Os profissionais modernos de cibersegurança exigem tecnologias avançadas para deter, detectar e expulsar hackers, e os benefícios preditivos da IA podem significar a diferença entre proteção de dados e ruína.
O custo médio de uma violação de dados nos EUA atingiu um recorde de $9,48 milhões em 2023. As perdas aumentaram a cada ano desde 2013, mesmo durante a emergência de saúde global da Covid-19, quando muitas empresas fecharam. Uma análise no relatório de violação de dados da IBM de 2024 indica que organizações que empregaram automação de segurança com IA extensiva economizaram $2,22 milhões, além de reduzir o seguro de cibersegurança.
Os líderes da indústria devem considerar os ciberataques além das implicações financeiras. Se sua organização pagar uma demanda de ransomware ou corrigir a situação após um ataque de malware devastador, o dano à reputação pode superar em muito os dólares. Quando hackers roubam informações confidenciais, sensíveis e de identidade pessoal, aqueles em seu círculo são negativamente afetados. Funcionários, clientes e parceiros da indústria podem entrar com ações civis.
E, quando a notícia se espalha de que sua empresa não pode proteger dados pessoais, os negócios podem ficar estranhamente silenciosos. Não é incomum que uma instituição entre em falência dentro de um ano após uma violação significativa de confiança. Felizmente, a cibersegurança baseada em IA pode fortalecer suas defesas e fazer com que os cibercriminosos procurem alvos mais fáceis.
Qual é o papel da IA na cibersegurança?
Existem benefícios abrangentes em integrar a IA na postura de cibersegurança de uma operação. A longa lista, que cobriremos brevemente aqui, tem um tema central — o tempo de reação. O fundamento do pensamento por trás do uso da IA no setor de proteção de dados envolve reduzir o tempo que normalmente levaria para detectar e expulsar hackers.
O papel que a IA desempenha no rápido cenário de hacking de hoje pode determinar se as empresas sofrerão perdas significativas e contratempos ou sairão ilesas. Quando você considera quão rápido um cibercriminoso sofisticado pode trabalhar, é evidente por que o tempo está do lado dos bandidos, a menos que façamos algo a respeito.
Ataques de ransomware: Esses hacks geralmente levam 4 horas, mas ameaças persistentes podem assumir uma rede empresarial em 45 minutos. Ataques de ransomware ocorrem a cada 11 segundos.
E-mails de phishing: Quase 30% de todos os e-mails de phishing são abertos por seus destinatários. Essas comunicações com malware representam 91% de todos os ciberataques.
Implantação de malware: Hackers implantam malware a uma taxa de 11,5 ataques por minuto.
O hacker médio precisa de apenas 9,5 horas para roubar ativos digitais valiosos e sensíveis. Cibercriminosos podem operar impunemente se ninguém estiver monitorando a atividade enquanto a empresa está fechada e a equipe está dormindo. Operações sem IA, aprendizado de máquina (ML) e outras tecnologias avançadas normalmente levam em média 197 dias para perceber uma violação e mais 67 dias para contê-la. Hackers estão mais do que felizes em se esconder à vista e copiar dados até que você os expulse.
Os benefícios do uso da tecnologia preditiva de IA
O elemento fundamental da IA em cibersegurança pode ser sua eficácia na gestão do tempo. É importante entender como essa tecnologia voltada para o futuro beneficia a higiene cibernética geral de uma organização. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA entrega benefícios de segurança de dados quantitativos e qualitativos.
Detecção avançada de ameaças
A capacidade da IA de filtrar enormes quantidades de dados aparentemente em velocidade da luz não pode ser igualada pelos seres humanos. Programada para aprender e identificar até mesmo anomalias sutis no tráfego de rede, atividade do usuário e logs do sistema, pode dificultar que hackers permaneçam indetectados. Gerando uma análise contínua e em tempo real de movimentos amplos, qualquer coisa que se desvie dos padrões preditivos é sinalizada. Um cibercriminoso ou software malicioso implantado aciona um alerta imediato de detecção de ameaça. O perpetrador mais habilidoso não conseguiria os 45 minutos necessários para inserir efetivamente um arquivo de ransomware.
