Para uma plataforma de segurança dinâmica e poderosa, as ferramentas baseadas em aprendizado de máquina (ML) podem ser um elemento essencial.
A tecnologia pode ser usada em diversas tarefas, como detecção de malware e anomalias de rede, categorização do comportamento do usuário, priorização de vulnerabilidades e ameaças e também previsão de ataques futuros com precisão. Além disso, seu uso pode ajudar a melhorar o risco do modelo, simplificar a classificação de ameaças e até mesmo prever com precisão ataques imediatos e potenciais. Além disso, a automação baseada em ML alivia os funcionários ao minimizar o esforço manual. Portanto, o ML tem um grande potencial para a segurança cibernética – mas a que se deve prestar atenção ao implementá-lo num contexto corporativo? Os especialistas da Palo Alto Networks fornecem uma visão geral:
Supervisionado e Sem supervisão Aprendendo a
A metodologia de aprendizagem supervisionada utiliza conjuntos de dados preparados para ajudar o algoritmo a distinguir entre dados prejudiciais e inofensivos. Depois de analisar os dados de entrada com uma variável alvo especificada, ele pode criar previsões e fazer recomendações precisas. É o principal tipo de ML. Por exemplo, a aprendizagem supervisionada é utilizada para classificar ameaças: uma solução pode identificar de forma independente ameaças potenciais dos conjuntos de dados se estas tiverem características semelhantes às dos dados históricos.
Com o aprendizado não supervisionado, entretanto, o algoritmo explora de forma independente a estrutura dos dados, sem receber valores-alvo conhecidos antecipadamente. Ele então os agrupa (“clustering”). A aprendizagem não supervisionada pode fornecer às equipes de segurança cibernética uma visão geral do comportamento normal e anormal.
A IA generativa (GenAI) expande o escopo do aprendizado de máquina ao integrar o aprendizado supervisionado e não supervisionado. Esta técnica aproveita a análise de dados e a capacidade preditiva da aprendizagem supervisionada, combinada com o reconhecimento de padrões e a natureza exploratória da aprendizagem não supervisionada. GenAI pode ser usado principalmente em áreas como interpretação de código-fonte, análise de políticas, análise forense ou pentesting.
Dados são a chave
Para garantir que os algoritmos de ML sejam executados corretamente e produzam o resultado desejado, uma grande quantidade de dados de alta qualidade deve ser inserida. Esses conjuntos de dados devem representar as ameaças esperadas para cada empresa para que a ferramenta de ML possa aprender os padrões e regras corretos. Eles também devem estar atualizados e constantemente atualizados.
Dados de diferentes fontes que não interagem bem entre si e apresentam lacunas devido a diferentes tipos de dados ou categorizações são difíceis de serem avaliados por uma máquina. Para que o algoritmo desenvolva todo o seu potencial, os dados devem estar sempre completos, consistentes e corretos.
ML é preditivo, não determinístico
ML lida com probabilidades e probabilidades de resultados. Ou seja, utiliza dados fornecidos e resultados passados para, por sua vez, prever resultados potenciais no futuro. Isso torna o ML predicativo. Embora as previsões não sejam determinísticas, geralmente são muito precisas – e estão disponíveis muito mais rapidamente do que após análise humana.
Regras para regressão, classificação, agrupamento e associação
Dependendo do tipo de problema a ser resolvido, existem diferentes métodos de ML, como regressão, agrupamento e análise de associação. A regressão visa fazer um resultado ou previsão contínua. No campo da segurança cibernética, pode ser usado para detectar fraudes. A classificação e o agrupamento dividem os dados em grupos ou categorias, com o agrupamento agrupando especificamente com base nas semelhanças dos dados. Durante a classificação, o algoritmo organiza ou agrupa as observações em categorias predefinidas para poder distinguir spam de dados inofensivos.
O aprendizado de regras de associação usa a experiência anterior com dados para recomendar um resultado específico com muito mais rapidez do que um ser humano jamais seria capaz. Se ocorrer um incidente em um site, as soluções podem ser oferecidas automaticamente.
ML e suas limitações
Os algoritmos de ML são extremamente eficientes no reconhecimento de padrões e na criação de previsões. No entanto, eles também exigem muitos recursos e muitas vezes são bastante propensos a erros porque os conjuntos de dados têm escopo limitado – portanto, as ferramentas de ML também podem atingir seus limites.
Colaboração entre humanos e máquinas
Para aumentar o desempenho dos algoritmos baseados em ML na segurança cibernética, humanos e máquinas devem trabalhar juntos. Embora os algoritmos de ML possam realizar análises de dados, isso não substitui o dever das equipes de segurança cibernética de se manterem atualizadas sobre os mais recentes avanços tecnológicos e mudanças no cenário de ameaças.
Integração e interação perfeitas com outras ferramentas
As novas técnicas de ML usadas no ambiente de segurança cibernética só podem se desenvolver quando forem perfeitamente integradas ao processo e ao cenário tecnológico. Por exemplo, há muito pouco valor agregado em identificar ameaças ainda mais rapidamente se elas só puderem ser bloqueadas ou corrigidas após alguns dias. Portanto, é crucial não cair no hype quando se trata de ML, mas sim verificar em quais áreas o uso de soluções baseadas em ML realmente faz sentido.
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