O impacto do machine learning e da IA na segurança de identidade

ML e IA na segurança de identidade

Os ataques baseados em identidade continuam causando estragos nas organizações. De acordo com o Relatório Global de Ameaças 2024 da CrowdStrike, 75% dos ataques iniciais de acesso são realizados sem malware, o que indica o uso de credenciais válidas para conseguir entrada não autorizada. Os ataques baseados em identidade são bem-sucedidos porque são extremamente difíceis de detectar. Quando um adversário consegue acesso às credenciais de um usuário, diferenciar as atividades legítimas dessa pessoa e os atos maliciosos se torna muito difícil. É aí que a segurança de identidade entra em cena como a última linha de defesa essencial para as organizações.

A segurança de identidade protege todos os tipos de identidades na empresa. Sejam elas de pessoas ou máquinas que operam no local ou em ambientes híbridos com acesso privilegiado ou comum, o objetivo é sempre o mesmo: detectar e prevenir os ataques baseados em identidade.

Qual o papel da IA na segurança de identidade?

A IA está sendo cada vez mais integrada a vários aspectos da cibersegurança para aprimorar a detecção de ameaças, as capacidades de resposta e a resiliência geral. Algoritmos de IA avançados são muito úteis na detecção de anomalias, análise de comportamentos e reconhecimento de padrões para identificar e mitigar ciberameaças em tempo real. Além disso, com o surgimento da IA generativa (GenAI, na sigla em inglês), os profissionais de cibersegurança podem prever ameaças futuras por meio da identificação de padrões e tendências. Essa abordagem proativa capacita os profissionais a anteciparem e abordarem de maneira preemptiva as possíveis ameaças, o que aumenta os benefícios das ferramentas de segurança atuais.

No campo da segurança de identidade, a IA é uma tecnologia promissora. Ao usar soluções de segurança de identidade alimentadas por IA, as organizações fortalecem a proteção contra ataques baseados em identidade. Com essas soluções alimentadas por IA, você analisa as atividades de identidade e autenticação, detecta anomalias e responde automaticamente a possíveis ameaças. Como credenciais fracas ou comprometidas costumam ser pontos de entrada para ataques à segurança, a GenAI pode oferecer uma camada extra de proteção.

Benefícios da incorporação da IA à segurança de identidade

No campo cibernético de hoje, os adversários estão aproveitando a velocidade e a sofisticação da IA para realizar ataques implacáveis. Diante dessa realidade, 82% dos americanos afirmam estar profundamente preocupados com o potencial nefasto da IA no roubo de identidades: um indicativo de que a situação é urgente.

Em meio a esses desafios, uma solução se destaca: a segurança de identidade alimentada por IA. As ferramentas de segurança de identidade que aproveitam o poder do machine learning (ML) e da IA atendem a essas necessidades. Ao explorar vastos conjuntos de dados e empregar algoritmos avançados, a segurança de identidade alimentada por IA oferece muitos benefícios:

Segurança reforçada

Com capacidades de IA inovadoras, as soluções de segurança de identidade oferecem proteção reforçada ao monitorar de maneira contínua o comportamento dos usuários e identificar anomalias que indicam possíveis ameaças. Os algoritmos de ML conseguem detectar atividades suspeitas, como tentativas de acesso não autorizado e padrões de uso anormais. Usando a análise de comportamentos para estabelecer uma linha de base referente à atividade normal, as soluções de segurança de identidade identificam desvios com rapidez para possibilitar a mitigação proativa das ameaças. É aí que a velocidade, precisão e eficiência da IA ajudam a fortalecer a postura geral de segurança de identidade da organização.

Fluxos de trabalho automatizados

Integrar a IA ao fluxo de trabalho de segurança de identidade não só simplifica as tarefas, mas também aumenta a velocidade para ajudar as organizações a saírem na frente dos adversários. Ao automatizar tarefas monótonas como provisionamento, desprovisionamento, gerenciamento de senhas e atribuição de funções, a IA diminui o trabalho das equipes de segurança e acelera o tempo de resposta. Com o uso do processamento de linguagem natural (PLN) e do ML, as ferramentas de segurança alimentadas por IA verificam as identidades dos usuários e executam ações sem precisar de supervisão constante. Isso também diminui a quantidade de erros e simplifica as interações dos usuários.

Conformidade

Com a segurança de identidade alimentada por IA, as organizações têm muito mais facilidade para manter a conformidade com as regulamentações de segurança e privacidade. Ao analisar o comportamento dos usuários e os padrões de acesso, a IA pode aplicar controles de acesso, monitorar violações de conformidade e gerar trilhas de auditoria completas. Assim, as organizações podem cumprir regulamentações de proteção de dados como LGPD, HIPAA e PCI DSS, o que diminui os riscos legais e financeiros associados à não conformidade. Como a IA aprende com o comportamento dos usuários e pode controlar o acesso rigorosamente, as organizações conseguem atender aos requisitos de conformidade com menos complicação e mais precisão.

Maior visibilidade

Com a IA, as organizações têm uma visão mais profunda das atividades relacionadas à identidade no seu patrimônio digital, o que fornece visibilidade melhor sobre os possíveis riscos de segurança. Ao analisar grandes quantidades de dados de telemetria, os sistemas de segurança de identidade alimentados por IA podem gerar painéis que mostram métricas importantes sobre novas ameaças, possíveis atividades internas suspeitas e vulnerabilidades de segurança de identidade. Essa visibilidade aprimorada capacita as equipes de segurança a ajustarem e otimizarem com proatividade as políticas e processos para mitigar os incidentes de segurança.

