O uso de IA de segurança aumenta exponencialmente e as empresas já estão colhendo os benefícios. Recentemente a IBM, através de uma pesquisa, descobriu que as organizações que implantam IA de segurança e automação economizaram US $3.05 milhões em custos de violação e ainda são capazes de detectar e conter ataques mais rapidamente.
Para entender por que a IA se tornou tão vital para a segurança, considere o uso atual das interfaces de programação de aplicativos (APIs). As APIs suportam uma variedade estonteante de aplicativos digitais, fazendo com que aplicações estejam sendo geradas em ritmo recorde nesse tipo de plataforma. Segundo os relatórios mais recentes da Salt, a maioria das organizações agora gerencia mais de 100 APIs e 42% das organizações alteram suas APIs diariamente ou semanalmente.
Como as APIs transportam dados altamente confidenciais e lucrativos, elas também se tornaram um alvo preferencial para os cibercriminosos. Os ataques de API diferem de quase tudo o que vimos em segurança. Com as APIs, os invasores se concentram em encontrar falhas na lógica do aplicativo, sondando e estimulando as APIs repetidamente para procurar falhas, vulnerabilidades e lacunas de implementação.
Quase 94% das organizações dizem que sofreram um incidente de segurança da API no ano passado, e o tráfego de ataque nas APIs cresceu 117% em 12 meses, segundo relatório da Salt.
Como as organizações não podem conhecer todas as possíveis falhas na lógica dos aplicativos existentes quando colocam uma API em produção, esses ataques podem ser extremamente difíceis de detectar. Os testes de segurança em desenvolvimento cobrem apenas uma pequena parte da lógica do aplicativo, fazendo com que a detecção rápida das atividades de sondagem dos invasores se torne essencial para proteger os dados de uma empresa.
Somente a IA pode identificar as anomalias nos comportamentos em milhões de chamadas de API e relacioná-las ao longo do tempo para identificar a “pegada” de algum agente mal-intencionado.
Além do número crescente de ataques, a quantidade de dados a serem protegidos cresceu exponencialmente, tornando a segurança ainda mais complexa. Somente a IA pode escalar para analisar esses dados volumosos em tempo quase real para detectar ataques.
Ponto fraco da Inteligência Artificial em segurança?
Uma questão extremamente importante a ser notada nesse sentido é que você simplesmente não pode encurtar o processo de aprendizado para algoritmos de IA. Eles precisam de tempo e exposição para ficarem mais inteligentes.
Esses algoritmos devem ser executados por anos em milhares de ambientes diferentes para obter o aprendizado necessário para uma detecção precisa. Até obter esses anos de experiência, os algoritmos de IA provavelmente desencadearão taxas significativas de falsos positivos e falsos negativos. Na verdade, quando a IA em segurança tem uma má reputação, geralmente é porque os algoritmos ainda eram muito imaturos para fornecer resultados eficazes.
Algoritmos de IA bem ajustados, no entanto, farão mais do que apenas apertar um botão quando encontrarem um problema. Eles fornecerão informações e detalhes abrangentes sobre a natureza da falha de segurança e como corrigi-la.
Benefícios compensam as especificidades
Com um modelo comprovado e maduro, a IA oferece muitos benefícios, aprendendo com incidentes passados e conectando os pontos para relacionar incidentes históricos, a fim de impedir tipos semelhantes de ataques antes que hackers possam atingir seu objetivo.
As melhorias de segurança sempre foram obtidas por meio do aumento do contexto. A IA fornece às organizações um contexto incomparável com inteligência profunda para identificar atividades maliciosas e vulnerabilidades à superfície antes que possam ser exploradas.
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