Vitória d’Este
Publicado: 17 de janeiro de 2025 às 11h46 Atualizado: 17 de janeiro de 2025 às 11h46
Editado e verificado: 17 de janeiro de 2025 às 11h46
Em resumo
Os agentes de inteligência artificial revolucionam a segurança cibernética, fornecendo proteção proativa contra ameaças, mas também representam perigos, questões éticas e obstáculos devido ao seu potencial inovador.
O surgimento de agentes de inteligência artificial mudou o ambiente de segurança cibernética no mundo interligado de hoje, proporcionando às empresas proteção proativa contra uma série de ameaças em constante mudança. Esses agentes são os guardiões da segurança cibernética, protegendo os ambientes digitais de forma rápida, precisa e eficiente. No entanto, existem perigos específicos, questões éticas e obstáculos associados ao seu potencial inovador.
Desenvolvimento de Agentes de IA em Segurança Cibernética
Um uso mais direcionado e proativo da inteligência artificial é representado pelos agentes de IA. Eles trabalham de forma independente, frequentemente em tempo real, para ficar de olho nas redes, detectar perigos e impedir ataques. Os agentes de IA estão constantemente a aprender com os dados e a adaptar-se a novos obstáculos, em contraste com os sistemas tradicionais de cibersegurança que dependem principalmente da interação humana.
Fundamentalmente, os agentes de IA utilizam aprendizagem profunda, aprendizagem automática e processamento de linguagem natural para examinar enormes conjuntos de dados. Eles são usados em diversos campos, incluindo prevenção de malware e segurança de rede, para detectar tendências e irregularidades que possam indicar uma violação. Trabalhando de forma autônoma, eles podem realizar tarefas predefinidas com pouca assistência humana, como separar dispositivos comprometidos, banir endereços IP duvidosos ou produzir relatórios completos de ameaças.
Detecção e análise de ameaças em tempo real
Os agentes de IA são excelentes para detectar novas ameaças cibernéticas. Os logs do sistema, o tráfego de rede e o comportamento do usuário são monitorados continuamente para criar linhas de base de atividades típicas e identificar rapidamente anormalidades. Eles podem identificar riscos internos, ameaças persistentes avançadas (APTs) e ataques de dia zero devido a esses recursos antes que danos graves sejam causados.
Um agente de IA pode, por exemplo, detectar um aumento no tráfego de saída de um único dispositivo de rede, o que pode indicar exfiltração de dados. Em contraste com os sistemas de monitoramento estático, o agente pode verificar uma violação comparando esse comportamento com outros sinais, incluindo horários de login estranhos ou acesso incomum a arquivos.
Resposta automatizada a incidentes
Os agentes de IA são capazes de tomar medidas rápidas para limitar as ameaças assim que forem identificadas. Ao reduzir drasticamente os tempos de reação, essa automação diminui a janela de oportunidade para os invasores. Para manter a continuidade e a resiliência, tarefas como bloquear endereços IP maliciosos, colocar dispositivos comprometidos em quarentena e interromper operações questionáveis podem ser concluídas de forma independente.
As empresas que usam agentes de IA para detecção e resposta de endpoint (EDR) observaram tempos de reação reduzidos em até 90%, diminuindo significativamente o efeito de ataques de malware, phishing e ransomware.
Educação Adaptativa para Mudanças nos Perigos
Os agentes de IA estão constantemente aprendendo e se adaptando, em contraste com as soluções de segurança tradicionais que precisam de atualizações manuais para serem eficazes. Eles se mantêm à frente das mudanças nas técnicas dos hackers, mesclando fluxos de informações sobre ameaças e estudando novos padrões de ataque. Eles são especialmente eficazes contra malware polimórfico e outras ameaças dinâmicas devido à sua versatilidade.
Por exemplo, uma plataforma de segurança cibernética alimentada por IA pode ser capaz de identificar o esforço de um invasor para usar comunicações criptografadas para contornar as proteções convencionais. Para melhorar suas habilidades de detecção de ocorrências futuras, o agente pode descriptografar, avaliar e sinalizar a atividade.
Estudos de caso: efeitos dos agentes de IA
Exemplos do mundo real mostram como os agentes de IA poderiam transformar a segurança cibernética.
Os Agentes Autônomos da Darktrace
Organizações em todo o mundo implementaram os agentes de IA da Darktrace para identificar e eliminar ameaças automaticamente. Num caso, a plataforma detectou transferências de dados anómalas numa rede retalhista mundial, indicando o início de um ataque de ransomware altamente avançado. Os agentes de IA agiram rapidamente, impedindo a criptografia generalizada de arquivos e isolando os sistemas afetados.
IBM Watson para segurança cibernética
Os agentes de IA do IBM Watson analisam grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para descobrir ameaças ocultas. Em um exemplo notável, o Watson detectou um ataque de phishing complexo direcionado a uma organização multinacional, fornecendo insights acionáveis que permitiram uma mitigação rápida.
