A inteligência artificial (IA) não é uma novidade, uma vez que ferramentas que usam essa tecnologia existem e vêm sendo aprimoradas desde os anos 1950. Contudo, em tempos mais recentes, as atenções se voltaram de forma especial para a IA generativa.
Dentro desse contexto, dados estimam que a tecnologia possa adicionar US$ 13 trilhões à economia global até 2030, já sendo capaz de reduzir custos operacionais em até 20% no caso das empresas que usam a IA para automatizar processos.
Produção de conteúdo, análise massiva de dados, escrita de códigos e automação de processos de cibersegurança estão entre os exemplos do uso dessa solução. A previsão é de que, até 2025, 75% das empresas globais adotem alguma forma de IA generativa para otimizar suas operações e produtos.
O caminho para o sucesso é compreender as possibilidades que essa tecnologia apresenta. Vamos lá?
O que é IA generativa?
Representando um avanço no campo da inteligência artificial, a IA generativa é uma solução baseada em algoritmos de aprendizado de máquina capazes de gerar novos dados, que são similares, mas não idênticos, aos dados com os quais foram treinados.
Por isso, é comum dizer que essa tecnologia é capaz de criar dados originais (embora essa seja uma questão que levanta discussões éticas que ainda estão se desenvolvendo, como no caso de direitos autorais).
Voltando ao foco, a IA generativa tem como características principais:
- Aprendizado não supervisionado: aprende padrões e estruturas dos dados de treinamento sem necessidade de rotulação explícita;
- Criatividade artificial: pode produzir conteúdo original que parece ter sido criado por humanos;
- Versatilidade: aplicável em diversos campos, desde artes até ciências e tecnologia;
- Adaptabilidade: capaz de gerar conteúdo personalizado com base em diferentes inputs ou parâmetros.
Falamos de uma tecnologia que está presente em diversas indústrias, apresentando novas possibilidades para a resolução de problemas complexos a partir da capacidade de geração de conteúdo original em áreas que vão do entretenimento à segurança cibernética.
Talvez o exemplo mais famoso de IA generativa seja o GPT (Generative Pre-trained Transformer) para geração de texto. Existem, ainda, outras soluções como:
- DALL-E e Midjourney para criação de imagens;
- WaveNet para síntese de voz;
- Muse Net para composição musical.
Como funciona a IA generativa?
A IA generativa funciona a partir de algoritmos complexos de aprendizado de máquina, principalmente utilizando redes neurais artificiais que utilizam camadas de “neurônios artificiais” e arquiteturas específicas.
De forma bem simplificada, podemos dizer que o aprendizado não supervisionado se baseia em um processo de treinamento que conta com grandes conjuntos de dados usados para que a IA possa capturar nuances e variações. A partir disso, o modelo aprende padrões e estruturas dos dados sem rótulos explícitos.
Com base nisso, torna-se capaz de gerar um conteúdo novo baseado em distribuições de probabilidade aprendidas e técnicas de decodificação, podendo contar com processos de fine-tuning e prompts para ajustes e personalização.
A IA generativa ainda passa por processos de avaliação do conteúdo gerado a partir de métricas específicas e recebe feedback em loop para que melhore continuamente, seguindo o princípio da iteração.
Exemplo prático:
Para a geração de texto, um modelo como o GPT-3 é treinado com bilhões de palavras. Quando recebe um prompt, utiliza seu entendimento estatístico da linguagem para gerar texto coerente e contextualmente relevante, palavra por palavra.
A complexidade desses sistemas permite que a IA generativa crie conteúdo que em muito se assemelha ao produzido por pessoas. Esta capacidade de gerar conteúdo original e contextualmente relevante é o que torna a IA generativa uma ferramenta tão poderosa e versátil em diversos campos, incluindo a segurança cibernética.
