Conforme novas soluções emergem para fortalecer a segurança digital das empresas, os cibercriminosos se ajustam, concebendo métodos e estratégias ainda mais avançadas para explorar brechas e superar as proteções. 

Essa dinâmica exige consciência e preparação contínuas para que os agentes de cibersegurança das empresas possam lidar com mais facilidade contra esses riscos.  

Atualmente, é preciso investir corretamente em segurança cibernética, desenvolver uma gestão de crise efetiva e elaborada com ferramentas de Threat Intelligence, fomentar a educação e sensibilização sobre o assunto, além de colaborar ativamente para encarar os desafios trazidos pela evolução das ameaças cibernéticas. 

A evolução das ameaças cibernéticas  

A evolução das ameaças cibernéticas atravessou várias fases, começando com vírus e avançando para malwares mais complexos, como Cavalos de Tróia e ransomware. Em seguida, houve o surgimento de ataques direcionados, incluindo as ameaças persistentes avançadas (APTs). 

Logo depois, os ataques e as ameaças à Internet das Coisas (IoT) ganharam destaque, explorando vulnerabilidades em dispositivos conectados e representando uma ameaça significativa à segurança das empresas e pessoas.  

Em um ritmo acelerado, diversas novas ameaças começaram a surgir todos os dias, ampliando os riscos às empresas e a necessidade de promover melhores ações de antecipação e enfrentamento aos ataques cibernéticos.  

Em outras palavras, tornou-se fundamental adotar estratégias integradas e bem definidas de cibersegurança que fortaleçam as vulnerabilidades das organizações e que auxiliem na realização de ações de proteção cada vez mais assertivas.  

Principais estratégias preventivas de cibersegurança  

Avaliação contínua de riscos e vulnerabilidades 

Uma boa estratégia proativa de cibersegurança começa com a constante avaliação de riscos e vulnerabilidades. Isso envolve a identificação e compreensão das possíveis brechas de segurança nos sistemas, bem como a avaliação contínua de novas ameaças.  

A análise dos sistemas, identificação de possíveis pontos fracos e a implementação de medidas corretivas são essenciais para uma postura defensiva robusta e eficiente. 

Implementação de Camadas de Proteção Multifacetadas 

A implementação de defesas multifacetadas é uma estratégia crucial. Não se resume a uma única solução, mas a uma combinação de ferramentas e camadas de proteção. Isso inclui firewalls robustos, antivírus, detecção de intrusões, criptografia, autenticação de dois fatores e atualizações regulares de software. Adotar uma abordagem em camadas pode dificultar a ação de invasores e minimizar as possíveis brechas de segurança. 

Monitoramento e resposta rápida 

A capacidade de detectar e responder a ameaças de forma ágil é crucial. Investir em sistemas de monitoramento contínuo pode identificar atividades anômalas, permitindo respostas rápidas a possíveis ataques. A rápida contenção de um incidente pode reduzir significativamente o impacto e limitar a extensão dos danos. 

Atualização e adaptação constante 

A evolução das ameaças cibernéticas exige uma postura de constante atualização e adaptação. Isso envolve não apenas a manutenção e atualização contínua de sistemas de segurança, mas também o acompanhamento de novas ameaças e tendências. A capacidade de se adaptar rapidamente a novos desafios é vital para manter a integridade dos sistemas. 

A Inteligência Artificial e Machine Learning nas estratégias preventivas de cibersegurança  

Em um cenário de profundas transformações no ambiente digital e de evolução contínua das ameaças cibernéticas, a Inteligência Artificial (IA) e seus recursos de Machine Learning surgiram como componentes vitais na batalha contra essas ameaças.  

Trata-se de ferramentas que proporcionam não apenas a detecção de ameaças atuais, mas a capacidade de antecipar e se adaptar a futuros desafios de segurança, desempenhando um papel fundamental na prevenção e proteção de dados e sistemas. 

Essas tecnologias permitem que as organizações identifiquem mais rapidamente as ameaças cibernéticas e atualizem continuamente suas defesas. Com a capacidade de aprendizado contínuo, elas são capazes de aprimorar suas capacidades de antecipação a ameaças à medida que novas estratégias de ataque surgem. 

