As redes neurais estão por trás da Inteligência Artificial (IA) e muitas outras inovações tecnológicas. Inspiradas no cérebro humano, elas são estruturadas para imitar a maneira como os humanos aprendem e interpretam informações, e são compostas por uma série de nós (ou "neurônios") que trabalham juntos para identificar padrões e características em dados complexos.
Assim, as redes neurais são uma ferramenta poderosa em várias aplicações, especialmente na segurança física e da informação, por reconhecerem padrões, e assim, conseguirem analisar vastas quantidades de dados visuais e sensoriais.
Nos sistemas de vigilância, as redes neurais ajudam na identificação e alerta sobre atividades suspeitas, gerando respostas mais rápidas e eficazes. Além disso, elas podem ser usadas na autenticação biométrica, com um nível de segurança personalizado difícil de ser alcançado com métodos tradicionais.
A capacidade das redes neurais de aprender e identificar padrões em grandes conjuntos de dados é inestimável na segurança da informação. Elas analisam o tráfego de rede em busca de atividades anormais que possam indicar uma ameaça cibernética, como uma tentativa de invasão ou presença de malware, ou para analisar e validar transações em tempo real, ajudando a prevenir fraudes e garantir a integridade dos dados.
A interação entre humanos e redes neurais também é fascinante. A IA não apenas amplia a capacidade de detecção e resposta a ameaças, mas também oferece uma oportunidade para os humanos entenderem melhor as complexidades da segurança em um mundo digital. Assim, as redes neurais podem ajudar a desvendar padrões de ataques cibernéticos, fornecendo insights valiosos que podem ser usados para fortalecer as defesas, e assim são um aliado poderoso na busca incessante por segurança robusta.
Existem várias arquiteturas de redes neurais, mas podemos destacar duas, as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs).
As CNNs são especialistas em interpretação de imagens e vídeos, com estruturas desenhadas para capturar padrões visuais complexos, camada após camada, de forma hierárquica. Elas podem analisar feeds de vídeo em tempo real, dando respostas rápidas e detalhadas, gerando um monitoramento mais inteligente na segurança física, com respostas ágeis a potenciais ameaças.
Por exemplo, uma CNN pode ser treinada para reconhecer uma pessoa não autorizada tentando acessar uma instalação restrita, identificando padrões complexos em dados visuais, permitindo uma resposta imediata que minimiza o risco e protege os ativos valiosos.
Na autenticação biométrica, as CNNs são usadas para reconhecimento facial, identificando características faciais únicas e verificando a identidade de indivíduos com alta precisão, superando métodos tradicionais.
Já as RNNs lidam com sequências de dados, e são essenciais na análise de séries temporais, linguagem natural, e especialmente na segurança cibernética. Sua arquitetura permite que elas mantenham uma espécie de memória das entradas passadas, para conseguirem entender o contexto e a temporalidade dos dados.
Assim, a rede pode manter uma memória do que viu antes, facilitando a análise de sequências de dados, facilitando a identificação de padrões anormais ao longo do tempo, uma habilidade essencial para detectar atividades maliciosas.
As RNNs podem monitorar o tráfego de rede em tempo real, identificando padrões anormais que indiquem uma tentativa de intrusão ou outra atividade maliciosa. Além disso, a análise de grandes conjuntos de logs de eventos torna-se mais eficaz com RNNs, que podem identificar atividades suspeitas ao longo do tempo, proporcionando insights cruciais para a detecção e resposta a ameaças cibernéticas.
Na análise forense digital, as RNNs podem vasculhar grandes volumes de dados, identificando sequências de atividades que podem indicar comportamento malicioso. Esta capacidade de analisar e interpretar sequências de eventos é vital para rastrear a origem de ataques cibernéticos e entender a natureza de ameaças complexas.
Tanto as CNNs quanto as RNNs irão desempenhar um papel cada vez mais importante na vanguarda da segurança assistida por IA. Pela complexidade e o volume de cálculos envolvidos, as duas arquiteturas precisam de muitos recursos computacionais, assim uma boa GPU (placa gráfica) é fundamental para executar operações paralelas, e processar várias partes da rede neural simultaneamente.
Modelagem, Treinamento e Inferência: A Essência do deep learning
Uma rede neural CNN ou RNN começa a partir de um modelo que define a estrutura da rede, incluindo o número de neurônios, camadas e as conexões entre eles. A partir daí, a rede aprenderá e se adaptará para realizar tarefas específicas, identificando padrões visuais ou analisando sequências de dados.
No treinamento, a rede neural recebe grandes volumes de dados, assim como um aluno se aprimora com estudo e prática. Aqui, a rede ajusta seus parâmetros, como os pesos das conexões entre neurônios, minimizando erros entre suas previsões e os valores reais. Neste processo iterativo, muitas vezes feito com a ajuda de algoritmos como a retropropagação, a rede pode refinar sua compreensão e melhorar sua performance na tarefa em mãos.
Na inferência, a rede neural aplica o que aprendeu com os novos dados. Esta etapa pode ser comparada a um teste no qual o aluno aplica o conhecimento adquirido em situações novas ou não vistas, com as redes neurais usando o que aprendeu para fazer previsões ou análises sobre novos dados. Assim, uma CNN treinada pode ser usada para identificar atividades suspeitas em novos feeds de vídeo, enquanto uma RNN pode monitorar tráfego de rede em tempo real para detectar padrões anormais.
No contexto de segurança, tanto a CNN quanto a RNN são treinadas com dados relevantes para aprender a identificar atividades suspeitas ou anormais. Após o treinamento, elas podem ser implantadas em sistemas de segurança para monitorar e analisar dados em tempo real, proporcionando insights valiosos e permitindo respostas rápidas a potenciais ameaças. A combinação de modelagem, treinamento e inferência permite que as redes neurais sejam uma ferramenta poderosa e adaptativa na luta contínua contra ameaças à segurança.
As Redes CNNs e RNNs são mais do que ferramentas tecnológicas; elas representam uma nova era na segurança física e cibernética. Sua integração tem vindo a reformular o panorama da segurança, oferecendo uma camada adicional de inteligência e reatividade nos sistemas de proteção.
Futuro das redes neurais na segurança apresenta desafios, mas potencial é promissor
A mesma tecnologia que promete fortalecer nossas defesas também oferece ferramentas poderosas para os adversários, que estão começando a usar IA para desenvolver malware mais sofisticado, fazer ataques de phishing mais convincentes ou burlar sistemas biométricos. Este uso maligno da IA exige que os profissionais de segurança permaneçam um passo à frente na corrida armamentista tecnológica.
Enquanto a tecnologia continua a evoluir, a fusão de IA com segurança física e cibernética irá não apenas melhorar a eficácia dos sistemas de segurança existentes, mas também abrir novos horizontes para a proteção proativa. Cada vez mais, a IA será uma força motriz na revolução da segurança, uma fundação robusta sobre a qual podemos construir um futuro mais seguro e resiliente.
A contínua pesquisa e inovação em redes neurais e deep learning são cruciais para desvendar o potencial total da IA na segurança. E, com o compromisso contínuo de pesquisadores, desenvolvedores e profissionais de segurança, o futuro da segurança assistida por IA é brilhante.
Kleber Carriello, Anti-DDoS Specialist, IoT & 5G Security Expert, Data Science & Deep Learning Innovator e Senior Consultant Eng. na NETSCOUT.
