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Uma mulher a segurar um telemóvel e a usar auscultadores.

O que é a IA para cibersegurança?

Saiba como as organizações detetam e respondem às ciberameaças mais rapidamente com a segurança com tecnologia de IA.
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Compreender a IA para cibersegurança

A IA para cibersegurança refere-se à utilização de tecnologias e técnicas de IA para melhorar a proteção de sistemas de computador, redes e dados de ciberameaças. A IA ajuda ao automatizar a deteção de ameaças, analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e responder a incidentes de segurança em tempo real.

As principais aplicações de IA para segurança incluem deteção de anomalias, deteção de software malicioso, deteção de intrusões, prevenção de fraudes, resumos de incidentes, relatórios de partes interessadas e criação e scripts de engenharia inversa. Ao utilizar aprendizagem automática, aprendizagem profunda e processamento de linguagem natural, a IA aprende continuamente com novos dados, melhorando a sua capacidade de identificar e mitigar ameaças emergentes, reduzir falsos positivos e dimensionar os esforços de segurança de forma mais eficaz. Os avanços recentes na IA generativa capacitaram equipas com informações orientadas por dados, relatórios fáceis de produzir e recomendações de mitigação passo a passo.

Principais conclusões

  • A comunidade de segurança tem utilizado IA desde a década de 1980, mas os avanços recentes têm feito com que esta seja muito mais eficaz.
  • Existem vários casos de utilização de segurança para IA, incluindo segurança de dados, gestão de identidade e acesso, gestão de TI, segurança da cloud e deteção e resposta a ameaças.
  • A IA transformou a cibersegurança, facilitando a resposta dos profissionais de segurança a um número crescente de ciberameaças.
  • Os avanços futuros na IA continuarão a impulsionar o desenvolvimento de produtos e novas colaborações entre pessoas e sistemas com tecnologia de IA.

A evolução da IA para a cibersegurança

As comunidades de segurança têm utilizado a IA para a cibersegurança desde, pelo menos, o final da década de 1980, com os seguintes avanços tecnológicos fundamentais:
 
  • No início, as equipas de segurança utilizavam sistemas baseados em regras que acionavam alertas com base nos parâmetros que tinham definido.
  • A partir do início da década de 2000, os avanços na aprendizagem automática, um subconjunto da IA que analisa e aprende com grandes conjuntos de dados, permitiram aos profissionais de segurança a compreender os padrões de tráfego típicos e as ações dos utilizadores numa organização, identificar quando algo de invulgar acontece e responder rapidamente a ciberameaças.
  • A melhoria mais recente na IA é a IA generativa, que cria novos conteúdos com base na estrutura dos dados existentes. As pessoas interagem com estes sistemas utilizando linguagem natural, permitindo aos profissionais de segurança aprofundar questões muito específicas sem ter de utilizar linguagem de consulta.
  • Outro novo desenvolvimento é a utilização de agentes com tecnologia de IA. Os agentes trabalham em conjunto com indivíduos, equipas e organizações para automatizar tarefas e processos de elevado volume.

Principais componentes da IA para a cibersegurança

IA é um termo abrangente que se refere a sistemas de computadores que executam funções cognitivas, como reconhecer voz, fazer previsões e analisar dados complexos. São utilizados vários ramos de IA na cibersegurança.

A aprendizagem automática é um subconjunto de IA que utiliza algoritmos para aprender com dados e fazer previsões. Esta capacidade é utilizada em cibersegurança para descobrir e responder automaticamente a potenciais ameaças entre dispositivos, utilizadores e redes.

Na aprendizagem profunda, um ramo mais sofisticado da aprendizagem automática, os sistemas de IA processam estruturas de dados complexas através de redes neurais multicamadas, que simulam os caminhos neurais do cérebro humano. A aprendizagem profunda e as redes neurais tendem a ser mais eficazes do que a aprendizagem automática tradicional na análise de grandes conjuntos de dados de alta dimensão e são utilizadas na cibersegurança para deteção e resposta a ameaças sofisticadas.

Os profissionais de segurança também utilizam ferramentas de IA generativa para ajudar na investigação e resposta. Uma vez que estas ferramentas utilizam tecnologia de processamento de linguagem natural, as pessoas podem interagir com estas através de linguagem humana, em vez de código. Como o nome sugere, estas ferramentas também são capazes de gerar conteúdos, para que possam ajudar a produzir relatórios, resumir informações e descobertas de segurança e fornecer respostas detalhadas a perguntas.

