que elas possam infligir danos. As medidas tradicionais de cibersegurança dependem de assinaturas conhecidas para detectar malwares e vírus. A IA, no entanto, pode analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões indicativos de atividade maliciosa, mesmo antes da existência de uma assinatura prévia. Soluções de cibersegurança como SIEM possuem capacidade UEBA incorporada nelas. O UEBA lança mão de algoritmos de aprendizado de máquina (ML), que são um subconjunto de IA, para aprender com dados históricos e a partir disso reconhecer ou predizer novas ameaças, inclusive ataques de Zero-day. Isso é chamado de detecção de anomalia, pois pode identificar desvios dos eventos normais e alertá-lo a respeito dos eventos discrepantes. Tal análise preditiva pode ajudar as equipes de segurança a interromper ataques preventivamente.
• Ampliação do escopo para inteligência de ameaças: A IA pode detectar e analisar fragmentos de código malicioso, aprender a partir desses fragmentos e armazenar essa informação para detectar ameaças similares no futuro. Ela também pode processar informações vindas de fóruns da dark web, malware databases e dados de ataque em tempo real para gerar inteligência útil. A IA também pode criar previsões de ameaças com base em novos desenvolvimentos na esfera da cibersegurança e ser utilizada para desenvolver inteligência antecipada, treinando-a em dados históricos. Isso pode ajudar as organizações a ficarem à frente das ameaças emergentes e ajustar suas estratégias de defesa de acordo.

  Por exemplo, a IA pode ser treinada para aprender endereços IPv4 maliciosos. Ela pode prever endereços IP que possuem semelhanças com IPs maliciosos conhecidos e identificá-los como endereços que pertencem a agentes de ameaça. Isso ajuda os analistas SOC a bloquearem endereços de IP potencialmente maliciosos antes que ocorra uma invasão.

• Redução de falsos positivos: As medidas tradicionais, incluindo a detecção de ataques baseada em regras, muitas vezes geram vários alertas falsos, sobrecarregando as equipes de segurança. Isso ocorre pois o threshold definido para acionar o alerta pode estar muito alto ou muito baixo. Mas a IA e o aprendizado de máquina (ML) melhoram a precisão da detecção de ameaças ao reduzir esses falsos positivos. Por exemplo, uma solução SIEM como o Log360 da ManageEngine oferece thresholds inteligentes, em que o modelo de ML analisa o comportamento da sua rede para chegar a um threshold e realiza ajustes com base nos novos padrões emergentes. O Log360 também oferece fatores como análise de grupo por pares, sazonalidade, modelamento de anomalia, mapeamento de identidade de usuário e pontuação de risco personalizada, para melhorar a precisão das pontuações de risco do usuário. Isso ajuda a garantir que os profissionais de segurança irão focar somente em ameaças reais e não em alertas falsos positivos que levam à fadiga. Você pode aprender mais sobre os thresholds inteligentes do Log360 aqui.
• Resposta aprimorada a incidentes: A IA pode ajudar a criar um contexto abrangente para incidentes de segurança. Eventos aparentemente aleatórios em sua rede podem, às vezes, estar relacionados. A IA pode determinar se esses eventos individuais possuem conexão que indique um incidente sério de segurança. Isso ajuda a melhorar a forma de priorização dos alertas de segurança, levando a respostas mais rápidas e melhor mitigação de ameaça. Além disso, quando uma ameaça em potencial é detectada, as soluções de cibersegurança baseadas em IA podem iniciar automaticamente protocolos de resposta predefinidos, como isolar sistemas afetados, bloquear endereços de IP maliciosos, encerrar pontos de acesso não autorizados ou iniciar protocolos de segurança. Essa reação rápida é crucial para minimizar o impacto dos ciberataques, protegendo dados confidenciais e melhorando a resiliência geral da segurança.
• Automação de tarefas rotineiras de segurança : O esforço humano na segurança cibernética deve ser usado para tarefas inovadoras, como a elaboração de defesas estratégicas para a rede. Enquanto isso, as soluções de IA podem realizar tarefas mais rotineiras como respostas a incidentes de segurança e seu gerenciamento. A análise da causa raiz dos incidentes de segurança também pode ser automatizada utilizando uma solução de cibersegurança baseada em IA para melhorar o tempo de resposta a incidente.
• Previsão de risco de violação: Ao levar em consideração seus ativos de TI, as medidas de segurança implantadas e a exposição dos dados da sua empresa a terceiros, a IA pode prever o risco da sua organização ser violada. As soluções de IA também podem identificar pontos fracos na rede que necessitem de mais atenção, ajudando a planejar sua estratégia de segurança de acordo com eles. Além disso, a capacidade de aprendizagem adaptativa da IA pode ajudar as organizações a ficarem um passo à frente dos cibercriminosos que estão constantemente evoluindo suas técnicas e táticas de ataque para infligir o máximo de dano.
• Criação de inventário de ativos: A IA pode ajudá-lo a obter um inventário completo de todos os seus ativos de rede, como servidores, dispositivos e usuários. Também pode ajudá-lo a categorizar esses ativos de acordo com sua criticidade para as operações do negócio.

