IA generativa em segurança cibernética: uma visão geral

A IA generativa é definida como modelos de aprendizagem profunda que podem criar textos, imagens e outros conteúdos de alta qualidade com base nos dados nos quais foram treinados.

A Gen AI apresenta muitas vantagens no espaço digital. Um exemplo notável é a inclusão de recursos de IA em aplicativos móveis para torná-los mais envolventes.

Na segurança cibernética, a IA generativa pode analisar dados, identificar ameaças e recomendar soluções para prevenir ataques maliciosos. Nesta postagem do blog, aprofundaremos como a Gen AI pode ajudar a fortalecer as medidas de segurança cibernética.

Benefícios da Gen AI em segurança cibernética

O uso de IA generativa nos negócios traz muito potencial. Para a segurança cibernética, a Gen AI traz benefícios notáveis, como:

1. Detecção de ameaças aprimorada

A IA generativa pode observar e aprender perfeitamente padrões em uma vasta gama de dados, possibilitando que os profissionais de segurança cibernética identifiquem e compreendam continuamente as ameaças à segurança cibernética.

Numa pesquisa da IBM, 66% dos adotantes de IA revelaram que a IA generativa os ajudou a prever ataques e ameaças de dia zero. Os ataques de dia zero referem-se a ameaças mais recentes que os sistemas tradicionais podem ignorar.

Outros 65% disseram que a Gen AI ajuda na correlação do comportamento do usuário para detectar ameaças.

Com a Gen AI na segurança cibernética, será muito mais fácil identificar pequenas variações comportamentais que podem indicar um ataque potencial. Por exemplo, a Gen AI pode analisar automaticamente novos arquivos e códigos para detectar comportamentos suspeitos. Ou analise o conteúdo do e-mail, os padrões de linguagem e as informações do remetente para identificar e-mails falsos com precisão.

2. Análise Preditiva

A Gen AI pode fazer previsões precisas de resultados futuros com base em uma análise de padrões repetitivos em grandes conjuntos de dados, como logs de segurança, tráfego de rede, inteligência de ameaças e assim por diante.

Por exemplo, a Gen AI pode analisar padrões de vulnerabilidades ou ataques anteriores e usá-los para prever possíveis ameaças que possam surgir no futuro. Isso permite que organizações e equipes de segurança implementem medidas para prevenir tais ataques.

3. Respostas automatizadas

Com base em padrões e ataques observados anteriormente, a Gen AI pode gerar respostas automatizadas para diferentes tipos de ameaças. Por exemplo, você pode acionar ações que bloqueiem endereços IP maliciosos, ajustem regras de firewall contra tentativas de invasão ou impeçam a propagação de malware.

Usando IA generativa em segurança cibernética, você também pode gerar respostas automatizadas para corrigir vulnerabilidades de segurança antes de um ataque ou redirecionar tráfego suspeito para honeypots para investigação adicional.

Além disso, a Gen AI pode gerar automaticamente relatórios detalhados após analisar seus logs de segurança.

3 principais desafios e riscos do uso de IA generativa em segurança cibernética

Além dos benefícios, existem riscos e desafios potenciais associados ao uso da Gen AI para segurança cibernética. Esses incluem:

1. Preocupações com a privacidade de dados

Treinar modelos de IA generativos ou analisar dados existentes geralmente significa que você forneceria às ferramentas de IA muitas informações de sua organização. É assim que você pode obter resultados mais precisos.

No entanto, existe uma preocupação sobre como a privacidade dos seus dados é protegida. Por exemplo, existe a probabilidade de as informações pessoais serem utilizadas indevidamente se não forem verificadas, especialmente quando as diretrizes éticas e as práticas de governação de dados são negligenciadas.

Além disso, os modelos Gen AI são tão bons quanto os dados nos quais são treinados. Portanto, se forem usados ​​dados tendenciosos, existe a possibilidade de o modelo perder padrões específicos e fazer previsões imprecisas ou tendenciosas. Na cibersegurança, isto pode significar ignorar determinados tipos de ataques ou subestimar certas ameaças.

2. IA sendo usada maliciosamente

As ferramentas Gen AI estão se tornando mais acessíveis e acessíveis. Como resultado, não é apenas acessível a uma empresa legítima de desenvolvimento de IA generativa, mas também pode ser usado por indivíduos com intenções maliciosas.

