Tudo sobre a IA e a detecção de ameaças

Atualmente, há mais usuários online do que nunca, graças à disponibilidade de dispositivos com capacidade de rede e serviços online. O número de internautas no Brasil é o mais alto de todos os tempos, chegando a 177 milhões. Espera-se que esse número só aumente nos próximos anos. No entanto, esse número crescente e a adoção contínua de serviços online representam riscos graduais à segurança digital, pois os cibercriminosos se aproveitam de mais usuários conectados à Internet e exploram vulnerabilidades na infraestrutura online. É por isso queprecisamos de um software com suporte de IA para oferecer proteção avançada aos usuários online.

A natureza dessas ameaças online está em constante evolução, dificultando o  monitoramento  do comportamento das ameaças e a detecção de novos códigos mal-intencionados pelos sistemas antigos de detecção de ameaças. Felizmente, os sistemas de  detecção de ameaças, como o McAfee+ se adaptam para incorporar as mais recentes análises comportamentais orientadas por inteligência de ameaças e inteligência artificial (IA).

Veja como a IA afeta a segurança digital para ir além dos métodos tradicionais de proteção dos usuários online.

O que é a IA?     

A maioria dos  softwares antivírus e de detecção de ameaças atuais utiliza a detecção baseada em heurística comportamental com base em modelos de aprendizado de máquina para detectar comportamentos mal-intencionados conhecidos. Os métodos tradicionais dependem da análise de dados para detectar assinaturas  ou pegadas de ameaças  conhecidas com incrível precisão.

No entanto, esses métodos convencionais não levam em conta novos códigos maliciosos, também conhecidos como malware de dia zero, para os quais não há informações conhecidas disponíveis. A IA é essencial para a segurança digital, pois permite que o software e os provedores de segurança adotem uma abordagem mais inteligente para a detecção devírus e malware.

Ao contrário do software com suporte de IA, os métodos tradicionais dependem exclusivamente de software baseado em assinaturas e análise de dados. Semelhante ao raciocínio humano, os modelos de aprendizado de máquina seguem um processo de três estágios para coletar dados, processá-los e gerar um resultado em forma de pistas sobre ameaças.

O software de detecção de ameaças pode coletar informações da inteligência contra ameaças para entender  o malware  conhecido usando esses modelos. Em seguida, ele processa esses dados, armazena-os e os utiliza para fazer inferências e tomar decisões e previsões.

A detecção baseada em heurística comportamental aproveita várias facetas da aprendizagem de máquina, uma das quais é a aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda emprega redes neurais para emular a função dos neurônios no cérebro humano. Essa arquitetura usa algoritmos de validação para verificação cruzada de dados e equações matemáticas complexas, que aplicam uma abordagem “se isso, então aquilo” ao raciocínio. Observa o que ocorreu no passado e analisa os dados atuais e preditivos para chegar a uma conclusão.

À medida que as várias camadas dessa estrutura processam mais dados, mais precisa se torna a previsão. Muitos sistemas antivírus e de detecção também usam o aprendizado em conjunto. Esse processo adota uma abordagem  em camadas , aplicando  vários modelos  de aprendizado  para criar um que seja  mais robusto e abrangente. O aprendizado em conjunto pode aumentar o desempenho da detecção com menos erros para uma conclusão mais precisa.        

Além disso, o software  de  detecção atual utiliza  técnicas de aprendizado supervisionado , adotando uma abordagem de “aprender pelo exemplo”.  Esse processo busca desenvolver um algoritmo por meio dacompreensão da relação entre uma determinada entrada e a saída desejada. O aprendizado de máquina  é apenas uma parte de uma estrutura eficaz  de antivírus e  detecção de ameaças.

Uma estrutura adequada combina novos tipos de dados com aprendizado  de máquina e raciocínio cognitivo para  desenvolver uma estrutura analítica altamente avançada. Essa estrutura permitirá a detecção, a prevenção e a correção avançadas de ameaças.

Como a IA pode ajudar a segurança digital?

As ameaças online estão aumentando a um ritmo impressionante. O McAfee Labs observou uma média de 588 ameaças de malware por minuto. Esses riscos existem e muitas vezes são exacerbados por vários motivos, um dos quais é a complexidade e a conectividade do mundo atual.

