10 Técnicas Inovadoras para Combater Ataques de IA no Atendimento ao Cliente
À medida que a tecnologia de inteligência artificial (IA) avança, também aumentam as ameaças associadas ao seu uso mal-intencionado. No contexto do atendimento ao cliente, onde a interação digital é constante, a segurança cibernética torna-se um elemento crucial para proteger dados sensíveis e manter a confiança dos usuários.
Este artigo apresenta dez técnicas inovadoras para combater ataques de IA, destacando como essas estratégias podem fortalecer a defesa contra ameaças sofisticadas e garantir um ambiente digital mais seguro e eficiente. Desde a coleta de IDs de sessão até a integração de dados de produto e fraude, exploramos abordagens que ajudam a mitigar riscos e a antecipar ações maliciosas, promovendo uma proteção robusta e proativa no atendimento ao cliente.
10 Técnicas Inovadoras para Combater Ataques de IA no Atendimento ao Cliente
- Coleta de IDs de Sessão – Começar a coletar IDs de sessão para unificar os dados da jornada do usuário, proporcionando uma visão completa das interações e ajudando na detecção de anomalias.
- Implementação de Honeypots – Priorizar mecanismos de defesa que forneçam menos valor de treinamento para modelos de ataque, como honeypots, que atraem atacantes e permitem estudar suas técnicas sem comprometer sistemas reais.
- Análise em Tempo Real de Tráfego de Internet – Processar tráfego de Internet em tempo real para criar eventos de rede, aplicativos e negócios, melhorando a detecção de atividades maliciosas.
- Defesa contra Agentes de IA – Adotar soluções que detectem e bloqueiem agentes de IA que interagem de forma idêntica a usuários reais, superando as tradicionais ferramentas de detecção de bots.
- Contexto de Fraude com Dados de Segurança – Integrar dados de fraude com dados de segurança para identificar atividades de alto risco, como links profundos e IPs suspeitos que não seguem padrões de navegação normais.
- Ferramentas de Prevenção de Fraude Específicas para Fintech – Utilizar soluções especializadas para proteger serviços financeiros e fintechs contra fraudes como a abertura de contas e transações fraudulentas.
- Monitoramento de Atividades de Baixa Velocidade e Alta Persistência – Detectar atividades de scraping lento e persistente que se assemelham a comportamentos humanos em fraudes de anel.
- Segmentação de Tráfego para Análise – Analisar segmentos específicos de tráfego, como eventos de negócios, para detectar anomalias e ataques baseados em padrões de tráfego incomuns.
- Integração de Dados de Produto e Fraude – Unificar dados de produto com contexto de fraude para descobrir ameaças avançadas que não são visíveis para sistemas tradicionais de detecção de fraude.
- Utilização de Dados de Jornada do Usuário – Implementar a coleta e análise detalhada dos dados de jornada do usuário para combinar verificações de identidade, prevenção de fraude e defesa contra bots, identificando e mitigando ameaças de maneira mais eficaz.
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