Por exemplo, os hackers podem facilmente usar IA generativa para criar códigos maliciosos direcionados a protocolos de segurança fracos.

Além disso, a IA generativa pode ser usada para criar métodos de ataque novos e sofisticados, dificultando o acompanhamento das medidas de segurança tradicionais.

Por exemplo, a Geração AI pode criar e-mails ou sites falsos altamente confiáveis, tornando mais difícil para os usuários identificar e evitar golpes. Isso significa que usuários desavisados ​​podem ser induzidos a fornecer informações confidenciais ou baixar conteúdo prejudicial.

3. Deslocamento de emprego

A eficiência é um dos maiores argumentos de venda do uso de IA generativa em segurança cibernética. Esta tecnologia pode analisar grandes quantidades de dados mais rapidamente do que as técnicas tradicionais de segurança cibernética.

Infelizmente, isto também significa que a IA pode potencialmente substituir muitos empregos. Na verdade, um relatório da Goldman Sachs explica que a IA substituirá 300 milhões de empregos através da automação.

Os especialistas em segurança cibernética que lidam com tarefas repetitivas, como detecção de ameaças e análise de malware, provavelmente serão os primeiros a serem afetados pela automação da geração AI.

Mas nem tudo é tristeza e desgraça. A experiência humana ainda será necessária. A melhor solução, especialmente para profissionais de segurança cibernética, é requalificar ou aprimorar suas habilidades. Isto é especialmente crucial para profissionais que lidam com tarefas de nível básico.

Para começar, os profissionais precisarão se sentir confortáveis ​​trabalhando junto com a IA. Em segundo lugar, mais organizações precisarão de especialistas humanos que possam elaborar estratégias sólidas de segurança cibernética, otimizar sistemas de IA e supervisionar a gestão de riscos.

Aplicações do mundo real e estudos de caso da geração AI em segurança cibernética

Antes de prosseguirmos, vejamos brevemente exemplos do mundo real e casos de uso de IA generativa em segurança cibernética, onde a integração da Inteligência Artificial (IA) se tornou uma ferramenta crucial com imenso potencial. A IA tem inúmeras aplicações em segurança cibernética que podem ajudar a reforçar as defesas, melhorar a deteção de ameaças e aumentar a resiliência das infraestruturas digitais contra ameaças cibernéticas em constante evolução. Vamos nos aprofundar em exemplos da vida real para entender como isso pode ser usado para mitigar riscos cibernéticos.

Google

O Google não está usando IA generativa apenas para se proteger contra ameaças cibernéticas em sua organização. Também cria soluções de IA generativa para ajudar outras organizações a fazer o mesmo.

O Google também anunciou o lançamento de iniciativas de defesa cibernética que ajudam a melhorar a segurança cibernética. Uma dessas iniciativas é o SAIF – Secure AI Framework, que o Google tem utilizado em seu processo de desenvolvimento de software.

SAIF é uma estrutura conceitual que visa proteger os sistemas de IA contra ameaças e ataques. Ele pode ser usado para enfrentar riscos como roubo de um modelo específico de IA, envenenamento de dados por meio de resultados generativos de IA ou entradas maliciosas por meio de injeções imediatas. O SAIF também é eficaz para monitorar entradas e saídas para detectar ameaças e proteger contra ataques, automatizando as defesas.

Além disso, o Google pretende lançar o Magika, uma ferramenta de segurança cibernética para identificar tipos de arquivos e detectar malware. O Google usou essa ferramenta com sucesso para proteger seus produtos como Google Drive, Gmail e Navegação segura.

PayPal

PayPal é uma plataforma de pagamento internacional que facilita as transações para comerciantes e clientes. Para implementar medidas de segurança cibernética, o PayPal treina modelos avançados de aprendizado de máquina (ML) para detectar atividades fraudulentas em tempo real.

Normalmente, a rede do PayPal fornece uma grande quantidade de dados de transações com os quais a IA pode aprender. Os resultados do modelo de ML podem então ser usados ​​para melhorar os sistemas de autenticação e detectar atividades fraudulentas. O modelo continua a aprender e a se adaptar à medida que o conjunto de dados do PayPal cresce.

