What is AI Security?

Entendendo o Papel da IA na Cibersegurança Moderna

Os Sistemas Tradicionais de Cibersegurança Concentravam-se em Preservar o Estado Operacional de uma Rede ou Dispositivo

As ameaças modernas, no entanto, raramente procuram causar interrupções, mas sim visam:

• Roubar dados corporativos valiosos
• Implantar variantes complexas de malware por trás de defesas de perímetro.

Para adequar as defesas a esses objetivos, a equipe de segurança precisa monitorar mais tipos de dados.

A Ascensão do SIEM e EDR

Esse objetivo em mudança pode ser acompanhado nas ferramentas de segurança que se tornaram populares ao longo do tempo – o surgimento das ferramentas de Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM) no início dos anos 2010 levou a um impulso para a ingestão e análise de grandes quantidades de arquivos de log.

Desde então, a quantidade de dados ingeridos aumentou.

O Endpoint Detection and Response (EDR), por exemplo, monitora continuamente as atividades internas de cada laptop, celular e PC da empresa, enquanto firewalls fazem o mesmo para atividades em nível de rede. Esses dados individuais são criados mais rapidamente do que podem ser investigados de forma manual.

(mas eles ainda precisam ser transformados em inteligência acionável.)

É nesse ponto que a IA, como o aprendizado de máquina (machine learning, ML), tem feito avanços significativos.

A adoção da IA

Ele funciona treinando algoritmos em grandes conjuntos de dados, a partir dos quais organiza dados de rede ou de malware em padrões reconhecíveis. Esses padrões podem então ser aplicados a novos conjuntos de dados, permitindo que anomalias sejam reconhecidas automaticamente, tais como:

• Tentativas de login incomuns
• Padrões de acesso a dados

Com o tempo, os modelos de aprendizado de máquina se adaptam e melhoram sua precisão aprendendo continuamente com novos dados.

Essa é apenas uma das maneiras pelas quais a IA permite que as equipes humanas de segurança cibernética trabalhem com mais rapidez e eficiência, além de avaliarem uma gama mais ampla de inteligência de ameaça do que seria possível apenas com a observação humana.

Riscos de segurança da IA

Embora a IA seja uma promessa significativa e traga benefícios potenciais em vários setores, ela também pode introduzir riscos de segurança, incluindo os seguintes:

• Violações de dados: Os modelos de IA exigem grandes volumes de dados para treinamento. A coleta e o uso desses grandes conjuntos de dados introduzem o risco potencial de que eles sejam violados por um invasor.
• Ataques adversários: A integração da IA em vários processos introduz o risco de que os atacantes cibernéticos tenham a IA como alvo. Por exemplo, os invasores podem tentar corromper os dados de treinamento ou treinar sistemas de IA adversários para identificar erros no modelo de IA que permitam que ele seja contornado ou explorado.
• Preconceito e discriminação: Os modelos de IA são criados com base em dados de treinamento rotulados. Se esses dados contiverem vieses, como, por exemplo, conter predominantemente imagens de determinados grupos demográficos, o modelo de IA aprenderá os mesmos vieses.
• Falta de transparência: A IA pode identificar tendências e detectar relacionamentos complexos. No entanto, seus modelos não são transparentes nem interpretáveis, o que torna inviável a identificação de erros ou vieses no modelo final.

Como a IA pode ajudar a prevenir ciberataques?

A proliferação de inteligência artificial de alta potência é uma força motriz por trás de controles e fluxos de trabalho de segurança mais rigorosos e precisos. Como a IA pode ser implementada em formatos drasticamente diferentes, dependendo dos dados com os quais é treinada, os casos de uso a seguir são agrupados de acordo com as ferramentas de segurança que implementam a IA.

IA na Segurança de Redes

A aplicação da IA na segurança de redes pode abranger desde a identificação de conexões externas suspeitas até a implementação de uma segmentação de rede mais rigorosa.