Análise avançada

Com capacidades de análise baseada em IA, as organizações podem extrair informações úteis dos dados relacionados à identidade. O uso de algoritmos de ML possibilita a identificação de padrões, tendências e anomalias no comportamento dos usuários, o que facilita a detecção precoce de ameaças à segurança. Além disso, a análise aprimorada por IA capacita as equipes de segurança a realizarem análises preditivas, anteciparem as ameaças futuras e implementarem medidas de segurança proativas para mitigar riscos com efetividade.

Desafios da implementação da IA na segurança de identidade

Os modelos de IA exigem que os dados usados no treinamento deles sejam de alta qualidade e livre de vieses. No entanto, quando os dados são tendenciosos ou distorcidos, o modelo de IA pode refletir esses vieses, o que leva a decisões imprecisas ou inapropriadas. Isso não só produz preocupações legais e éticas, mas também prejudica a efetividade da solução de segurança de identidade.

Além disso, à medida que as ameaças à cibersegurança evoluem e ficam mais sofisticadas, os algoritmos de IA exigem dados diversos e atualizados para detectar novas ameaças e responder a elas. Na prática, conseguir dados de alta qualidade e em grandes quantidades é um desafio, ainda mais nas organizações menores com recursos limitados. Nesse contexto, para garantir uma vantagem estratégica, é essencial trabalhar com um fabricante de cibersegurança que tenha muitos dados de telemetria de identidade para treinar as ferramentas de IA.

Práticas recomendadas de IA na segurança de identidade

Algumas das práticas recomendadas mais importantes no uso da IA na segurança de identidade incluem:

• Adotar a IA em fases: identifique os casos de uso em que a IA pode melhorar sua segurança de identidade. Comece com um projeto piloto voltado a um caso de uso específico para identificar riscos e limitações antes de expandir. Por exemplo, comece usando a IA para identificar comportamentos anômalos de usuário nos logs de acesso antes de expandir para casos de uso mais complexos, como a detecção de ameaças em tempo real.
• Coletar grandes conjuntos de dados: é essencial que eles tenham dados de identidade diversos e representativos para treinar os modelos de IA com efetividade. Isso inclui logs de autenticação de usuário, listas de controle de acesso, dados de tráfego de rede e outras telemetrias relevantes. Quanto maior e mais diverso é o conjunto de dados, melhor os modelos de IA conseguem aprender a detectar padrões e anomalias no comportamento de identidade.
• Usar a IA na correlação de ameaças: implemente a IA para descobrir ameaças à identidade correlacionando sinais com dados de endpoint e nuvem para prever os caminhos de ataque. Ao analisar os logs de autenticação de usuário com o log do sistema e o tráfego de rede, a IA identifica padrões que indicam possíveis ameaças para você adotar medidas de segurança proativas.
• Desenvolver um framework de governança: estabeleça um framework de governança para possibilitar o uso ético e responsável da IA na segurança de identidade. O framework precisa descrever as políticas e procedimentos de coleta de dados, treinamento de modelos, implantação e monitoramento. Ele também deve abordar questões de privacidade, regulamentações de proteção de dados e transparência na tomada de decisões da IA.
• Monitorar sistemas de maneira contínua: implemente um mecanismo de monitoramento robusto para verificar continuamente o desempenho dos sistemas de IA na segurança de identidade. Isso inclui monitorar a precisão do modelo, detectar desvios na distribuição dos dados e avaliar a efetividade das medidas de segurança baseadas em IA. Revisões frequentes garantem que os sistemas de IA permaneçam eficazes e alinhados às necessidades de segurança em transformação.

Como a CrowdStrike pode ajudar

O CrowdStrike Falcon^® Identity Threat Protection fornece visibilidade sobre os ataques e anomalias baseados em identidade. Para isso, a solução compara o tráfego ao vivo com regras e linhas de base de comportamento para detectar ataques e movimento lateral.

Alimentado por uma IA avançada, o Falcon Identity Threat Protection detecta ameaças à identidade em tempo real. Por exemplo, no Active Directory (AD), o Falcon Identity Threat Protection estabelece uma linha de base referente ao comportamento típico do usuário analisando padrões de autenticação e dados históricos. A solução usa algoritmos avançados e tecnologias de ML para classificar as contas automaticamente e fazer a correlação delas com possíveis caminhos de ataque ao AD ou elevações de privilégios: vetores de ameaça que costumam passar despercebidos pelos operadores do AD.

Com sistemas de segurança de identidade alimentados por IA, as organizações podem reforçar os processos de cibersegurança para detectar ameaças que as medidas tradicionais talvez não identifiquem. A plataforma CrowdStrike Falcon^® usa indicadores de ataque em tempo real, inteligência de ameaças, estratégias de adversários em transformação e telemetria aprimorada em toda a empresa para possibilitar uma detecção altamente precisa, proteção automatizada e remediação.

E com a CrowdStrike^® Charlotte AI™, nossa analista de cibersegurança baseada em GenAI, as equipes de segurança coletam insights valiosos e tiram todas as dúvidas relacionadas às táticas e ameaças à identidade. A Charlotte AI conta com uma arquitetura multimodelos revolucionária que é constantemente aprimorada com trilhões de eventos diários e inteligência de ameaças de ponta. Além disso, ela é ajustada com o contexto de especialistas e o uso de dados anonimizados, o que garante precisão e relevância inigualáveis na detecção e resposta a ameaças.