Aqui estão alguns dos melhores agentes de IA de segurança cibernética:
CrowdStrike: A CrowdStrike é conhecida por sua plataforma Falcon nativa da nuvem, que oferece caça proativa a ameaças e forte segurança de endpoint. É líder na identificação e redução de ameaças cibernéticas devido aos seus tempos de reação rápidos.
Fortuna: Com seu produto FortiAI, a Fortinet oferece assistência de segurança generativa baseada em IA que aprimora a análise de incidentes e os tempos de resposta. A empresa é reconhecida por seu forte foco na proteção contra ameaças de dia zero e no gerenciamento abrangente de malware.
Copiloto de segurança da Microsoft: este assistente virtual integra-se perfeitamente às ferramentas da Microsoft para analisar dados de segurança e recomendar ações. Ele ajuda as organizações a priorizar ameaças e a simplificar os esforços de resposta a incidentes.
Halcyon: O negócio se concentra em tecnologia anti-ransomware baseada em IA e aprendizado de máquina que pode tomar decisões em tempo real para impedir ataques. As defesas proativas contra ameaças em constante mudança são reforçadas pela sua metodologia de análise de comportamento.
Renda: A plataforma de segurança em nuvem da Lacework utiliza aprendizado de máquina para monitorar cargas de trabalho e detectar anomalias, garantindo visibilidade em ambientes de nuvem. Esse monitoramento contínuo ajuda as organizações a identificar os riscos antes que eles aumentem.
Intezer: A Intezer oferece uma solução de inteligência artificial para triagem e investigação de alertas, aprimorando as operações de segurança cibernética com análise forense de memória profunda. Suas ferramentas capacitam as equipes SOC a operar de forma autônoma, ao mesmo tempo que dão suporte aos analistas humanos.
Instinto Profundo: Utilizando tecnologia de aprendizagem profunda, o Deep Instinct fornece prevenção de ameaças em tempo zero contra ataques de arquivos e sem arquivos em várias plataformas. Suas capacidades de resposta rápida são cruciais para a defesa contra diversos vetores de ataque.
Ponto de verificação: Esta solução oferece soluções proativas de inteligência contra ameaças que permitem monitoramento e resposta em tempo real às ameaças cibernéticas em evolução. Suas ofertas personalizáveis são adaptadas para atender às necessidades específicas de segurança organizacional.
Segurança Obsidiana: a empresa se concentra no gerenciamento de identidade e na proteção do acesso do usuário em todas as organizações para evitar violações de dados. Garantir que apenas pessoal autorizado tenha acesso a informações confidenciais melhora a postura geral de segurança.
Aspectos negativos dos agentes de IA na segurança cibernética
Os riscos são introduzidos pela autonomia dos agentes de IA, especialmente quando estes instrumentos acabam em mãos erradas. Os agentes de IA estão sendo usados cada vez mais por atores mal-intencionados para melhorar suas habilidades de hacking, automatizar ataques e evitar detecção.
Agentes de IA na criação de malware
Agentes de IA são atualmente usados por cibercriminosos para criar malware adaptativo que pode escapar à detecção por meios convencionais. Para contornar o software antivírus, esses agentes têm a capacidade de reescrever dinamicamente códigos perigosos e alterar assinaturas. Os sistemas de segurança tradicionais têm dificuldade em acompanhar estes desenvolvimentos, o que apresenta sérios problemas para os defensores.
Automatizando ataques de engenharia social
Além disso, agentes de IA estão sendo usados em esforços de phishing para criar e-mails, mensagens e sites confiáveis, personalizados para determinados alvos. Esses agentes podem criar iscas personalizadas que aumentam drasticamente as taxas de sucesso das tentativas de phishing, examinando perfis de mídia social e atividades online.
Considerações Operacionais e Éticas
As preocupações com a ética e as operações devem ser abordadas à medida que os agentes de IA crescem. A responsabilização é uma preocupação crucial: quem é responsável pelos resultados das decisões de um agente de IA, como isolar um dispositivo ou restringir um endereço IP? É essencial estabelecer regras precisas para a supervisão e a tomada de decisões.
Outra questão é a privacidade dos dados. Para que os agentes de IA trabalhem de forma eficiente, necessitam de muitos dados, o que levanta preocupações sobre a forma como esses dados são tratados, mantidos e protegidos. Para preservar a abertura e a confiança, as organizações devem garantir que leis como a CCPA e o GDPR sejam seguidas.
Outra questão é o preconceito nos dados de treinamento usados pelos sistemas de IA. Uma IA pode visar injustamente utilizadores específicos ou ignorar determinadas categorias de ameaças se o seu conjunto de treino tiver preconceitos. Para resolver estes problemas e preservar a eficácia das soluções de segurança cibernética baseadas em IA, são cruciais auditorias e atualizações frequentes.
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Sobre o autor
Victoria é escritora sobre uma variedade de tópicos de tecnologia, incluindo Web3.0, IA e criptomoedas. Sua vasta experiência lhe permite escrever artigos perspicazes para um público mais amplo.
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source – mpost.io
