Não tem muito jeito, no mesmo passo (ou até de forma mais adiantada) que incrementamos nossos processos de negócios com tecnologias mais avançadas, agentes de ciberataques também vão encontrando novas rotas e estratégias evoluídas para alcançar o que querem.
Nesse cenário, o pentest (penetration test ou teste de intrusão) ganha uma importância ainda mais nítida. E, em um ambiente de avanço de soluções e serviços relacionados a "Aprendizado" de Máquina (AM) e Inteligência Artificial (IA), o pentest também avança.
Unir pentest com Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, inclusive, é chave para enfrentarmos o avanço do ciberataques. Só que apenas a automatização de processos não é suficiente – o elemento humano ainda é o que vai fazer a diferença para que uma estratégia de segurança seja robusta e se sustente frente a diferentes ameaças.
A importância crescente dos especialistas
Hoje, conseguimos perceber com mais clareza que, por mais avançadas que sejam as tecnologias, é a presença da figura do especialista que vai fazer com que elas sejam utilizadas de forma estratégica eficiente.
Uma empresa está realmente preparada para responder ao avanço dos métodos e técnicas de ciberataques se ela conseguir unir o que há de mais avançado em pentest, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina com o envolvimento de equipes de profissionais de TI que realmente têm experiência nos mais diferentes setores do mercado e também com diferentes soluções e infraestruturas de tecnologia.
Três benefícios do Aprendizado de Máquina
Ainda assim, a integração do Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial no processo do teste de intrusão é essencial, trazendo a tão falada automação cognitiva, adicionando precisão e inteligência contextual e reduzindo consideravelmente a dependência do elemento humano para processos que podem ser facilmente automatizados.
A incorporação de IA e AM no pentest nos estágios de segurança de uma organização auxilia as equipes a agregar valor a cada um deles. Vejamos, então, os benefícios do uso de IA e AM no teste de intrusão:
- Digitalização da etapa de reconhecimento
Usualmente, testadores utilizam métodos manuais para extrair informações sobre possíveis alvos de um sistema. Combinar IA e AM automatiza esse processo e também permite a entrega de resultados melhores, economizando tempo e recursos. Fica mais fácil digitalizar todas as informações colhidas durante o reconhecimento, facilitando o registro de vulnerabilidades e o processo de previsão, educando o sistema para resultados mais confiáveis e precisos.
- Modelos de ameaças otimizados
A etapa de modelagem de ameaças também é facilitada com a integração de IA e AM. Nessa etapa, um modelo de ameaça é desenhado a partir de uma representação estruturada – capturando, organizando e analisando todas as informações disponíveis sobre possíveis impactos à segurança de uma aplicação. Fazer isso de forma manual pode ser muito desafiador. Automatizar o processo traz resultados em confiabilidade e eficácia, facilitando também a identificação e previsão de atividades suspeitas e gerando alertas válidos de forma proativa e precisa.
- Otimizando os ataques do pentest
Uitlizar IA e AM na fase de análise de vulnerabilidades do pentest é crucial, pois isso oferece a possibilidade de implementar pontuação de risco de vulnerabilidade com base no contexto para priorizar esforços de correção. Quando o ataque real é iniciado, a Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina também auxiliam no sucesso do pentest, facilitando a execução rápida dos ataques para explorar as vulnerabilidades existentes.
Até hackers utilizam IA e AM para identificar pontos fracos de uma empresa ou pessoa com rapidez e precisão. A cada dia que passa, a quantidade e o nível de sofisticação dos ataques aumentam. Já passou da hora, portanto, de cada empresa ter complexas redes de segurança, com o auxílio de profissionais realmente capacitados, e a adoção de um pentest avançado tem tudo para oferecer a tranquilidade buscada.
Ricardo Perdigão, diretor da Tecnocomp.