Os agentes com tecnologia de IA gerem de forma autónoma tarefas de segurança e TI de elevado volume, capacitando as pessoas a concentrarem-se na segurança proativa. Estes agentes podem fazer a triagem de phishing, prevenção de perda de dados e alertas de risco interno, que são tarefas extremamente demoradas para humanos. Os agentes também podem otimizar as políticas de acesso condicional com base nos dados do utilizador. Além disso, muitas equipas utilizam agentes com tecnologia de IA para identificar e priorizar vulnerabilidades e ameaças que têm de ser resolvidas.
Casos de utilização

IA para casos de utilização de cibersegurança

A IA tornou-se uma ferramenta fundamental para ajudar os profissionais de segurança a fazer as suas tarefas de forma mais eficaz. Alguns casos de utilização comuns são:

 Gestão de identidade e acesso

A IA é utilizada para a gestão de identidades e acessos (IAM) para compreender padrões nos comportamentos de início de sessão dos utilizadores e para revelar comportamentos anómalos. Também pode ser utilizada para forçar automaticamente a autenticação de dois fatores ou uma reposição da palavra-passe quando se verificam determinadas condições. Se houver razões para crer que uma conta foi comprometida, as soluções com tecnologia de IA podem impedir um utilizador de iniciar sessão.

Gestão e segurança de pontos finais

A IA ajuda os profissionais de segurança a identificar os pontos finais utilizados na organização, para que possam mantê-los atualizados com os mais recentes sistemas operativos e soluções de segurança. A IA também ajudar a descobrir malware e outras provas de um ataque informático contra os dispositivos de uma organização.

Segurança da cloud

Uma vez que as organizações utilizam vários fornecedores de cloud para infraestruturas e aplicações, precisam de soluções que fornecem proteção em todo o património. A IA reúne dados de vários serviços cloud para fornecer uma visão abrangente dos riscos e vulnerabilidades da cloud de uma organização. Isto ajuda os profissionais de segurança a lidar rapidamente com ameaças.

Segurança de dados

Ao reduzir o trabalho manual, a IA ajudou a acelerar muitos processos relacionados com a segurança dos dados. Com a IA, as equipas de segurança conseguem rapidamente identificar e rotular dados sensíveis em todo o ambiente, quer estejam alojados na infraestrutura da organização ou numa aplicação na cloud. A IA também pode detetar rapidamente quando alguém está a tentar mover dados para fora da empresa e bloquear a ação ou levantar a questão à equipa de segurança.

Deteção de ciberameaças

As soluções de deteção e resposta alargadas (XDR) e de gestão de eventos e informações de segurança (SIEM) ajudam as equipas de segurança a descobrir as ciberameaças em toda a empresa. Para tal, ambas as soluções dependem bastante da IA. As soluções XDR utilizam IA para monitorizar pontos final, e-mails, identidades e aplicações na cloud quanto a comportamentos anómalos, correlacionar incidentes e revelá-los à sua empresa. Ao utilizar modelos de IA avançados, as soluções XDR também podem interromper ataques avançados, como ransomware, e fornecer sugestões para melhorar a cobertura de segurança. As soluções de SIEM utilizam a IA para agregar sinais de toda a empresa, dando às equipas uma melhor visibilidade do que está a acontecer. As equipas também utilizam IA para gerar informações acionáveis a partir das informações sobre ameaças, o que as ajuda a ter uma abordagem mais proativa aos riscos cibernéticos.

Investigação e resposta a incidentes

Durante a resposta a incidentes, os profissionais de segurança têm de analisar montanhas de dados para descobrir potenciais ciberataques. A IA ajuda a identificar e correlacionar os eventos mais úteis em várias fontes de dados, poupando tempo valioso aos profissionais. A IA generativa simplifica ainda mais a investigação ao responder a perguntas e traduzir a análise para linguagem natural.

IA para cibersegurança vs. segurança de IA

É importante distinguir entre dois conceitos relacionados, mas diferentes: IA para cibersegurança e segurança para IA.

A IA para a cibersegurança refere-se à utilização de ferramentas de IA para melhorar a capacidade de uma organização para detetar, responder e mitigar ameaças a todos os seus ambientes. Uma vez que a IA para cibersegurança pode analisar e correlacionar eventos em várias fontes, ajuda as organizações a identificar padrões que indicam potenciais ameaças.

