6 maneiras de prevenir o roubo cibernético usando IA e aprendizado de máquina

A Internet das Coisas e a inteligência artificial trouxeram inúmeros benefícios para empresas em quase todos os setores. De cadeias de suprimentos simplificadas a processos de fabricação, IA e IoT oferecem soluções para praticamente qualquer necessidade organizacional.

No entanto, essas tecnologias também apresentam novos riscos de segurança cibernética que não estavam presentes antes, porque muitos dispositivos estão conectados à Internet agora. O risco de roubo cibernético é uma das principais preocupações das organizações na implementação de soluções de IA e IoT.

Essas tecnologias introduzem mais dispositivos que os hackers podem acessar remotamente e softwares que podem ser manipulados para roubar informações ou dinheiro, direta ou indiretamente.

Exploraremos algumas das ameaças representadas pela IA e aprendizado de máquina, juntamente com cinco estratégias que você pode usar para mitigar o risco de roubo cibernético da sua organização usando essas tecnologias. Então vamos começar!

1. Prever ataques futuros

Quando você pode prever ataques futuros, também pode evitá-los. Quando você puder prever os ataques potenciais subsequentes, poderá armar sua equipe de segurança com informações suficientes para se defender deles. Existem três maneiras de prever possíveis ataques usando IA e ML:

• Análise de tráfego de rede : Este tipo de análise examina a comunicação entre dispositivos em uma rede. Ele pode ajudá-lo a detectar comunicações maliciosas entre dispositivos que podem indicar um ataque iminente.
• Análise do usuário e do comportamento : esse tipo de análise analisa o que os usuários estão fazendo e como eles interagem com os sistemas. Ele pode ajudá-lo a detectar um comportamento anormal do usuário que pode indicar um ataque iminente.
• Análise do comportamento da rede: Este tipo de análise monitora os dispositivos e o tráfego em uma rede e o estado dos dispositivos e software da rede. A análise do comportamento da rede pode ajudá-lo a detectar ataques iminentes monitorando o estado dos dispositivos em uma rede.

2. Implementar autenticação biométrica

Origem da imagem

Autenticação biométrica é um tipo de identificação que usa características físicas de uma pessoa, como impressão digital, rosto ou voz, para fins de identificação e verificação. Na maioria dos casos, a biometria a autenticação usa sensores para coletar dados, como impressões digitais ou varreduras de retina, e depois usa software para criar um identificador exclusivo.

A autenticação biométrica é uma ótima maneira de prevenir o roubo cibernético, pois não requer o uso de um token ou PIN, que pode ser esquecido ou roubado. No entanto, a autenticação biométrica não é infalível e pode ser violada por um invasor usando uma impressão digital falsa ou representação de voz.

3. Detecção e resposta em tempo real com tecnologia de IA

Origem da imagem

A detecção e resposta em tempo real podem detectar um ataque em tempo real e responder com correção automática. Você pode usar a detecção e a resposta em tempo real para evitar o roubo cibernético de três maneiras.

• Detecção precoce de anomalias: uma detecção precoce de anomalias é uma abordagem orientada por análises para identificar eventos anômalos antes que eles se tornem ameaças à segurança. A detecção precoce de anomalias pode ajudá-lo a evitar o roubo cibernético, identificando o comportamento da rede que indica um possível ataque.
• Análise de ameaças em tempo real: essa abordagem se baseia em plataformas de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) para identificar ameaças. A análise de ameaças em tempo real pode ajudá-lo a evitar o roubo cibernético, identificando ameaças na rede.
• Descoberta de dados em tempo real: essa abordagem se baseia em mineração de dados, aprendizado de máquina e análise de gráficos para ajudá-lo a descobrir padrões nos dados que podem indicar um ataque cibernético.

4. Varredura de dados em massa de IA

A varredura massiva de dados é um método de análise de grandes volumes de dados para identificar possíveis ameaças. Para evitar o roubo cibernético, você pode usar a varredura de dados em massa de IA para procurar arquivos maliciosos em seus sistemas, como vírus ou ransomware.

Você pode usar a verificação de dados para procurar códigos suspeitos, como um pedaço de código que pode fazer parte de uma botnet ou sistemas que se comunicam com um domínio suspeito. A verificação de dados também pode procurar dados confidenciais em seus sistemas, como números de cartão de crédito não criptografados.

Se você encontrar dados maliciosos ou confidenciais, poderá colocá-los em quarentena ou removê-los de seus sistemas para evitar mais danos.

5. Proteja seus dados usando plataformas baseadas em blockchain

Um blockchain é um livro-razão distribuído que registra transações e ativos, como contratos, imutáveis ​​e auditáveis. A tecnologia Blockchain é frequentemente associada a criptomoedas, como Bitcoin e Ethereum, que usam a tecnologia para rastrear e proteger suas transações.

Também é usado em outras indústrias, como saúde e aviação. A tecnologia Blockchain fornece uma maneira robusta e segura de armazenar e compartilhar dados. Isso levou ao desenvolvimento de plataformas de aprendizado de máquina orientadas por IA que usam a tecnologia blockchain para armazenar e compartilhar dados entre usuários com segurança.

Origem da imagem

Essas plataformas orientadas por IA usam uma rede descentralizada para distribuir dados em vários nós para garantir que os dados sejam seguros e não armazenados em um servidor central. Os dados também são criptografados para proteger contra ataques maliciosos.

6. Scanner de vulnerabilidades baseado em aprendizado de máquina

Um scanner de vulnerabilidade baseado em aprendizado de máquina é uma ferramenta de segurança orientada por IA que analisa vulnerabilidades em seus sistemas, como portas de rede não seguras ou uma política de senha fraca, e recomenda ações corretivas.

Um verificador de vulnerabilidades é fundamental para qualquer estratégia de segurança, pois ajuda a identificar e corrigir problemas antes que eles se tornem uma ameaça à segurança. Um scanner de vulnerabilidade pode impedir o roubo cibernético identificando vulnerabilidades em seus sistemas e fornecendo recomendações sobre como corrigi-las.

Ele também pode ser usado para identificar se seus dados estão em risco e, se estiver, pode recomendar maneiras de protegê-los. Os scanners de vulnerabilidade também podem identificar ameaças em seus dados, como URLs maliciosos. Se um verificador de vulnerabilidades encontrar ameaças em seus dados, ele poderá fornecer recomendações para corrigi-las. Por exemplo, ele pode fornecer uma regra para impedir que URLs maliciosos entrem em sua rede.

Conclusão

Não há como negar que o cibercrime está em ascensão. O número de ataques e a escala dos danos que eles causam continuam aumentando à medida que mais empresas adotam a tecnologia. No entanto, a IA e o aprendizado de máquina estão ajudando a combater essa ameaça, detectando padrões de comportamento anômalos antes que se torne uma ameaça à segurança.