ED&F Man Holdings

ED&F é um comerciante de commodities que utilizou com sucesso IA generativa para detecção de ameaças. Eles conseguiram isso usando o Cognito, uma plataforma de detecção de ameaças de IA da Vectra.

A ED&F forneceu informações detalhadas sobre sua atividade de rede, incluindo comunicação entre dispositivos, transferências de dados e ações do usuário. A Cognito então usa esses dados para identificar vulnerabilidades e comportamentos suspeitos em tempo real.

De acordo com o gerente de segurança cibernética da ED&F, Carmelo Gallo, a Cognito desempenhou um papel fundamental ao ajudar a identificar comportamentos de risco dos funcionários, como acesso remoto não autorizado a dados e arquivos. A ED&F também descobriu um malware de comando e controle que permanece em seu sistema há muito tempo.

IA generativa versus métodos tradicionais de segurança cibernética

Os métodos tradicionais de segurança cibernética prosperam em um sistema baseado em regras e em análises manuais.

Os sistemas baseados em regras normalmente envolvem a definição de instruções predefinidas que informam ao sistema o que observar. Isso geralmente se basearia em padrões exclusivos exibidos por malwares populares ou violações de segurança.

Quando essas regras sinalizam atividades suspeitas, normalmente você deve avaliar e resolver manualmente as vulnerabilidades. Os métodos tradicionais de cibersegurança também dependem muito da intervenção humana e de atualizações constantes.

Ao contrário dos métodos tradicionais que enfrentam grandes bancos de dados, a Gen AI pode avaliar uma grande quantidade de dados, permitindo detectar padrões complexos que um analista humano pode não perceber. Isso também ajuda você a entender as vulnerabilidades com mais detalhes.

Além de analisar dados, a IA generativa pode ajudar a criar soluções para ameaças potenciais – por exemplo, gerando senhas seguras ou projetando protocolos de segurança mais eficientes. Então, é mais proativo.

Embora a IA demonstre ser uma ferramenta mais eficaz para implementar medidas mais fortes de segurança cibernética, a intervenção humana será sempre necessária. Assim, você pode aproveitar os pontos fortes de ambos os métodos para obter melhores resultados.

Por exemplo, você pode usar métodos tradicionais para verificar as previsões feitas pela IA e garantir melhor precisão. Você também pode usar recomendações de IA para aprimorar as configurações manuais definidas.

7 tendências emergentes em IA e segurança cibernética:

A IA generativa na segurança cibernética está evoluindo rapidamente. Aqui, exploramos várias tendências emergentes que provavelmente moldarão o futuro.

• Priorização de IA em nuvem e segurança : estamos vendo uma integração entre sistemas de IA e infraestrutura em nuvem. Isto deve facilitar a detecção e prevenção de ameaças em tempo real.
• Expansão das ferramentas de segurança cibernética alimentadas pela Gen AI : A Gen AI será engenhosa na criação de sistemas falsos ou honeypots para enganar os ciberataques. A capacidade da tecnologia de analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões também ajudará a criar novas soluções de segurança cibernética.
• Ênfase na resiliência cibernética : a capacidade da IA ​​de prever e corrigir vulnerabilidades proporcionará uma maior resiliência dos sistemas de segurança cibernética. A tecnologia ajudará a corrigir pontos fracos antes que os invasores possam explorá-los.
• Ataques cibernéticos cada vez mais sofisticados facilitados pela Gen AI : A Gen AI pode facilitar ataques cibernéticos em grande escala, algo que inicialmente foi muito desafiador. Deep fakes também estão ficando muito bons, aumentando o risco de engenharia social por meio de campanhas de phishing personalizadas.
• Uso de automação baseada em IA, permitindo que as equipes de segurança cibernética obtenham insights aprimorados : A IA acabará assumindo tarefas demoradas, como revisão de registros, bem como detecção e análise de ameaças. Isto permitirá que os especialistas humanos se concentrem em tarefas mais estratégicas, como a tomada de decisões e o desenvolvimento de estratégias de segurança cibernética.

Além de melhorar a segurança cibernética, esta tendência mostra que o futuro exige a colaboração entre especialistas humanos e sistemas de IA.

• Aumento de modelos linguísticos especializados : Uma publicação recente do Fórum Económico Mundial sugere que grandes modelos linguísticos têm sido bastante eficazes no processamento de grandes quantidades de dados.