Por outro lado, a segurança de IA foca-se na proteção dos próprios sistemas de IA. Abrange estratégias, ferramentas e práticas destinadas a salvaguardar modelos, dados e algoritmos de IA contra ameaças. Isto inclui garantir que sistemas de IA funcionam conforme pretendido e que os atacantes não podem explorar vulnerabilidades para manipular saídas ou roubar informações confidenciais.

Em resumo, a IA para a cibersegurança refere-se à utilização de sistemas de IA para melhorar a postura de segurança global de uma organização, enquanto a segurança de IA diz respeito à proteção de sistemas de IA.

Benefícios da IA para a cibersegurança

A IA tem sido inovadora na cibersegurança, o que torna mais fácil para os profissionais de segurança responder a um número crescente de ciberameaças, a um aumento na quantidade de dados e a uma superfície de ciberataque em expansão. Eis algumas das formas como a IA para cibersegurança ajuda as equipas a serem mais eficazes:

Deteção de ameaças mais rápida
Muitas soluções de segurança, como o SIEM ou o XDR, registam milhares e milhares de eventos que indicam um comportamento potencialmente anómalo. Embora a grande maioria destes eventos seja inócua, alguns não o são, e o risco de perder uma potencial ameaça cibernética pode ser enorme. A IA ajuda a identificar os incidentes que realmente são importantes. Também correlaciona atividades aparentemente não relacionadas com incidentes que indicam uma potencial ciberameaça.

Relatórios simplificados
As ferramentas que utilizam IA generativa podem correlacionar e analisar informações de várias fontes de dados para criar relatórios fáceis de compreender que os profissionais de segurança podem partilhar rapidamente com outras pessoas na organização.

Identificação de vulnerabilidades
A IA ajuda a detetar pontos fracos no ambiente geral, como dispositivos e aplicações na nuvem desconhecidos, sistemas operativos desatualizados ou dados sensíveis desprotegidos.

Reforço das capacidades
Uma vez que a IA generativa ajuda a traduzir dados e análises de ciberameaças em linguagem natural, os analistas não precisam de saber como escrever consultas para serem produtivos. Isto ajuda os analistas com menos experiência a realizar tarefas mais complexas. Além disso, a IA generativa fornece passos de remediação e outras recomendações que ajudam os novos membros da sua equipa a aprender rapidamente a responder eficazmente aos ciberataques.

Informações acionáveis
Ao agregar e analisar dados de diversas fontes, como relatórios de segurança, tráfego de rede e feeds de ameaças externas, a IA fornece uma visão abrangente do panorama de segurança e revela padrões ocultos de ataque.

Redução de falsos positivos e falsos negativos.
A IA ajuda a reduzir falsos positivos e falsos negativos através de técnicas avançadas, como reconhecimento de padrões, deteção de anomalias, deteção contextual e aprendizagem contínua. Estes sistemas proporcionam uma tomada de decisões mais detalhada e evitam sobrecarregar as equipas de segurança com alertas irrelevantes.

Escalabilidade
A IA melhora significativamente a escalabilidade na cibersegurança ao automatizar tarefas, processar grandes quantidades de dados em tempo real e aprendizagem contínua. À medida que o volume e a complexidade das ciberameaças crescem, a capacidade da IA de dimensionar e adaptar garante que os sistemas de cibersegurança permanecem resilientes, eficientes e capazes de lidar com as exigências das infraestruturas de TI modernas.

Ferramentas cibersegurança com tecnologia de IA

A IA foi integrada em várias ferramentas de cibersegurança para ajudar a melhorar a sua eficácia. Seguem-se alguns exemplos:
 