Além disso, elas automatizam processos de triagem e investigação, resultando em uma resposta rápida a incidentes de segurança e reduzindo significativamente o tempo de reação diante de possíveis ataques. 

Outro aspecto extremamente interessante é a alta capacidade de análise dos dados históricos. A partir disso, os algoritmos e sistemas de Inteligência Artificial e Machine Learning conseguem identificar comportamentos suspeitos, prevendo as ameaças potenciais de maneira assertiva e permitindo ações de segurança antes mesmo que elas representem riscos ao sistema.  

Ou seja, ao utilizar a IA e o ML em suas estratégias de antecipação a ciberataques, as organizações fortalecem consideravelmente suas defesas, ficando cada vez mais preparadas para enfrentar os desafios digitais do futuro. 

Na Cipher, aproveitamos as tecnologias avançadas de IA combinadas com especialistas em cibersegurança para fortalecer sua postura de cibersegurança e minimizar sua exposição a riscos de maneira preventiva. Na luta contra as ameaças cibernéticas emergentes, conte com a Cipher! 

Um relatório de segurança cibernética de 2023 aponta que apenas 15% das empresas na América Latina operam com um sistema contra ataques virtuais superior ao básico. 

Com a realidade de cybersecurity tornando-se exponencialmente mais complexa e os incidentes mais prejudiciais, para acompanharem o ritmo dos hackers, as organizações têm uma necessidade urgente de pensar em suas estratégias de detecção, resposta e proteção a ataques.

Evolução das ciberameaças 

Atualmente, os incidentes envolvendo ransomware têm sido um dos mais frequentes nas organizações. 

Esse é o tipo de ataque em que os hackers fazem a criptografia de dados das empresas, mantendo-os como “reféns”, enquanto cobram valores exorbitantes para a restauração dos sistemas. Além de estarem apresentando uma curva de aumento, os ataques de ransomware têm se tornado mais sofisticados, aplicando tecnologias como inteligência artificial e machine learning, sendo capazes de afetar as infraestruturas mais críticas. 

Para o futuro das ciberameaças, devemos mencionar dois importantes recursos que devem ser explorados nos ataques cibernéticos: 

Internet of Things (Internet das Coisas) 

À medida que a IoT se torna mais presente nas residências e organizações, vemos também o aumento das ameaças a tais dispositivos. Isso acontece porque, na grande maioria dos casos, não há o investimento correto na integração da IoT nas operações empresariais; a segurança cibernética desses dispositivos não é priorizada, tornando-os pontos de vulnerabilidade em vez de ferramentas de apoio contra ataques. 

Inteligência artificial 

Os analistas de cibersegurança percebem uma tendência semelhante à da IoT para a inteligência artificial. A IA já começou a ser adotada para dezenas de funções dentro das empresas; ela simplifica e agiliza em muitos níveis o desenvolvimento de um negócio, mas, geralmente, sua implementação não é feita de forma otimizada, pensando na cibersegurança conectada a tais facilidades. 

É por isso que, a seguir, vamos nos aprofundar mais sobre como a IA pode ser uma aliada da segurança cibernética das empresas. 

O avanço da inteligência artificial na cibersegurança das organizações 

Redes, cloud, ambientes híbridos, data centers, dispositivos de acesso remoto e outros assets comumente encontrados na rotina das empresas podem ser superfícies vulneráveis para os ataques hackers. Um dos grandes diferenciais da IA é poder ser aplicada na segurança virtual de todo esse ecossistema. 

No caso das redes, por exemplo, ferramentas baseadas em IA são capazes de analisar grandes volumes de tráfego, inspecionando dados e padrões de comportamento para detectar atividades suspeitas, enviar notificações para o time de cybersecurity, reagir às ameaças e prevenir ataques de forma autônoma. 

Através de machine learning, há um movimento contínuo de leitura e aprendizagem a partir do fluxo de dados. Quanto mais a IA analisa dados de acesso e conexão de usuários, mais ela aprende o que são os padrões normais e há um aumento na precisão e previsibilidade para identificação de padrões incomuns. 

Quando um dispositivo remoto tenta se conectar a um ambiente, a inteligência artificial reconhece localização, tipo de aparelho sendo utilizado, horário do acesso, serviços acessados, autorizações prévias e muito mais. Caso seja percebida uma anormalidade, as automações respondem de maneira ágil para garantir a segurança cibernética. 

