O aprendizado de máquina permite que os usuários automatizem tarefas por meio de algoritmos sofisticados. Apesar de ser aplicável em diferentes áreas, o aprendizado de máquina tem revelado grande potencial na cibersegurança.
Descubra neste guia completo todos os aspectos do aprendizado de máquina no contexto da cibersegurança. Este guia explora os princípios fundamentais do aprendizado de máquina na cibersegurança e as aplicações atuais, além das limitações do aprendizado de máquina na segurança de computadores, permitindo que você compreenda este campo inovador. Vamos começar do início.
Neste artigo
O que é aprendizado de máquina?
Aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que se dedica ao desenvolvimento de algoritmos estatísticos capazes de imitar a capacidade humana de aprendizado. Especialistas em dados capacitam algoritmos para executar classificações, previsões e decisões em aplicativos e programas.
Os modelos de aprendizado de máquina são iniciados com grandes volumes de dados de treinamento. Através do treinamento nos dados disponíveis, os modelos aprendem a identificar padrões e fazer previsões. Mais tarde, eles recebem novos dados e os processam de forma mais eficiente, seguindo práticas estabelecidas.
Dessa forma, os modelos de aprendizado de máquina progridem e se aprimoram gradualmente. Destacam-se entre suas aplicações principais chatbots, geração de texto, veículos autônomos e diagnósticos médicos. Vamos explorar mais a fundo o aprendizado de máquina e segurança.
Conceitos básicos de aprendizado de máquina na cibersegurança
Usando algoritmos e conjuntos de dados, os modelos de aprendizado de máquina fazem análises estatísticas e identificam padrões no comportamento do seu computador. Mesmo sem estar explicitamente programados, eles podem fazer deduções e agir de acordo. Devido às suas características, o aprendizado de máquina é essencial para a cibersegurança.
Com o avanço dos ciberataques e suas adaptações constantes, as soluções de cibersegurança tradicionais já não são suficientes para garantir sua segurança. No entanto, o aprendizado de máquina representa uma transformação na cibersegurança, já que pode identificar ameaças e se adaptar para enfrentá-las conforme necessário.
Análise preditiva utilizando aprendizado de máquina
Algoritmos de aprendizado de máquina reconhecem padrões e fazem previsões de acordo com esses padrões. Quando um modelo de aprendizado de máquina identifica padrões, ele pode fazer uma previsão do resultado esperado. Isso significa que pode detectar uma possível ameaça antes que impacte a segurança do seu computador e implementar medidas para evitar ciberataques.
Além disso, o aprendizado de máquina continua a evoluir constantemente, capacitando-o a prever e prevenir até mesmo as mais recentes e mais difíceis de detectar ameaças cibernéticas.
Identificação de anomalias
Além de fazer previsões, o aprendizado de máquina pode desempenhar um papel na análise comportamental. Os modelos de aprendizado de máquina podem monitorar e analisar a atividade do usuário para aprender e identificar padrões. Caso percebam qualquer comportamento incomum, podem defender o sistema contra possíveis violações de segurança.
O monitoramento de padrões de comportamento do usuário engloba tráfego de rede, logs do sistema, uso de aplicativos, velocidade de digitação e outras atividades. Enquanto os seres humanos não conseguem identificar esses padrões, os computadores são capazes disso. Durante o treinamento, os modelos de aprendizado de máquina aprendem a compreender o comportamento habitual dos usuários em uma rede específica. Ao identificarem anomalias, os modelos de aprendizado de máquina as destacam e impedem uma possível violação de segurança.
As ferramentas de segurança tradicionais não conseguem identificar anomalias no tráfego de rede e no comportamento do usuário, o que pode resultar em violações de segurança e outras ameaças cibernéticas. A segurança é proporcionada pelo aprendizado de máquina, que está sempre aprendendo e aprimorando-se para detectar padrões incomuns e impedir ciberataques.
Automatização de operações de segurança
Além disso, os modelos de aprendizado de máquina têm a habilidade de automatizar processos, o que é extremamente vantajoso. Uma vez que melhoram repetindo tarefas específicas, aprendem novas funcionalidades ao aplicar padrões existentes em novas circunstâncias. Isso resulta em um processo automatizado.
Os modelos de aprendizado de máquina para segurança de computadores podem aprender e melhorar na realização de operações de segurança, auxiliando os usuários a automatizá-las. Assim, equipes de segurança podem confiar ao aprendizado de máquina processos de segurança repetitivos e direcionar sua atenção para tarefas mais prementes e avançadas.
