Mantenha seus amigos por perto, mas suas ameaças mais perto ainda.

Violações de cibersegurança acontecem com mais frequência do que gostaríamos de acreditar.

Somente em 2021, houve 623,3 milhões de ataques de ransomware. Pelo menos 30.000 sites são hackeados todos os dias, e 64% das empresas no mundo já enfrentaram pelo menos uma forma de ataque cibernético.

O número crescente de trabalhadores remotos exacerbou os desafios de cibersegurança, pois eles podem ser alvos fáceis para cibercriminosos. E-mails de phishing, TI sombra, programas de traga seu próprio dispositivo (BYOD) e redes wi-fi domésticas inseguras podem colocar as organizações em risco tremendo.

A cibersegurança requer mais fortalecimento

A escassez de profissionais qualificados em cibersegurança também contribui para esse problema. No entanto, o aumento do software como serviço (SaaS) facilitou as coisas para pequenas empresas sem recursos para contratar um funcionário de cibersegurança em tempo integral. Por exemplo, o software de orquestração, automação e resposta de segurança (SOAR) permite que as empresas se defendam contra ataques baseados na web sem precisar de profissionais de segurança dedicados no local. E o modelo SaaS torna isso razoavelmente acessível para pequenas empresas, pois requer menor investimento e é facilmente escalável.

Mas mesmo que uma organização consiga contratar uma dúzia de profissionais de cibersegurança, ainda há muito além de seu alcance. A cibersegurança envolve muitas tarefas tediosas e repetitivas, e passar por milhares de entradas de log todos os dias é desumano para a força de trabalho. Tais desafios tornaram necessário utilizar técnicas como aprendizado de máquina que automatizam várias tarefas de cibersegurança.

Hora de novas tecnologias—entre o aprendizado de máquina

A tecnologia e as ferramentas de cibersegurança de hoje dependem fortemente do aprendizado de máquina—um subconjunto da inteligência artificial (IA)—para eliminar ou reduzir tarefas monótonas e demoradas.

O que exatamente o aprendizado de máquina traz para a mesa?

Com o poder do aprendizado de máquina, as soluções de software de cibersegurança podem analisar padrões em grandes quantidades de dados (log) e encontrar correlações, ajudando as empresas a detectar ameaças e prevenir ataques. A seguir estão algumas maneiras pelas quais o aprendizado de máquina é usado para fortalecer a cibersegurança:

Detecção de anomalias

Embora os humanos sejam bastante adeptos em identificar padrões ou detectar comportamentos anômalos (graças a milhões de anos de evolução), a escala de dados gerada pela maioria das aplicações, redes e sites modernos está além do nosso nível de compreensão. É aqui que o aprendizado de máquina brilha mais.

Modelos de aprendizado de máquina podem escanear milhões de arquivos, identificar anomalias e ameaças potenciais e eliminá-las automaticamente antes que se transformem em catástrofes. Além de detectar ameaças, o aprendizado de máquina pode ajudar a escanear redes em busca de vulnerabilidades e automatizar respostas. Muitos dos produtos de detecção e mitigação de bots utilizam aprendizado de máquina para identificar anormalidades.

Alguns ataques cibernéticos como malware sem arquivo—malware que não requer downloads de arquivos, tornando-o mais difícil de detectar e remediar—podem encontrar maneiras de permanecerem indetectados ou mudarem dinamicamente seu comportamento para evitar a detecção. Em tais casos, um tipo de aprendizado de máquina chamado aprendizado não supervisionado, que identifica padrões em conjuntos de dados contendo pontos de dados não rotulados, pode ajudar a descobrir padrões ocultos e, em última análise, detectar tais ataques sofisticados.

Resposta em tempo real

O aprendizado de máquina pode ajudar os sistemas de cibersegurança a detectar e responder automaticamente a ataques cibernéticos com pouca ou nenhuma intervenção humana. Isso torna a resposta a ameaças quase em tempo real, eliminando ou reduzindo o impacto que um ataque de segurança pode ter em um negócio.

Ferramentas de cibersegurança como o software SOAR utilizam aprendizado de máquina para construir e automatizar fluxos de trabalho de resposta e reduzir a quantidade de intervenção humana necessária para lidar com incidentes de segurança. O tráfego para a categoria de Software de Orquestração, Automação e Resposta de Segurança (SOAR) da G2 está aumentando constantemente desde 2019.

O aumento na demanda por esses produtos de software pode ser atribuído às suas características de economia de tempo, incluindo automação e como eles ajudam a reduzir custos por não exigir profissionais de cibersegurança em tempo integral. Ao mesmo tempo, como o software SOAR permite que as empresas automatizem tarefas de resposta e gerenciamento de incidentes, suas medidas de remediação serão eficazes 24 horas por dia.

Análise comportamental

Os humanos geralmente são criaturas de hábito. O aprendizado de máquina pode ajudar a entender as tendências e o comportamento de clientes e funcionários e criar uma linha de base. Desvios dessa linha de base podem significar um ataque malicioso.