IA e automações na mudança do cenário de cybersecurity 

Para além da habilidade de analisar dados e manter um aprendizado contínuo sem a necessidade de intervenção humana, outra característica importante dos softwares com IA traz um impacto gigante na capacidade de proteção e resposta contra ataques cibernéticos: a automação. 

São muitas as frentes em que as automações atuam para transformar estratégias de cibersegurança. Confira, abaixo, três áreas em que elas fazem a diferença. 

1. Agilidade na detecção de falsos positivos e redução de erros humanos 

Quando não há automação, alertas enviados para as equipes de segurança requerem intervenção humana para validação entre falsos positivos. A automação avalia rapidamente esses casos, determinando instantaneamente o que deve ser levado em consideração. Como resultado, percebemos a queda no número de erros de validação e aumento na produtividade. 

2. Isolamento e contenção de potenciais ameaças 

Diante de um ataque, é urgente conter a invasão antes que a mesma se espalhe pela rede e por outros sistemas. Softwares inteligentes com automação ajudam a isolar e bloquear ameaças críticas, dando um apoio estratégico e rápido para equipes de segurança cibernética. 

3. Automatização de relatórios   

A automação de tarefas repetitivas e simples já é implementada em muitas áreas dos processos empresariais. No caso da cibersegurança, ela apresenta uma oportunidade significativa. A automação na produção de relatórios de incidentes traz mais agilidade, eficiência e precisão a partir de uma análise de dados mais rica. Reports com informações contextuais mais relevantes são extremamente necessárias para a tomada de decisões mais eficazes.

Tomada de decisões na cibersegurança 

Nessa batalha contra os cibercriminosos e seus métodos cada vez mais avançados, executivos e líderes de cybersecurity precisam, frequentemente, tomar grandes decisões sobre a estratégia de proteção das empresas. No dia a dia, dentro dos times de segurança cibernética, essa necessidade se repete.  

De maneira semelhante ao que acontece em outras áreas de negócio, a análise de dados tem se mostrado o caminho mais assertivo para encontrar as respostas dos maiores desafios de cibersegurança que cada empresa enfrenta. 

A implementação de IA e automações em infraestruturas de proteção contra ameaças virtuais fornece insumos riquíssimos para contextualizar a realidade única da organização. Nenhum estudo ou previsão generalizada pode orientar ações como uma análise aplicada ao cenário da empresa.  

No entanto, levando em consideração a quantidade de dados a serem analisados, a extensão das superfícies vulneráveis, a velocidade de avanço das ameaças e a competitividade do mercado, é inviável contar apenas com capital humano para fazer uma investigação extensa. 

Algoritmos inteligentes, automações para criação de relatórios com insights relevantes, alertas e evidências para contexto adicional e informações de alta qualidade são benefícios únicos que a inteligência artificial pode prover. 

Além das decisões estratégicas, podemos adicionar aqui também a tomada de decisões de forma ágil e autônoma pela IA em casos de ataques cibernéticos, levando a respostas imediatas e redução de possíveis danos aos negócios. 

A Cipher ajuda você a acompanhar o futuro da segurança cibernética! 

Conte com nosso apoio e nossas soluções baseadas em inteligência artificial para ter proteção eficiente e avançada para o seu negócio. 

À medida que as organizações migram para a nuvem e adotam novas tecnologias, os incidentes cibernéticos também evoluem, criando um cenário cada vez mais preocupante para organizações de diferentes portes e segmentos do mercado.  

Os ciberataques se tornam mais sofisticados e frequentes a cada dia e intensificam-se as ameaças e os danos significativos aos dados, sistemas e operações das empresas. No entanto, a Inteligência Artificial e o Machine Learning estão evoluindo como tecnologias extremamente promissoras no campo da cibersegurança. 

Por dentro do conceito de Machine Learning  

Usado para automatizar tarefas de triagem e investigação, identificar padrões de comportamento suspeitos e prever o impacto potencial de um incidente, o Machine Learning (ML) é uma tecnologia que desempenha um importante papel na resposta rápida a incidentes de segurança cibernética. 

Como um componente fundamental da era da Inteligência Artificial, o Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um sistema capaz de modificar seu comportamento autonomamente, baseando-se em seu próprio histórico de experiências. 

