5 maneiras como a IA está a ser utilizada para melhorar a segurança: segurança de aplicações

Chegámos ao quinto artigo na nossa série sobre cibersegurança e IA. Desta vez, estamos a falar sobre segurança de aplicações e como a IA melhora estas defesas contra ataques.

O que é segurança de aplicações?

A segurança de aplicações abrange a proteção de aplicações durante todo o ciclo de vida da aplicação. Isto inclui tudo, desde o design e desenvolvimento até à implementação e manutenção contínua. A segurança de aplicações é crítica para a cibersegurança porque tantas aplicações são acessíveis através da internet pública ou de uma rede empresarial. Aqui estão alguns exemplos:

• Aplicações web - plataformas de redes sociais, sites de comércio eletrónico e portais de banca online.
• Aplicações móveis - mensagens, navegação e mapeamento, monitorização de fitness e aplicações de serviços bancários móveis.
• Aplicações empresariais - sistemas de gestão de relacionamento com o cliente e software de planeamento de recursos empresariais.
• Aplicações baseadas em nuvem - armazenamento e partilha de ficheiros, plataformas de serviço ao cliente e aplicações colaborativas como o Microsoft 365.

É difícil determinar o número de aplicações em uso hoje. O número total de aplicações referidas acima, mais IoT e outras aplicações personalizadas ou internas, dá-lhe uma estimativa aproximada de quase 10 milhões de aplicações únicas. Esse é apenas o número de aplicações que estão disponíveis. Cada uma dessas aplicações tem de uma a quase 700 milhões de downloads em 2023. Esta é uma superfície de ataque massiva.

Embora a segurança de aplicações não seja "tamanho único", as organizações devem sempre empregar estes componentes fundamentais.

• Autenticação: Verificação da identidade dos utilizadores que acedem à aplicação.
• Autorização: Controlar que ações os utilizadores autenticados podem realizar.
• Encriptação: Proteger dados sensíveis durante a transmissão e o armazenamento.
• Validação de entrada: Garantir a segurança e validade dos dados introduzidos na aplicação.
• Tratamento de erros: Prevenção de fuga de informação através de mensagens de erro.
• Registo e monitorização: Acompanhar a atividade da aplicação para detetar comportamentos suspeitos. Veja o blogue de Tushar sobre a violação da Twilio para mais informações sobre a importância disto.

Para além destes fundamentos, os profissionais da indústria e as organizações sem fins lucrativos continuam a avançar nas abordagens de segurança padronizadas. A OWASP, por exemplo, tem feito contribuições significativas para a educação, padronização e colaboração comunitária.

OWASP é o Open Web Application Security Project, uma fundação sem fins lucrativos que desempenhou um papel importante na sensibilização para a segurança de software e segurança de aplicações. OWASP publica vários documentos e guias através dos seus muitos projetos. O amplamente reconhecido Top Ten e API Security Top 10 ajudarão a proteger a sua aplicação e a aprender mais sobre o domínio da segurança de aplicações. Existe também um site OWASP Mobile Application Security com um guia de testes de segurança e outros recursos.

A superfície de ataque da aplicação

A superfície de ataque da aplicação refere-se à totalidade dos diferentes pontos onde um atacante pode tentar aceder a um sistema ou transmitir dados para e de um ambiente. Para entender melhor isto, imagine um bairro com várias casas, cada uma com múltiplas portas e janelas. O número total de portas e janelas seria a superfície de ataque. Esta é uma forma simples mas eficaz de ilustrar este conceito.

O Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC) é um processo utilizado pelos programadores para conceber, desenvolver e testar software de alta qualidade. O SDLC tem como objetivo produzir um sistema de software de alta qualidade que satisfaça ou supere as expectativas do cliente, que seja concluído dentro dos prazos e orçamentos estimados e que funcione de forma eficiente e eficaz na infraestrutura de Tecnologia da Informação atual e planeada. Um ciclo de vida de software totalmente melhorado por IA pode incluir as seguintes etapas:

Implementar a segurança em cada etapa do ciclo de vida do desenvolvimento de software garante que potenciais vulnerabilidades sejam identificadas e mitigadas desde cedo.

O papel da IA na segurança de aplicações

A inteligência artificial desempenha muitos papéis na segurança de aplicações. As seguintes capacidades são consideradas os principais benefícios da integração de IA:

• Deteção e Prevenção Avançada de Ameaças: A IA pode analisar grandes quantidades de dados em tempo real para identificar anomalias e padrões que podem indicar ameaças de segurança. Ao contrário dos sistemas tradicionais baseados em regras, a IA pode detetar ataques anteriormente desconhecidos e sofisticados, aprendendo com dados históricos e adaptando-se a novas ameaças.
• Monitorização e Resposta em Tempo Real: A IA monitoriza continuamente as atividades da aplicação, permitindo a deteção e resposta em tempo real a potenciais ameaças. Isto minimiza a janela de oportunidade para atacantes e reduz o impacto dos ciberataques.
• Resposta a Incidentes Aprimorada: A IA automatiza e agiliza os processos de resposta a incidentes, permitindo a identificação, análise e contenção rápidas de violações de segurança. Isto reduz o tempo de inatividade e atenua perdas potenciais.
• Redução de Falsos Positivos: Os sistemas de segurança tradicionais costumam gerar inúmeros alertas de falsos positivos, sobrecarregando as equipas de segurança. A IA consegue distinguir com precisão entre ameaças genuínas e atividades benignas, reduzindo significativamente os falsos positivos e permitindo que o pessoal de segurança se concentre nas ameaças reais.
• Análise Preditiva: As capacidades de análise de dados da IA vão além do momento presente. Ao analisar dados históricos e em tempo real, os sistemas de IA podem prever futuras ameaças cibernéticas, permitindo que as organizações tomem medidas preventivas.