  • Firewalls e IA de próxima geração. As firewalls tradicionais tomam decisões sobre a permissão ou o bloqueio do tráfego com base em regras definidas por um administrador. As firewalls de próxima geração vão além destas capacidades, utilizando IA para explorar dados de informações sobre ameaças para ajudar a identificar novas ciberameaças.
  • Soluções de segurança de pontos finais melhoradas por IA. As soluções de segurança dos pontos finais utilizam a IA para identificar vulnerabilidades dos pontos finais, como um sistema operativo desatualizado. A IA também pode ajudar a detetar se foi instalado malware num dispositivo ou se estão a ser extraídas quantidades invulgares de dados de ou para um ponto final. Durante um ataque, a IA pode isolar automaticamente o ponto final do resto do ambiente digital.
  • Sistemas de deteção e prevenção de intrusões na rede orientados para a IA. Estas ferramentas monitorizam o tráfego para descobrir utilizadores não autorizados que estão a tentar infiltrar-se na organização através da rede. Com a IA, estes sistemas processam rapidamente grandes volumes de dados para identificar e bloquear ciberataques antes de estes causarem danos.
  • IA e soluções de segurança na nuvem. Uma vez que muitas organizações utilizam várias clouds para as suas infraestruturas e aplicações, pode ser difícil controlar as ciberameaças que se deslocam entre diferentes nuvens e aplicações. A IA ajuda com a segurança da cloud, analisando os dados de todas estas fontes para identificar vulnerabilidades e potenciais ciberataques.
  • Segurança da Internet das Coisas (IoT). Tal como os pontos finais e as aplicações, as organizações têm normalmente muitos dispositivos IoT que são potenciais vetores de ciberataques. A IA ajuda a detetar ciberameaças contra um único dispositivo IoT e revela padrões de atividade suspeita em vários dispositivos IoT.
  • XDR e SIEM. As soluções XDR e SIEM extraem informações de vários produtos de segurança, ficheiros de registo e fontes externas para ajudar os analistas a compreender o que está a acontecer no seu ambiente. A IA ajuda a sintetizar todos esses dados em informações claras.

Melhores práticas para IA para cibersegurança

A utilização da IA para apoiar as operações de segurança requer um planeamento e uma implementação cuidadosos, mas com a abordagem certa, pode introduzir ferramentas que introduzem melhorias significativas na eficácia operacional e no bem-estar da sua equipa.

Desenvolva uma estratégia
Existem inúmeros produtos e soluções de IA para utilização na segurança, mas nem todos são adequados para a sua organização. É importante que as suas soluções de IA se integrem bem umas nas outras e na sua arquitetura de segurança, caso contrário podem acabar por criar mais trabalho para a sua equipa. Considere primeiro os seus maiores desafios de segurança e, em seguida, identifique soluções de IA que o ajudarão a resolver esses problemas. Reserve algum tempo para desenvolver um plano de integração da IA nos seus processos e sistemas atuais.

Integre as suas ferramentas de segurança
A IA para cibersegurança é mais eficaz quando é capaz de analisar dados em toda a organização. Isto é desafiante se as suas ferramentas funcionarem em silos. Invista em ferramentas que funcionem em conjunto e com o seu ambiente atual sem problemas, tais como soluções XDR e SIEM integradas. Ou, se necessário, atribua tempo e recursos à sua equipa para integrar ferramentas, de modo a obter uma visibilidade completa de todo o seu património digital.

Gerir a privacidade e a qualidade dos dados
Os sistemas de IA tomam decisões e fornecem informações com base nos dados utilizados para os treinar e operar. Se existirem erros nos dados ou se estes estiverem corrompidos, a IA fornecerá informações incorretas e tomará más decisões. Durante o seu planeamento, certifique-se de que dispõe de processos para limpar os dados e proteger a privacidade.

Utilizar IA de forma ética
Muitos dos dados acumulados ao longo dos anos são imprecisos, enviesados ou desatualizados. Para além disso, os algoritmos e a lógica da IA nem sempre são transparentes, o que torna difícil saber exatamente como é que gera informações e resultados. É importante garantir que a IA não é o decisor final se houver um risco de este tratar determinadas pessoas de forma injusta devido a dados enviesados. Saiba mais sobre a IA responsável.

Teste continuamente os seus sistemas de IA
Após a implementação, teste regularmente os seus sistemas para identificar enviesamentos ou problemas de qualidade à medida que são gerados novos dados.

Definir políticas para a utilização da IA generativa
Certifique-se de que os colaboradores e parceiros compreendem as políticas da sua organização para utilizar ferramentas de IA generativa. É especialmente importante que as pessoas não colem dados confidenciais e sensíveis nos pedidos de IA generativa, porque existe o risco de os dados se tornarem públicos.