Os analistas de detecção de ameaças não conseguem detectar novos malwares manualmente devido ao seu alto volume. No entanto, a IA pode identificar e categorizar novos malwares com base no comportamento mal-intencionado antes que eles tenham a chance de afetar os usuários online. O software com suporte de IA também  pode detectar  malware mutante que tenta evitar a detecção por sistemas antivírus  antiquados.

Hoje em dia, há mais dispositivos interconectados e o uso online está enraizado na vida cotidiana das pessoas. No entanto, o número crescente de dispositivos digitais cria uma superfície de ataque mais ampla. Em outras palavras, os hackers terão uma chance maior de se infiltrar em um dispositivo e naqueles conectados a ele.

Além disso, o uso de dispositivos móveis está colocando os usuários online em risco significativo. Mais de 85% da população brasileira possui um smartphone. Os hackers estão percebendo o aumento do número de usuários de dispositivos móveis e estão rapidamente aproveitando esse fato para atacar os usuários com malware específico para dispositivos móveis. O aumento da conectividade online por meio de vários dispositivos também significa que mais informações estão sendo armazenadas e processadas online.

Atualmente, mais pessoas estão colocando seus dados e sua privacidade nas mãos de empresas que têm a responsabilidade fundamental de proteger os dados de seus usuários. O fato é que nem todas as empresas podem garantir as proteções necessárias para cumprir essa promessa, o que acaba resultando em violações de dados e privacidade.       

Em resposta a esses riscos e à crescente sofisticação do cenário online, as empresas de segurança combinam IA, inteligência contra ameaças e ciência de dados para analisar e resolver ameaças cibernéticas novas e complexas. A proteção contra ameaças com suporte de IA identifica e aprende sobre novos malwares usando modelos de aprendizado de máquina. Isso permite que o software antivírus com suporte de IA proteja os usuários online de forma mais eficiente e confiável do que nunca.

Os 3 principais benefícios do software de detecção de ameaças com suporte de IA

A IA aborda vários desafios apresentados pelo aumento da complexidade e do volume de malware, tornando-a essencial para a segurança online e a proteção da privacidade. Veja as três principais maneiras pelas quais a IA aprimora a segurança digital para aumentar a proteção dos usuários online.

1. Detecção eficaz de ameaças

A diferença mais significativa entre os métodos tradicionais de detecção de ameaças baseados em assinaturas e os métodos avançados com suporte de IA é a capacidade de detectar malware de dia zero. O funcionamento exclusivo de um desses dois métodos não resultará em um nível adequado de proteção.

No entanto, a combinação deles resulta em uma maior probabilidade de detectar mais ameaças com maior precisão. Em última análise, cada método aproveitará os pontos fortes do outro para obter um nível máximo de proteção.

2. Gerenciamento aprimorado de vulnerabilidades

A IA permite que o software de detecção de ameaças pense como um hacker. A IA pode ajudar o software a identificar vulnerabilidades que os cibercriminosos normalmente exploram e sinalizá-las para o usuário. Ele também permite que o software de detecção de ameaças identifique melhor os pontos fracos dos dispositivos dos usuários antes mesmo de ocorrer uma ameaça, ao contrário dos métodos convencionais.

A segurança suportada por IA  avança além dos métodos tradicionais  para prever melhor o que um hacker consideraria uma vulnerabilidade. 

 3. Melhores recomendações de segurança

A IA pode ajudar os usuários a entender os riscos que enfrentam diariamente. Um software avançado de detecção de ameaças com suporte de IA pode fornecer uma solução mais prescritiva para identificar riscos e como lidar com eles. Uma explicação melhor resulta em uma melhor compreensão do problema.

Como resultado, os usuários ficam mais cientes de como mitigar o incidente ou a vulnerabilidade no futuro.

Adote uma abordagem mais inteligente para a segurança

A IA e o aprendizado de máquina são apenas uma parte de uma estrutura eficaz de detecção de ameaças. Uma estrutura adequada de detecção de ameaças combina novos tipos de dados com os mais recentes recursos de aprendizado de máquina para desenvolver uma estrutura analítica altamente avançada. Essa estrutura permitirá uma melhor detecção, prevenção e correção das ameaças cibernéticas.