Inteligência artificial aplicada à cibersegurança: prós e contras

O que é a inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é a simulação da inteligência humana por máquinas – normalmente, computadores. Com aplicações em várias áreas, como sistemas periciais, processamento de linguagem, visão artificial, reconhecimento de fala e cibersegurança, a IA é capaz de absorver uma grande quantidade de informações para treino, analisando-as em termos de padrões e correlações, e de usar esses padrões para produzir resultados semelhantes.

Inteligência artificial é a inteligência exibida por máquinas ou outras entidades não vivas, ou a criação de funções cognitivas num mecanismo artificial. Os sistemas de IA podem ser implementados em diversas áreas, desde a robótica até aos mecanismos de busca alimentados por IA, passando pela economia e a cibersegurança.

Subsistemas da IA

Eis alguns conceitos essenciais associados à tecnologia de IA.

Aprendizagem automática

A aprendizagem automática é a capacidade de um computador identificar padrões de dados e de os utilizar para desempenhar tarefas e resolver problemas. Este tipo de sistema aprende com os seus algoritmos, desenvolvendo a capacidade de fazer previsões ou de tomar decisões que não tenham sido programadas. Por exemplo, programas como o Voice AI utilizam a aprendizagem automática para compreender e reproduzir padrões complexos do discurso humano, enquanto chatbots como o Replika utilizam esta tecnologia para imitar o modo como as pessoas escrevem e comunicam através de texto. Do mesmo modo, a aprendizagem automática ajuda o robô Amazon Astro a executar funções avançadas como andar pela casa e reconhecer pessoas e objetos.

Devido à capacidade de processar rapidamente grandes quantidades de dados, os sistemas de cibersegurança com aprendizagem automática integrada podem ajudar a prever e a evitar ataques com uma precisão cada vez maior.

Sistemas periciais

Os sistemas periciais são programas que reproduzem o processo de tomada de decisão da inteligência humana para resolver vários problemas. São concebidos para resolver problemas complexos recorrendo a corpos de conhecimento. Um sistema pericial usa, por norma, dois sistemas: o mecanismo de inferência e a base de dados de conhecimento. Enquanto esta última representa factos e regras, o mecanismo de inferência utiliza as regras para deduzir novos factos.

Redes neuronais artificiais

As redes neuronais artificiais utilizam paradigmas que permitem a um computador aprender a partir de dados de observação, imitando os processos biológicos do cérebro humano. As redes neuronais consistem em neurónios artificiais que enviam sinais. Os neurónios têm também um peso que se adapta ao avanço da aprendizagem, peso esse que pode intensificar ou enfraquecer um sinal.

As redes neuronais artificiais servem para a identificação de sistemas, a química quântica, o reconhecimento facial e de imagens, o reconhecimento de sequências, a extração de dados e outras situações.

Aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda é um subsistema da aprendizagem automática baseado em redes neuronais artificiais e na aprendizagem por representação. Utiliza várias camadas para extrair progressivamente características das camadas superiores dos dados de entrada. É assim que a aprendizagem profunda consegue identificar diferenças e aspetos específicos dos dados (fazendo, por exemplo, um reconhecimento de imagem bastante preciso).

Três categorias de IA

Hoje, podemos dividir a IA em três categorias.

Inteligência assistida

A inteligência assistida é o nível mais básico da IA. O seu principal objetivo é automatizar processos e ajudar à tomada de decisões recorrendo às potencialidades dos grandes volumes de dados, da nuvem e da ciência dos dados.

A inteligência assistida não é autossuficiente, uma vez que requer a intervenção constante de utilizadores humanos, limitando-se a melhorar os processos já em curso. Ajuda as pessoas a tornarem-se mais produtivas e eficientes naquilo que fazem.

Sistemas de navegação como o Waze, por exemplo, utilizam a inteligência artificial a acelerar os processos de procura de itinerários e de cálculo de distâncias. Também se pode utilizar um sistema de navegação sem IA, mas demoraria muito mais tempo, e o esforço necessário seria maior.

Inteligência aumentada

A inteligência aumentada permite que as pessoas façam coisas que de outro modo não seriam capazes de fazer: é uma forma de colaboração entre as máquinas e os seres humanos. As plataformas de inteligência aumentada conseguem processar uma grande quantidade de dados complexos para transmitir aos especialistas informações multiangulares sobre um problema que esteja a ser analisado. Utiliza a aprendizagem automática e a análise preditiva, não para substituir a inteligência humana, mas para a aumentar.