Podemos aprofundar cada um destes para ver como tudo funciona.

Deteção e Prevenção Avançada de Ameaças

• Estabelecimento de linhas de base: Os modelos de machine learning analisam o comportamento normal das aplicações, as ações dos utilizadores e os fluxos de dados para criar uma linha de base de atividade típica.
• Monitorização em tempo real: O sistema de IA monitoriza continuamente o tráfego de aplicações, o comportamento dos utilizadores e os eventos do sistema.
• Reconhecimento de padrões: Algoritmos avançados identificam desvios em relação a linhas de base estabelecidas que podem indicar potenciais ameaças à segurança.
• Análise contextual: a IA considera vários fatores contextuais para reduzir falsos positivos e identificar com precisão anomalias genuínas.

Monitorização e Resposta em Tempo Real

• Mitigação imediata: A IA pode automaticamente bloquear endereços IP suspeitos, terminar sessões maliciosas ou restringir o acesso do utilizador em tempo real.
• Políticas de segurança adaptativa: Os modelos de machine learning podem ajustar dinamicamente as regras de segurança com base nos padrões de ameaças em evolução.
• Alertas inteligentes: a IA prioriza e categoriza os alertas de segurança, ajudando as equipas de segurança a focarem-se nas ameaças mais críticas.
• Defesa preditiva: A IA pode antecipar e defender-se preventivamente contra potenciais ataques futuros, analisando dados históricos e padrões de ataque.

Resposta a Incidentes Aprimorada

• Deteção de Ameaças em Tempo Real: A IA pode detetar comportamentos anómalos e identificar riscos emergentes ao utilizar aprendizagem automática e reconhecimento de padrões.
• Triagem e Priorização Automatizada de Incidentes: IA e aprendizagem automática avaliam, categorizam e classificam incidentes de segurança com base na sua gravidade, impacto potencial e urgência.
• Resposta e Remediação Autônoma: Machine learning e IA detetam, analisam e respondem a ameaças sem intervenção humana.
• Aprendizagem e Adaptação Contínuas: Os algoritmos de IA e ML podem analisar dados históricos de segurança e inteligência de ameaças para identificar padrões de ataque e implementar medidas preventivas.

Redução de falsos positivos

• Aprendizagem Automática para Reconhecimento de Padrões: O ML utiliza algoritmos e modelos estatísticos para identificar padrões e regularidades nos dados. Isto permite que a solução reconheça padrões complexos e estabeleça uma linha de base de comportamento normal.
• Análise Contextual: ML pode melhorar a precisão e reduzir falsos positivos ao considerar fatores como a hora do dia e funções dos utilizadores juntamente com outros benchmarks.
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): As técnicas de NLP permitem que os sistemas de IA compreendam comentários e documentação dentro do código, melhorando ainda mais a sua capacidade de distinguir entre vulnerabilidades reais e elementos de código inofensivos.
• Melhoria contínua através de feedback: Desenvolvedores e analistas fornecem feedback, permitindo que os modelos de IA melhorem a sua capacidade de diferenciar entre verdadeiros e falsos positivos.

Análise Preditiva

• Análise de Dados Históricos: Os sistemas de IA analisam dados históricos de incidentes de segurança passados, comportamento dos utilizadores e tráfego de rede para identificar padrões e tendências que possam indicar potenciais ameaças.
• Correlação de Dados em Tempo Real: Ao monitorizar continuamente dados em tempo real, a IA pode correlacionar atividades atuais com padrões de ameaças conhecidos e prever potenciais falhas de segurança.
• Integração de Inteligência de Ameaças: A IA integra feeds de inteligência de ameaças para se manter atualizada sobre os vetores de ameaças e métodos de ataque mais recentes. Isto ajuda a prever e mitigar ameaças emergentes.
• Aprendizagem e Adaptação Contínuas: Os sistemas de IA aprendem continuamente a partir de novos dados e recebem input de analistas sobre falsos positivos e novas ameaças. Os modelos são atualizados regularmente para melhorar a precisão preditiva.

A IA sob o capô

O machine learning é a base da IA na segurança de aplicações, mas outros tipos de IA melhoram-na significativamente. Aqui estão os tipos mais comuns de IA usados para aumentar o machine learning:

• Aprendizagem profunda: Melhor precisão no reconhecimento de padrões e melhor análise de dados visuais para detetar imagens manipuladas ou para outros fins de segurança. A aprendizagem profunda é um subconjunto da aprendizagem automática.
• Processamento de Linguagem Natural: Melhora a segurança ao analisar ficheiros de registo, alertas de segurança e ficheiros de texto. Também analisa consultas e comandos de utilizadores para identificar potenciais ataques de injeção.
• IA Generativa: Automatiza a geração de trechos de código seguro, gera cenários de ataque potenciais e pode ajudar na criação de políticas e documentação.
• Aprendizagem por reforço: Permite estratégias de defesa adaptativas e configurações de segurança otimizadas e realiza testes automatizados para identificar vulnerabilidades.

Combinar tecnologias de IA com abordagens tradicionais de machine learning proporciona uma deteção de ameaças mais abrangente e tempos de resposta mais rápidos. Esta abordagem multifacetada é necessária para maximizar a segurança de aplicações e reduzir a superfície de ataque das aplicações.

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