No entanto, esta ampla utilização pode não se aplicar a domínios especializados como a segurança cibernética. Como resultado, é provável que vejamos uma transição para modelos de linguagem menores e mais especializados, que podem permitir que as equipes tenham acesso a insights mais precisos e acionáveis.

• Concentre-se na detecção proativa de ameaças : estamos vendo Gen AI sendo usado para aumentar a segurança de aplicativos móveis, concentrando-se na detecção proativa de ameaças e respostas em tempo real.

Esta é uma das tendências crescentes de IA em aplicativos móveis. A IA pode observar o comportamento do usuário para detectar esquisitices que possam indicar uma violação de segurança. Alguns exemplos incluem tentativas incomuns de login ou outras atividades suspeitas.

Ao olharmos para o futuro da IA ​​na segurança cibernética, é seguro prever que haverá ferramentas e plataformas mais avançadas para combater as ameaças cada vez maiores que assolam o ciberespaço.

Como implementar Gen AI em segurança cibernética

Integrar a IA generativa na sua estratégia de segurança cibernética é um passo notável na direção certa. No entanto, é necessário um planejamento e implementação cuidadosos.

Portanto, nesta sessão, veremos algumas maneiras de implementar a Gen AI na segurança cibernética de forma eficaz:

1. Comece pequeno

Em vez de revisar seu sistema de segurança existente, considere começar com o básico e aumentar com o tempo.

Portanto, primeiro você deseja identificar os casos de uso que são mais valiosos para sua organização. Isso pode ser para corrigir vulnerabilidades ou melhorar suas respostas a ataques.

2. Treine funcionários e regule o uso de IA

Em seguida, treine sua equipe sobre como usar Gen AI para detectar problemas e como interpretar resultados. Então, você pode adotar gradualmente ferramentas de segurança baseadas em IA para tarefas como detecção de ameaças em tempo real e respostas a incidentes.

Você também deseja atualizar suas políticas e regulamentos de segurança para promover o uso de ferramentas de IA. Por exemplo, mostre aos funcionários exemplos do que é aceitável ao usar ferramentas generativas de IA em suas medidas de segurança cibernética.

Devido à possibilidade de utilização indevida de ferramentas de IA e aos riscos de segurança que daí decorrem, é aconselhável implementar medidas para coordenar a forma como a Gen AI é utilizada na sua organização. Por exemplo, você pode limitar o uso apenas a ferramentas avaliadas e aprovadas pelo seu departamento de TI.

3. Escolha a tecnologia de IA certa

Existem várias tecnologias de IA que você pode usar em sua estratégia de segurança cibernética. Alguns exemplos incluem:

Machine Learning (ML) , que usa algoritmos para aprender com os dados e fazer previsões. É útil se você deseja detectar ameaças e prever vulnerabilidades.

Processamento de Linguagem Natural (PNL) – concentra-se na compreensão e manipulação da linguagem humana. Útil para processos de segurança, como análise de e-mails ou logs de segurança e automatização de respostas a incidentes.

Depois, temos sistemas de detecção de anomalias (ADS) , que identificam desvios dos padrões de dados padrão. O ADS pode detectar intrusões na rede, comportamento incomum do usuário ou atividade de malware.

É aconselhável usar a tecnologia que aborda problemas de segurança específicos que você está almejando.

4. Use dados de alta qualidade

Invista na coleta e preparação de dados imparciais e de alta qualidade, específicos para suas necessidades. Idealmente, devem ser dados relevantes para seu caso de uso e cenário de ameaças. Você também deseja usar diversas variações de dados para evitar distorções na saída.

Considere usar dados simulados no lugar de qualquer informação que possa ser confidencial. Certifique-se de proteger seu armazenamento de dados e controles de acesso para proteger informações confidenciais.

5. Monitore e adapte

Por último, as ameaças cibernéticas estão em constante evolução, pelo que a sua implementação GenAI também deve adaptar-se. Monitore regularmente seu desempenho, atualize dados e modelos e resolva quaisquer desafios emergentes.

Você também pode fazer parceria com uma empresa que forneça serviços generativos de IA para uma implementação mais eficiente.

