Inteligência artificial pode mudar drasticamente o mercado de trabalho nos próximos anos, especialmente no que diz respeito à segurança cibernética. Mesmo que a IA alivie os funcionários do trabalho tedioso, eles precisam gastar tempo ajustando suas ferramentas. Os funcionários precisam treinar a IA para detectar um ataque que está se tornando cada vez mais difícil de evitar.
A realidade é que não há uma resposta simples para saber se a IA substituirá os trabalhadores humanos na força de trabalho.. À medida que surgem mais oportunidades para a implementação de IA nas empresas, tornar-se-á uma vantagem para alguns setores e uma ameaça para outros. Existem muitos possíveis efeitos sombrios da IA na sociedade, mas também muitos positivos.
Cientistas e desenvolvedores de dados estão constantemente criando novos aplicativos para IA. Mas o propósito permanece sempre o mesmo: para melhorar nossas vidas. Já estamos experimentando alguns dos benefícios da IA através do seu uso generalizado em assistentes de voz e carros autônomos, but there’s much more to come. A IA afetará significativamente a economia devido às suas aplicações em segurança cibernética. Os ataques de malware e ransomware atingiram proporções epidêmicas, causing significant financial losses. A IA pode combater esses ataques por meio de treinamento adequado. Portanto, será uma longa e difícil batalha entre o bem e o mal..
A IA pode ajudar a combater o crime cibernético, detectando padrões de atividade que sinalizam que algo não está certo. É comparável à forma como a inteligência artificial é usada em serviços financeiros para detectar fraudes. A IA consegue isso em sistemas que precisam lidar com milhões de eventos a cada segundo. During such times of turmoil and mayhem, fraudadores frequentemente tentam atacar. É comum em DDOS (Negação de serviço distribuída) ataques.
As habilidades preditivas da IA a tornam incrivelmente útil nesta situação, é por isso, à medida que nos aproximamos 2022, mais empresas investirão nesta tecnologia de ponta. Infelizmente, os fraudadores estão cientes das vantagens da IA. Estão surgindo novos ataques que usam tecnologia como aprendizado de máquina. Esses ataques podem passar pelas defesas de segurança cibernética.
Como funciona o aprendizado de máquina no combate ao malware?
Aprendizado de máquina é comumente empregado na indústria de antivírus para aumentar os recursos de detecção. Técnicas de aprendizado de máquina usam dados de amostra para criar um modelo matemático que prevê se um arquivo é seguro ou contaminado.
O aprendizado de máquina depende de padrões mais recentes, em vez de padrões de codificação, para detectar padrões perigosos.
Um algoritmo é aplicado aos pontos de dados observáveis de dois conjuntos de dados construídos manualmente. Um contém apenas arquivos maliciosos e o outro apenas arquivos não maliciosos. Sem ser informado sobre quais tipos de padrões ou pontos de dados procurar, o algoritmo gera regras que permitem distinguir entre arquivos seguros e perigosos. Um ponto de dados é qualquer informação sobre um arquivo, como a estrutura interna de um arquivo, o compilador usado, recursos de texto compilados no arquivo, e assim por diante.
Software antivírus que usa aprendizado de máquina pode detectar novas ameaças sem depender de assinaturas. No passado, software antivírus dependia principalmente de impressões digitais, que compara arquivos a um enorme banco de dados de malware conhecido.
Os verificadores de assinatura só podem detectar malware conhecido que pode causar problemas significativos. Tornou o software antimalware extremamente vulnerável, já que centenas de milhares de novas variedades de malware são desenvolvidas constantemente.
Por outro lado, é possível treinar o aprendizado de máquina para reconhecer as indicações de arquivos maliciosos e não maliciosos. Ele permite discernir padrões perigosos e detectar malware – independentemente de terem sido observados antes.
Os cientistas têm detecção automatizada de malware alimentando dados de malware pré-processados para o computador. Esta técnica fornece à máquina uma visão abstrata do malware. A Rede Neural, Árvore de decisão, e Support Vector Machine usam-no para decidir a resposta correta. Esta técnica é vantajosa porque não depende de recursos projetados manualmente com base no conhecimento especializado do domínio.
Uma rede neural também pode ser treinada usando características de sequências de binários maliciosos que são desconstruídos. A rede feedforward, por outro lado, recebe como entrada uma lista de funções importadas e arquivos DLL que as acompanham, e metadados do cabeçalho executável portátil.
Os projetos de redes neurais feed forward e convolucionais, bem como suas características relacionadas, são combinados em uma única rede no classificador final baseado em rede neural. Depois de combinar as informações aprendidas por ambas as sub-redes,, esta rede fornece o resultado final da classificação. A rede será capaz de classificar casos futuros usando esta técnica mesclada.