Como o aprendizado de máquina é aplicado atualmente em cibersegurança
O aprendizado de máquina traz diversas vantagens para a cibersegurança. Já deixou sua marca na segurança de computadores, tornando-a mais eficaz e segura. Abaixo estão as aplicações mais frequentes do aprendizado de máquina na área de cibersegurança.
✅ Sistemas de detecção de invasões
Os sistemas de detecção de invasão (IDS) são ferramentas de segurança de rede projetadas para monitorar e identificar atividades maliciosas no tráfego da rede. Os IDS detectam ameaças na rede e alertam os administradores de segurança para que possam tomar as medidas necessárias. Dessa forma, embora esses sistemas não sejam capazes de resolver ameaças de segurança, eles as identificam e alertam imediatamente os administradores de TI, permitindo-lhes resolver os problemas.
O uso de algoritmos de aprendizado de máquina nos IDSs automatiza a detecção de ameaças. Automaticamente, eles identificam ameaças cibernéticas e notificam as equipes de segurança para auxiliar na resolução. Além disso, a tecnologia de aprendizado de máquina permite que IDSs aprendam e evoluam continuamente, analisando dados e cenários anteriores.
✅ Sistemas UEBA
UEBA (User and Entity Behavior Analytics) são sistemas de cibersegurança projetados para detectar anomalias no comportamento de usuários, roteadores, servidores e redes. Monitoram uma variedade de atividades e estabelecem padrões para o comportamento normal. Quando detectam anomalias e comportamento suspeito, os sistemas de UEBA alertam os administradores de TI.
O aprendizado de máquina é fundamental para os sistemas de UEBA. Isso auxilia na compreensão dos comportamentos típicos e na formação de padrões, simplificando a detecção de anomalias.
✅ Detecção e análise de malware
O aprendizado de máquina também é aplicado na cibersegurança para análise e detecção de malware. O termo malware refere-se a software mal-intencionado que visa perturbar a operação de um computador ou servidor, vazar informações ou ganhar acesso não autorizado. É nocivo para servidores e dispositivos e pode provocar danos intencionais.
O aprendizado de máquina é muito eficaz na identificação e captura de malware. Por meio da análise de suas características e código, eles conseguem detectar novos tipos de malware e suas variações. A análise de comportamento permite que o aprendizado de máquina detecte até mesmo malware quase impossível de ser detectado e informe à equipe de segurança sobre sua existência.
✅ Detecção de ataques tipo phishing
Ataques de phishing ocorrem quando pessoas são enganadas e acabam instalando malware em seus dispositivos sem saber. Normalmente, os ataques de phishing acontecem através de e-mails e mensagens de texto (SMS).
Os hackers simulam serem instituições respeitáveis ou pessoas confiáveis, persuadindo as vítimas a instalar malware ou fornecer dados sigilosos. O sucesso deles se baseia na confiança das vítimas na pessoa que estão fingindo ser, levando-as a instalar software malicioso sem saber.
Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser eficazes em identificar ataques de phishing. Eles podem examinar o conteúdo do e-mail, incluindo URLs e anexos, para verificar se se trata de uma tentativa de phishing. Além disso, eles têm a capacidade de aprender o comportamento do usuário e detectar e-mails suspeitos e ataques de phishing através de padrões.
✅ Sistema de gerenciamento de eventos
Os sistemas de gerenciamento de eventos ajudam a detectar e mitigar vulnerabilidades e ameaças antes que causem estragos nos dispositivos. As soluções de SIEM (segurança da informação e gerenciamento de eventos) são as mais comuns para proteção contra ameaças na cibersegurança.
Sistemas de gerenciamento de eventos de última geração empregam algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões na atividade do usuário, tráfego de rede e outros eventos e registros. A parte preditiva do aprendizado de máquina permite antecipar possíveis ameaças e auxiliar os administradores do sistema a lidar com elas.
Restrições do aprendizado de máquina em aplicações de cibersegurança
Os modelos de aprendizado de máquina são considerados algumas das ferramentas mais poderosas para o futuro da cibersegurança, porém, apresentam imperfeições e limitações específicas, embora continuem evoluindo e aprimorando seu desempenho.
Vamos investigar algumas das desvantagens do aprendizado de máquina quando aplicado à cibersegurança.
Desafios de qualidade e viés dos dados
Os modelos de aprendizado de máquina se beneficiam de conjuntos de dados de treinamento abrangentes para identificar e criar padrões, bem como para aprender a tomar decisões com base neles. Contudo, os modelos de aprendizado de máquina dependem da entrada de dados por parte dos humanos. Significa que os humanos têm a responsabilidade de decidir quais dados serão incorporados aos algoritmos de aprendizado de máquina. Um dos principais obstáculos do aprendizado de máquina na cibersegurança são as questões relacionadas à qualidade dos dados e ao viés.
