IA generativa (GenAI) em cibersegurança

O que é IA generativa (GenAI)?

A IA generativa, também conhecida como GenAI, é um ramo da inteligência artificial que foca na geração de novos dados com base em dados existentes. Essa tecnologia avançada permite uma variedade de casos de uso, como recuperação e análise de dados, geração de conteúdo e resumo, em um número cada vez maior de aplicações.

A IA generativa também tem usos no contexto de cibersegurança, desde auxiliar o time de threat hunters na recuperação de dados para investigações em andamento até fornecer insights em tempo real que informam os fluxos de trabalho de gerenciamento de vulnerabilidades. Nesta publicação, vamos analisar o papel fundamental da IA generativa na contribuição para uma postura de cibersegurança robusta.

Como a IA generativa funciona: uma breve visão geral

A IA generativa surgiu de um subconjunto da IA conhecido como machine learning (ML). O ML envolve o uso de algoritmos que melhoram automaticamente com a aprendizagem de padrões com grandes volumes de dados. Entre seus vários domínios está o deep learning, que usa algoritmos em camadas (chamados de redes neurais) que imitam a forma como os neurônios funcionam no cérebro humano. Isso possibilita que os sistemas aprendem e tomem decisões de forma autônoma.

No deep learning, temos um tipo de design para uma rede neural chamado transformador. O modelo transformador usa camadas de neurônios artificiais que analisam os dados de entrada em paralelo, tornando o processo incrivelmente eficiente. Um dos modelos mais conhecidos é o modelo Generative Pre-Trained Transformer (ou transformador pré-treinado generativo), conhecido comumente como GPT. Pré-treinados com vastas quantidades de dados, esses modelos podem gerar textos surpreendentemente parecidos com os dos humanos.

Simplificando, a IA generativa consiste nas seguintes etapas:

• O modelo começa a ser treinado com um conjunto de dados extremamente grande
• O modelo aprende e compreende os padrões e as estruturas subjacentes nos dados
• O processo generativo permite a criação de novos dados que imitam esses padrões e estruturas aprendidos

Com esse entendimento, vamos mudar nosso foco para considerar o papel que a IA generativa tem no ramo da cibersegurança.

IA generativa em cibersegurança

O potencial de impacto da GenAI na área de cibersegurança é tremendo. Assim como ele pode aprender e replicar os padrões em texto, também pode aprender com padrões encontrados em ciberameaças ou vulnerabilidades, ou aprender a documentação dos produtos de segurança para possibilitar que os analistas façam consultas em suas ferramentas de segurança com rapidez.

O modelo de GenAI treinado em grandes quantidades de dados históricos de cibersegurança pode identificar padrões e tendências, resultando na capacidade de prever ameaças futuras. Em vez de responder às ameaças conforme elas ocorrem, os profissionais de cibersegurança podem utilizar a GenAI para prevê-las antes que se concretizem, maximizando o valor de suas ferramentas de segurança existentes. A IA generativa permite que as empresas tenham uma abordagem proativa para cibersegurança.

A IA generativa também pode ser fundamental para ajudar as equipes a proteger seus sistemas. Por exemplo, ela pode ser usada para gerar senhas ou chaves de criptografia complexas e únicas que são extremamente difíceis de decifrar ou violar. Como credenciais fracas ou comprometidas costumam ser pontos de entrada para ataques à segurança, a GenAI pode oferecer uma camada extra de proteção.

Prós e contras da IA generativa em cibersegurança

A IA generativa em cibersegurança traz vantagens significativas, oferecendo soluções a muitos dos desafios enfrentados pelos profissionais de cibersegurança atualmente.

