O que é segurança de IA?

As organizações podem incorporar IA às práticas de cibersegurança de várias maneiras. As ferramentas de segurança com IA mais comuns usam aprendizado de máquina (ML) e deep learning para analisar grandes volumes de dados, incluindo tendências de tráfego, uso de aplicativos, hábitos de navegação e outros dados de atividade de rede.

Essa análise possibilita que a IA identifique padrões e defina uma base de segurança. Qualquer atividade que esteja fora dessa base é imediatamente identificada como uma anomalia e possível ameaça cibernética, permitindo uma remediação rápida.

As ferramentas de segurança com IA também empregam frequentemente IA generativa (gen AI), popularizada por grandes modelos de linguagem (LLMs), para transformar dados de segurança em recomendações de texto simples, otimizando a tomada de decisões para as equipes de segurança.

Pesquisas mostram que ferramentas de segurança de IA melhoram significativamente a detecção de ameaças e a resposta a incidentes. Segundo o Relatório do custo das violações de dados da IBM, organizações que fazem uso extensivo de IA de segurança e automação detectaram e controlaram violações de dados, em média, 108 dias mais rápido do que as organizações sem ferramentas de IA.

Além disso, o relatório constatou que organizações que utilizam extensivamente a segurança com IA economizam, em média, USD 1,76 milhão nos custos de resposta a violações de dados. Essa é uma diferença de quase 40% em relação ao custo médio de uma violação para empresas que não utilizam IA.

Por essas razões, o investimento em segurança com IA está crescendo. Um estudo recente projetou que o mercado de segurança com IA, avaliado em US$ 20,19 bilhões em 2023, alcançará US$ 141,64 bilhões até 2032, crescendo a uma taxa de 24,2% ao ano.¹

A segurança de IA significa coisas diferentes em contextos diferentes. Embora o foco desta página seja o uso de IA para melhorar a cibersegurança, duas outras definições comuns se concentram na proteção de modelos de IA e programas de IA contra uso malicioso ou acesso não autorizado.

Em uma definição, os especialistas em cibersegurança se concentram em como os agentes de ameaças usam a IA para melhorar seus ataques cibernéticos ou explorar novas superfícies de ataque.

Por exemplo, LLMs podem ajudar invasores a criar ataques de phishing mais personalizados e sofisticados. Sendo uma tecnologia relativamente nova, modelos de IA também oferecem aos atores ameaçadores novas oportunidades para ciberataques, como ataques à cadeia de suprimentos e ataques adversários (veja “Vulnerabilidades potenciais e riscos de segurança da IA”).

Outra definição de segurança de IA é sobre proteger as implementações de IA. Um estudo recente do IBM Institute for Business Value constatou que apenas 24% dos projetos atuais de IA generativa estão protegidos. A proteção de projetos de IA envolve práticas para proteger os dados, os modelos e o uso da IA.

Por exemplo, os exercícios de red team, em que hackers éticos se comportam como se fossem adversários do mundo real, geralmente têm como alvo sistemas de IA, modelos de aprendizado de máquina e conjuntos de dados compatíveis com aplicações de IA e ML.

Proteger as implementações de IA também pode envolver o monitoramento para eliminar casos de IA oculta, que é o uso não autorizado de modelos e ferramentas de IA. Todas essas práticas também funcionam para ajudar as empresas a gerenciar o risco da IA e lidar com questões de conformidade.

O cenário atual de ameaças cibernéticas é complexo. A mudança para ambientes de nuvem e nuvem híbrida levou à dispersão de dados e ampliação das superfícies de ataque, enquanto agentes maliciosos continuam a encontrar novas maneiras de explorar vulnerabilidades. Ao mesmo tempo, profissionais de cibersegurança continuam em escassez, com mais de 700.000 vagas de emprego somente nos EUA.²

O resultado é que os ataques cibernéticos agora são mais frequentes e mais caros. Segundo o relatório do custo das violações de dados, o custo médio global para remediar uma violação de dados em 2023 foi de US$ 4,45 milhões, representando um aumento de 15% em três anos.

A segurança com IA pode oferecer uma solução. Ao automatizar a detecção e resposta a ameaças, a IA facilita a prevenção de ataques e a captura de agentes de ameaças em tempo real. As ferramentas de IA podem ajudar em tudo, desde prevenir ataques de malware identificando e isolando softwares maliciosos até detectar ataques de força bruta reconhecendo e bloqueando tentativas de login repetidas.

