De acordo com um relatório de 2023 da Cybersecurity Ventures, estima-se que o cibercrime custe ao mundo 10,5 biliões de dólares anualmente até 2025. Todos os anos, é estabelecido um novo recorde para o número de crimes cibernéticos documentados. Isto exige uma grande mudança nos processos tradicionais de testes de segurança. É aqui que entram em jogo as avaliações de vulnerabilidade.
As avaliações de vulnerabilidade são cruciais para identificar pontos fracos nos sistemas contra agentes mal-intencionados e hackers. À medida que as ameaças cibernéticas aumentam, as organizações estão a integrar a inteligência synthetic (IA) nas avaliações de vulnerabilidades para melhorar a deteção e a gestão de ameaças.
Discutiremos como a IA está remodelando as avaliações de vulnerabilidade, melhorando os processos tradicionais e oferecendo melhores defesas de segurança cibernética.
Compreendendo as avaliações de vulnerabilidade
Avaliações de vulnerabilidade são conduzidas para identificar, quantificar e priorizar riscos de segurança e vulnerabilidades em sistemas de software program, aplicativos e redes. As metodologias comuns para realizar avaliações de vulnerabilidade incluem:
- Análise de segurança: As avaliações de vulnerabilidade são normalmente realizadas por análise dinâmica e estática do sistema. Essa metodologia ajuda a encontrar bugs no código do aplicativo em estado inativo e em execução.
- Vulnerabilidades de pacotes: Os hackers podem acessar códigos confidenciais explorando vulnerabilidades em códigos e binários. As verificações de vulnerabilidades de pacotes detectam vulnerabilidades em versões dos binários e bibliotecas usadas no código.
- Testes contínuos de segurança: As avaliações de vulnerabilidade são automatizadas através da integração das ferramentas de teste no processo de implantação contínua. Essas ferramentas executam verificações de segurança com cada mesclagem de código.
O papel da IA na avaliação de vulnerabilidades
85% das equipes de segurança cibernética afirmam que seus sistemas enfrentaram ataques gerados por IA. Essas estatísticas tornam obsoletos os métodos de teste tradicionais. A necessidade de testes de vulnerabilidade orientados por IA cresceu significativamente com o aumento dos ataques orientados por IA.
As avaliações de vulnerabilidade podem ser divididas em duas categorias principais:
- Teste dinâmico de segurança de aplicativos (DAST): Este método identifica vulnerabilidades em um aplicativo durante seu tempo de execução, testando o software program enquanto ele opera.
- Teste estático de segurança de aplicativos (SAST): Essa abordagem analisa o código-fonte ou os binários de um aplicativo para detectar falhas de segurança antes da execução.
As ferramentas de segurança cibernética baseadas em IA podem realizar análises dinâmicas e estáticas, oferecendo diversas vantagens importantes:
- Melhorando a precisão: A IA melhora significativamente a precisão e a velocidade da detecção de vulnerabilidades. A IA pode analisar de forma rápida e eficiente grandes volumes de dados usando algoritmos e aprendizado de máquina. Esta análise pode ainda ser usada para identificar padrões que possam indicar vulnerabilidades.
- Acelerando o processo: As ferramentas de IA fornecem digitalização automatizada, reconhecimento de padrões e análise em tempo actual. Isso ajuda a acelerar o processo de teste e a encontrar problemas desde o início.
- Gestão Proativa de Riscos: As ferramentas tradicionais de teste de segurança têm um escopo limitado porque dependem de padrões predefinidos. Os scanners alimentados por IA, por outro lado, usam algoritmos de aprendizado de máquina e conjuntos de dados de treinamento, que identificam vulnerabilidades potenciais de forma proativa e precoce.
Principais técnicas de IA para avaliação de vulnerabilidades
A Inteligência Synthetic (IA) desempenha um papel importante na identificação e gerenciamento de vulnerabilidades em sistemas. Aqui estão algumas das técnicas de IA para avaliação de vulnerabilidades:
- Aprendizado de máquina (ML): Os modelos de IA aprendem com dados anteriores para prever novas ameaças. O aprendizado de máquina ajuda a detectar comportamentos incomuns ou pontos fracos em um sistema que poderiam ser explorados pela análise de padrões.
- Processamento de Linguagem Pure (PNL): Esta técnica ajuda a IA a ler e compreender a linguagem humana. Ele pode verificar relatórios, documentos de segurança e códigos para identificar vulnerabilidades ou riscos de segurança.
- Detecção de anomalias: A IA usa isso para sinalizar atividades incomuns em um sistema. Ele aprende como é o “regular” e, em seguida, detecta qualquer coisa que se desvie dele, o que pode indicar um risco potencial à segurança.
- Automação: A IA automatiza tarefas repetitivas, como a verificação de grandes quantidades de código ou dados em busca de vulnerabilidades. Isso acelera o processo de localização de problemas de segurança e reduz erros humanos.
- Inteligência de ameaças: A IA reúne e analisa dados de diversas fontes para prever e responder a ameaças potenciais em tempo actual. Isso ajuda a ficar à frente de novas vulnerabilidades.
Como implementar soluções de IA na avaliação de vulnerabilidades?
A implementação de soluções de IA na segurança cibernética não é uma corrida, mas uma maratona. Para integrar com sucesso as ferramentas de IA nos processos existentes de avaliação de vulnerabilidades, as organizações devem seguir estas etapas:
Avalie as mudanças nos processos existentes
- Avalie os processos atuais: Avalie o processo e as ferramentas existentes que estão sendo usadas para verificações de vulnerabilidades. Esta avaliação ajudará a identificar as áreas e lacunas onde a IA pode ser integrada.
