A inteligência artificial (IA) está transformando rapidamente o cenário tecnológico. O uso de grandes modelos de linguagem (LLM) para IA generativa, como OpenAI ChatGPT, Google Gemini e Anthropic Claude, está cada vez mais comum. Muitas empresas estão integrando LLMs em seus produtos, mesmo que nem sempre de forma eficiente. No entanto, uma área onde soluções de machine learning, incluindo LLMs e outras técnicas de IA, estão mostrando grande valor é na cibersegurança.
Há muita desinformação sobre o impacto das soluções de IA na cibersegurança. Neste artigo, abordaremos alguns equívocos comuns e explicaremos como as soluções NDR (Network Detection and Response) utilizam IA para aprimorar a detecção e resposta a redes.
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Principais Medos sobre a IA na Segurança
Malware Indetectável: Malwares gerados por IA não são mais avançados que os criados por humanos. Eles facilitam ataques por indivíduos com menos habilidades, mas não são mais sofisticados e podem ser detectados por ferramentas existentes.
Phishing Perfeito: A ideia de que a IA pode criar emails de phishing perfeitos é exagerada. Erros de ortografia e gramática não são mais indicadores confiáveis de phishing. Automatização de Empregos: A automatização não elimina a necessidade de profissionais de cibersegurança, uma vez que há uma escassez significativa de mão de obra qualificada no setor. Ferramentas de IA exigem supervisão e treinamento humano.
Cenário de Ameaças Cibernéticas
Nos últimos anos, ataques como ransomware, malware e phishing se tornaram mais complexos e frequentes. Deepfakes alimentados por IA são uma nova ameaça. Ataques de ransomware persistem, e táticas de extorsão multifacetadas são comuns. Ataques à cadeia de suprimentos aumentaram mais de 600% em relação ao ano anterior, segundo o estudo The Cybersecurity Outlook for 2024.
O erro humano é um fator significativo em ataques cibernéticos, sendo a causa de 95% das violações de dados. Soluções de IA são usadas para criar deepfakes, emails de phishing e sites falsos, aumentando os riscos e facilitando ataques.
Desafios na Defesa Cibernética
O aumento dos ataques sobrecarregou as equipes de cibersegurança. Analistas enfrentam um número crescente de alertas, com mais de 55% lidando com mais de 10.000 alertas diários, levando à fadiga de alertas e a possíveis falhas na detecção de incidentes críticos.
Flowmon NDR e IA na Cibersegurança
As soluções de IA também podem fortalecer as defesas. O Flowmon NDR utiliza IA para detectar anomalias e priorizar alertas de segurança. Ele combina machine learning, heurísticas, análise comportamental, baseline adaptativo e inteligência de ameaças para fornecer informações filtradas e acionáveis.
Os principais benefícios do Flowmon NDR incluem:
Redução do tempo para detectar violações.
Priorização eficaz de alertas de segurança.
Redução da carga de trabalho dos analistas de segurança.
Melhoria na eficiência das investigações de segurança.
Esses benefícios são válidos em ambientes on-premises, na nuvem e híbridos.
Conclusão
Implementar soluções de IA como o Flowmon NDR é crucial para enfrentar os desafios da cibersegurança. Combinando machine learning, heurísticas e inteligência de ameaças, o Flowmon NDR oferece uma camada adicional de proteção que melhora a detecção e resposta a ameaças.
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