O aprendizado de máquina está longe de ser perfeito
Embora o aprendizado de máquina possa ser uma ferramenta altamente benéfica, embora não sem desvantagens. Uma das falhas mais significativas do aprendizado de máquina é que ele não compreende as ramificações dos modelos que constrói – apenas os executa. Ele simplesmente processa dados e faz julgamentos usando os métodos mais eficientes, maneira matematicamente comprovada.
Como dito anteriormente, o algoritmo recebe milhões de pontos de dados, mas ninguém informa quais pontos de dados são sinais de malware. Isso é algo que o modelo de aprendizado de máquina terá que descobrir sozinho. Como resultado, nenhum ser humano pode realmente saber quais pontos de dados podem sugerir uma ameaça, de acordo com o modelo de aprendizado de máquina. Um único ponto de dados ou uma combinação precisa de 20 pontos de dados podem ser usados.
Um invasor determinado pode descobrir como o modelo utiliza esses parâmetros para detectar uma ameaça e explorar a vulnerabilidade. É por isso que atores nefastos podem abusar da IA. À medida que eles tomam consciência de como funciona, eles podem encontrar brechas para evitar a detecção. Um ator mal-intencionado poderia inserir código limpo encontrado nos arquivos da lista de permissões e inseri-lo em arquivos que seriam maliciosos e enganar a IA.
Os sistemas de aprendizado de máquina só podem aprender tanto quanto os dados que lhes são fornecidos. Um modelo eficaz requer entradas massivas de dados, cada um dos quais deve ser rotulado com precisão. Esses rótulos auxiliam o modelo na compreensão de aspectos específicos dos dados (por exemplo. se um arquivo está limpo, malicioso, ou potencialmente indesejado).
A capacidade do modelo de treinar com sucesso depende da rotulagem precisa do conjunto de dados alimentado a ele. Pode ser difícil e demorado realizar, no entanto. Um único ponto de dados mal rotulado em meio a milhões de pontos de dados classificados com precisão pode levar à devastação, mesmo que pareça um erro minúsculo. Se o modelo utilizar a entrada mal rotulada para tomar uma decisão, isso pode causar erros. Esses erros podem continuar em futuros projetos de treinamento. Causa um efeito de bola de neve que pode ter consequências de longo alcance no futuro.
É necessária uma fusão do antigo e do novo.
A IA não pode sobreviver sozinha. Uma abordagem híbrida de IA combinada com métodos experimentados e testados, como software de monitoramento remoto, pode ser benéfica. Esses programas existem há quase 15 anos. Portanto, há muitos dados que apontam para o seu sucesso.
Os aplicativos de monitoramento remoto têm um elemento humano para que possam ajudar a IA quando ela fica pasma com certas exceções. Por exemplo, um software de monitoramento de telefone celular poderia ser utilizado para rastrear funcionários com telefones celulares e monitorar e-mails suspeitos por meio de seu recurso de monitoramento de e-mail. Notícias falsas ou títulos clickbait que levam a sites maliciosos podem ser bloqueados por meio dos recursos de rastreamento de mídia social desses aplicativos.
XNSPY, um aplicativo de monitoramento remoto de celular apresentado em muitas listas de aplicativos de rastreamento de funcionários disponíveis no mercado oferece recursos robustos de monitoramento de e-mail. Os empregadores podem usar esses aplicativos e instalá-los nos trabalhadores’ Android e iOS para proteger seu fluxo de trabalho e dados intelectuais. Ao navegar por esta página, você pode encontrar informações sobre a lista dos aplicativos de monitoramento de funcionários mais conhecidos.
Como as redes sociais contêm bilhões de usuários e histórias falsas são publicadas a cada segundo, levará séculos para treinar IA de maneira eficaz. Mas como os empregadores podem alertar os funcionários contra a abertura de links fraudulentos, toda a rede pode ser protegida por meio de aplicativos de monitoramento remoto.
Este software é usado para rastreando funcionários com telefones celulares e também pode monitorar ferramentas de mensagens criptografadas de ponta a ponta, como Telegram ou WhatsApp, e como estamos vendo uma tendência de histórias falsas se espalhando em bate-papos em grupo como um incêndio, esses aplicativos podem evitar perdas financeiras e de reputação. A IA pode ser muito lenta para proteger esses canais devido à sua natureza volátil e imprevisível. Os funcionários que vendem propriedade intelectual ao licitante com lance mais alto ou a um denunciante podem se conectar com terceiros usando o WhatsApp ou o iMessage.. A criptografia ponta a ponta é usada em vários aplicativos de mensagens, proporcionando aos atores mal-intencionados uma falsa sensação de segurança. A ferramenta de monitoramento de mensagens instantâneas do XNSPY também pode interceptar criptografia de ponta a ponta em tais cenários. Isto, portanto, protege anos de pesquisa e trabalho duro de cair em mãos erradas.