- Selecione Ferramentas de IA: Selecione tecnologias orientadas por IA que se alinhem com os requisitos e a infraestrutura de segurança da organização. As soluções escolhidas deverão complementar os processos atuais, melhorando simultaneamente as capacidades de deteção e resposta.
Monitoramento e Adaptação Contínuos
As avaliações tradicionais de vulnerabilidade exigem monitoramento e adaptação constantes. Mesmo pequenas alterações no código podem introduzir riscos potenciais. As ferramentas de IA se destacam no monitoramento contínuo por meio de:
- Trabalhando com dados treinados: As ferramentas de IA são treinadas em dados e padrões em tempo actual. Eles podem identificar rapidamente qualquer PR de código vulnerável enviado pela equipe de desenvolvimento. Como resultado, eles podem se adaptar às ameaças que chegam. Isso ajuda a detectar bugs antes que o código entre em produção.
- Alertas e relatórios de monitoramento: Os relatórios gerados por IA oferecem informações valiosas sobre a proteção do sistema. Alertas por e-mail ou Slack rastreiam continuamente o standing do sistema.
- Integração com Processo de Desenvolvimento e Liberação: As ferramentas de IA podem ser integradas a pipelines de entrega e lançamento contínuos por meio de testes de segurança contínuos. Isso garante que quaisquer alterações no código sejam analisadas automaticamente em busca de vulnerabilidades antes da implantação.
Aprimorando as habilidades da equipe
A integração bem-sucedida da IA nas avaliações de vulnerabilidade exige que as equipes de segurança cibernética desenvolvam habilidades avançadas em IA e ML. As organizações devem se concentrar nestas áreas-chave para garantir que as equipes estejam preparadas:
- Investindo nas equipes: Para que as avaliações de vulnerabilidade baseadas em IA sejam bem-sucedidas, é importante investir na formação de equipas de segurança cibernética. Isso pode ser feito promovendo a cultura de treinamento e mentoria dentro das organizações.
- Capacitando equipes de segurança cibernética: Atividades como workshops, sessões de compartilhamento de conhecimento e treinamento on-line podem capacitar as equipes de segurança cibernética a migrar para testes baseados em IA.
Benefícios da IA em avaliações de vulnerabilidade
Avaliações de vulnerabilidades baseadas em IA são necessárias para acompanhar as ameaças à segurança contra sistemas de software program. Alguns benefícios das avaliações de vulnerabilidade baseadas em IA são:
- Velocidade e precisão: As ferramentas de IA melhoram a precisão ao detectar padrões e anomalias que os testes manuais muitas vezes não percebem. Eles automatizam a análise e fornecem resultados em tempo actual com base em padrões e defeitos anteriores, fornecendo uma imagem precisa do estado do sistema.
- Eficiente contra violações baseadas em IA: As ferramentas de IA monitoram os sistemas 24 horas por dia, 7 dias por semana, em busca de novas ameaças. Eles são rápidos em detectar e corrigir ataques baseados em IA. Eles se adaptam aprendendo com dados em tempo actual. Isso mantém os sistemas seguros contra quaisquer ameaças recebidas.
- Redução de custos: As ferramentas de IA para avaliação de vulnerabilidades reduzem os esforços manuais. Isto ajuda a poupar tempo e dinheiro, eliminando a necessidade de recursos ou pessoal adicional para lidar com determinados aspectos das avaliações de vulnerabilidade.
Desafios nas avaliações de vulnerabilidades baseadas em IA
Embora a IA ofereça benefícios significativos nas avaliações de vulnerabilidade, também tem os seus desafios. Os principais desafios que uma equipe pode enfrentar ao integrar a IA no processo de avaliação de vulnerabilidades são:
- Requisitos de grandes dados: Os algoritmos de IA requerem grandes volumes de dados de alta qualidade para serem treinados com eficácia. Isto pode representar desafios para organizações com recursos limitados ou acesso a conjuntos de dados relevantes.
- Preocupações éticas e de privacidade: A IA na cibersegurança levanta preocupações éticas e de privacidade, especialmente no que diz respeito à recolha e utilização de dados sensíveis dos utilizadores. Meta é um exemplo common disso. A empresa enfrentou uma multa de 1,3 bilhão de dólares por ignorar os regulamentos de transferência de dados. As organizações devem aderir aos princípios éticos e aos requisitos regulamentares para evitar ações legais contra elas.
- Integração com sistemas existentes: A integração de avaliações de vulnerabilidade baseadas em IA em fluxos de trabalho e cadeias de ferramentas de segurança existentes pode ser complexa. Problemas de compatibilidade, diferenças nos formatos de dados e a necessidade de ampla personalização podem dificultar a adoção.
Considerações Finais
Incluir a IA nas avaliações de vulnerabilidade é um passo inteligente e necessário na proteção contra ameaças cibernéticas. A IA ajuda a acelerar o processo, melhorando a precisão e identificando riscos antes que se tornem problemas maiores.
Embora existam desafios, como a necessidade de grandes quantidades de dados e a garantia de que a IA se adapta aos sistemas atuais, os benefícios fazem com que o esforço valha a pena. Ao utilizar a IA, as empresas podem ficar à frente das ameaças, poupar dinheiro e proteger melhor os seus dados.
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