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Imagem de um holograma em forma de cabeça humana, representando um cérebro, projetado a partir de um laptop. O holograma exibe uma rede de conexões, sugerindo inteligência artificial ou conexão de dados. O fundo é escuro, destacando a luminosidade do holograma. No canto inferior esquerdo, há o logotipo do Instituto Brasileiro de Cibersegurança (IBSEC).

A inteligência artificial (IA) vem aprimorando as ferramentas de segurança cibernética há anos. Por exemplo, as ferramentas de aprendizado de máquina tornaram os softwares de segurança de rede, antimalware e de detecção de fraudes mais potentes, encontrando anomalias com muito mais rapidez do que os seres humanos. No entanto, a IA também representa um risco para a segurança cibernética. Força bruta, negação de serviço (DoS) e ataques de engenharia social são apenas alguns exemplos de ameaças que utilizam IA.

Prevê-se que os riscos da inteligência artificial para a segurança cibernética aumentem rapidamente, à medida que as ferramentas de IA se tornam mais baratas e mais acessíveis. Por exemplo, você pode enganar o ChatGPT para que ele escreva um código malicioso ou uma carta de Elon Musk solicitando doações.

Você também pode usar uma série de ferramentas deepfake para criar faixas de áudio ou videoclipes falsos surpreendentemente convincentes com muito poucos dados de treinamento. Há também preocupações crescentes com a privacidade à medida que mais usuários se sentem confortáveis ​​em compartilhar informações confidenciais com IA.

Separamos abaixo uma lista com 10 estratégias atuais para proteger-se contra hackers autônomos e IA maliciosa que todo profissional da área deve conhecer e, em um futuro próximo, dominar. Vamos lá!

10 Estratégias Atuais para Proteger-se Contra Hackers Autônomos e IA Maliciosa

  1. Sistemas de Hacking Autônomos (AHS)

Sistemas como o GPT-4 têm mostrado a capacidade de hackear sites de forma autônoma, utilizando técnicas como LFI, CSRF, XSS, SQL Injection, entre outras. Estes sistemas são testados em ambientes sandbox para validar sua eficácia.

  1. Redes Neurais e Aprendizado de Máquina

Redes neurais, especialmente aquelas baseadas em transformadores, continuam a evoluir e a serem usadas para detectar e explorar vulnerabilidades em sistemas de segurança.

  1. Automação de Testes de Penetração

A integração de modelos de LLM com ferramentas como Kali Linux permite a automação de testes de penetração, facilitando a detecção de falhas de segurança de forma contínua e eficiente.

  1. Uso de Agentes LLM para Segurança

Agentes LLM são utilizados para interagir com sistemas operacionais, realizar testes de penetração e mitigar ameaças, simulando ataques e fortalecendo a defesa cibernética.

  1. Implementação de Leis de Escala

As leis de escala para modelos de linguagem neural indicam que o desempenho dos sistemas de segurança melhora com o aumento do tamanho dos modelos, permitindo a análise de grandes volumes de dados e a identificação de padrões anômalos.

  1. Detecção de Propriedades Emergentes

Monitorar propriedades emergentes em modelos de AI ajuda na detecção precoce de novas capacidades de ataque, fornecendo insights para fortalecer as defesas cibernéticas.

  1. Integração de IA em Malwares

A integração de inteligência artificial em malwares cria novas ameaças que exigem defesas mais robustas. A análise dessas integrações é crucial para antecipar ataques e desenvolver contramedidas efetivas.

  1. Controles de Egresso

Avaliar e reforçar os controles de egressos é essencial para identificar e gerenciar chamadas de saída para serviços LLM, prevenindo o uso não autorizado de recursos de rede para atividades maliciosas.

  1. Simulação de Atacantes Reais

Ferramentas que simulam ações de operadores de ameaças reais, utilizando automação e AI, ajudam a preparar as equipes de segurança para cenários de ataque realistas, ampliando a eficácia das respostas.

  1. Treinamento e Conscientização em Cibersegurança

Prática essencial para a formação contínua de profissionais e usuários finais sobre as ameaças de segurança cibernética e as melhores práticas para mitigá-las. Este tipo de treinamento aumenta a resiliência contra ataques de engenharia social e outras ameaças comuns.

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