A partir do reconhecimento de padrões dentro dos dados analisados neste histórico, são estabelecidas regras lógicas que visam otimizar o desempenho de uma tarefa ou, na maioria das vezes, tomar decisões mais apropriadas para determinado contexto. 

A importância do Machine Learning para a cibersegurança das empresas 

Para empresas que necessitam de alta segurança em um cenário de ameaças cibernéticas em constante evolução, o Machine Learning representa a alternativa mais assertiva e eficaz na detecção rápida e precisa de ataques, desempenhando um papel crucial na prevenção e proteção de dados e sistemas. 

Sua correta implementação na cibersegurança pode ajudar as organizações a detectarem ameaças rapidamente e com maior precisão, produzir respostas a incidentes de forma mais ágil e eficaz, além de reduzir a probabilidade de erros humanos. 

Aplicações e vantagens do Machine Learning na Cibersegurança  

Detecção de anomalias e reconhecimento de padrões 

Quando aplicadas na cibersegurança, a IA e o Machine Learning podem identificar rapidamente atividades suspeitas, padrões de ataque, ou o impacto potencial de um acidente, permitindo a adoção de medidas preventivas com mais agilidade e assertividade, além de ajudar as organizações a tomarem decisões informadas e reduzir os riscos aos dados da empresa.  

Automatização de tarefas de triagem, investigação e remediação 

O Machine Learning pode ser usado para automatizar tarefas de triagem e investigação, como a análise de logs, identificação de anomalias e a classificação de eventos. Isso contribui para que os analistas de segurança tenham mais tempo para se concentrar em tarefas mais complexas e de alto valor. 

Além de otimizar a priorização de incidentes e a automação de tarefas, o Machine Learning também ajuda na remediação de ciberataques, promovendo respostas mais rápidas e reduzindo consideravelmente o tempo de reação diante das ameaças cibernéticas.  

Identificação de padrões de comportamento suspeitos 

Capaz de analisar dados históricos em tempo real para prever possíveis ameaças, o Machine Learning pode ser usado para identificar padrões de comportamento suspeitos, como o uso de endereços IP ou domínios conhecidos usados em ataques cibernéticos. 

De modo geral, isso ajuda na tomada de decisões e na resposta a ataques, além de aprimorar a segurança dos sistemas e redes do negócio e auxiliar os agentes de segurança a identificar incidentes antes que eles causem danos significativos.  

Machine Learning no futuro da cibersegurança  

Na jornada para uma postura de segurança cibernética altamente resiliente e eficaz, é preciso adotar ferramentas e recursos que conduzam a equipe em direção a um futuro de tranquilidade e plena segurança cibernética.

A evolução constante e capacidade de adaptação do Machine Learning garantem uma defesa altamente assertiva e permitem respostas mais rápidas e proativas às ameaças emergentes, mantendo as organizações um passo à frente dos adversários cibernéticos e cada vez mais preparadas para os desafios futuros.  

É importante compreender que o Machine Learning não é apenas mais uma ferramenta na resposta a incidentes de segurança cibernética, mas um forte aliado que capacita as empresas a reagirem e a enfrentarem os ciberataques com muito mais confiança e eficácia. 

A Cipher está ao seu lado durante toda essa jornada, oferecendo serviços de segurança cibernética impulsionados pela inteligência artificial. Nossa abordagem garante proteção 24/7, 365 dias por ano, concentrando-se em otimizar seus recursos e reduzir ao máximo o tempo de resposta. Conte conosco para impulsionar a eficiência e fortalecer sua segurança digital. 

Um relatório sobre defesa digital da Microsoft lançado no começo de 2023 mostrou um aumento de 74% nos ataques cibernéticos contra empresas entre este ano e o anterior. Foram observados, em média, 921 ataques por segundo. De acordo com os especialistas da área, os números apontam para um cenário em que a dúvida não é se uma organização será vítima de um incidente, mas quando isso ocorrerá. 

Cibercriminosos mais sofisticados e com acesso a tecnologias de ponta, complexidades de infraestrutura, volumes de dados que crescem em ritmo exponencial e superfícies vulneráveis cada vez maiores por necessidades operacionais criam grandes desafios para os negócios. 