Análise comportamental
Dizer que a IA supera as expectativas em termos de análise comportamental seria um eufemismo. O ML, em grande parte uma subcategoria da IA, envolve seguir e entender padrões consistentes. Por exemplo, um usuário legítimo da rede insere um nome de usuário, senha e, em seguida, um código de autenticação de dois fatores. Uma vez dentro do sistema, os membros da equipe realizam tarefas relativamente consistentes. Isso significa que eles abrem os mesmos programas, acessam dados semelhantes e realizam essas funções de maneira uniforme.
Quando um hacker orquestra um ataque, o ladrão digital não está interessado em arquivar relatórios de incidentes ou tabular inventários. Cibercriminosos visam informações valiosas e confidenciais que podem ser vendidas na dark web. Como a IA e o ML seguem os comportamentos dos usuários — às vezes até mesmo os toques no teclado — alarmes são acionados e ações rápidas são tomadas para conter e expulsar a ameaça.
Reduzir alertas de ameaças falsas
Antes que as organizações começassem a adotar IA e ML, responder a alarmes falsos parecia ser o custo de fazer negócios. Isso se deve em grande parte ao fato de que a alternativa era não saber quando uma ameaça genuína estava em andamento. Em termos de eficiência, a detecção de ameaças antes da IA era muito parecida com um corpo de bombeiros respondendo a dezenas de alarmes acionados por detectores de calor excessivamente sensíveis.
O surgimento da IA foi um divisor de águas em termos de diminuir alarmes falsos e reduzir o tempo que os gerentes de TI e os profissionais de segurança gastam avaliando cada um deles. À medida que a tecnologia se adapta a falsos positivos comuns e aprende a distinguir entre irregularidades de baixo nível e elevadas, os profissionais de cibersegurança gastam menos horas desperdiçadas.
Monitoramento e aprendizado de ameaças sem parar
Embora pessoas e a maioria das máquinas exijam tempo de inatividade, a IA trabalha incansavelmente para identificar anomalias. Durante esse processo interminável, a tecnologia continua a acumular informações acionáveis. Ela pode se adaptar a mudanças no cenário digital e ser reconfigurada para avaliar novas normas. A alternativa à IA seria contratar uma equipe em tempo integral e verificar as atividades do sistema 24 horas por dia, 7 dias por semana. Para muitas organizações, o custo do monitoramento contínuo de ameaças pode se provar proibitivo.
Sentindo-se confortável com a resposta automática a incidentes da IA
Um dos processos que a IA oferece envolve respostas automáticas a ameaças. Nem todo diretor de negócios se sente confortável permitindo que a tecnologia responda a ameaças, sejam elas malware, ransomware ou um humano tentando um ataque à força bruta. Há uma certa perda de controle que acompanha deixar os chamados “máquinas tomarem conta”. Mas as respostas automáticas a incidentes podem realmente ser do seu interesse.
Os líderes da indústria podem escolher seu nível de conforto em relação a quais ameaças são tratadas pela tecnologia e quais são elevadas para a atenção de uma pessoa real. Ameaças de baixo nível são normalmente gerenciadas pela IA, e é comum que a IA inicie os esforços de contenção de ameaças enquanto os profissionais de segurança respondem a um alerta. Esses estão entre os benefícios que as empresas obtêm ao automatizar várias respostas a incidentes.
Velocidade e eficiência: Respostas pré-determinadas a ameaças emergentes acontecem imediatamente. A velocidade com que a IA pode abordar essas questões ajuda a mitigar riscos de forma eficiente.
Minimizar erros humanos: A maioria das violações de dados bem-sucedidas pode ser rastreada até erros humanos. Tecnologias como IA e outras realizam os procedimentos e deveres que lhes são atribuídos. Você não pode enganar a IA para permitir que usuários acessem dados considerados restritos.
Integrar IA e ML pode ser uma das maneiras mais econômicas de fortalecer sua posição em cibersegurança. Ela faz o trabalho de dezenas de humanos de forma mais rápida e eficiente, sem registrar horas extras. Adaptável a redes e arquiteturas abrangentes, como a confiança zero, sua capacidade de filtrar enormes quantidades de dados, identificar padrões e aprender constantemente a torna inestimável na gestão de riscos. Quando um agente de ameaça encontra uma maneira de entrar em sua rede ou um insider tenta roubar um segredo comercial, eles não podem escapar do olhar atento da IA.