Usando a inteligência artificial e machine learning para detectar comportamento anormal
Nesta página
- O que é inteligência artificial (IA)?
- O que é machine learning (ML)?
- Como a IA e o machine learning são usados na segurança cibernética?
Os computadores podem ser programados para calcular probabilidades e tomar ações com base nos resultados para recriar a inteligência humana. Esta é a base sobre a qual tecnologias como inteligência artificial e machine learning são construídas.
O que é inteligência artificial (IA)?
IA é o conceito de programar um computador para resolver problemas por conta própria, aplicando características cognitivas dos seres humanos, como a capacidade de aprender, compreender, raciocinar e lembrar da experiência. Os sistemas de IA podem combinar informações de diversas fontes diferentes, correlacionar dados e agir com base nos insights obtidos das informações.
O que é machine learning (ML)?
ML é um subconjunto da IA que treina um computador para aprender e tomar decisões sem ser programado explicitamente para cada cenário. Ele utiliza algoritmos de IA para aprender com os dados existentes e experiências anteriores para se melhorar. Os modelos de ML também buscam padrões nos dados e tentam tirar conclusões. Esta conclusão pode então levar a um fluxo de trabalho adequado.
Como a IA e o machine learning são utilizados na segurança cibernética?
A IA e ML têm um enorme significado na segurança cibernética. A IA é excelente para distinguir comportamentos normais e anômalos. Ao implementar o ML, os sistemas de computadores podem ser programados para se treinarem visando melhorar sua capacidade de detectar anomalias de segurança desconhecidas e comportamentos anormais. O uso dessas técnicas na segurança cibernética melhora muito a precisão da detecção de ameaças. Além disso, os modelos de ML podem realizar consultas preliminares sobre ameaças detectadas e reduzir um número significativo de falsos positivos que ocorrem nos sistemas de segurança.
Em um ambiente de negócios, sistemas (SIEM) de gerenciamento de informações e eventos de segurança equipados com IA e ML podem organizar os fluxos de trabalho de detecção de ameaças na sua rede com eficácia.
