Como melhorar a segurança cibernética usando aprendizado de máquina e ciência de dados aplicada
Publicados: 2021-05-26O aprendizado de máquina e a ciência de dados trouxeram mudanças significativas no domínio tecnológico. Atualmente, os cibercriminosos usam técnicas sofisticadas, como inteligência artificial, para lançar ataques cibernéticos. Embora a ciência de dados possa monitorar essas mudanças, ela exige que o aprendizado de máquina se torne eficaz. No cenário atual de segurança cibernética, entender como o ataque ocorreu e os padrões de software malicioso são importantes para a detecção e remoção adequadas de ameaças.
O aprendizado de máquina ajuda na identificação de vários padrões. Da mesma forma, a ciência de dados trabalha com técnicas de aprendizado de máquina para vasculhar vários padrões de software e determinar aqueles que expõem sua organização a riscos.
Definindo aprendizado de máquina e ciência de dados
Se você é novo em segurança cibernética, deve entender o que esses e outros termos de segurança cibernética significam. O aprendizado de máquina envolve o uso de inteligência artificial para aprender com dados amostrados. Por outro lado, a ciência de dados emprega ferramentas de aprendizado de máquina para interpretar e melhorar a funcionalidade dos dados brutos. A funcionalidade combinada de aprendizado de máquina e ciência de dados aplicada é usada atualmente em vários campos, como aplicativos de reconhecimento de fala, rastreadores de epidemias e recomendações personalizadas.
Por que usar aprendizado de máquina e ciência de dados aplicada para segurança cibernética
Como mencionado, as ferramentas atuais de segurança cibernética se inclinam para o uso de aprendizado de máquina e ciência de dados aplicada para proteção avançada. Se você está se perguntando por que abaixo estão alguns motivos;
- Hackers usam técnicas avançadas de ataque cibernético
Os benefícios da inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados que devem ajudar os “mocinhos” também são usados pelos “maus”. Os hackers usam técnicas avançadas semelhantes para automatizar sua busca por empresas com várias vulnerabilidades. Eles podem localizar facilmente pontos fracos no sistema de segurança de uma organização. Portanto, para uma defesa competitiva, os especialistas em segurança cibernética também devem fazer uso dessas estratégias avançadas.
- Big Data facilmente lida com o aumento de dados
A abundância de dados relacionados a ataques cibernéticos é benéfica no desenvolvimento de melhores sistemas de segurança cibernética. No entanto, com a infinidade de dados, surgem dificuldades de manuseio e gerenciamento, especialmente para ferramentas médias de segurança cibernética. Portanto, por meio de aprendizado de máquina e ciência de dados aplicada, os especialistas em segurança podem filtrar os blocos de dados para obter melhores insights com a máxima eficiência.
- Big Data depende da ciência
Mesmo que as ferramentas de segurança cibernética possam processar dados na taxa em que são gerados, os dados brutos ainda exigem análise. Para que as informações coletadas sejam úteis, as empresas devem interpretá-las cientificamente e adotar as descobertas em suas estratégias de segurança cibernética.
- Saber como o ataque ocorreu é importante
Os scanners de vulnerabilidade e antivírus tradicionais se concentram exclusivamente na descoberta e eliminação das ameaças. No entanto, com a aplicação da ciência de dados, os especialistas em segurança cibernética podem descobrir vários fatores que favorecem o ataque e características específicas da ameaça. Isso inclui a análise dos pontos de entrada da ameaça, dados específicos que o hacker acessou e pontos de destino para o hacker.
Compreender os detalhes de como o ataque aconteceu aumentou a probabilidade de eliminar a ameaça de sua rede e criar melhores defesas de segurança cibernética.
Como o aprendizado de máquina e a ciência de dados aplicada para segurança cibernética funcionam
O aprendizado de máquina e a ciência de dados aplicada podem ser usados na segurança cibernética de várias maneiras. Entre eles incluem;
- Classificação
A classificação é uma subclasse de aprendizado supervisionado onde a IA é alimentada com dados e regras que orientam as relações entre diferentes pontos de dados por programadores humanos. Esse princípio de aprendizado de máquina é usado para prever rótulos de dados usando o algoritmo do classificador de floresta aleatória. A classificação é usada em segurança cibernética para rotular vários tipos de ataques, detectar várias técnicas maliciosas e encontrar ataques de injeção comuns.
- Regressão
Este também é um subconjunto de aprendizado supervisionado que se concentra principalmente em quantidades numéricas. O objetivo das técnicas de regressão é descobrir como os diferentes fatores afetam uns aos outros. Isso pode ajudar os especialistas em segurança cibernética a descobrir solicitações HTTP suspeitas, encontrar chamadas inesperadas do sistema e comparar parâmetros de pacotes de rede com seus valores típicos.
- Agrupamento
Ao contrário das técnicas mencionadas acima, o agrupamento é uma forma de aprendizado não supervisionado. Portanto, enquanto os humanos precisam inserir os conjuntos de dados na IA, os sistemas aprendem a relação entre vários pontos de dados sozinhos. O foco principal do clustering é classificar os dados em vários grupos com base em pontos de dados que se assemelham muito. O clustering pode ser usado em várias técnicas de segurança cibernética, incluindo análise forense, detecção de credenciais de administrador roubadas.
Especialistas em segurança cibernética podem treinar a IA para reconhecer o acesso remoto em sites e sistemas de rede, o que pode sugerir tentativa de invasão. O clustering também ajuda a proteger os ataques de malware em contas de e-mail. Ele impede que os funcionários baixem anexos de e-mail de phishing maliciosos, separando arquivos legítimos e suspeitos.
Resultado final
A segurança cibernética evita infiltrações e violações de dados enquanto salva sua empresa dos pesados impactos financeiros de ataques cibernéticos. Felizmente, empresas de todos os tamanhos podem aproveitar o aprendizado de máquina e a ciência de dados aplicada para uma proteção valiosa de segurança cibernética. Educar a si mesmo e sua equipe é um ótimo primeiro passo. Além disso, se algum de seus funcionários for veterano, ele poderá se qualificar para fazer aulas de segurança cibernética gratuitamente. As organizações, pequenas e estabelecidas, são propensas a ataques cibernéticos. Portanto, proteger seus negócios reforçando as defesas de segurança é a melhor estratégia de prevenção.
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