Falar da importância do machine learning e da inteligência artificial no ambiente corporativo não chega a ser uma novidade. Pelo contrário, trata-se de ferramentas cada vez mais imprescindíveis no dia a dia de empresas e profissionais. São tecnologias que podem moldar e até mesmo transformar modelos inteiros de negócios.  

A questão é que a maioria das soluções desenvolvidas com estas propostas atende funções específicas no dia a dia do trabalho, como automação de processos e velocidade na análise de dados digitais. É possível fazer muito mais com o aprendizado de máquina e IA, inclusive reforçar a estratégia de segurança cibernética da organização. São recursos poderosos contra ações de hackers.  

Proteger informações e dados corporativos se tornou uma das principais preocupações de gestores e líderes atualmente. O avanço da transformação digital nos últimos anos trouxe diversos benefícios, não há dúvidas, mas também tem seu ônus: os ataques cibernéticos se tornaram um problema bem comum tanto para pequenos empresários quanto para grandes corporações.  

Apenas no primeiro semestre de 2022, o número de tentativas de invasões quase dobrou em relação ao mesmo período de 2021, saltando de 16,2 bilhões de registros para mais de 31,5 bilhões, segundo levantamento da empresa Fortinet. Uma análise da NordVPN, por sua vez, indica que cibercriminosos já lucraram mais de R$ 88 milhões no país com a venda de informações e dados de brasileiros na dark web.  

O grande problema da segurança cibernética é a sensação de que os hackers sempre estão um passo à frente da estratégia de proteção das empresas. Mesmo o software mais potente de antivírus não consegue suprir todas as demandas, o que pode acarretar problemas graves no futuro – principalmente quando precisa prever eventuais ataques que podem surgir na rede corporativa.  

Mas como é possível se antecipar a algo que ainda não aconteceu? A resposta a essa pergunta passa justamente pela adoção da inteligência artificial e do machine learning no dia a dia das organizações. As duas tecnologias têm como premissa a identificação de padrões por meio da análise de dados e processos nas mais diferentes áreas de atuação. Isso vale para elencar tarefas, determinar ações e, claro, observar potenciais ameaças.  

O desenvolvimento de uma solução de segurança cibernética com IA e aprendizado de máquina busca resolver essa questão. Ou seja, detectar e impedir ameaças em aplicações e programas antes mesmo que eles sejam executados em um endpoint (dispositivo). Em outras palavras: assim que a ameaça entrar no sistema da empresa, a ferramenta já deve iniciar seus protocolos para neutralizá-la e eliminá-la.  

Trata-se de uma antecipação de ataques de dia zero, nome dado às invasões hackers que exploram vulnerabilidades ainda desconhecidas pelos profissionais responsáveis pela programação/aplicação. Com o IA, é possível se antecipar e prever quais ações os malwares desconhecidos irão executar dentro da rede.  

Claro, essa possibilidade ainda é recente para muitas companhias, o que leva a uma necessidade de preparação interna na corporação. Para que as duas ferramentas possam ser utilizadas corretamente e em sua plenitude, é preciso criar políticas e regras de uso para que a solução em si possa atuar naquilo para que ela foi projetada. Além disso, é fundamental que os profissionais estabeleçam parâmetros de controle de dispositivos e gestão de senhas e outras informações consideradas sensíveis.  

Se a inteligência artificial foi capaz de revolucionar e transformar negócios inteiros por meio da rapidez no fluxo de informações e na agilidade no processamento desses dados, era questão de tempo para que ferramentas de proteção cibernética também apostassem na IA e na proposta do machine learning. Com elas, a diferença de horas, ou até minutos, que as empresas levavam para agir (e que resultavam em grande prejuízo) pode ser resolvida em tempo real. A segurança digital finalmente assumiu status inteligente.   

Foto: Otto Pohlmann, CEO da Centric Solution