Tendências emergentes em IA para cibersegurança

A integração da IA na cibersegurança não só está a transformar a forma como as ameaças são detetadas e mitigadas, como também a reformulação da força de trabalho de cibersegurança. Estão a surgir várias tendências cruciais à medida que a IA se torna mais predominante no setor:
 
  • Os profissionais de segurança irão alocar mais tempo à tomada de decisões de alto nível e a uma resolução de problemas complexa, com a IA a lidar com as tarefas operacionais diárias.
  • Haverá uma procura por funções híbridas que combinam conhecimentos de cibersegurança com conhecimentos em IA, como analistas de cibersegurança de IA ou cientistas de dados com foco na segurança.
  • Os centros de operações de segurança mudarão para a investigação proativa de ameaças, onde as equipas de cibersegurança utilizam IA para suportar investigações profundas e procurar ameaças ocultas ou avançadas, que os sistemas automatizados poderão não detetar imediatamente.
  • Os centros de operações de segurança irão evoluir para ambientes integrados em IA, onde a supervisão humana está focada na interpretação de informações e na tomada de decisões, em vez de na gestão da sobrecarga de dados.
  • Os fornecedores de segurança irão introduzir produtos de segurança mais avançados com tecnologia de IA, como análise de vídeo ou drones e robôs para segurança física.
  • A tecnologia de deceção com tecnologia de IA poderá gerar armadilhas dinâmicas e inteligentes que simulam recursos reais, o que faz com que seja mais difícil para os cibercriminosos distinguir entre destinos genuínos e falsos.
  • Os sistemas de deteção de fraudes com tecnologia de IA irão utilizar algoritmos de aprendizagem automática para prever e bloquear fraudes antes de estas ocorrerem, reduzindo falsos positivos e melhorando a precisão da deteção.
  • Os agentes com tecnologia de IA podem assumir tarefas de segurança de elevado volume, como a triagem de alertas, para libertar tempo de atividade para que as pessoas se concentrem noutros prioridades.

IA para soluções de cibersegurança

A IA está a impulsionar alterações significativas na cibersegurança ao automatizar tarefas, melhorar a deteção de ameaças, melhorar as informações e permitir medidas de segurança mais proativas e preditivas. À medida que o ambiente de ameaças continua a evoluir, a integração da IA na cibersegurança irá tornar-se uma estratégia fundamental para as organizações que tentam manter-se à frente dos riscos emergentes.

Agora, pode começar a incorporar IA nas suas operações de segurança com soluções de IA generativa, como o Microsoft Security Copilot, que permite às suas equipas responder de forma mais eficiente e eficaz a ameaças. Os agentes do Microsoft Security Copilot melhoram a segurança e as operações de TI com automatização autónoma e adaptável. A Microsoft Security oferece várias soluções com tecnologia de IA para o ajudar a melhorar a eficácia das operações de segurança. A partir de agora, a sua organização estará mais bem preparada para acompanhar as ameaças atuais e futuras.
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Perguntas frequentes

  • A IA é utilizada na cibersegurança para detetar e responder a ameaças de forma mais rápida e precisa do que os métodos tradicionais. A IA ajuda os profissionais de segurança a identificar padrões e detetar anomalias em grandes volumes de dados e automatizam as respostas aos ciberataques. Ao melhorar a deteção de ameaças e reduzir os falsos positivos, a IA melhora a eficiência geral da segurança.
  • Não, a IA não irá substituir a cibersegurança. A IA ajuda a automatizar tarefas repetitivas, melhorar a deteção de ameaças e responder a incidentes de forma mais eficaz, mas os conhecimentos humanos continuam a ser essenciais para a estratégia, a tomada de decisões complexas e a interpretação de resultados num contexto de segurança mais amplo.
  • Sim, a IA e a cibersegurança podem ser combinadas para melhorar as medidas de segurança. A IA pode automatizar a deteção de ameaças, monitorizar o tráfego, identificar anomalias e até prever potenciais falhas de segurança, permitindo que as equipas de cibersegurança se concentrem em estratégias de tomada de decisões e defesa proativas de nível superior.
  • A IA generativa pode ser utilizada em cibersegurança para transformar dados em informações claras, obter instruções de mitigação passo a passo, criar relatórios e responder a perguntas de segurança sobre o ambiente.
  • A aprendizagem automática na cibersegurança envolve algoritmos de formação para identificar padrões no tráfego, comportamentos do utilizador ou eventos do sistema. Isto permite que os sistemas de aprendizagem automática detetem potenciais ameaças, como software malicioso, phishing e acesso não autorizado com elevada precisão e intervenção humana mínima.
  • As empresas devem utilizar IA para cibersegurança para melhorar a deteção de ameaças, reduzir os tempos de resposta, melhorar a escalabilidade e automatizar os processos de segurança. A IA ajuda as empresas a manterem-se à frente das ameaças em evolução, reduzindo os riscos e protegendo dados confidenciais de forma mais eficaz e eficiente.

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