Essa aplicação do aprendizado de máquina é chamada de análise comportamental e ajuda as empresas a identificar comportamentos ou usuários maliciosos analisando como o uso é diferente das atividades normais do dia a dia. Produtos de análise de comportamento de usuário e entidade (UEBA) realizam essa análise e alertam a equipe de segurança. A análise de comportamento também é um dos muitos parâmetros usados por software de detecção de fraudes para detectar incidentes de fraude.

Proteção de dados na nuvem

O aprendizado de máquina pode ajudar as organizações a detectar tentativas suspeitas de login em aplicativos na nuvem, realizar análise de reputação de IP e detectar anomalias baseadas em localização. O aprendizado de máquina é um ingrediente comum entre os produtos de software de corretor de segurança de acesso à nuvem (CASB) que protegem conexões e atuam como uma camada de proteção entre usuários finais e software baseado em nuvem.

Avaliação de risco de rede

O aprendizado de máquina pode ser utilizado para analisar conjuntos de dados de ataques cibernéticos anteriores e identificar as áreas das redes que estiveram principalmente envolvidas em ataques específicos. Isso pode ajudar a determinar o impacto e a probabilidade de um ataque em uma área específica da rede. Isso capacitará as organizações a direcionar seus recursos para áreas que precisam de mais reforço.

Em resumo, o aprendizado de máquina torna a cibersegurança menos cara, mais proativa e menos assustadora. Isso é especialmente importante porque liberar profissionais de cibersegurança de tarefas monótonas pode ajudar a focar seus esforços em tarefas mais impactantes. Essas tarefas incluem melhorar a postura de segurança da organização, aprender mais sobre as novas ameaças e vulnerabilidades encontradas e educar outros funcionários não técnicos sobre como reduzir os riscos de cibersegurança.

O aprendizado de máquina é a criptonita?

O aprendizado de máquina pode fazer maravilhas em termos de redução de riscos de cibersegurança. Mas não é a criptonita (ou o dispositivo do juízo final ou a bala de prata) para todas as ameaças de cibersegurança. Na verdade, não há uma ferramenta, tecnologia ou sistema específico que possa aniquilar completamente todas as ameaças existentes. Isso porque os hackers, atores maliciosos e exploradores por trás desses ataques estão tentando rigorosamente encontrar maneiras de explorar vulnerabilidades nos sistemas de segurança.

Além de ter um sistema e uma equipe de cibersegurança robustos, as empresas podem utilizar soluções de gerenciamento de vulnerabilidades como software de gerenciamento de superfície de ataque para identificar e remediar vulnerabilidades. Manter-se atualizado com os riscos e tendências de cibersegurança e usar software de inteligência de ameaças pode ajudar a reforçar o ecossistema de cibersegurança também.

Investir em software de segurança física também é crucial, pois obter acesso físico a dispositivos pode permitir que atores maliciosos contornem certas medidas de cibersegurança.

Erros humanos causam 95% das violações de cibersegurança. Em outras palavras, a maioria das violações de cibersegurança pode ser evitada se os funcionários forem devidamente treinados. Usar software de treinamento de conscientização de segurança é uma ótima maneira de fazer isso. Isso é principalmente porque uma ameaça não pode ser evitada se não for reconhecida em primeiro lugar.

No entanto, o treinamento em cibersegurança deve ser um processo contínuo. Como a maioria das empresas tem novos funcionários ingressando todos os meses, o treinamento de conscientização de segurança deve fazer parte do processo de integração deles. Esse treinamento também deve ser realizado regularmente, pois as violações podem ser evitadas apenas se os funcionários se lembrarem das melhores práticas e estiverem conscientemente atentos a comportamentos ou eventos anormais.

As empresas também devem investir em software de gerenciamento de ameaças internas (ITM), pois os insiders (funcionários) são responsáveis por 22% dos incidentes de segurança. Investir em software de proteção contra roubo de identidade de funcionários pode ajudar a combater ameaças cibernéticas, pois essas ferramentas alertam os funcionários cujas credenciais foram comprometidas. Para dizer o óbvio, quanto mais cedo se souber que as credenciais estão comprometidas, mais fácil será remediar.

Também é interessante notar que as empresas podem reduzir os riscos de cibersegurança investindo mais tempo e recursos em melhorar a satisfação e a felicidade dos funcionários. Isso porque funcionários estressados e exaustos são mais propensos a cometer erros de cibersegurança que podem levar a violações e outros eventos infelizes.

O aprendizado de máquina pode fazer muito mais

Embora muitas soluções de cibersegurança ainda sigam a abordagem baseada em regras, a maioria dos produtos de software começou a utilizar aprendizado de máquina para identificar anomalias de forma rápida e eficiente.

O aprendizado de máquina tem muito mais a oferecer para fortalecer a cibersegurança das empresas. Por exemplo, filtros adaptativos de detecção de bots podem se adaptar às últimas artimanhas dos atacantes de bots, tornando a detecção e mitigação mais fáceis. A introdução de novos métodos de aprendizado de máquina, como aprendizado por reforço—um método de treinamento que recompensa agentes de IA por comportamentos desejados e pune os indesejados—pode tornar as ferramentas de cibersegurança mais adeptas quando se trata de detectar eventos e atividades anômalas.