Garantindo a Segurança de Informações Sensíveis com Inteligência Artificial
O campo da segurança da informação desempenha um papel crucial na proteção dos dados críticos de uma empresa, assuntos pessoais e segredos corporativos para que não caiam nas mãos erradas. Este setor se defende contra vazamentos de dados, hacks, corrupção de arquivos e vários tipos de ataques cibernéticos. Tanto entidades comerciais quanto governamentais devem proteger seus dados contra espionagem e possíveis atores maliciosos dentro de suas próprias fileiras.
Os métodos existentes para detectar usuários ilícitos costumam ser demorados e ineficientes. Felizmente, os avanços em inteligência artificial (IA) oferecem uma solução promissora, proporcionando a capacidade de análise rápida de dados.
Pesquisadores da Universidade Politécnica Nacional de Pesquisa de Perm (PNIPU) treinaram uma rede neural para identificar rapidamente e com precisão usuários de rede ilegais, reforçando a soberania da informação da Rússia. Esse desenvolvimento, publicado na “Master’s journal”, faz parte do programa estratégico de liderança acadêmica “Prioridade 2030”.
Registros de Eventos como Ferramentas para Cibersegurança
Arquivos de log de eventos são fundamentais para garantir a segurança da informação da empresa. Esses bancos de dados contêm detalhes sobre vários eventos de sistema ou rede relacionados à segurança, permitindo a análise e rastreamento de atividades, identificando ameaças potenciais e detectando comportamentos anormais para proteger os dados.
Com sistemas corporativos grandes gerando até um milhão de entradas de log diariamente, a automatização da análise de quantidades vastas de dados não estruturados tem se mostrado intensiva em recursos e frequentemente atrasada. O monitoramento em tempo real dos logs do sistema é essencial para detectar anomalias e responder prontamente a incidentes de segurança, reduzindo os riscos associados.
Para enfrentar esse desafio, os cientistas da Perm Polytech sugerem o uso de IA. Através da análise dos dados extensivos de atividades do usuário dentro de sistemas de informação, eles treinaram uma rede neural para reconhecer o comportamento distinto de invasores em comparação com usuários legítimos.
Modelo de IA para Detecção Eficiente e Confiável de Intrusões
Os pesquisadores da instituição optaram por um modelo de computador baseado em perceptron, um tipo de rede neural simples mas eficaz. Dados binários representando usuários do sistema serviram como parâmetros de entrada, com ‘0’ indicando usuários legítimos e ‘1’ denotando ilegais. A rede neural foi treinada usando mais de 700 tipos de dados de mais de 1.500 usuários.
Análises comparativas contra outro tipo de rede neural revelaram que a rede baseada em perceptron distingue com mais precisão entre usuários ilegais e legítimos. Esse novo método de IA mostrou reduzir significativamente as chances de ambos os tipos de erros – confundir um usuário legítimo com um invasor e vice-versa – em 20%. Essa implementação promete aumentar a confiabilidade e auxiliar na detecção de usuários não autorizados dentro de sistemas de informação.
O desenvolvimento na Perm Polytech demonstra que um método baseado em IA é particularmente adequado para aplicações corporativas. Requer uma quantidade mínima de memória, é rápido e pode analisar efetivamente volumes consideráveis de dados.
Principais Desafios na Detecção de Anomalias de Usuários com Base em IA
A integração de sistemas de detecção de anomalias de usuários baseados em IA na cibersegurança apresenta vários desafios:
1. Privacidade dos Dados: Lidar com grandes quantidades de dados do usuário para treinar os modelos de IA pode envolver informações sensíveis, criando preocupações com a privacidade e exigindo protocolos robustos de manuseio e proteção de dados.
2. Falsos Positivos/Negativos: Embora a IA possa melhorar a precisão, ainda há um risco de falsos positivos (usuários legítimos rotulados como ameaças) e falsos negativos (ameaças reais não detectadas), necessitando de ajustes contínuos e avaliação do sistema.
3. Ataques Adversários: Adversários podem usar táticas sofisticadas para enganar os sistemas de IA, como gerar inputs que façam o modelo tomar decisões incorretas, conhecidos como ataques adversários.
4. Complexidade das Ameaças Cibernéticas: As ameaças cibernéticas estão em constante evolução, exigindo que os sistemas de IA sejam adaptativos e regularmente atualizados para reconhecer novos padrões de anomalias.
Controvérsias Associadas à IA na Cibersegurança
Uma das controvérsias nesse domínio diz respeito ao equilíbrio entre segurança automatizada e supervisão humana. Os sistemas de IA operam com algoritmos predefinidos, e a dependência excessiva desses sistemas poderia criar pontos cegos ou vulnerabilidades que um humano qualificado poderia identificar.
Vantagens da Detecção de Anomalias de Usuários Baseada em IA
– Efficiência: A IA pode analisar grandes conjuntos de dados muito mais rápido do que operadores humanos, permitindo a detecção e resposta a ameaças em tempo real.
– Escalar: Os sistemas de IA podem se adaptar ao tamanho da empresa, lidando com cargas crescentes sem comprometer o desempenho.
– Precisão: Com o treinamento adequado, os modelos de IA podem alcançar altos níveis de precisão na diferenciação entre atividades normais e anômalas de usuários.
Desvantagens da Detecção de Anomalias de Usuários Baseada em IA
– Custo Inicial: A implementação de soluções de IA frequentemente requer um investimento inicial significativo em tecnologia e expertise.
– Complexidade: Projetar, implementar e manter sistemas de IA para cibersegurança é complexo e requer pessoal qualificado.
– Dependência de Dados: O desempenho dos modelos de IA depende muito da qualidade e volume de dados usados para treinamento, e em alguns casos, o acesso a esses dados pode ser limitado ou enviesado.
Para mais informações sobre avanços em cibersegurança e as tecnologias subjacentes, você pode visitar domínios principais autoritativos e relevantes como:
– The International Association for Cryptologic Research (IACR): iacr.org
– IEEE Computer Society – Cybersecurity: computer.org
– Avanços e pesquisas relacionados à IA pela IEEE: ieee.org
– Desenvolvimentos em cibersegurança russa (disponibilidade e idioma do conteúdo podem variar): ru
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The source of the article is from the blog regiozottegem.be