Identificação automática de identidades

O Controle de Acesso Baseado em Funções (RBAC) é uma Forma de Implementar a Segurança de Rede de Acordo com o Princípio do Menor Privilégio

Em vez de atribuir permissões gerais a grupos estáticos de indivíduos, o que exige muito tempo e recursos, o RBAC vincula funções específicas às permissões que refletem suas responsabilidades profissionais. Os usuários são então atribuídos a essas funções, herdando automaticamente as permissões associadas.

Por exemplo, um novo funcionário pode ser vinculado à função de "administrador de banco de dados: as permissões envolvidas seriam:

• Criação e exclusão de bancos de dados
• Fazendo backup e restaurando dados

Essas permissões explícitas seriam completamente diferentes daquelas exigidas para uma função de 'contador'.

A IA está acelerando a adoção do RBAC graças à sua capacidade de descobrir identidades automaticamente. As novas ferramentas de segurança de rede podem examinar logins, acesso a arquivos e uso de aplicativos em todos os departamentos para, em seguida, criar um perfil do que os funcionários reais estão acessando no dia a dia.

Caso detecte que um grupo específico acessa regularmente softwares de contabilidade, processa dados de folha de pagamento e gera relatórios mensais, o sistema é capaz de sugerir automaticamente a função de "Analista Financeiro". Os novos funcionários com funções semelhantes podem então ser automaticamente designados para essa função, agilizando a integração do RBAC.

Classificação de Ameaças em Tempo Real

A segurança de rede é dominada pelo firewall dinâmico. Uma abordagem testada e comprovada que monitora as conexões de entrada e saída entre os dispositivos corporativos e a Internet pública, eles continuam sendo um bastião de segurança desde que a Check Point os inventou em 1993.

Com a IA, no entanto, os firewalls conseguem automatizar muito mais o fluxo de trabalho de detecção de ameaças: isso pode ser aplicado tanto ao tráfego de entrada quanto à avaliação da legitimidade de sites externos.

Por exemplo, firewalls com suporte de IA são pré-treinados em dados de tráfego de rede rotulados.

À medida que o modelo de IA se torna altamente hábil em reconhecer e rotular atividades maliciosas na rede, o firewall consegue conectar violações de políticas distintas em um panorama mais amplo de um ataque real.

Firewall da próxima geração

Os firewalls de última geração levam essa capacidade além dos rótulos de alerta e oferecem recursos de resposta automatizada de acordo com o tipo de ataque suspeito. Isto pode incluir:

• Atualização automática das políticas de tráfego interno
• Isolando comunicações de uma sub-rede infectada

As funcionalidades de resposta de último recurso, como o redirecionamento do tráfego para servidores de failover dedicados, devem ser adicionadas manualmente ao firewall por meio de playbooks, para garantir a continuidade dos negócios.

Não é apenas o tráfego interno que a IA do firewall pode avaliar: dependendo do fornecedor do firewall, alguns também oferecem categorização de URL. Isso utiliza IA de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para categorizar URLs de acordo com seu nível de segurança.

Sites perigosos ou inadequados podem ser bloqueados no nível do firewall, proporcionando máxima segurança.

Prevenção de ataques de dia zero

Embora a grande maioria dos ataques dependa de vetores de ataque pré-estabelecidos, existe um mercado negro altamente lucrativo para vulnerabilidades de dia zero. Essas ferramentas são tão valiosas justamente porque essas vulnerabilidades ainda não possuem correções.

(E quando aplicadas contra firewalls, podem representar uma grande preocupação de segurança.)

Um firewall aprimorado por IA é capaz de se defender contra ataques de dia zero, estabelecendo uma linha de base da atividade normal da rede. Por exemplo, ele consegue plotar um gráfico com o volume típico de transferência de dados para cada função de usuário. Se o firewall detectar um pico repentino na transferência de dados para um servidor externo em um horário incomum, ele sinaliza ou bloqueia a atividade como potencialmente maliciosa.

Essa mesma técnica também pode proteger aplicativos que, de outra forma, não seriam corrigidos.