Com a segurança com IA, as organizações podem monitorar continuamente suas operações de segurança e utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para se adaptar a ameaças cibernéticas em evolução.

Não investir em segurança com IA é caro. Organizações sem segurança com IA enfrentam um custo médio de violação de dados de US$ 5,36 milhões, o que é 18,6% mais alto do que o custo médio para todas as organizações.

Até mesmo a segurança limitada pode proporcionar economias significativas de custos: aquelas com segurança limitada de IA relataram um custo médio de US$ 4,04 milhões por violações de dados— US$ 400 mil a menos do que a média geral e 28,1% menor do que aquelas sem segurança de IA.

Apesar de seus benefícios, a IA apresenta desafios de segurança, particularmente com segurança de dados. Os modelos de IA são tão confiáveis quanto seus dados de treinamento. Dados manipulados ou enviesados podem resultar em falsos positivos ou respostas incorretas. Por exemplo, dados de treinamento enviesados utilizados em decisões de contratação podem reforçar vieses de gênero ou raciais, com modelos de IA favorecendo determinados grupos demográficos e discriminando outros.³

As ferramentas de IA também podem ajudar agentes de ameaças a explorar vulnerabilidades de segurança com mais sucesso. Por exemplo, invasores podem usar a IA para automatizar a descoberta de vulnerabilidades de sistemas ou gerar ataques de phishing sofisticados.

Segundo a Reuters, o Federal Bureau of Investigation (FBI) observou um aumento nas intrusões cibernéticas devido à IA.⁴ Um relatório recente também constatou que 75% dos profissionais sêniores de cibersegurança estão percebendo mais ciberataques, com 85% atribuindo o aumento a atores mal-intencionados que usam IA generativa.⁵

No futuro, muitas organizações buscarão formas de investir tempo e recursos em IA segura para aproveitar os benefícios da inteligência artificial sem comprometer a ética da IA ou a segurança (consulte "Melhores práticas de segurança de IA").

Os recursos de IA podem oferecer muitas vantagens no aprimoramento das defesas de cibersegurança. Alguns dos benefícios mais significativos da segurança com IA incluem:

• Detecção de ameaças aprimorada: Algoritmos de IA podem analisar grandes quantidades de dados em tempo real para melhorar a velocidade e a precisão na detecção de ameaças cibernéticas potenciais. As ferramentas de IA também podem identificar vetores de ataque sofisticados que medidas de segurança tradicionais podem não detectar.

• Resposta a incidentes mais rápida: a IA pode reduzir o tempo necessário para detectar, investigar e responder a incidentes de segurança, permitindo que as organizações lidem com ameaças de forma mais ágil e reduzam danos potenciais.

• Maior eficiência operacional: tecnologias de IA podem automatizar tarefas rotineiras, agilizando operações de segurança e reduzindo custos. Otimizar as operações de cibersegurança também pode reduzir erros humanos e liberar as equipes de segurança para projetos mais estratégicos.

• Uma abordagem proativa para a cibersegurança: a segurança com IA permite que as organizações adotem uma abordagem mais proativa em relação a cibersegurança, utilizando dados históricos para prever ameaças cibernéticas futuras e identificar vulnerabilidades.

• Compreendendo ameaças emergentes: a segurança com IA ajuda as organizações a se manterem à frente dos agentes de ameaça. Por meio do aprendizado constante com novos dados, os sistemas de IA conseguem se ajustar a novas ameaças, assegurando que as defesas de cibersegurança estejam atualizadas contra novas formas de ataque.

• Experiência do usuário aprimorada: a IA pode melhorar as medidas de segurança sem comprometer a experiência do usuário. Por exemplo, métodos de autenticação impulsionados por IA, como reconhecimento biométrico e análises comportamentais, podem tornar a autenticação do usuário mais fluida e mais segura.

• Conformidade regulatória automatizada: a IA pode ajudar a automatizar o monitoramento da conformidade, a proteção de dados e a geração de relatórios, garantindo que as organizações atendam consistentemente aos requisitos regulatórios.

