IA e cibersegurança

Louise ScullyGerente Sênior de Marketing de Produto, Segurança de IA e Inteligência de Ameaças | F5

Integrar a IA à segurança cibernética reforça a proteção e, ao mesmo tempo, estabelece uma base para a inovação segura. A IA pode potencializar o trabalho dos profissionais de segurança. Ao incorporar a IA — e o aprendizado de máquina (ML) — à segurança cibernética, as equipes de segurança podem identificar rapidamente comportamentos anômalos, automatizar respostas, aumentar a eficiência operacional e proteger os sistemas de IA.

Aprimorando a detecção de ameaças com ML

Organizações de diversos setores continuam enfrentando um crescimento exponencial dos dados. As equipes de segurança simplesmente não têm capacidade para analisar as tendências nesses dados, identificar possíveis ameaças e, em seguida, realizar ações corretivas em tempo hábil após os incidentes. Como resultado, as soluções baseadas em aprendizado de máquina estão se tornando ferramentas essenciais para encontrar e corrigir vulnerabilidades.
Os recursos de aprendizado de máquina podem contribuir para a segurança cibernética de três maneiras principais:

• Detecção de ameaças em tempo real: Os modelos de ML podem inspecionar a telemetria operacional ao vivo, avaliar a intenção comportamental e interromper ataques, tudo em tempo real, antes que eles alcancem a infraestrutura de back-end.
• Análise do comportamento do usuário (UBA): O ML pode desempenhar um papel fundamental na análise do comportamento do usuário, primeiro estabelecendo padrões de referência comportamentais e, em seguida, identificando anomalias que possam indicar ameaças.
• Triagem e remediação automatizadas: As ferramentas baseadas em ML permitem que as equipes de segurança automatizem os processos de análise, classificação e priorização de alertas. As equipes podem então usar ML para acionar ações automatizadas que contenham, bloqueiem ou solucionem essas ameaças de outra forma, sem precisar aguardar a intervenção humana.

O F5 Web Application Firewall (WAF) para BIG-IP aproveita o aprendizado de máquina para identificar e bloquear ameaças que as soluções tradicionais não detectam. A análise comportamental baseada em aprendizado de máquina identifica comportamentos maliciosos que passariam despercebidos por soluções baseadas em assinaturas ou reputação. A solução pode então atualizar automaticamente as políticas de segurança sem intervenção humana manual.

Aumentando a eficiência da segurança com IA generativa

Enquanto as soluções baseadas em aprendizado de máquina cuidam da análise de dados e da detecção de ameaças, as ferramentas de IA generativa (GenAI) podem otimizar tarefas que antes eram manuais, ajudando as equipes de segurança a economizar tempo e reduzir custos. Veja três maneiras pelas quais a GenAI pode aumentar a eficiência operacional na área de segurança cibernética:

• Aceleração da geração de relatórios: As ferramentas de IA generativa podem resumir rapidamente alertas complexos de sistemas de Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM), Detecção e Resposta de Endpoint (EDR) e outros, produzindo resumos concisos em segundos. Esses resumos reduzem o tempo necessário para concluir as análises de causa raiz.
• Implementação de correções rápidas: As equipes de segurança e engenharia podem usar ferramentas de IA generativa para criar rapidamente scripts que corrijam vulnerabilidades e solucionem incidentes.
• Simplificação da conformidade: Em vez de criar grandes conjuntos de documentos do zero, as equipes podem usar a IA generativa para extrair informações de dados operacionais e produzir versões preliminares de relatórios de conformidade. A IA generativa também pode associar controles internos a estruturas regulatórias e agilizar as avaliações de conformidade de fornecedores externos.

Usando IA para proteger iniciativas de IA

Além de ajudar a lidar com a crescente velocidade e o volume cada vez maior de ameaças, as ferramentas de IA permitem que as organizações acelerem suas iniciativas de IA e, ao mesmo tempo, reduzam os riscos. Ao proteger componentes essenciais dos sistemas de IA e estabelecer mecanismos de proteção, essas ferramentas permitem que as organizações desenvolvam e lancem suas próprias soluções de IA com mais rapidez.

Como a IA pode impulsionar iniciativas internas?

• Como manter os dados de treinamento limpos: As ferramentas baseadas em IA podem proteger os dados de treinamento contra o envenenamento de dados, ajudando a garantir que os sistemas de IA forneçam respostas precisas e confiáveis.
• Gerenciamento de riscos: O uso da IA para simplificar o alinhamento a estruturas, como a Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA (AI RMF) do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), permite que as organizações avancem com projetos inovadores sabendo que estão controlando os riscos.

