A IA é a ferramenta do momento que vem revolucionando o mercado, ao passo que a segurança de informações é uma preocupação crescente nas organizações. Logo, utilizar a IA ao seu favor para proteger dados é uma estratégia chave. Mas como utilizar a IA generativa para aprimorar a segurança de informações da sua empresa?
Em um primeiro momento, pode ser difícil imaginar este uso, mas a realidade é que essa ferramenta tem muito a agregar para a proteção de dados. Confira a seguir sugestões de aplicações:
Detectando ameaças e comportamentos suspeitos – como a análise de atividades ajuda na prevenção e observação de movimentos suspeitos
A IA generativa pode ser treinada para identificar padrões. Esta capacidade pode ser amplamente aplicada na personalização da experiência do cliente, por exemplo: a IA observa as preferências de cada consumidor e vai adequando a jornada conforme as análises.
No entanto, essa capacidade analítica de comportamentos também é uma grande aliada para a proteção de informações: ao detectar desvios significativos de padrões, como um aumento repentino no tráfego de rede ou acessos não autorizados a dados sensíveis, a IA pode sinalizar possíveis ameaças.
Além disso, a Inteligência Artificial para a análise de malware, da seguinte forma: gerando novos tipos de malware. Por quê? Pois isso permite que os sistemas de segurança sejam treinados para identificar e bloquear essas ameaças antes que elas se espalhem, ficando um passo à frente das ameaças externas.
Para complementar, a IA pode analisar o código malicioso existente para identificar padrões e tendências que possam ajudar a prever futuros ataques.
Criando dados sintéticos para proteger informações reais
Ao gerar dados sintéticos que se assemelham aos dados reais, mas sem conter informações pessoalmente identificáveis, é possível compartilhar dados para fins de análise e treinamento de modelos sem comprometer a privacidade.
Os dados sintéticos podem ser utilizados para testar a eficácia de novos sistemas de segurança, identificando vulnerabilidades. Ao imitar o comportamento de um intruso, a IA pode criar cenários de ataque e testar a resiliência dos sistemas de segurança.
Ao identificar as vulnerabilidades exploradas por esses ataques simulados, é possível fortalecer as defesas contra ameaças reais, para que a equipe interna corrija o que for necessário, antes que fragilidades sejam notadas por hackers.
Ademais, os grandes volumes de dados sintéticos também servem para treinar modelos de machine learning, o que pode melhorar a precisão da detecção de fraudes e outras ameaças.
Processos de Investigação
Vimos por aqui que os recursos de Inteligência Artificial generativa ajudam – e muito – na prevenção de ataques. No entanto, na pior das hipóteses, caso um ataque já tenha ocorrido, como proceder?
Neste caso, aproveite o recurso para uma investigação ainda mais aprofundada e detalhada: a IA generativa pode auxiliar na análise forense de incidentes de segurança, identificando padrões e correlações entre diferentes eventos que podem ajudar a reconstruir a cronologia de um ataque e identificar o ponto de origem.
Este processo também auxilia na geração de hipóteses e simulação de cenários: em conjunto com a ferramenta, sua equipe consegue levantar mais possibilidades de técnicas e abordagens utilizadas pelos invasores, acelerando a investigação (e possíveis resultados) sobre a causa do incidente.
Desta forma, os analistas de segurança também desenvolvem uma melhor compreensão e tato para desenvolver estratégias de mitigação.
A IA generativa representa uma fronteira promissora na luta contra as ameaças cibernéticas. Ao combinar a capacidade de gerar novos dados com a capacidade de analisar grandes volumes de informações, a IA pode ajudar a detectar ameaças de forma mais rápida e precisa, proteger informações sensíveis e investigar ataques de forma mais eficaz. No entanto, é importante ter um bom planejamento e buscar a ajuda de especialistas para que esta tecnologia seja implementada de forma bem-sucedida, responsável e ética.