Apesar do avanço do Brasil no ranking mundial de cibersegurança, o país foi o 5º colocado no ranking de países com mais crimes cibernéticos em 2021, de acordo com estudo da consultoria alemã Roland Berger. No primeiro trimestre do ano passado foram um total de 9,1 milhões de casos envolvendo crimes digitais. Nesse cenário, especialistas apontam que o uso de inteligência artificial e machine learning podem ser aliados na proteção de ataques e roubo de dados.
Marcelo Bentivoglio, economista e sócio estrategista da QI Tech, destaca como o uso dessas tecnologias podem auxiliar no combate aos crimes cibernéticos.
“É preciso sair na frente dos fraudadores e implementar soluções fortes, eficazes e bem alinhadas com as necessidades, riscos e objetivos da empresa. Dessa forma, é possível colher todos os benefícios dessas tecnologias, que incluem a otimização da identificação de ameaças, mais rapidez na investigação de alertas e redução dos falsos positivos”, destaca Bentivoglio.
Os cibercrimes ocorrem de diversas maneiras, dessa forma a utilização da inteligência artificial busca analisar grandes bancos de dados, identificar padrões e desvios desses padrões. Dessa forma, a IA utiliza o método de machine learning para entender desvios de segurança e aprender com as diferentes maneiras de ataques, desenvolvendo soluções de combate.
Para melhorar a segurança digital as inteligências artificiais aprendem com alguns métodos de hackeamento como a evasão, que IA busca otimizar seus elementos e otimizar o processo de detecção, e o phishing, em que a máquina produz conteúdos que tem capacidade de passar pelos filtros de cibersegurança e assim corrigi-los. É através desses meios que a engenharia social, uma das maneiras mais populares de ataques hackers à empresas, permite escrever textos enganosos para as vítimas através de e-mails ou até mesmo realizar ligações.
Machine learning e IA podem ser aliados no combate a cibercrimes /Imagem: sdecoret/Shutterstock
“O ponto-chave é mapear as ameaças e os riscos enfrentados por sua empresa e analisar como eles podem ser combatidos por meio de soluções de inteligência artificial e machine learning. Dessa forma, garante-se a implementação estratégica da tecnologia, aumentando as chances de resultados bem-sucedidos e de uma efetiva diminuição nas fraudes. As soluções de verificação de identidade da QI Tech, por exemplo, utilizam as mais avançadas técnicas de ML para avaliar se o cliente é, de fato, quem ele diz ser”, relata Bentivoglio.