• Capacidade de escalar: as soluções de cibersegurança com IA podem ser escaladas para proteger ambientes de TI grandes e complexos. Elas também podem se integrar às ferramentas e infraestruturas de cibersegurança existentes, como plataformas de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM), para aprimorar a inteligência em tempo real de ameaças da rede e os recursos de resposta automatizada.

Apesar dos muitos benefícios, a adoção de novas ferramentas de IA pode ampliar a superfície de ataque de uma organização e apresentar várias ameaças à segurança.

Alguns dos riscos de segurança mais comuns apresentados pela IA incluem:

Os sistemas de IA dependem de conjuntos de dados que podem ser vulneráveis a adulterações, violações e outros ataques. As organizações podem mitigar esses riscos protegendo a integridade, confidencialidade e disponibilidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida da IA, desde o desenvolvimento até o treinamento e a implementação.

Os agentes maliciosos podem atacar modelos de IA para roubo, engenharia reversa ou manipulação não autorizada. Os invasores podem comprometer a integridade de um modelo adulterando sua arquitetura, pesos ou parâmetros, que são os componentes centrais responsáveis por determinar o comportamento e o desempenho de um modelo de IA.

Ataques adversários envolvem a manipulação de dados de entrada para enganar sistemas de IA, levando a previsões ou classificações incorretas. Por exemplo, invasores podem gerar exemplos adversários que exploram vulnerabilidades nos algoritmos de IA para interferir na tomada de decisão dos modelos de IA ou provocar viés.

Da mesma forma, injeções de prompts utilizam comandos maliciosos para enganar ferramentas de IA e induzi-las a realizar ações prejudiciais, como vazar dados ou excluir documentos importantes.

Caso as equipes de segurança não coloquem a segurança e a ética como prioridade ao implementar sistemas de IA, elas podem acabar cometendo violações de privacidade e intensificando vieses e falsos positivos. Somente com a implementação ética as organizações podem garantir justiça, transparência e responsabilidade na tomada de decisão de IA.

Atender aos requisitos legais e regulatórios é fundamental para assegurar o uso lícito e ético dos sistemas de IA. As organizações devem cumprir regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), aCalifornia Consumer Privacy Act (CCPA) e a Lei de IA da EU, sob o risco de expor dados confidenciais e enfrentar pesadas penalidades legais.

Os ataques de manipulação de input envolvem a alteração dos dados de entrada para influenciar o comportamento ou os resultados dos sistemas de IA. Os invasores podem manipular os dados de input para evitar a detecção, contornar medidas de segurança ou influenciar processos de tomada de decisão, o que pode resultar em resultados tendenciosos ou imprecisos.

Por exemplo, os agentes de ameaças podem comprometer as saídas de um sistema de IA em ataques de envenenamento de dados alimentando intencionalmente o modelo com dados de treinamento ruins.

Os ataques à cadeia de suprimentos ocorrem quando os agentes de ameaças visam sistemas de IA no nível da cadeia de suprimentos, inclusive em seus estágios de desenvolvimento, implementação ou manutenção. Por exemplo, invasores podem explorar vulnerabilidades em componentes de terceiros, bibliotecas de software ou módulos utilizados no desenvolvimento de IA, resultando em violações de dados ou acessos não autorizados.

Com o tempo, os modelos de IA podem experimentar desvio ou deterioração, afetando seu desempenho ou eficácia. Os adversários podem explorar as vulnerabilidades de um modelo de IA em deterioração para manipular suas saídas. As organizações podem monitorar modelos de IA para detectar mudanças no desempenho, comportamento ou precisão, garantindo sua confiabilidade e relevância.

As aplicações da IA em cibersegurança são diversas e estão em constante evolução à medida que as ferramentas de IA se tornam mais avançadas e acessíveis.

Alguns dos casos de uso mais comuns de segurança com IA hoje incluem:

A proteção de dados envolve a salvaguarda de informações sensíveis contra perda e corrupção de dados, garantindo sua disponibilidade e conformidade com requisitos regulatórios.

As ferramentas de IA podem ajudar as organizações a melhorar a proteção de dados ao classificar dados sensíveis, monitorar o tráfego de informações e evitar acessos não autorizados ou exfiltração. A IA também pode otimizar os processos de criptografia e tokenização para proteger dados em repouso e em trânsito.