Por exemplo, a inteligência aumentada pode ser utilizada na medicina para reduzir a possibilidade de erro humano ou nos serviços financeiros para calcular as necessidades e os riscos de clientes.

Inteligência autónoma

A inteligência autónoma funciona sem intervenção humana, sendo a forma mais avançada de inteligência artificial. Embora este tipo de IA já tenha passado da ficção científica para a realidade, nem todas as organizações depositam total confiança nos sistemas de IA e os implementam nas suas infraestruturas informáticas.

Por isso, a inteligência autónoma é geralmente adotada como consultora, para ajudar os especialistas a tomarem decisões.

A IA na cibersegurança

Os profissionais de cibersegurança podem aplicar a IA de várias formas, mas também enfrentam o seu quinhão de desafios.

As aplicações da IA à cibersegurança

• A IA consegue identificar os padrões de comportamento dos proprietários dos dispositivos através da aprendizagem automática. Se se aperceber de algo fora do comum, pode suspeitar que outra pessoa esteja a utilizar a máquina e impedi-la (no entanto, isto também pode ser utilizado como método de rastreamento).
• As capacidades de aprendizagem automática e as grandes bases de dados também conseguem ajudar a detetar ameaças e vulnerabilidades com maior eficiência. A IA aplicada às operações de TI (AIOps) consegue monitorizar padrões no tráfego web e avisar o utilizador ou o administrador se detetar algo suspeito. A aprendizagem automática também pode ajudar a acumular uma extensa base de dados para uma identificação mais precisa de padrões.
• A IA ultrapassa as capacidades de monitorização humana em termos de qualidade e quantidade. Elimina o erro humano, funciona 24 horas por dia e consegue processar grandes quantidades de dados em períodos muito curtos. Pode aliviar em muito o trabalho dos especialistas, permitindo-lhes concentrarem-se noutras tarefas.
• A IA pode eliminar a necessidade de utilização de palavras-passe e os perigos de serem roubadas. Os sistemas de identificação biométrica utilizam a IA para identificarem os legítimos proprietários de um dispositivo através do reconhecimento facial, das impressões digitais ou de outras técnicas similares. Conseguem memorizar até os mais ínfimos pormenores dos padrões faciais, mesmo com pelos faciais ou adereços na cabeça.
• A IA pode ajudar a manter um registo preciso e detalhado dos seus dispositivos, aplicações e utilizadores com diferentes níveis de acesso.
• Melhor segurança dos terminais. A IA ajuda a proteger os terminais dos dispositivos remotos. Como a atividade da IA não se baseia em assinatura, é mais útil para descobrir novos tipos de malware e para impedir ataques. A IA aprende a reconhecer os padrões de comportamento do malware e de outros processos suspeitos, adaptando-se rapidamente e desenvolvendo constantemente os seus músculos virtuais.

Os desafios da IA na cibersegurança

• A IA também pode ser utilizada por hackers para fins maliciosos e para iniciar ataques ainda mais sofisticados, em grande escala. A IA (como o ChatGPT) ajuda ainda a identificar e a explorar vulnerabilidades de um modo mais rápido e eficiente.
• O reconhecimento biométrico com recurso à IA pode transformar-se numa ameaça. As técnicas avançadas de digitalização, de aplicações como a Lensa, conseguem transmitir a terceiros dados detalhados sobre a sua aparência, que podem depois ser utilizados para fins de vigilância, rastreamento e outras formas de violação da privacidade. Os países e regimes autoritários podem utilizar estas técnicas para controlar a oposição.
• Os custos de contratar uma equipa de especialistas para implementar soluções de IA são atualmente bastante caros. Acresce que algumas destas tecnologias ainda estão em fase experimental, por isso é arriscado confiar nelas.
• A imprecisão das informações pode levar a alucinações da IA. A inteligência artificial pode interpretar mal os dados ou não compreender a sua falta e fazer uma avaliação errada das ameaças aos sistemas de segurança.
• A IA já levou a uma recolha e processamento de dados maior do que nunca, permitindo que entidades terceiras reunissem ainda mais dados sobre nós. Pode causar mais problemas de privacidade e segurança do que aqueles que vem resolver.
• Os responsáveis pelo desenvolvimento de vírus também usam a IA. Os vírus criados com IA podem causar mais danos do que os outros, devido à capacidade de detetar programas antivírus, atacar o seu código e contorná-lo.
• A IA também pode ser utilizada para ataques de engenharia social. Os burlões podem utilizá-la para imitar a linguagem humana ou produzir imagens e vídeos falsos para levar os utilizadores a partilhar dados confidenciais. Estas técnicas podem ser igualmente utilizadas para o cyberbullying.