  Por exemplo, a IA pode classificar servidores importantes com informações confidenciais como alta prioridade. Isso ajuda os centros de operação de segurança (SOC) a analisarem e entenderem melhor a arquitetura de rede e implementar uma segurança mais rigorosa para ativos de alta prioridade. Isso reduz o risco global de exposição e não só poupa a empresa de perdas financeiras, mas também de consequências legais no longo prazo.

Embora a IA e o ML ofereçam enormes benefícios para a ciberdefesa, eles também apresentam riscos e desafios significativos. Os invasores podem aproveitar a IA para agravar as vulnerabilidades existentes e realizar ataques cibernéticos.

Como os ciberatacantes podem utilizar a IA

O lado ruim da IA na cibersegurança inclui o potencial para ataques baseados na IA, deepfakes, o agravamento das vulnerabilidades de segurança existentes e o risco de escalada da guerra cibernética. Compreender esses riscos é essencial para desenvolver estratégias para mitigar os impactos negativos da IA na cibersegurança.

Ataques cibernéticos impulsionados por IA: A IA pode ser utilizada por agentes de ameaça mal-intencionados para realizar ciberataques sofisticados que são mais difíceis de detectar que os convencionais. Por exemplo, a IA pode criar e-mails de phishing altamente convincentes ao reproduzir o estilo de escrita e ao personalizar as mensagens com base em dados coletados. Mas não é só isso que ela pode fazer. Ela pode gerar malwares polimórficos que alteram o próprio código para evitar a detecção por medidas convencionais de segurança. Além disso, os invasores podem colocar suas mãos em soluções de cibersegurança baseadas em IA para testar seus malwares. Isso ajuda a criar uma variedade de malwares que sejam resistentes às medidas protetivas da IA. Eles também podem se aproveitar da IA para melhorar a coordenação e eficiência dos botnets, tornando os ataques DDoS mais assustadores. Adicionalmente, a IA tem o potencial de intensificar a guerra cibernética aumentando o alcance e a velocidade dos ataques. Os sistemas autônomos de IA podem conduzir operações sem intervenção humana. Isto, quando combinado com dados mal interpretados ou algoritmos de tomada de decisão defeituosos, pode aumentar rapidamente o risco e o grau de conflitos cibernéticos.

Deepfakes: Deepfakes são imagens e vídeos que utilizam a tecnologia de aprendizagem profunda da IA para criar mídias falsas - por exemplo, um vídeo falso de um CEO compartilhando informações falsas sobre a empresa. Deepfakes podem substituir o rosto de uma pessoa qualquer em um vídeo com o rosto do CEO de uma empresa. Isso pode ter consequências terríveis para ela. Você pode aprender mais aqui.

Agravamento das vulnerabilidades de segurança: A IA pode explorar as vulnerabilidades existentes e levar a novos problemas de segurança. Para isso, os invasores podem executar um ataque adversário, que envolve manipular dados de entrada para enganar os modelos de IA. A ação de corromper os dados utilizados para treinar os modelos de IA, causando resultados falhos e potencialmente prejudiciais, é chamada de envenenamento de dados. Ao explorar a forma que a IA interpreta os dados, os invasores podem manipular a IA para tomar decisões erradas. Por exemplo, entradas adversárias podem enganar sistemas de reconhecimento de imagem para que identifiquem objetos incorretamente.

Conclusão

Combater potenciais ameaças de invasores impulsionadas pela IA já será uma tarefa enorme para os defensores cibernéticos, mas isso não é tudo. Eles têm mais uma preocupação para lidar: a questão da privacidade relativa ao uso da IA.

A IA demanda uma enorme quantidade de dados para ser treinada de forma eficaz. Os enormes conjuntos de dados utilizados para treinar modelos de IA podem ser alvos atraentes para os cibercriminosos. Uma violação pode resultar na exposição de dados sensíveis, pessoais e confidenciais. Além disso, a IA pode perpetuar vieses existentes se forem treinadas com dados tendenciosos e, como seu processo de decisão é obscuro, é difícil entender como as decisões de segurança são feitas, afetando assim a transparência e a responsabilização.

Tratar das questões de segurança que envolvem o uso de IA requer uma abordagem multifacetada, incluindo medidas adequadas de segurança, diretrizes éticas, monitoramento contínuo e integração do conhecimento humano com a capacidade da IA. Ao reconhecer e mitigar esses riscos, as organizações podem extrair os benefícios da IA na cibersegurança ao mesmo tempo que minimizam seu potencial perigo. Portanto, se o orçamento de segurança e os recursos humanos da sua organização puderem arcar com as soluções de segurança cibernética baseadas em IA neste momento, recomendamos fortemente que o faça porque será um bom investimento a longo prazo. Em um momento que os invasores estão se aproveitando da IA, seria bom que as organizações também o fizessem. Com uma solução SIEM como o Log360 da ManageEngine, você pode aproveitar os alertas de segurança e detecção de ameaças baseados em ML para impedir ameaças internas e ataques externos. Para saber mais, inscreva-se para uma demo personalizada e converse com nosso especialistas.