Além disso, a IA pode se adaptar automaticamente ao cenário de ameaças e monitorar continuamente para detectar ameaças, permitindo que as organizações fiquem à frente dos novos ataques cibernéticos.

A segurança de endpoint envolve proteger endpoints, como computadores, servidores e dispositivos móveis, contra ameaças de cibersegurança.

A IA pode melhorar as soluções de detecção e resposta de endpoints (EDR) existentes ao monitorar continuamente os terminais em busca de comportamentos suspeitos e anomalias, detectando ameaças em tempo real.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a identificar e neutralizar ameaças avançadas em endpoints, como malware sem arquivo e ataques de dia zero, antes que ocorram danos.

A IA pode ajudar a proteger dados sensíveis em ambientes de nuvem híbrida, identificando automaticamente dados ocultos, monitorando anormalidades no acesso a dados e alertando os profissionais de cibersegurança sobre ameaças em tempo real.

Plataformas de caça a ameaças buscam de forma proativa sinais de atividades maliciosas dentro da rede de uma organização.

Com a integração da IA, essas ferramentas podem se tornar mais avançadas e eficientes, analisando grandes conjuntos de dados, identificando sinais de intrusão e permitindo uma detecção e resposta mais rápida a ameaças avançadas.

Com o aumento de ciberataques e roubo de identidade, as instituições financeiras precisam de maneiras de proteger seus clientes e ativos.

A IA auxilia essas instituições analisando automaticamente os dados transacionais em busca de padrões que indicam fraude. Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina podem se adaptar a novas ameaças em tempo real, permitindo que os bancos melhorem continuamente seus recursos de detecção de fraude e se mantenham à frente dos agentes de ameaças.

As ferramentas de segurança baseadas em IA são mais eficazes quando integradas à infraestrutura de segurança existente de uma organização.

Por exemplo, orquestração, automação e resposta de segurança (SOAR) é uma solução de software que muitas organizações utilizam para otimizar as operações de segurança. A IA pode ser integrada às plataformas SOAR para automatizar tarefas rotineiras e fluxos de trabalho. Essa integração pode permitir respostas mais rápidas a incidentes e liberar os analistas de segurança para focar em questões mais complexas.

As ferramentas de gerenciamento de acesso e identidade (IAM) gerenciam como os usuários acessam os recursos digitais e o que podem fazer com eles. O propósito é impedir hackers e assegurar que cada usuário tenha exatamente as permissões que precisa, sem excessos.

As soluções IAM orientadas por IA podem aprimorar esse processo, fornecendo controles de acesso detalhados com base em funções, responsabilidades e comportamentos, garantindo que apenas usuários autorizados acessem dados sensíveis.

A IA pode também melhorar os processos de autenticação ao usar aprendizado de máquina para analisar padrões de comportamento dos usuários e aplicar medidas de autenticação adaptáveis de acordo com o nível de risco de cada usuário.

LLMs como o ChatGPT tornaram os ataques de phishing mais fáceis de realizar e mais difíceis de detectar. No entanto, a IA também se tornou uma ferramenta crítica no combate ao phishing.

Modelos de aprendizado de máquina permitem que as organizações analisem e-mails e outras mensagens em busca de indícios de phishing, aumentando a precisão da detecção e reduzindo ataques bem-sucedidos. As soluções de segurança de e-mail impulsionadas por IA podem também oferecer inteligência de ameaças em tempo real e respostas automáticas para conter ataques de phishing conforme eles ocorrem.

O gerenciamento de vulnerabilidades consiste na descoberta contínua, priorização, mitigação e resolução de vulnerabilidades de segurança na infraestrutura de TI e software de uma organização.

A IA pode melhorar os scanners de vulnerabilidade tradicionais ao priorizar automaticamente as vulnerabilidades com base no impacto potencial e na probabilidade de exploração. Dessa forma, as empresas podem tratar as ameaças de segurança mais graves prioritariamente.

A IA pode também automatizar o gerenciamento de patches para reduzir rapidamente a exposição a ameaças cibernéticas.

Para equilibrar os riscos e benefícios da IA em segurança, muitas organizações elaboram estratégias de segurança de IA detalhadas, que definem como os stakeholders devem desenvolver, implementar e gerenciar os sistemas de IA.

Embora essas estratégias variem de uma empresa para outra, algumas das melhores práticas mais comuns incluem: