A indústria de segurança cibernética é uma das muitas áreas que se beneficiaram significativamente da IA e do aprendizado profundo. Usada de forma eficiente, a inteligência artificial melhora as habilidades das soluções de segurança cibernética para detectar uma ampla gama de ameaças, incluindo ameaças novas ou não classificadas.
O processo de uso eficiente da IA normalmente envolve modelos de última geração, um método iterativo para melhorar a precisão do modelo e dados bem rotulados, entre outras coisas.
Em muitas empresas de segurança cibernética que empregam IA, os requisitos acima, principalmente o processo de rotular dados com precisão, são respaldados por especialistas em ameaças. Estes cuidam do pré-processamento dos dados e da extração e desenvolvimento da funcionalidade, juntamente com outras tarefas manuais ou processos que produzem entradas artesanais. Essencialmente, essas entradas, feitas à mão por especialistas, permitem que os modelos sejam executados com mais clareza, representando com precisão a estrutura subjacente dos dados, melhorando os recursos de detecção de ameaças.
Os especialistas substituem a entrada de processos automatizados
No entanto, o surgimento de novos métodos de detecção de ameaças usando IA questiona a necessidade de informações especializadas. Especificamente, esses métodos envolvem soluções de aprendizado profundo de ponta a ponta que alguns estão divulgando como a próxima grande novidade na detecção de malware. Nessas soluções, os insumos desenvolvidos por especialistas são substituídos por aqueles fornecidos por processos automatizados. Embora isso esteja se tornando indiscutivelmente mais aceito em alguns setores que usam IA para vários fins, a falta de contribuições artesanais de especialistas levanta a questão de saber se essa contribuição de especialistas ainda é relevante no desenvolvimento de uma solução eficiente de segurança cibernética baseada em IA.
Uma abordagem examinou binários de malware apresentados como imagens em escala de cinza, revelando as semelhanças e diferenças textuais e estruturais entre os binários da mesma e de outras famílias de malware ou entre malware e software benigno. Isso elimina a engenharia manual de recursos, economizando tempo e reduzindo a carga de trabalho para empresas de segurança cibernética. Outra abordagem envolve um processo no qual o mecanismo é alimentado com dados brutos, consistindo em valores de bytes brutos, e produz uma saída que indica a classificação de um arquivo malicioso ou benigno.
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