Considerações Regulatórias e Éticas

O uso crescente da Gen AI apresenta a necessidade de implementação de regulamentações, especialmente no que diz respeito à adoção ética e à revelação de riscos. Idealmente, o uso de ferramentas de IA deveria estar dentro das diretrizes estabelecidas pelos órgãos reguladores existentes.

Leis como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) e a CCPA (Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia) estabeleceram os padrões para privacidade do usuário e proteção de dados com modelos de segurança cibernética de IA. Alguns deles incluem:

• Colete e utilize apenas dados necessários para fins específicos e legítimos.
• Implementar medidas eficazes para proteger os dados do usuário.
• Forneça informações que ajudem os usuários a entender como funcionam as plataformas de IA.

Um estudo também destaca estruturas bem conhecidas que orientam a adoção ética da IA. Eles incluem justiça, transparência, responsabilidade e robustez.

Justiça – isto envolve garantir que a tecnologia de IA seja justa e imparcial – especialmente com os dados com os quais a IA é treinada. Isto envolve tomar medidas para prevenir qualquer forma de discriminação com base em factores como género, idade ou estatuto socioeconómico.

A transparência e a responsabilidade exigem que os fornecedores de plataformas de IA sejam verdadeiros sobre como os sistemas de IA funcionam. Eles também precisam ser responsáveis ​​por erros ou problemas encontrados ao usar essas soluções de IA. Os usuários devem compreender como seus dados são usados ​​ou armazenados.

A robustez destaca a necessidade de construir sistemas de IA que sejam confiáveis, seguros e resilientes a erros.

Há também o design centrado no ser humano, que promove a construção de sistemas de IA com as necessidades humanas em mente, em vez de focar em um detalhe técnico.

Opiniões e previsões de especialistas sobre o uso da Gen AI para segurança cibernética

Então, o que dizem os especialistas em segurança cibernética sobre a IA generativa na segurança cibernética?

Kunle Fadeyi, membro do Conselho de Tecnologia da Forbes, concorda que a IA está revolucionando a segurança cibernética ao fornecer medidas de segurança proativas que podem ajudar a proteger contra ataques cibernéticos. Ele chama isso de “segurança desde o projeto”, que normalmente envolve identificar e fechar lacunas de segurança que os cibercriminosos podem tentar explorar.

Mike Lieberman, CTO e cofundador da Kusari, também prevê que a IA ajudará as empresas a abordar a segurança cibernética, permitindo-lhes detectar padrões de segurança inadequados num determinado código ou configuração. Segundo Lieberman, a IA fornecerá orientação em cenários de segurança mais complexos. No entanto, as ferramentas de IA devem ser utilizadas apenas como sinais e não como tomadores de decisão.

Por fim, o especialista em segurança cibernética e CEO da Logpoint, Jesper Zerlang, recomenda que as organizações incorporem estratégias de segurança cibernética nos objetivos gerais de negócios. Isto porque o risco de ataques cibernéticos provavelmente aumentará à medida que as empresas dependem de processos digitais.

Combinar a segurança cibernética com os objetivos de negócios garantirá que as organizações possam proteger proativamente ativos comerciais valiosos e construir a confiança das partes interessadas.

Para encerrar: como usar Gen AI para segurança cibernética

À medida que a tecnologia evolui, ameaças e potenciais ataques também continuam a saturar o espaço digital. Isto resulta na necessidade de abordagens mais avançadas para identificar e proteger empresas e utilizadores de atividades cibernéticas maliciosas. Isto leva-nos à necessidade de complementar as medidas de segurança tradicionais com métodos generativos de IA.

Hoje, vimos como a Gen AI oferece uma maneira mais rápida e eficiente de identificar ameaças, prever problemas de segurança e automatizar respostas a incidentes. Também analisamos maneiras eficazes de implementar a Gen AI em suas medidas de segurança cibernética. Elas incluem a identificação de casos de uso específicos, a escolha da tecnologia certa, o treinamento de seus funcionários e o monitoramento contínuo de suas medidas de segurança.

Você também deve tomar nota das considerações éticas no uso da geração de IA para segurança cibernética e das tendências emergentes de segurança cibernética de IA.

No geral, esperamos que este guia tenha mostrado como a inteligência artificial pode ajudar a melhorar sua postura de segurança. Use esses insights para implementar uma estrutura robusta de segurança cibernética para sua organização.