À procura de proteção não só para o lado financeiro, mas também sua continuidade operacional, reputação e sobrevivência no mercado, as empresas têm visto a Inteligência Artificial como a solução com maior impacto positivo para a realidade que enfrentam. 

O Threat Intelligence, por exemplo, é uma estratégia de investigação e combate a ameaças cibernéticas que tem como base o uso da IA.  

O que é a Inteligência Artificial 

Apesar de ter ganhado um destaque especial nos últimos anos, as discussões da AI (do inglês Artificial Intelligence) como conceito surgiram há mais de 70 anos. A inteligência das máquinas foi objeto de estudo por décadas e, de uma ideia distante, passou a ser um modelo de tecnologia presente nas rotinas de todas as pessoas e empresas. 

As possibilidades da inteligência artificial (IA) estão ainda sendo exploradas de maneira mais profunda, mas seu poder tem sido um fator de transformação inigualável. Ela vem permitindo avanços nunca antes vistos na ciência, robótica, saúde, educação, indústria, agronegócio, estruturas empresariais e muito mais.  

Podemos considerar uma explicação simplificada para o que é a IA: 

Um modelo que envolve máquinas, sistemas e algoritmos capazes de operar de forma semelhante à inteligência humana. 

A inteligência artificial trabalha a partir de uma combinação de tecnologias para aprender, reconhecer padrões, raciocinar, adaptar-se e tomar decisões com base em dados.  

Em sua essência, a IA funciona por meio de uma combinação de algoritmos, dados e computação. É um complexo nó de processos que possibilita às máquinas aprender, se adaptar e tomar decisões data-driven. 

Três definições são as mais interessantes quando falamos da atuação da IA em contextos gerais: 

• Machine Learning ou Aprendizado de Máquina (ML): é a base para um sistema inteligente. A partir de uma combinação de dados que são alimentados ao algoritmo, ele é capaz da aprendizagem de padrões, evoluindo seu próprio treinamento com correlações. 
• Deep Learning: apesar da semelhança com o ML, difere-se na capacidade de operar com dados não estruturados, levando-os em um processo automático de aprendizado em camadas necessitando do mínimo de intervenção humana. 
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): tecnologia que possibilita a compreensão entre a linguagem da máquina e a humana. O PLN elimina a necessidade de utilização de linguagens de programação para entender e responder a um questionamento. 

O poder da automação 

O avanço da inteligência artificial torna a automação cada vez mais simplificada e acessível. 

Automatizar tarefas e operações traz mais agilidade, produtividade, eficiência, precisão e otimização como um todo para todos os tipos de processos, em todos os setores. 

Reduzir o erro humano, fortalecer infraestruturas e sistemas, ganhar velocidade e dispor de recursos para lançar soluções inovadoras para seus clientes são apenas alguns diferenciais de absoluta importância para um negócio alcançar posições mais competitivas em mercados concorridos. 

Como as empresas estão utilizando a IA? 

Uma pesquisa da Forbes feita no início de 2023 mostrou que a inteligência artificial vem sendo aplicada de dezenas maneiras nos negócios. Alguns usos destacados nas respostas são: 

• Segurança cibernética e monitoramento de fraudes 
• Atendimento ao cliente 
• Gerenciamento de inventário 
• Operações de cadeia de suprimento 
• Customer Relationship Management (CRM) 

Os entrevistados relataram motivações semelhantes em recorrer à IA em busca de evoluir e aperfeiçoar suas operações. 

Cada vez mais, as empresas estão vendo na prática a relação entre os recursos e capacidades da inteligência artificial e a conquista de seus objetivos comerciais.  

Destaque para cybersecurity 

A proteção contra ataques cibernéticos é um ponto fraco para várias organizações. Muitos fatores podem contribuir para isso: falta de investimento em medidas de segurança, preparação insuficiente dos times responsáveis, ausência de planos de resposta a incidentes, ferramentas de cybersecurity ineficazes para as necessidades do negócio, etc.   

A pesquisa da Forbes mencionada anteriormente apresenta um dado que merece destaque especial e aponta para a tecnologia que parece ser a solução para muitos desses desafios. 

Mais da metade de donos e CEOs indicam utilizar soluções com inteligência artificial para a segurança cibernética do seu negócio. 

