Como a inteligência artificial está a mudar o panorama das ameaças

No nosso post anterior, introduzimos a inteligência artificial generativa (GenAI), o machine learning (ML) e vários outros subconjuntos da inteligência artificial (IA). Neste post, vamos tentar responder a uma pergunta quase impossível: Como a IA alterou o panorama das ameaças? Isto é como perguntar como a internet mudou a conectividade. Vamos precisar restringir os tópicos para começar.

Qual é o panorama das ameaças?

Existem várias paisagens de ameaças distintas. As paisagens de ameaças de segurança física, saúde pública, ambiental, económica e geopolítica foram todas afetadas pela inteligência artificial. Estas paisagens sobrepõem-se mas têm áreas de foco distintas. Também há uma distinção entre a paisagem de ameaças tecnológicas e a paisagem de ameaças de cibersegurança, como ilustrado na tabela seguinte:

Vamos manter o foco na cibersegurança por agora.

Vetores de ameaça e superfícies de ataque

Os vetores de ameaça e as superfícies de ataque são os blocos de construção do panorama de ameaças. Vetores de ameaça, também conhecidos como vetores de ataque, são os métodos ou mecanismos usados para infiltrar um sistema. Pode pensar neles como as portas e janelas de uma casa. A casa é a rede, e a porta da frente é o vetor de ameaça de e-mail, onde os ataques de phishing podem entrar. Outra porta pode ser o vetor de ameaça de rede, onde um intruso pode passar por um firewall vulnerável. As janelas podem ser o vetor de ameaça de aplicação web, e assim por diante. Estas são as rotas para um ataque entrar ou sair do seu sistema.

Usando este exemplo, podemos ilustrar a superfície de ataque como o estado das portas e janelas. Estão seguras? Tem mais do que precisa? Tem conhecimento de todas elas? A superfície de ataque é a soma de todos os pontos de acesso e vulnerabilidades existentes dentro e fora de uma rede ou sistema.

A inteligência artificial expandiu tanto os vetores de ameaça como as superfícies de ataque em empresas e residências.

AI e Cibersegurança

O machine learning e outras capacidades de IA têm sido usados para reduzir e defender a superfície de ataque em cada vetor de ameaça. A segurança baseada em IA procurará por serviços desnecessários, vulnerabilidades e outras lacunas na segurança. Estas ferramentas podem ou corrigir o problema ou alertar as equipas de TI para tomar medidas. A IA continua a defender a superfície de ataque remanescente, monitorizando a configuração de segurança e a atividade do sistema. A busca proativa de ameaças faz parte deste sistema de defesa de IA. As capacidades de inteligência artificial permitem que os sistemas de segurança identifiquem anomalias, tomem medidas e, em seguida, aprendam com a própria ameaça. É um mecanismo de defesa poderoso.

Aqui estão alguns exemplos dessas defesas e seus efeitos:

IA e ciberataques

O cibercrime e a cibersegurança são domínios adversários. Os atores de ameaça criam ataques que desafiam e aprendem com as defesas de IA. Estes sistemas de ataque melhorados podem ser mais fáceis, mais furtivos, mais rápidos e melhores.

IA e Interfaces de Programação de Aplicações (APIs)

A Inteligência Artificial contribuiu significativamente para o crescimento das APIs em todo o panorama de ameaças mundial. As empresas estão a adotar a automação, a tomada de decisões e o serviço ao cliente ou o cuidado ao paciente impulsionados pela IA. Tal como a internet, a IA amadurecerá e desenvolver-se-ão novos casos de uso. Isto levará a mais APIs, mais personalização e uma maior superfície de ataque para as empresas que não gerem ativamente a segurança de APIs e aplicações. O panorama de ameaças continuará a crescer.

A IA é a arma de escolha

Defensores e atacantes estão a usar machine learning e GenAI para proteger os seus interesses e melhorar o que fazem. No nosso próximo post, vamos analisar mais de perto como os agentes de ameaças estão a usar IA para potenciar os seus ataques de phishing.

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