Ataques adversário
O objetivo dos ataques maliciosos é prejudicar os modelos de aprendizado de máquina, fornecendo entradas defeituosas que os fazem operar de maneira incorreta. Esses ataques levam à interpretação equivocada dos dados fornecidos ou à incorporação de dados maliciosos em um modelo de aprendizado de máquina. Isso permite que os invasores explorem brechas de segurança.
Considerando que o aprendizado de máquina é um campo relativamente novo, os ataques adversários são ameaças cibernéticas emergentes. Entretanto, representam um grande perigo, especialmente ao atacar modelos de aprendizado de máquina em softwares médicos ou carros autônomos.
Requisitos de recursos e dimensionamento
Um desafio considerável do aprendizado de máquina é a demanda por recursos e a necessidade de escalabilidade. Esses desafios representam limitações consideráveis no treinamento e na aplicação de modelos de aprendizado de máquina.
Para treinar modelos complexos de aprendizado de máquina, é necessário um poder computacional considerável. Diante da magnitude dos conjuntos de dados, os recursos disponíveis em seu computador podem não ser suficientes para suportar tal demanda. Além disso, isso envolve memória, armazenamento e tempo necessário para o treinamento.
Desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina também envolve custos significativos. Ampliar sua escala acarreta em custos ainda mais elevados e em outros requisitos.
[Melhorando a cibersegurança] Processo de recuperação de dados após um ataque
O aprendizado de máquina tem uma importância crucial na proteção cibernética. Mas e se você já foi atacado anteriormente? Em algumas ocasiões, os ciberataques resultam na perda de dados.
Caso isso aconteça, não se preocupe, pois seus dados não estão permanentemente perdidos, mesmo que sejam arquivos deletados. Ficam inacessíveis e esperam que novos dados os sobrescrevam, contudo ainda residem em seu computador.
Por isso, é fundamental contar com uma ferramenta de recuperação de dados como o Wondershare Recoverit para restaurar arquivos excluídos. O Wondershare Recoverit é uma solução confiável e eficiente para recuperar arquivos com facilidade, exigindo apenas alguns cliques.
- Oferece suporte para mais de 500 casos de perda de dados, incluindo a perda de dados causada por ataques cibernéticos.
- Com uma interface fácil de usar, você pode recuperar dados em apenas alguns cliques.
Com o Wondershare Recoverit, você pode recuperar diversos tipos de dados, como fotos, vídeos, áudio, e-mails e muito mais. Ele é capaz de recuperar arquivos corrompidos ou excluídos de qualquer dispositivo que tenha sido infectado por malware. Apresenta uma função de Recuperação Aprimorada, patenteada para reparar vídeos e imagens que estão fragmentados.
Se você precisa recuperar arquivos perdidos, siga estas instruções para usar o Wondershare Recoverit:
- Instale o Wondershare Recoverit e abra-o em seu computador.
- Navegue até Discos rígidos e locais. Clique em Iniciar e selecione o dispositivo de armazenamento onde estão seus arquivos perdidos.
- O programa iniciará uma verificação automática na unidade. O processo pode ser interrompido ou pausado a qualquer momento.
- Visualize os arquivos identificados pelo programa após a varredura. Selecione-os, clique em Recuperar, e guarde-os em uma unidade externa para protegê-los contra possíveis infecções por malware.
Conclusão
A aprendizagem de máquina é uma área da inteligência artificial que emprega algoritmos para identificar padrões. Possui grande utilidade em diversos campos da cibersegurança, tais como análise preditiva, detecção de anomalias e operações de segurança automatizadas. Tem um papel fundamental em diversas aplicações de cibersegurança amplamente utilizadas, como análise de malware, detecção de ataques de phishing, sistemas UEBA, IDSs e sistemas de gerenciamento de eventos.
Porém, o aprendizado de máquina ainda possui suas limitações. Os modelos de aprendizado de máquina enfrentam desafios significativos, como problemas de qualidade e viés dos dados, requisitos de recursos e escalabilidade, e ataques maliciosos.
Devido às limitações da aprendizagem de máquina, é mais seguro contar com um plano de backup para enfrentar casos em que a aprendizagem de máquina não seja eficaz na prevenção de ciberataques. Se você procura uma solução confiável para recuperar dados perdidos, o Wondershare Recoverit é a escolha certa.
