Imagine se os computadores pudessem se defender sozinhos de ameaças virtuais como o ransomware, atuando para acionar os melhores meios de proteção?
Se a proposta parece roteiro de ficção científica, saiba que muitas empresas já estão aplicando o conceito na prática para melhorar suas ações de segurança da informação.
O segredo, aqui, é uma tecnologia que reflete os avanços da inteligência artificial e faz brilhar os olhos dos clientes: machine learning.
Trazendo a inovação para a gestão dos dados corporativos, organizações ao redor do mundo estão implementando a metodologia para prevenir prejuízos nas finanças e evitar fraudes e ataques em tempo real.
Incrível, não? No artigo de hoje, saiba mais sobre machine learning e suas aplicações surpreendentes na segurança dos dados empresariais!
O que é machine learning?
Machine learning (que significa “aprendizagem de máquina”, em tradução literal) é um conjunto de procedimentos e normas que possibilitam que os computadores tomem decisões por si mesmos com base em análise de dados. Assim, as máquinas “agem sozinhas” ao invés de serem programadas para executar determinada ação.
O aspecto do aprendizado tem uma característica interessante: os computadores se aprimoram e se tornam mais “inteligentes” com a experiência ou tempo de uso (como um atendente virtual ou chatbot se aprimora ao longo da “conversa” com usuários, por exemplo).
A tecnologia, vale destacar, simula o processo de cognição humana, ou seja, a aprendizagem ocorre por meio da experiência, e não através de interferência.
Atualmente, os avanços em machine learning fazem com que os computadores ensinem a si mesmos como construir modelos para reconhecerem padrões (ao invés de dependerem da intervenção humana para construi-los).
Trocando em miúdos, os computadores aprendem cada vez mais com a exposição a novos dados, criando padrões sofisticados para reagirem a diferentes situações.
Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?
Como os dois termos pertencem ao mesmo universo, esta é uma confusão bastante comum!
É importante ter em mente que a Inteligência Artificial (IA) é um conceito mais amplo que abrange a tecnologia de machine learning. Enquanto a IA se refere a máquinas e programas que executam tarefas e atividades de forma inteligente (muitas vezes solucionando questões demasiado complexas para o cérebro humano), o machine learning é um ramo da IA que consiste no processo de aprendizagem autônomo das máquinas a partir da análise de dados, como mencionamos acima.
Aplicações práticas de machine learning na segurança da informação
Agora que já contextualizamos a temática de machine learning, repassando definições e diferenças, fica a pergunta: de que forma a tecnologia pode e está sendo direcionada para reforçar as ações de segurança da informação nas empresas?
Vale a pena mencionar a importância e a grandeza da tendência: o instituto de pesquisa Gartner previu que tecnologias de Inteligência Artificial vão integrar quase todo novo software lançado até 2020. A empresa também deu incluiu a IA no topo da relação de grandes tendências que vão permitir que os negócios cresçam e sobrevivam na economia digital nos próximos 5 ou 10 anos.
É importante lembrar que, hoje em dia, tornou-se muito difícil diferenciar manualmente as ameaças reais aos dados dos padrões que são simplesmente incomuns – isso porque temos uma quantidade gigantesca de dados gerados todos os dias.
Esse imenso banco de dados gerado cresce em ritmo acelerado devido aos avanços de ferramentas como o Big Data e a Internet das Coisas (Internet of Things), lançando luz sobre uma grande vantagem do machine learning: sua capacidade de processar e analisar imensos volumes de informações com rapidez.
Nesse cenário, o machine learning passou a ser utilizado para identificar problemas com mais precisão e agilidade, ajudando os computadores a atuarem sozinhos contra ameaças. Dessa forma, se alimentando de informações recebidas, as máquinas passaram a conseguir analisar melhor o cenário de um ataque potencial e reagir da forma mais inteligente possível para proteger as informações nas empresas.
Exemplos do uso de machine learning nos negócios
- Utilização de sensores de movimento e câmeras conectados à internet que emitem comandos para realizar ações como apagar todos os dados de um HD (para evitar o vazamento de conteúdo confidencial) ou acionar travas em portas, por exemplo;
- Instalação de filtros de SPAM que bloqueiam determinados tipos de mensagem e conteúdo suspeitos sem precisar de prévia configuração manual;
- Prevenção de fraudes e atividades criminais nos processos de compras em e-commerces;
- Monitoramento dos dados de uma rede com o objetivo de afastar a ameaça de malwares e hackers, observando o tráfego de informações;
- Realização do reconhecimento de padrões no fluxo de uma rede;
- Análise de logs, histórico de dados, assinaturas e outras fontes para detectar possíveis problemas;
- Soluções de proteção de dados e disaster recovery, como a mundialmente reconhecida Acronis (tecnologia parceira da Backup Garantido) incorporam os recursos de machine learning para melhorar a segurança das informações corporativas contra malwares, incrementando os processos de backup e armazenamento de dados.
Não por acaso, as possibilidades e tecnologias relacionadas ao machine learning vem sendo apontadas como a estratégia mais promissora de combate às novas mutações do temido vírus ransomware.
O uso da tecnologia nas empresas, afinal, permite identificar tendências e comportamentos a partir do acompanhamento do tráfego de informações, possibilitando que os computadores atuem para proteger dados e prevenir prejuízos.
Desafios e cuidados na adoção da tecnologia
Embora o machine learning seja de fato uma solução genial e surpreendente, não basta contratar uma solução e esperar que todas as ameaças sejam combatidas.
Muitas empresas enfrentam desafios para realizar ajustes até que os computadores sejam capazes de identificar as falhas de segurança com precisão. É preciso lançar mão de estratégias de proteção integradas para reunir políticas, soluções e práticas que efetivamente protejam o ambiente do negócio.
A seguir, listamos alguns pontos importantes que devem ser considerados ao investir em machine learning:
- Análise de qual formato de machine learning e inteligência artificial melhor se encaixa nas ações de segurança do negócio;
- Quais ferramentas podem ser aplicadas em conjunto para promover a melhor proteção possível dentro das possibilidades de custos e infraestrutura da empresa?
- Quanto tempo é necessário para que o recurso de machine learning tome decisões em tempo real? Qual é o impacto de operar offline?
- Identificação de “falsos alarmes”: verificar quais as mudanças constantes no comportamento do tráfego e dos usuários do sistema, detectando quais problemas não existem de fato, diferenciando-os dos reais;
- Definir e verificar a existência de estatísticas e métricas que mensurem a performance da solução de machine learning.
Você já conhecia as aplicações do machine learning e da inteligência artificial no contexto da segurança da informação nas empresas? O que achou dessa perspectiva que já está desencadeando uma revolução no gerenciamento de dados? Deixe seu comentário para nos contar sua opinião sobre o assunto!
