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Como o machine learning ajuda empresas na segurança da informação

Algar Telecom | 25 de setembro de 2019

MGE

De forma simplificada, Machine Learning é definido como a capacidade de computadores aprenderem a realizar tarefas sem que tenham sido explicitamente programados para isso. Ou seja, usando técnicas matemáticas em grandes conjuntos de dados, os algoritmos constroem modelos de comportamento e os usam como base para executar ações e fazer previsões baseadas em novos dados de entrada.

Um exemplo banal é o caso da Netflix, que recomenda novas séries ou filmes com base em seu histórico de visualização anterior.

Mas como essa tecnologia pode ser utilizada na segurança digital de sua empresa? Continue a leitura para descobrir!

A abordagem baseada em Machine Learning voltada para segurança da informação

Em princípio, o Machine Learning pode ajudar as empresas a analisar melhor as ameaças e responder a ataques e incidentes de segurança. Dessa forma, ele pode ajudar a automatizar tarefas e a tornar o sistema de prevenção de ataques muito mais eficaz.

O uso dessa tecnologia em cibersegurança é uma tendência em rápido crescimento. Analistas da ABI Research estimam que o uso de Machine Learning nesse segmento aumentará os gastos em Big Data, Inteligência Artificial e análises para US$ 96 bilhões até 2021.

Veja a seguir alguns casos de uso dessa tecnologia voltadas para a segurança da informação:

Detecção de atividades maliciosas e interrupção de ataques

Um dos grandes desafios da segurança da informação é programar as ferramentas para enfrentar ameaças que estão em constante mutação. O Machine Learning, nesse sentido, surge como uma solução muito eficaz.

Como dito anteriormente, os algoritmos de aprendizado da máquina são capazes de prever ações futuras com base em análise de dados. Desta forma, essa tecnologia permite a detecção de atividades maliciosas que poderiam passar despercebidas por um antivírus, por exemplo.

Além de identificar ameaças, essa tecnologia também permite automatizar ações, o que, em suma, significa que é possível interromper os ataques antes que eles comecem.

Segurança para dispositivos móveis

Com a popularização da nuvem, também aumentou o número de empresas que permitem que os colaboradores utilizem seus dispositivos móveis particulares para acessar informações corporativas.

A questão da segurança, nesse sentido, sempre foi um problema, pois, ao implementar ferramentas de monitoramento nesses dispositivos, a empresa, muitas vezes, pode invadir a privacidade dos colaboradores.

O Machine Learning ajuda a resolver essa questão uma vez que suas soluções não exigem interação humana constante. Dessa forma, é possível garantir a proteção dos dados sem monitoramento constante, uma vez que as próprias ferramentas são capazes de executar ações para interromper ataques.

Aprimoramento da análise humana

Um dos principais intuitos do Machine Learning na área de segurança é ajudar os analistas humanos em todos os aspectos do trabalho, incluindo a detecção de ataques, a análise da rede, a proteção de endpoints e a avaliação de vulnerabilidades. 

Nesse sentido, podemos citar como exemplo o experimento ocorrido no Massachusetts Institute of Technology (MIT), em 2016: o Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) desenvolveu  um sistema chamado AI2, uma plataforma adaptativa de segurança baseada em Machine Learning que ajudou os analistas a encontrar aquelas “agulhas no palheiro”.

Revendo milhões de acessos por dia, o sistema conseguiu filtrar os dados e transmitir aos analistas somente as ameaças potenciais, o que reduziu os alertas para cerca de 100 por dia. O experimento mostrou que a taxa de detecção de ataques aumentou para 85% com uma  redução de cinco vezes nos falsos positivos.

Desafios e benefícios do Machine Learning

Como vimos, o Machine Learning é capaz de otimizar a segurança da informação de forma substancial. Além disso, um dos seus grandes benefícios é a automatização de tarefas repetitivas, o que libera tempo da equipe de TI para que ela se concentre em atividades que agreguem mais valor à empresa.

No entanto, vale lembrar que o Machine Learning é tão bom quanto as informações de entrada que você fornece. Portanto, se os seus algoritmos não forem bem projetados ou se os dados não forem de qualidade os resultados não serão muito úteis.

Além disso, é importante ressaltar que o uso dessa tecnologia não libera as empresas do uso de outras ferramentas de segurança da informação.

Agora você já sabe como o Machine Learning pode ajudar as empresas na segurança da informação. Se você gostou deste conteúdo, então também irá gostar de descobrir porque ter um antivírus endpoint é essencial para a sua empresa.

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