IA na Segurança da endpoint

Os endpoints seguros agora são um componente essencial da segurança empresarial. Em sua essência, a Detecção e Resposta de endpoints (EDR, na sigla em inglês) coleta telemetria detalhada desses endpoints, tais como:

• Execução do processo
• Relações entre processos pai e filho
• Interações com arquivos, como criação, modificação e exclusão.

Esses dados são ricos, porém complexos, o que os torna ideais para análise por IA.

Análise comportamental baseada em endpoint

A IA permite a detecção preditiva de ameaças, aprendendo o que é um comportamento normal e identificando anomalias sutis que podem indicar atividades maliciosas.

Isso o torna particularmente eficaz na detecção de malware complexo ou sofisticado que emprega técnicas de ofuscação, como o esvaziamento de processos – ou mesmo quando um processo malicioso recebe um nome que parece legítimo. Como o EDR monitora qual processo está interagindo com qual arquivo, sua IA pode então detectar quando um processo em segundo plano está acessando arquivos sensíveis que normalmente não faria.

Essa exceção permite que um alarme seja acionado muito antes que um ataque bem-sucedido seja implementado.

Análise preditiva

Como diferentes cepas de malware agem de maneiras distintas, uma IA EDR consegue identificar padrões de tendência dentro de um ataque em andamento e prever quais sistemas ou usuários provavelmente serão alvo em seguida. Por exemplo, se o sequestro de conta é a causa raiz suspeita de um ataque, é capaz de examinar quais bancos de dados a conta pode ter acesso.

Se o EDR estiver integrado ao firewall, isso poderá ser transformado automaticamente em alterações de política de firewall correspondentes.

Benefícios de aproveitar as tecnologias de IA na segurança

A IA oferece benefícios potenciais significativos para a segurança cibernética corporativa, incluindo:

• Detecção aprimorada de ameaças: A IA pode analisar grandes volumes de alertas de segurança e identificar com precisão as verdadeiras ameaças. Isso permite que as equipes de segurança detectem e respondam mais rapidamente a possíveis invasões.
• Remediação rápida de incidentes: Após a identificação de um incidente de segurança, a IA pode realizar a correção automatizada com base em roteiros. Isso agiliza e simplifica o processo de resposta a incidentes, reduzindo a capacidade dos invasores de causar danos à organização.
• Visibilidade de segurança aprimorada: A IA pode analisar grandes volumes de dados e extrair insights úteis e inteligência de ameaça. Isso pode proporcionar às organizações maior visibilidade do estado atual de sua infraestrutura de TI e segurança.
• Maior eficiência: A IA pode automatizar muitas tarefas de TI repetitivas e de baixo nível. Isso não apenas reduz a carga sobre o pessoal de TI, melhorando a eficiência, mas também garante que essas tarefas sejam executadas regular e corretamente.
• Aprendizado contínuo: A IA pode aprender e atualizar continuamente seus modelos enquanto estiver em operação ativa. Isso permite que ele aprenda a detectar e responder às mais recentes campanhas de ameaças cibernéticas.

Recomendações e práticas recomendadas de segurança de IA

Algumas práticas recomendadas de segurança para implementar a IA incluem o seguinte:

• Garanta a qualidade dos dados de treinamento: A IA só é tão precisa e eficaz quanto seus dados de treinamento. Ao criar sistemas e modelos de IA, é fundamental garantir a correção dos dados de treinamento rotulados.
• Abordar as implicações éticas: O uso da IA tem implicações éticas devido ao potencial de viés ou uso indevido de dados pessoais para treinamento. Assegure-se de que existam salvaguardas para garantir que os dados de treinamento estejam completos e que o consentimento necessário tenha sido concedido.
• Realizar testes e atualizações periódicas: Os modelos de IA podem conter erros ou ficar desatualizados com o tempo. Testes e atualizações periódicas são essenciais para garantir a precisão e a usabilidade do modelo de IA.
• Implementar políticas de segurança de IA: Os agentes de ameaças cibernéticas podem ter como alvo os sistemas de IA em seus ataques. Implemente políticas e controles de segurança para proteger os dados e modelos de treinamento de IA contra possível exploração.