Empregando IA para Cybersecurity: Benefícios e desafios

Dentro dos domínios da tecnologia, a segurança é uma questão que tem permanecido sensível e esquiva.

Os especialistas em segurança têm progressivamente identificado áreas que consideram de maior risco, esferas indexadas de maior ameaça, incluindo seções de mapeamento que eles percebem como potencialmente vulneráveis. O objetivo é manter um programa de segurança robusto e manejável de forma eficaz.

From both technical and non-technical approach cybersecurity remains an uncharted sea of personal and organizational area of concern. The entry of advanced technologies have birthed the realm of inteligência artificial and cybersecurity. Exploring diverse tenets of cybersecurity, the entry of AI is timely, productive and also a threat in itself.

Protocolos de segurança adequados e satisfatórios devem satisfazer os requisitos básicos de dissuasão, devem ser simples de implementar, difíceis de infiltrar e devem manter o máximo nível de privacidade. Entretanto, com a evolução da IA e a integração de grandes dados, a segurança cibernética está se deslocando para um nível técnico complexo. O desafio, no entanto, é, no futuro, será sustentável? Como isso ajudará a deter os criminosos? Será usado para explorar vulnerabilidades dentro de aplicativos existentes ou infra-estruturas centrais? Artificial intelligence relies heavily on data, but the availability of data doesn’t mean AI solutions are inevitable.

An aggregation of AI technologies like natural language processing, aprendizagem de máquinas, aprendizagem profunda, and business rules will have  significant impact on all procedures of the security solutions development life cycle, either helping security designers create better or worse solutions. As in other regions of technology, AI will disrupt how cybersecurity  solutions are developed and consumed. 

Will the entry of AI technologies be useful for cybersecurity operations? The answer is yes and no, yes in that not many criminals have the AI expertise. The combination of AI technologies are employed to build self learning algorithms, complex security and advanced knowledge base. Different organizations are employing a combination of old and modern security infrastructures, and this mix is hard to get through. No, with the emerging technologies, AI in cybersecurity will require massive investment in time and resources, sustainable algorithms must be developed to manage emerging applications and changing security threats landscape. It will be hard or eventually challenging to develop an all round AI solutions within the cybersecurity, data disparity and inconsistency in data-set training, algorithm composition and testing being areas that are critical.

A promessa de IA confiável em ciber-segurança ainda está longe de ser alcançada de forma eficaz. As tecnologias de IA ainda não adquiriram plenamente o domínio da inteligência humana, à medida que os novos protocolos de cibersegurança são desenvolvidos e as novas aplicações e infra-estruturas implantadas, a IA está mutando gerando soluções inconsistentes e não confiáveis.

Cybersecurity is growing rapidly and the need for better solutions are all time high. The new generation technologies and applications that can behave more like humans are emerging progressively. As a result a greater understanding of these technologies is required either in software development life cycle or in security solutions for the applications.

Considering that deep aprendizagem de máquinas and neural networks are the basis for stronger AI; applying them to and combining them with existing  AI technologies such as knowledge representation, NLP, reasoning engines, vision, and speech technologies will strengthen AI. In order to develop and maintain  AI infrastructure, organizations would require an vast amount of resources such as memory, appropriate data, and computing power. Similarly,  AI solutions are trained through different learning data sets,  assorted data sets of non-malicious and malware codes, and other anomalies. Acquiring all of these reliable and accurate data sets  is costly and takes a longtime and not all organizations can afford. Additionally, hackers can as well deploy their AI to test and improve on their malware to beat any existing AI systems . In reality, an AI-proof malware can be exceedingly devastating as they can be trained  from existing AI security tools and create more precocious attacks to penetrate conventional cybersecurity solutions including  AI-boosted solutions.

Outro desafio notável da IA é que com as habilidades corretas, é fácil clonar e reproduzir o algoritmo de IA. Em comparação com a segurança convencional, não é simples recriar com força, mas qualquer pessoa com o conhecimento necessário pode acessar qualquer software

A este respeito, o emprego de IA para segurança cibernética ainda é elusivo, o escopo das tecnologias de IA continua difícil de ser alcançado. As várias abordagens empregadas não oferecem nenhuma garantia de confiabilidade. As soluções de IA podem ser indefesas devido a insumos degradados que geram resultados defeituosos da aprendizagem, exploração de falhas, sistemas de planejamento, ataques de envenenamento, ou classificações por sistemas de aprendizagem de máquinas. Assim, tecnologias de IA, tais como técnicas de aprendizagem profunda, podem ser enganadas por pequenos níveis de ruído de entrada projetados por um antagonista. Esta dinâmica ilustra a IA requer mais proteção do que a própria organização. Ela tem mais vulnerabilidades que diferem muito das vulnerabilidades da solução de segurança cibernética convencional, como o estouro de buffer.