• Eficiência: com a GenAI, a detecção e a resposta às ciberameaças pode ficar mais eficiente. Como um sistema nativo de IA aprende a executar determinadas tarefas, ele pode ajudar os analistas de segurança a descobrir informações necessárias para tomar decisões rapidamente. Isso acelera os fluxos de trabalho dos analistas, liberando-os para se concentrar em tarefas adicionais, ampliando os resultados da equipe.
• Análise e resumo em profundidade: a GenAI pode capacitar equipes a analisar dados de diferentes fontes ou módulos, permitindo que realizem análises de dados tradicionalmente demoradas e tediosas com velocidade e precisão. A GenAI também pode ser usada para criar resumos em linguagem natural de avaliações de incidentes e ameaças, acelerando e multiplicando ainda mais a produção da equipe.
• Detecção proativa de ameaças: talvez a vantagem mais significativa da GenAI é a mudança de cibersegurança reativa para proativa. Ao alertar as equipes para possíveis ameaças com base nos padrões aprendidos, a GenAI possibilita ações preventivas antes que um ataque ocorra.

Embora o uso de IA generativa seja atraente, é importante considerar os desafios que ela traz. Como qualquer tecnologia, seu uso deve ser abordado com responsabilidade para mitigar riscos e um possível uso indevido.

• Uso elevado de recursos computacionais: o treinamento de modelos de GenAI requer uma quantidade substancial de poder computacional e armazenamento. Isso pode ser um fator limitante para organizações menores.
• Risco da IA ser usada por invasores: os modelos de GenAI e suas ferramentas relacionadas estão se tornando cada vez mais acessíveis por meios baratos, baseados em nuvem e de código aberto. Assim como as empresas podem aproveitar a GenAI para cibersegurança, os ciber criminosos podem usá-la para desenvolver ataques sofisticados que conseguem escapar das medidas de cibersegurança. Por meio de um ecossistema crescente de ferramentas baseadas em GPT, a IA generativa está diminuindo a barreira para novos agentes de ameaças realizarem ataques altamente sofisticados.
• Considerações éticas: discussões atuais estão levantando questões éticas relacionadas à privacidade e ao controle dos dados, especialmente quando se trata do tipo de dados usados por modelos de IA em conjuntos de dados de treinamento.

Apresentamos Charlotte AI: uma analista de segurança nativa de IA

Como um caso de uso de IA generativa em cibersegurança, a CrowdStrike lançou a CrowdStrike® Charlotte AI, uma analista de segurança de IA generativa que reduz a complexidade das operações de segurança para usuários em qualquer nível de habilidade. À medida que os usuários fazem perguntas à Charlotte AI (em dezenas de idiomas), o mecanismo da Charlotte AI interage com a plataforma CrowdStrike Falcon® e responde de forma intuitiva.

A Charlotte AI pode fornecer insights em tempo real sobre a postura de segurança de uma organização, atuando como uma analista de segurança inteligente que trabalha para sua empresa. Ela aprimora as capacidades dos profissionais de cibersegurança, ajudando-os a tomar melhores decisões com mais rapidez, usando dados ricos e em tempo real da plataforma Falcon. A Charlotte AI também foi desenvolvida especificamente para analistas de segurança, com ocultação de dados confidenciais para garantir a privacidade dos usuários, capacidade de auditoria para assegurar a precisão e minimizar alucinações da IA, e controle de acesso baseado em função integrado, garantindo que os dados sejam disponibilizados apenas a usuários autorizados.

A GenAI traz um potencial incrível para a área de cibersegurança. Por meio de modelos treinados com conjuntos de dados enormes para aprendem padrões em dados históricos de cibersegurança, a IA generativa pode ser usada com eficácia na detecção proativa e reativa de ameaças. No entanto, também vimos como o uso de IA generativa deve ser moderado, pois há desafios e preocupações associados.

As empresas que buscam aproveitar a tecnologia inovadora da IA para fortalecer a postura de segurança estão recorrendo à plataforma Falcon. Com acesso a indicadores de ataque (IOAs) nativos de IA e à Charlotte AI (disponível em versão Beta por meio de convite), os usuários da plataforma Falcon podem transformar horas de trabalho em minutos ou segundos. Assim, conseguem se manter à frente dos adversários modernos.