Machine learning para segurança da informação: como aplicar?

Segurança da informação é um tema cada vez mais importante para todas as organizações. O aumento dos cibercrimes (Brasil é o segundo país mais afetado, perde apenas para a China) faz com que as organizações necessitem cada vez mais investir em segurança como uma forma de se protegerem e garantirem a proteção não só das suas informações internas, mas também das informações de seus usuários, principalmente após as novas leis de proteção de dados.

Um aliado essencial nesse processo, atualmente, é o machine learning. Integrado com políticas de segurança da informação eficientes, torna-se possível aumentar significativamente a proteção do seu negócio para evitar ações de hackers que desejam usurpar seus dados.

Continue lendo e saiba o que é machine learning e como ela pode auxiliar na segurança da informação de sua empresa.

O que é machine learning?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, diz respeito a uma tecnologia na qual, por meio de algoritmos preditivos, torna-se possível que sistemas consigam aprender com os padrões gerados pelos inputs de informações e consigam se adaptar a mudanças que ocorram ao longo do tempo, sem ser necessário alterações nos parâmetros criados inicialmente pelos especialistas.

Quanto mais os processos são realizados, mais refinado fica o processo de machine learning, já que ele vai aprimorando a prática de acordo com que executa as atividades. Assim, a interferência humana é mínima no processo. É uma tecnologia que já está bastante presente nas rotinas de todas as pessoas, mas faz isso de um jeito tão silencioso que se torna até invisível aos olhos leigos.

Veja um exemplo: um usuário entra em um site buscador, recém-criado. É seu primeiro acesso, ela nunca realizou nenhuma busca no site. Ela procura a palavra “bala”. Em um primeiro momento, ele poderá retornar com resultados confusos, mesclando entre o doce e o dispositivo utilizado em armas de fogo.

A partir da seleção que ela realiza (clicando em um site que revende doces, por exemplo), o buscador aprende que o usuário tem uma predileção por esse tema. Em uma nova pesquisa, provavelmente, apresentará apenas os resultados referentes ao doce nas primeiras páginas. Isso é aprendizado de máquina: o algoritmo aprende com os inputs recebidos pesquisa a pesquisa, refinando a busca.

Qual a sua relação com a segurança de dados da empresa?

A relação entre machine learning e segurança da informação é, cada vez mais, estreitada pelas diversas soluções criadas exatamente para esse fim e que estão sendo aplicadas no mercado. Quer ver um exemplo?

Alguns casos de ações cibercriminosas operam por uma espécie de “cortina de fogo”. Os hackers realizam um ataque DDoS, que inviabiliza o site da empresa. Enquanto os técnicos de TI trabalham para reestruturar o serviço, os cibercriminosos vão para outra vertente, buscando vulnerabilidades para obtenção de dados sigilosos.

Um sistema com machine learning permite que o sistema identifique quais são os padrões de acesso ao site. Quando há um desvio no padrão, um alerta é emitido para as equipes e se pode evitar o ataque DDoS. Assim, a segurança não é imediatamente comprometida.

Outro ponto é que alguns sistemas já são capazes de conseguirem eles mesmos se aprimorarem, consertando possíveis brechas que possam surgir, diminuindo os pontos fracos antes mesmo que as equipes de TI consigam identificar e realizar as alterações necessárias, agilizando o processo.

Qual a importância do machine learning?

Machine learning tem se tornado uma tendência cada vez mais necessário em ambientes que trabalham diretamente ou indiretamente com dados. Ou seja, todas as empresas, em alguma medida, beneficiam-se com essa ferramenta. Algumas das suas principais vantagens são:

capacidade de análise de dados mais complexos;
construção de modelos mais precisos;
agilidade na realização de tarefas;
maior entendimento das necessidades do cliente;
redução da necessidade de componente humano em tarefas repetitivas, representando uma melhor alocação de funcionários internos, entre outros.

Quais as diferenças de machine learning e inteligência artificial?

Na verdade, machine learning é uma subárea da inteligência artificial, um de seus muitos recursos e, por isso, tem características diretamente relacionadas com ela, tais como:

uso de grandes bancos de dados para a execução de suas atividades;
necessidade de recursos que permitam a análise desse grande banco de dados.

A inteligência artificial é o conceito no qual as máquinas são “treinadas” para que possam aprender a racionalizar processos tal como a inteligência humana realiza. E uma das nossas capacidades intelectuais é observar processos e aprender com eles e com suas respectivas mudanças. Por isso machine learning é uma importante subárea da inteligência artificial.

Quais os exemplos de aplicação de machine learning?

Entenda quais são as principais aplicações de machine learning atualmente no mercado e que podem contribuir para a sua empresa:

Conheça a melhor solução de proteção de e-mail

Banco de dados autônomos

Os bancos de dados autônomos conseguem automatizar uma série de tarefas que, anteriormente, eram realizadas por componentes humanos, por um administrador (DBA). Com isso, esse profissional pode se dedicar a outras tarefas analíticas, representando um importante avanço na própria constituição interna das equipes da organização.

Combate a fraudes

Machine learning pode ser um importante aliado para evitar fraudes em sistemas de pagamentos. Quando há uma série de tentativas erradas de uso de um cartão, ou uma mudança de comportamento que não está de acordo com o padrão de uso de determinado cliente, pode-se evitar a fraude e, assim, evitar um prejuízo não só para a organização, mas também para o próprio usuário.

Recomendação de conteúdo

Sabe quando você acessa o YouTube e aparece na barra lateral os vídeos recomendados, que normalmente são ligados à temática do último vídeo que acompanhou e que também pode ser de seu interesse? Essa recomendação é realizada por meio de machine learning, de acordo com suas últimas pesquisas e gostos pessoais que tenha apresentado. Quanto mais você usa a plataforma, mais refinadas ficam as indicações.

Proteção Antispam

Um exemplo de machine learning, utilizando aprendizagem supervisionada, é a categorização de e-mails. O algoritmo classifica o que é relavante e o que é SPAM baseado em conteúdo de e-mail. Dessa forma, quando um usuário marca um e-mail como SPAM, a partir do conteúdo textual, o algoritmo prevê novos e-mails como SPAM baseado nesse comportamento.

Interessante como o machine learning pode ser um parceiro essencial para a proteção dos dados da sua organização, não é mesmo? Quando aplicado devidamente, os resultados podem ser bastante produtivos, assegurando a proteção do seu negócio, evitando perdas e ataques hacker em longo prazo.