A F5 AI Security Platform ajuda a gerenciar os riscos da adoção da IA protegendo aplicativos, modelos, agentes e APIs de IA. E a IA é fundamental para oferecer essa proteção. Por exemplo, as organizações podem usar essa plataforma da F5 baseada em IA para descobrir possíveis vulnerabilidades em softwares, converter regulamentações em políticas corporativas, testar sistemas de IA e se proteger contra ameaças durante a execução.

Inovando com segurança na era da IA

Ao integrar IA e ML à segurança cibernética, as organizações podem ampliar significativamente seus recursos, adquirindo as capacidades necessárias para identificar e enfrentar rapidamente as ameaças mais recentes — muitas das quais surgem em uma velocidade e um volume que os seres humanos não conseguem administrar sozinhos. Ao mesmo tempo, a combinação de IA e segurança cibernética permite que as organizações desenvolvam projetos inovadores com menos riscos. As organizações podem criar suas próprias ferramentas baseadas em IA com a confiança de que estão mantendo aplicativos, modelos, agentes e APIs seguros.

Saiba mais sobre como a F5 AI Security Platform pode ajudar a proteger sua empresa enquanto você amplia as implantações de IA.

Perguntas frequentes

Como a IA é usada atualmente para detectar ameaças à rede?

A IA permite que as organizações migrem de uma segurança reativa, baseada em assinaturas, para uma proteção mais proativa e orientada por comportamento. Ferramentas baseadas em IA e aprendizado de máquina (ML) podem analisar tendências, definir um comportamento de referência e, em seguida, identificar anomalias que possam indicar ameaças — até mesmo aquelas que ainda não foram catalogadas.

Quais são os principais benefícios do uso de ML em um centro de operações de segurança (SOC)?

As ferramentas de ML podem ampliar as capacidades humanas, analisando grandes fluxos de dados, identificando ameaças e acionando respostas automatizadas, tudo na velocidade das máquinas. Em particular, essas ferramentas podem detectar anomalias comportamentais em diversos vetores para encontrar novas ameaças, além de filtrar eventos benignos e gerar alertas apenas para riscos de alta probabilidade.

Como a IA generativa pode ajudar na conformidade corporativa e na comunicação de incidentes?

As organizações podem usar a IA generativa para otimizar diversas tarefas de conformidade, incluindo o mapeamento de políticas internas para estruturas regulatórias, a realização de due diligence de fornecedores e a elaboração de minutas de relatórios. Da mesma forma, a IA generativa pode agilizar a comunicação de incidentes e as investigações de causa raiz por meio da análise e síntese de dados provenientes de diversas fontes.

Como frameworks como o NIST AI RMF ajudam as empresas a inovar?

O NIST AI RMF é um conjunto voluntário de diretrizes que ajuda as organizações a projetar, implementar e gerenciar sistemas de IA de forma responsável e segura. Esse e outros frameworks permitem que as organizações avancem com iniciativas de IA, confiantes de que não estão criando riscos excessivos.

Qual é a diferença entre ferramentas de segurança de código aberto e plataformas comerciais de segurança de IA?

Embora as ferramentas de código aberto ofereçam recursos básicos de segurança de IA, elas exigem um nível significativo de conhecimento interno para implantação e manutenção. Além disso, são atualizadas com menos frequência do que as ferramentas comerciais e podem deixar lacunas nas trilhas de auditoria. As ferramentas comerciais de segurança de IA oferecem recursos de nível empresarial, como pesquisa dedicada de ameaças, atualizações regulares e controles de conformidade prontos para uso em cargas de trabalho corporativas de IA.

Sobre o autor

Louise ScullyGerente Sênior de Marketing de Produto, Segurança de IA e Inteligência de Ameaças | F5

Louise Scully é gerente sênior de Marketing de Produtos para Segurança de IA e Inteligência de Ameaças na F5. Sua carreira abrange marketing de produtos, gestão de produtos, estratégia de entrada no mercado, comunicação, liderança de pensamento e desenvolvimento de categorias nas áreas de segurança de IA e tecnologia empresarial. Antes de ingressar na F5, Louise liderou o marketing na CalypsoAI e na Artomatix, ajudando a levar tecnologias e pesquisas de IA ao mercado.

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