What is AI Security?

A inteligência artificial (IA) cresceu e amadureceu rapidamente nos últimos anos. Embora os conceitos de IA existam há décadas, nos últimos anos houve grandes avanços no desenvolvimento da IA e na introdução da IA generativa. Como resultado, empresas de todos os setores estão explorando a melhor forma de aproveitar a IA.

Esse aumento no uso da IA tem impactos positivos e negativos sobre a segurança cibernética. Por um lado, a IA introduz novos e significativos riscos de segurança para dados corporativos e de clientes confidenciais. Por outro lado, a segurança cibernética da IA também oferece recursos que podem aprimorar a segurança cibernética corporativa.

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What is AI Security?

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 é usada na segurança cibernética?

A IA é excelente na análise de grandes volumes de dados e na extração de tendências ou anomalias. Alguns dos possíveis aplicativos de IA na segurança cibernética incluem:

  • Detecção e resposta a ameaças: A capacidade da IA de identificar tendências e anomalias é adequada para detectar possíveis ameaças à segurança cibernética. Por exemplo, a IA pode monitorar o tráfego de rede e procurar picos de tráfego ou padrões de comunicação incomuns que possam indicar um ataque DDoS ou movimento lateral por malware.
  • Análise do comportamento do usuário: A IA também pode ser usada para realizar modelagem e detecção de anomalias no comportamento do usuário. Ao identificar atividades incomuns em contas de usuários, a IA pode ajudar a detectar contas comprometidas ou abuso dos privilégios de um usuário.
  • Avaliação de vulnerabilidade: O gerenciamento de vulnerabilidades e de patches é um problema complexo e crescente à medida que as vulnerabilidades de software se tornam mais numerosas. A IA pode realizar automaticamente varreduras de vulnerabilidade, triagem de resultados e desenvolver recomendações de correção para fechar a segurança de API identificada.
  • Automação da segurança: As ferramentas de segurança habilitadas para IA podem automatizar tarefas de segurança comuns e repetitivas com base em manuais. Isso permite uma resposta rápida a ataques cibernéticos em escala após a identificação de uma intrusão.

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.

Estruturas de segurança de IA

Algumas estruturas de segurança de IA desenvolvidas para gerenciar possíveis riscos de segurança incluem:

  • OWASP Top 10 para LLMs: Como outras listas OWASP Top 10, esta lista identifica os riscos de segurança mais significativos dos LLMs e as melhores práticas para gerenciá-los.
  • Estrutura de IA segura do Google (SAIF): Define um processo de seis etapas para superar os desafios comuns associados à implementação e ao uso de sistemas de IA.

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.

Segurança de IA com Threat nuvem IA

A inteligência artificial pode revolucionar a segurança cibernética e evitar uma ampla gama de ataques cibernéticos. O ThreatCloud IA da Check Point é o cérebro por trás de todos os produtos de segurança da Check Point, permitindo que eles detectem e bloqueiem com mais rapidez e precisão as tentativas de ataques cibernéticos de uma organização. O Infinity IA Copilot permite a otimização do SOC, aproveitando a IA para automatizar tarefas comuns, atualizar proativamente os controles de segurança para bloquear a exploração de novas vulnerabilidades e identificar e corrigir ameaças mais rapidamente.

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