Imagine supervisionar o orçamento de toda a sua família, com todas as transações financeiras aparecendo no seu celular. Você pode notar gastos incomuns ou aparentemente desperdiçados, mas e se detectar uma transação suspeita? A resposta lógica seria entrar em contato com o familiar envolvido para verificação, mas, como se pode imaginar, isso pode rapidamente se tornar complicado em uma família grande.

Agora, amplie suas responsabilidades para monitorar a equipe administrativa e os representantes da sua empresa em todo o país, junto com suas despesas — voos, refeições, transportes e tudo mais. E, como se não bastasse, as empresas onde seus familiares trabalham também solicitam seus serviços.

O resultado? Inúmeras transações ignoradas e uma boa redução nas suas horas de sono. Bem, esse cenário absurdo não está longe do que vemos em algumas empresas em tarefas como análise de tráfego de rede, endurecimento de endpoints, análise de fraude, gestão de segurança de autenticação, análise de atividade de usuários e gestão de superfície de ataque.

Apesar dos enormes esforços dedicados a essas tarefas, mesmo os profissionais mais experientes ou equipes bem treinadas não conseguem gerenciá-las com a eficiência necessária. A chave aqui é a automação. A automação permite que desenvolvedores criem sistemas baseados em regras e procedimentos lógicos bem definidos. O desafio surge ao lidar com comportamento não determinístico, uma característica comum do comportamento humano.

A solução para gerenciar o comportamento não determinístico está em sistemas que implementam técnicas de aprendizado de máquina. Esses sistemas têm se mostrado capazes de detectar anomalias com precisão excepcional, superando de longe o que se poderia alcançar com noites sem fim de insônia e uma caixa de entrada cheia de notificações. No entanto, desenvolver tais aplicações exige profissionais com conhecimento específico, muitas vezes escasso no mercado. É aí que entram os serviços terceirizados.

Ao integrar seus sistemas e aplicações com serviços de players renomados como Oracle, Microsoft, Amazon e Dynatrace, você pode garantir que a insônia não seja uma preocupação para ninguém da sua equipe. Além disso, menos comportamentos anômalos passam despercebidos, garantindo um ambiente mais seguro para você e seus usuários.

Como começar com IA em cibersegurança da forma certa? Eis alguns passos críticos:

  • Identifique fontes de dados e crie plataformas de dados: o primeiro passo é estabelecer uma plataforma de dados consolidada que ofereça uma visão abrangente das suas fontes de dados.
  • Selecione casos de uso adequados: foque em casos de alto benefício e baixa complexidade, como detecção de malware, detecção de intrusão, avaliação de risco de rede para tecnologia operacional, detecção de fraude e análise de comportamento de usuário/máquina para IoT.
  • Colabore externamente: participe de plataformas de crowdsourcing para se manter atualizado sobre as últimas ameaças e aprimorar algoritmos de IA para detecção mais eficaz.
  • Implemente SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response): use SOAR para aumentar a eficácia da IA na resposta rápida a ameaças detectadas.
  • Treine analistas de segurança: garanta que suas equipes de segurança estejam preparadas para trabalhar junto com a IA, entendendo processos organizacionais para reforçar a prevenção de ameaças.
  • Implemente governança para IA em cibersegurança: estabeleça governança para proteger a IA de comprometimento e garantir que os resultados esperados sejam alcançados.

Em um mundo onde a cibersegurança é uma prioridade, o aprendizado de máquina pode ser um divisor de águas na proteção de ativos digitais. Seguindo esses passos, você pode ficar à frente de ameaças potenciais e garantir a segurança da sua organização e dos seus dados.