Abílio Cardoso
Embora a IA não substitua completamente as equipas de segurança, ela passou a ser uma ferramenta essencial para ajudar a lidar com a complexidade e escala das ameaças modernas. Não restam dúvidas de que o futuro da segurança está intimamente ligado ao avanço desta tecnologia, oferecendo novas formas de proteger um mundo cada vez mais interligado.
O desafio das ameaças modernas
A superfície de ataque cibernético aumenta proporcionalmente com a crescente digitalização, o aumento das conexões globais e a omnipresença da informática nos processos das instituições. No campo da cibersegurança, as ameaças evoluíram de malware tradicional para ataques mais sofisticados, como ransomware, phishing personalizado e Advanced Persistent Threats (APTs).
Os modelos tradicionais de deteção de ameaças, que dependem de regras predefinidas e listas de assinaturas conhecidas, revelaram-se insuficientes para lidar com ameaças dinâmicas e desconhecidas. Este facto abriu caminho para a utilização de IA, que traz uma abordagem mais adaptável e preditiva.
A IA na deteção de ameaças
A IA utiliza técnicas como machine learning (ML), deep learning e behavioral analytics para identificar ameaças de forma proativa.
- Deteção baseada em comportamento (Behavioral Analytics)
A ML é extremamente eficaz na deteção de ameaças porque consegue identificar padrões e anomalias em grandes volumes de dados que, de forma manual, seriam difíceis ou impossíveis de analisar.
Os sistemas baseados em IA podem monitorizar grandes volumes de dados em tempo real, analisando o comportamento de utilizadores, dispositivos e redes. Quando um padrão anómalo é detetado, o sistema pode sinalizar ou bloquear a atividade suspeita. Por exemplo, um sistema de IA pode perceber que um utilizador está a tentar aceder a recursos sensíveis num horário fora do comum ou que estão a ser transferidos grandes volumes de dados para locais externos. Esses sinais podem indicar o comprometimento de credenciais ou um ataque interno.
- Análise Preditiva
Com base em históricos de ameaças e dados conhecidos, a IA pode prever possíveis vulnerabilidades e antecipar os movimentos de atacantes, permitindo que organizações tomem medidas preventivas antes que uma violação de segurança ocorra.
- Malware e deteção de ataques Zero-Day
A IA é capaz de identificar malware (zero-day threats), analisando suas características, comportamento e impacto potencial. Essa capacidade é essencial, pois estão constantemente a ser desenvolvidas novas variantes para ultrapassar as soluções de segurança tradicionais e existentes.
- Análise do tráfego de rede
A ML pode processar e monitorizar o tráfego de rede em tempo real, procurando padrões incomuns facilitando a deteção de comunicações com servidores, Command & Control Servers, utilizados por hackers para controlar redes de bots. A análise do tráfego de rede pode também ajudar na identificação de data exfiltration ao perceber transferências anormais de grandes volumes de dados.
- Integração com respostas automatizadas
Muitos sistemas de IA não apenas detetam ameaças, mas também tomam ações automáticas para mitigá-las como, por exemplo, isolar dispositivos comprometidos, bloquear IPs suspeitos ou alertar as equipas responsáveis pela segurança.
A Deep Learning (DL), um ramo mais avançado da ML, utiliza redes neurais profundas para analisar e aprender padrões extremamente complexos e subtis. No contexto de cibersegurança, o DL vai além das abordagens tradicionais, sendo capaz de detetar ameaças de forma ainda mais precisa e robusta. Entre as formas específicas em que o DL pode ajudar na deteção de ameaças podemos considerar:
- Análise Comportamental Avançada
Redes neurais analisam dados de comportamento de sistemas, utilizadores ou dispositivos para identificar padrões complexos e anomalias, podendo assim detetar ameaças subtis, como, por exemplo, um funcionário com comportamento aparentemente normal, mas que acede a arquivos em ordem ou frequência anormais.
- Processamento de Linguagem Natural (NLP) em ataques de phishing
Modelos de DL especializados em NLP podem analisar textos para identificar mensagens de correio eletrónico de phishing ou mensagens maliciosas como, por exemplo, detetar mensagens de correio eletrónico que tentam imitar comunicações provenientes de bancos ou provedores de serviços usando linguagem persuasiva ou incomum.
Vantagens da IA na deteção de Ameaças
- Velocidade e Precisão: A IA pode processar grandes volumes de dados em frações de segundo, permitindo respostas rápidas e precisas.
- Redução de Falsos Positivos: Recorrendo à aprendizagem continua, os sistemas de IA tornam-se mais eficazes na distinção entre ameaças reais e atividades normais.
- Escalabilidade: As soluções baseadas em IA podem ser mais facilmente escaladas para monitorar redes mais complexas e globais.
- Deteção de ameaças desconhecidas: Ao contrário dos sistemas baseados em assinaturas, a IA pode identificar ameaças completamente novas.
Conclusão
A IA tem um papel crucial na cibersegurança, oferecendo maior eficiência, rapidez e precisão na deteção e resposta a ameaças. Com o uso de ML e análise preditiva, a IA pode identificar padrões suspeitos, detetar ataques em tempo real e automatizar a resposta a incidentes, reduzindo o impacto de invasões e violações de dados. Adicionalmente, a IA melhora a segurança proativa, prevenindo ameaças antes de as mesmas causarem danos significativos. No entanto, seu uso deve ser acompanhado de estratégias robustas de governança e monitoramento, garantindo que suas aplicações são confiáveis e resilientes contra os ataques cibernéticos cada vez mais sofisticados.
Abílio Cardoso é Director de Sistemas de Informação da Universidade Portucalense
