6 Técnicas de Aprendizado Profundo para Maior Segurança Cibernética
6 Técnicas de Aprendizado Profundo para Maior Segurança Cibernética
@ jasoncamayaJason camaya
Jason tem escrito para o vertical de tecnologia há algum tempo.
Com os novos desenvolvimentos tecnológicos, a segurança cibernética está se tornando uma das maiores preocupações da era moderna. Para ajudar com o mesmo, alguns especialistas aconselharam sobre o uso de conhecimentos profundos para a segurança cibernética. Mesmo que técnicas como firewalls, antivírus, sistemas de detecção de intrusão (IDSs), etc, existam; apenas uma fraqueza é suficiente para tornar os dados vulneráveis a ameaças de segurança.
Para aumentar a probabilidade de proteção de dados, o aprendizado profundo apoiado por Inteligência Artificial passou a existir. O aprendizado profundo é uma parte pequena, mas crucial do aprendizado de máquina. Ele copia o cérebro humano e segue a exata funcionalidade e conectividade. Espera-se que, com a ajuda de técnicas de aprendizado profundo, a IA automatize o processo de segurança cibernética em breve.
Além disso, o aprendizado de IA pode tornar os protocolos de segurança mais fáceis e eficientes. Ao alimentá-lo com vários tipos de dados, a IA pode ser usada para detectar fraudes, transações comprometidas, compras não autorizadas, etc.
Tipos de ameaças à segurança cibernética que os usuários podem enfrentar
Antes de prosseguirmos e discutirmos as técnicas de aprendizado profundo para usar contra a segurança cibernética, vamos falar sobre alguns tipos de ameaças à segurança cibernética em resumo.
1. Phishing
A técnica de phishing é usada por hackers especialistas para fazer você mesmo comprometer seus dados confidenciais. Funciona com a ajuda de links de spam enviados a você por meio de e-mails ou mensagens pessoais. Uma vez clicado, o phishing exige que você preencha suas informações confidenciais, como número do seguro social, e-mail ou credenciais de mídia social, etc. No entanto, um sistema integrado de IA pode detectar esses tipos de e-mails de spam e filtrá-los para você. O sistema de IA do Gmail é um exemplo perfeito do mesmo.
2. Hacking
Com o avanço dos protocolos de segurança cibernética, as técnicas de hacking também estão evoluindo. Agora, os hackers são inteligentes o suficiente para invadir seus sistemas, apresentando-se como atualizações ou software importantes para assumir o controle de seus dispositivos. Ao instalar software malicioso, você pode tornar seus sistemas vulneráveis a trojans ou vírus e comprometer o controle do sistema. Hacking é feito para vários fins, como roubo de dados, chantagem, etc.
3. Violação de dados
A violação de dados é uma das formas mais comuns de hacking. Os hackers usam essa técnica para roubar informações confidenciais e usá-las indevidamente por vários motivos. Por exemplo, se você for uma empresa de desenvolvimento de aplicativos de saúde , os hackers podem tentar roubar seus códigos-fonte ou até mesmo os dados de pacientes coletados por meio de seu aplicativo. A violação de dados é feita principalmente para bloquear seus arquivos para pedir resgate ou, em alguns casos, para roubar informações de seus clientes. No entanto, a violação de dados pode arruinar o seu negócio se não for tratada de forma adequada.
4. Malware
Malware é usado para bloquear ou corromper arquivos do sistema. Nesse caso, os hackers instalam um vírus ou software malicioso no sistema para danificar os arquivos. Em alguns casos, os hackers bloqueiam arquivos temporariamente para pedir resgate em troca de desbloqueá-los de volta. Em suma, o objetivo é assumir o controle de seus dispositivos e dos dados.
Técnicas de aprendizado profundo para segurança cibernética
Agora, depois de entender alguns tipos de ameaças à segurança, gostaria de falar sobre algumas técnicas de DL que podem fornecer políticas de segurança cibernética um impulso.
1. Técnica de Autoencoders Profundos
Os codificadores automáticos usam exemplos de dados para detectar anomalias no padrão de dados. Com a ajuda de alguns algoritmos específicos, os autoencoders profundos podem analisar os dados de entrada e compactá-los para preservá-los com segurança. Além disso, os codificadores automáticos também são capazes de construir novos dados com propriedades diferentes.
2. Detecção e gerenciamento de vulnerabilidade
O aprendizado profundo é capaz de analisar os dados e encontrar vulnerabilidades para removê-los. Ele pode rastrear e manter um registro dos dados e de seu comportamento. Além disso, ele também pode detectar alterações ou qualquer entrada não segura nos dados de fontes não reconhecidas. A técnica pode se concentrar em servidores e terminais também para encontrar qualquer padrão distinto e suspeito.
3. Gerenciamento e segurança de rede
A rede torna os dados mais vulneráveis. O aprendizado profundo pode aprender e configurar alguns protocolos para gerenciar o mesmo. No entanto, se ocorrer qualquer atividade de rede insegura ou suspeita, o processo pode desautorizá-la automaticamente antes que seja tarde demais. A rede de aprendizagem profunda pode analisar o padrão da rede e alertar contra comportamentos incomuns. Além disso, também é capaz de detectar gateways inválidos e impedi-los de extrair os dados.
4. Data centers gerenciados por IA
Agora, a IA é inteligente o suficiente para garantir que os dispositivos de armazenamento de dados estejam funcionando corretamente. Se houver alguma possível anormalidade nos componentes de hardware, a AI pode informar com antecedência para proteger os dados. Além disso, os backups armazenados por sistemas com suporte de IA podem garantir que a recuperação de dados seja fácil.
5. Conjuntos de dados de segurança cibernética para envolver no aprendizado profundo
Conhecimento, descoberta e disseminação (KDD) foi criado com 4 milhões de registros de tráfego de rede. É capaz de reconhecer 22 tipos diferentes de ataques. Alguns desses ataques podem se enquadrar em categorias como acesso remoto não autorizado à máquina, negação de serviços, etc.
6. Métricas de segurança cibernética
Essas métricas são classificadas em diferentes segmentos com muitos dados como taxa de falsos positivos, exatidão, taxas de precisão, etc; as métricas de aprendizado profundo podem comparar diferentes classes de dados para identificar quaisquer anormalidades.
Protocolos de segurança cibernética são necessários
A necessidade de protocolos de segurança cibernética fortes está se expandindo rapidamente devido à sua aplicação em muitos setores como TI, finanças, bancos, defesa, etc. Com a transformação digital de quase tudo, os dados estão mais expostos a ataques cibernéticos. Portanto, a IA com a ajuda de técnicas de aprendizado profundo pode ter um impacto crucial na luta contra essas ameaças.
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