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IA na cibersegurança: A nova era da segurança digital

Arnel Bagyaratnam

24 de outubro de 2024 9 minutos de leitura
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A IA na cibersegurança tem um valor inestimável, uma vez que esta tecnologia irá mudar a face do panorama da segurança na próxima década. Por um lado, dá-lhe o poder de ser proactivo e de responder rapidamente a ameaças e ataques digitais. No entanto, os cibercriminosos também têm acesso a esta tecnologia, facilitando a realização de actividades maliciosas.

À medida que esta tecnologia crítica se desenvolve e melhora, é altura de a analisar mais de perto. Vamos perceber como é que a indústria da cibersegurança utiliza esta tecnologia, quais as ferramentas disponíveis e os problemas que coloca.

Ameaças à cibersegurança da IA: 3 formas de os cibercriminosos tirarem partido desta tecnologia

Os cibercriminosos também têm nas suas mãos ferramentas alimentadas por inteligência artificial (IA). Isto dá-lhes os meios para efectuarem ataques complexos. Abaixo estão três ameaças de cibersegurança de IA que deve conhecer.

1. Técnicas sofisticadas de engenharia social 

Os seres humanos são sempre o elo mais fraco, mesmo que se disponha de infra-estruturas de ponta para detetar e prevenir ciberataques. A engenharia social é um método para extrair informações privadas ou obter acesso a sistemas e redes seguros. Os cibercriminosos utilizam esta técnica porque é excecionalmente eficaz para os ajudar a atingir os seus objectivos nefastos.

Os maus actores podem criar rapidamente conteúdos utilizando várias ferramentas de IA. Em seguida, utilizam esses conteúdos para induzir as pessoas a fazer coisas que normalmente não fariam. 

Por exemplo, os cibercriminosos fazem-se passar pelo Internal Revenue Service (IRS). Podem gerar conteúdos que parecem legítimos e formais com ferramentas de IA, pedindo-lhe que pague as suas dívidas. Os malfeitores podem telefonar-lhe e utilizar áudio falso para o convencer de que está realmente a lidar com o IRS.

2. Deepfakes de alta qualidade

Os cibercriminosos utilizam a IA deepfakes para criar inúmeros problemas relacionados com a cibersegurança. Os malfeitores podem utilizar esta tecnologia para se fazerem passar por indivíduos de alto nível. A distribuição deste tipo de conteúdo é simples. Além disso, as pessoas podem facilmente assumir que estas fotografias e vídeos falsos são reais. 

Normalmente, os cibercriminosos utilizam esta tecnologia juntamente com técnicas de engenharia social para garantir que os seus ataques são eficazes.

Existem também exemplos reais de maus actores que utilizam deepfakes para enganar empresas e indivíduos. Por exemplo, uma empresa multinacional transferiu 25 milhões de dólares para cibercriminosos depois de estes terem feito deepfakes ao diretor financeiro da organização. Estes indivíduos criaram personas falsas de pessoas reais e utilizaram esta tecnologia numa videochamada.

Da mesma forma, Taylor Swift fez parte de um ataque de deepfake no X. Os maus actores criaram imagens falsas da estrela pop e distribuíram-nas no X, agora Twitter

3. Visar as ferramentas de IA com técnicas de envenenamento de dados

A IA depende em grande medida dos dados fornecidos pelo utilizador para produzir resultados exactos. Se houver erros nestes conjuntos de dados, os resultados tornam-se imprecisos. Os cibercriminosos podem envenenar os dados que estas ferramentas utilizam para criar backdoors.

Por exemplo, uma empresa utiliza uma ferramenta de IA para reduzir os e-mails com spam e conteúdo malicioso. Os piratas informáticos podem envenenar os dados que esta organização utiliza para treinar e melhorar esta ferramenta. Com o tempo, podem fazer com que esta ferramenta permita e-mails com links maliciosos. Isto permite que os malfeitores obtenham acesso não autorizado quando um funcionário desavisado visita o URL no e-mail.

Os piratas informáticos também podem envenenar conjuntos de dados para garantir que as ferramentas de IA lhes forneçam informações privadas com instruções específicas.

Um homem com um capuz segura uma máscara branca por baixo da cara.

Como pode a IA generativa ser utilizada na cibersegurança: 3 casos de utilização desta tecnologia

A IA generativa pode criar conteúdos, como vídeos, áudio, imagens e texto. Por exemplo, o ChatGPT da Open AI e o Gemini da Google são exemplos reais desta tecnologia. Como pode a IA generativa ser utilizada na cibersegurança? 

De seguida, apresentamos três formas como os especialistas e as organizações utilizam esta tecnologia para se manterem seguros.

1. Analisar e descobrir o comportamento suspeito do utilizador

Com técnicas de aprendizagem automática, pode criar perfis de comportamento dos funcionários da sua organização. Estes perfis são a base de referência para a forma como as pessoas se comportam quando utilizam os dispositivos da sua empresa.

Com estes modelos, as ferramentas de IA podem procurar anomalias e chamá-las à atenção dos analistas de segurança da empresa. Estes profissionais podem então pensar em como evitar que estes tipos de ciberataques aconteçam no futuro.

Da mesma forma, digamos que tem uma ferramenta para detetar bots no seu sítio Web. Os bots têm um impacto negativo na experiência do utilizador (UX), uma vez que tendem a sobrecarregar os recursos disponíveis. As pessoas podem notar que o seu sítio Web carrega lentamente ou que outros serviços não funcionam.

Ao estudar e analisar a atividade dos bots, estas ferramentas podem detetar comportamentos semelhantes e bloquear imediatamente esses visitantes.

2. Diminuir o tempo de resposta a ciberataques 

Os ciberataques acontecem rapidamente e as equipas de cibersegurança demoram algum tempo a responder. Quanto mais rapidamente estas equipas conseguirem reagir, melhor será para a organização. As ferramentas de segurança de IA podem ajudar a melhorar o tempo de resposta.

Para começar, quando uma organização é vítima de um ataque, esta tecnologia pode recolher e classificar dados relevantes. Também pode criar relatórios e simplificar a informação. As equipas de cibersegurança podem analisar estes relatórios e perceber qual o próximo passo a dar.

As empresas podem utilizar estas ferramentas para estudar os padrões de ataques anteriores e a forma como responderam a estas ameaças. Com o tempo, esta tecnologia pode sugerir o melhor curso de ação se a organização sofrer um ciberataque semelhante. 

3. Reconhecer os motivos de potenciais ameaças

A maioria dos ciberataques que encontra utiliza códigos-fonte e estruturas mais antigos como base. No entanto, os humanos têm dificuldade em detetar ameaças semelhantes e em reagir a tempo. É aqui que a IA pode ajudar a melhorar a cibersegurança.

Aprende com vários conjuntos de dados de ataques e compara-os com novas ameaças para procurar o que há de comum entre os dois. Isto facilita o reconhecimento de potenciais ameaças e a adoção das medidas de segurança necessárias para evitar esses ataques.

3 Desvantagens da IA na cibersegurança

Embora a IA seja muito promissora, tem a sua quota-parte de desvantagens. Seguem-se três desvantagens da IA na cibersegurança.

1. É vulnerável a maus conjuntos de dados

Os conjuntos de dados são a força vital das tecnologias de IA, uma vez que estas dependem desta informação para tomar decisões fiáveis. Como já foi referido, o problema é que os maus actores podem manipular estes dados. Além disso, as ferramentas de IA podem fornecer resultados pouco fiáveis se lhes forem fornecidos os conjuntos de dados errados.

Isto introduz preconceitos e também faz com que os falsos positivos se tornem a norma. Por exemplo, uma ferramenta de filtragem de correio eletrónico alimentada por IA pode garantir que as pessoas não vêem correio não solicitado nos seus painéis de controlo. No entanto, devido a dados incorrectos, remove qualquer mensagem de correio eletrónico com uma hiperligação, pois assume que se trata de spam. Ou pode classificar erradamente os funcionários como maus actores, bloqueando-os nos seus sistemas e fazendo-os perder tempo. 

2. Aumenta a taxa de evolução e a velocidade dos ciberataques

Os profissionais de cibersegurança já têm de lidar com ameaças que continuam a evoluir e a tornar-se sofisticadas. Com a tecnologia de IA, os cibercriminosos têm as ferramentas para aumentar esta taxa de evolução. Aprendem novas técnicas, implementam ataques complexos e visam rapidamente várias organizações.

