IA e aprendizado de máquina: ferramentas específicas para problemas específicos

Joshua Goldfarb

Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (IA/ML) são assuntos em alta atualmente. Eles quase sempre surgem em reuniões (virtuais ou presenciais) com clientes, parceiros, analistas do setor, jornalistas e outras pessoas. Às vezes, as perguntas e discussões são muito focadas e específicas. Em outras ocasiões, porém, são bastante vagas e genéricas.

Quando recebo perguntas gerais sobre IA/ML, talvez adote uma abordagem diferente da de outras pessoas ao respondê-las. Para mim, IA/ML não são soluções genéricas, mas sim ferramentas que precisam ser aplicadas a problemas específicos para serem eficazes.

Então, quais são alguns dos problemas enfrentados pelas empresas que a IA e o aprendizado de máquina podem ajudar a resolver? Embora esta não seja uma lista completa, aqui estão alguns dos meus favoritos:

Ataques automatizados

Ataques automatizados são frequentemente realizados por redes de bots. Esses ataques expõem as empresas a diversos riscos, incluindo perdas decorrentes de fraudes, manipulação de estoque, danos à reputação, roubo de dados, custos de infraestrutura, custos relacionados ao desempenho e custos de suporte, entre outros. Detectar e mitigar ataques automatizados exige compreender a diferença entre o tráfego humano e o automatizado.

Embora isso possa parecer conceitualmente simples, na prática é uma tarefa difícil que exige uma variedade de técnicas diferentes. Uma dessas técnicas é o uso de IA/ML — não de forma genérica, é claro, mas aplicada especificamente ao problema de separar o tráfego automatizado indesejado do tráfego humano legítimo.

Fraude

A fraude é um problema crescente para as empresas, especialmente para aquelas que realizam muitas transações online. As empresas podem sofrer perdas decorrentes de fraudes de diversas formas, mas duas modalidades que afetam significativamente o canal digital são a fraude de tomada de conta (Account Takeover — ATO) e a fraude de abertura de conta (Account Opening — AO). A ATO geralmente envolve um fraudador ou outro usuário não autorizado assumindo o controle de uma conta por meio de credenciais comprometidas, ataques man-in-the-browser (MITB), engenharia social ou outros meios. A AO envolve um fraudador ou outro usuário não autorizado abrindo uma conta com Informações de Identificação Pessoal (PII) roubadas ou sintetizadas.

Detectar fraudes de forma confiável sem gerar um grande número de falsos positivos exige mais do que uma detecção de fraudes baseada em regras e assinaturas. É necessário compreender a intenção do usuário final durante a sessão, à medida que ele interage com a aplicação online. Isso envolve observar e aplicar IA/ML para analisar o comportamento do usuário final, as características de seu dispositivo e a rede ou o ambiente a partir do qual ele está se conectando. Essa é outra aplicação bastante específica de IA/ML que tem apresentado bons resultados na prática.

Segurança de APIs

A segurança de APIs é outra área em que a IA e o aprendizado de máquina podem ser aplicados para solucionar problemas complexos. As empresas têm precisado avançar tecnologicamente para acompanhar as demandas do mercado, que evoluem rapidamente. Isso tem exigido o lançamento de aplicações e APIs voltadas para os clientes a fim de atender às demandas dos usuários finais. Em alguns casos, essas aplicações e APIs não são devidamente protegidas antes do lançamento. Em outros, não são adequadamente catalogadas e gerenciadas.

Tudo isso introduz vulnerabilidades e fragilidades em aplicações e APIs. É nesse ponto que a descoberta baseada em IA/ML se torna extremamente importante para as empresas. A descoberta pode identificar APIs desconhecidas, não inventariadas e/ou não gerenciadas. Ela pode garantir que as APIs estejam protegidas pelo tipo adequado de autenticação. A descoberta pode verificar se não há dados confidenciais nas solicitações e respostas. Também pode garantir que não existam vulnerabilidades que precisem ser corrigidas. Todas essas são aplicações específicas de IA/ML que ajudam as empresas a aumentar a segurança de suas aplicações e APIs.

Conclusão

Quando me fazem perguntas amplas e genéricas sobre IA/ML, costumo direcionar um pouco a discussão. Para mim, IA/ML é uma ferramenta que pode e deve ser aplicada a problemas específicos de segurança e fraude que ela pode ajudar a resolver. De fato, há vários problemas importantes enfrentados por praticamente todas as empresas nos quais a IA/ML comprovadamente oferece uma vantagem única.

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