Na percepção deles, a implementação da AI é um caminho eficaz, ágil e com retorno sobre investimento (ROI) elevado no que diz respeito à proteção virtual de empresas. 

Inteligência Artificial na cibersegurança 

A capacidade de analisar um alto volume de dados, identificar padrões, detectar irregularidades e prever cenários (como possíveis ataques cibernéticos), tudo em tempo real, coloca a IA em uma posição única na transformação de arquiteturas de segurança, habilitando sistemas para combater ameaças cada vez mais avançadas. 

Soluções inovadoras baseadas em inteligência artificial automatizam e otimizam o fluxo de prevenção, detecção e resposta a incidentes, provendo recursos que dão maior visibilidade e controle para equipes de analistas de segurança. 

Benefícios da IA para a segurança cibernética de empresas 

A seguir, apresentamos 3 vantagens da IA para a proteção de ambientes virtuais. 

1. Gerenciamento de ameaças 

Ferramentas inteligentes são capazes de fazer análises de riscos e relatórios de incidentes, criando sua própria base de informações para aumentar a precisão de alertas e automatizar e acelerar respostas em mais de 55%. Elas também podem priorizar tais ações através de triagens automáticas. 

2. Proteção de dados na cloud e ambientes híbridos 

Monitorar acessos, identificar possíveis anomalias e notificar a equipe de segurança sobre atividades potencialmente suspeitas são diferenciais que resultam na otimização do tempo de resposta para a correção de problemas. 

3. Aperfeiçoar a experiência do usuário sem enfraquecer a segurança 

Mesmo simplificando acessos para a criação de um modelo com maior usabilidade, soluções baseadas em IA mantêm a proteção dos sistemas e o combate a fraudes. Isso é possível por conta da análise de risco de cada tentativa de login com base em dados comportamentais observados pela ferramenta. 

Como a inteligência artificial otimiza a operação de equipes de cybersecurity? 

Frente a uma realidade em que os hackers atuam com acesso às tecnologias mais avançadas, a maioria dos analistas de segurança das empresas trabalha em um ritmo acelerado para tentar acompanhar a evolução das ameaças. 

Estruturar e aplicar novas tecnologias e diferentes ferramentas que possibilitem aos profissionais a otimização de tempo, recursos e custos, além de mais eficácia, é imperativo.  

Em negócios que contam com automação, além de tarefas repetitivas e de baixa complexidade serem feitas sem intervenção humana, os recursos de IA otimizam o tempo dos times de cibersegurança, abrindo espaço para que os mesmos se dediquem a atividades mais complexas como o desenvolvimento e o aperfeiçoamento de infraestruturas mais robustas contra incidentes. 

Algumas especificidades da IA que ajudam os responsáveis pela prevenção e resposta a ataques cibernéticos são: 

• Análise de dados em tempo real; 
• Classificação automática de incidentes; 
• Geração automática de relatórios; 
• Monitoramento contínuo; 
• E respostas automatizadas. 

Antecipando ameaças e automatizando respostas contra ataques cibernéticos 

Uma pesquisa realizada sobre valores financeiros envolvidos na violação de dados revelou que os custos resultantes de um ataque cibernético chegam a uma média de US$ 6,71 milhões em empresas que não trabalham com inteligência artificial e automação. Em contrapartida, em organizações que implementaram soluções de IA e de automatização os custos de violação de ficam na casa de US$ 2,9 milhões. (Fonte: IBM Cost of a Data Breach Report 2021) 

Essa diferença de mais de US$ 3 milhões pode ser facilmente explicada pela incapacidade dos sistemas sem inteligência artificial de prever e prevenir ameaças, além de terem um tempo de resposta extremamente lento. No Brasil, o tempo médio para identificar e conter problemas derivados de ataques virtuais é de 277 dias. 

Pensando que quanto mais as ferramentas com IA operam, mais elas aprendem e, assim, tornam-se cada vez mais capazes de perceber movimentações minimamente detectáveis e padrões de fluxo de dados suspeitos, compreendemos sua habilidade de responder a ataques de forma ágil e precisa.  

Autonomia, agilidade e precisão são pilares para uma estrutura mais robusta de cibersegurança. 

Entenda melhor o papel da inteligência artificial na cybersecurity com nosso infográfico! 

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