A IA torna mais difícil a adaptação à natureza em constante mudança dos ciberataques. As medidas de segurança mais antigas caem na categoria de desactualizadas, pelo que os programadores têm de desenvolver regularmente novas soluções. 

3. Continua a exigir inteligência humana

Embora esta tecnologia seja incrivelmente poderosa, continua a necessitar do contributo dos seres humanos para ser verdadeiramente eficaz. Para começar, as pessoas têm de fornecer a estas ferramentas os conjuntos de dados necessários. Além disso, os seres humanos têm de chegar ao fundo de qualquer problema com que se deparem ao utilizar esta tecnologia.

Se as pessoas se tornarem complacentes, estas ferramentas podem também tornar-se ineficazes com o tempo. Para começar, os maus conjuntos de dados introduzem enviesamentos na produção, tornando os resultados inexactos. Da mesma forma, se os humanos não detectarem e corrigirem os erros, a tecnologia continuará a cometer os mesmos erros.

2 ferramentas de cibersegurança baseadas em IA que deve utilizar hoje

A integração de ferramentas de cibersegurança baseadas em IA na sua infraestrutura existente é essencial para se manter seguro. Segue-se uma lista de duas ferramentas eficazes que deve utilizar.

1. Vectra AI

A Vectra AI é uma ferramenta fiável de cibersegurança que utiliza a IA. É fácil integrar esta tecnologia na sua estrutura existente. Esta ferramenta atribui pontuações a vários vectores de ameaças para o ajudar a definir prioridades e a corrigi-las rapidamente.

A empresa tem 35 patentes para a deteção de ameaças e está confiante no que pode fazer pela segurança da sua rede. Também ajuda a sua equipa a lidar com ataques em tempo real e reduz o número de alertas irrelevantes.

2. Traço escuro 

O Darktrace é uma ferramenta de cibersegurança baseada em IA que está sempre ativa e à procura de ataques. Pode utilizá-la para monitorizar a sua rede, e-mails, aplicações, serviços na nuvem e muito mais. Continua a aprender e a melhorar depois de a implementar na sua infraestrutura.

Dá às suas equipas de segurança espaço suficiente para respirar, uma vez que pode detetar e combater várias ameaças. Esta ferramenta aprende o que é normal na sua empresa e assinala actividades invulgares.

TweetDelete Evita que os erros da IA generativa prejudiquem a sua credibilidade

A IA generativa na cibersegurança tem um potencial imenso, que se tornará evidente à medida que esta tecnologia for melhorando. Estas ferramentas aumentam o processo de tomada de decisões da sua equipa de segurança e reduzem o tempo que esta dedica a actividades mundanas.

Embora a IA generativa seja incrível, tem muitos problemas no seu estado atual. Estes geradores de tweets de IA tendem a alucinar, ou seja, a gerar desinformação. O problema é que estes serviços conseguem fazer com que até a desinformação pareça convincente.

Publicar tweets com esse tipo de conteúdo pode prejudicar sua credibilidade, especialmente quando se tenta posicionar como um especialista em segurança cibernética. Com o TweetDelete, isso não será um problema, pois tem as ferramentas para eliminar milhares de publicações rapidamente.

Como é que se faz isto? Primeiro, é necessário executar o filtro personalizado para encontrar todas as publicações com conteúdo gerado por IA. O passo seguinte é utilizar o utilitário de eliminação em massa de tweets para os remover da sua página de perfil no X.

E se não tiver tempo para remover publicações sobre IA na cibersegurança? Nessa situação, a tarefa de exclusão automática é tudo o que você precisa. Esta tarefa pedir-lhe-á palavras-chave específicas e um intervalo de datas para encontrar tweets com conteúdo de IA.

Também pode apagar todas as mensagens do seu perfil para estar mais seguro com esta ferramenta.

Evite que os erros da IA generativa afectem a sua credibilidade no X, antigo Twitter, utilizando o TweetDelete hoje mesmo!

Arnel Bagyaratnam

Arnel Bagyaratnam é um redator de SEO do TweetDelete que se interessa avidamente pela cobertura de tecnologia. Anteriormente, foi estratega digital da Holystoked, ajudando a empresa a passar de um modelo offline para uma loja híbrida com uma forte presença online. Também trabalhou como redator e consultor de SEO para o VERB Studio. Licenciado em engenharia e gestão industrial, passa o seu tempo livre a fazer break e a procurar música para dançar.

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