IA generativa VS IA tradicional
Embora a IA generativa seja um subconjunto da inteligência artificial mais ampla, existem diferenças significativas entre elas. Confira!
| IA generativa | IA tradicional | |
| Foco | Criação de novo conteúdo ou dados originais | Análise, classificação e previsão baseadas em dados existentes |
| Aplicações | Geração de texto, imagens, música, código de programação | Reconhecimento de padrões, tomada de decisões, automação de tarefas |
| Saída | Produz conteúdo original e variado, muitas vezes imprevisível | Geralmente produz resultados determinísticos baseados em regras ou padrões aprendidos |
| Aprendizado | Geralmente utiliza aprendizado não supervisionado ou semi-supervisionado | Frequentemente utiliza aprendizado supervisionado com dados rotulados |
Ainda, modelos de IA generativa tendem a ser mais complexos, demandando mais recursos computacionais, e a levantar questões éticas sobre autoria, originalidade e potencial para amplificar vieses.
No universo da Segurança da Informação, essas questões ganham relevância sobretudo à luz das normas regulamentadoras acerca do uso de dados e da privacidade dos usuários que se relacionam com a empresa.
Para que serve a IA generativa?
Como já indicamos, a IA generativa tem uma ampla variedade de aplicações em diversos setores, demonstrando sua versatilidade e potencial transformador. No que diz respeito à tecnologia no contexto organizacional, descartamos o seguinte:
- Desenvolvimento de software:
- geração automática de código;
- criação de protótipos de interface de usuário;
- debugging e otimização de código.
- Segurança cibernética:
- simulação de ataques cibernéticos para treinamento;
- geração de dados sintéticos para teste de sistemas de segurança;
- criação de políticas de segurança adaptativas.
A versatilidade da IA generativa a torna uma ferramenta poderosa em praticamente todos os setores. No contexto da segurança cibernética, a IA generativa serve como uma ferramenta de dupla utilidade, com vantagens e riscos envolvidos.
Por um lado, pode ser usada para fortalecer as defesas e a resiliência cibernética das empresas, criando cenários de ataque realistas para treinamento e testando sistemas de segurança com dados sintéticos, entre outros.
Por outro lado, também apresenta novos desafios, uma vez que pode ser utilizada por agentes maliciosos para criar ameaças mais sofisticadas e difíceis de detectar.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar que as aplicações da IA generativa se expandam ainda mais, trazendo inovações e desafios em igual medida.
Quais são os benefícios da IA generativa?
A IA generativa pode ser relacionada a benefícios como a otimização de processos, ganho em produtividade e inovação, entre outros. Considerando o contexto da segurança cibernética, podemos focar em três aspectos que merecem destaque:
- Simulação de cenários de ataque para treinamento;
- Geração de dados sintéticos para teste de sistemas;
- Desenvolvimento de contramedidas mais eficazes.
Vamos nos aprofundar em cada um deles para destacar o potencial dessa tecnologia em elevar a postura de segurança da sua empresa.
Simulação de cenários de ataque para treinamento
A IA generativa revoluciona o treinamento em segurança cibernética através da criação de diversos cenários de ataque altamente realistas e complexos, incluindo ataques de Dia Zero, técnicas avançadas de phishing e ameaças persistentes avançadas (APTs).
Isso é útil para treinar os funcionários, de modo geral, para que aprendam a identificar sinais de risco e reportá-los, e também para que a equipe de segurança tenha a oportunidade de testar suas estratégias e garantir mais eficiência em suas ações.
O processo se torna ainda mais interessante considerando que a IA pode ajustar a dificuldade e complexidade dos cenários com base no desempenho da equipe, proporcionando um aprendizado progressivo e eficaz. E, ainda, oferecer feedbacks considerando áreas de melhoria para cada membro da equipe.
Geração de dados sintéticos para teste de sistemas
Outro benefício é a possibilidade de criação de dados sintéticos pela IA generativa, eliminando a necessidade de uso de dados reais e potencialmente sensíveis em testes. Algo que reduz os riscos de violação de privacidade e conformidade.
Os dados sintéticos são customizáveis e podem incluir padrões anômalos específicos, difíceis de encontrar em conjuntos de dados reais, melhorando a detecção de ameaças. Ainda, como podem ser gerados em grandes volumes e variedade, a IA permite a realização de testes em larga escala, o que seria impossível com dados reais limitados.
Desenvolvimento de contramedidas mais eficazes
Contramedidas são ações, dispositivos ou técnicas específicas implementadas para prevenir, detectar, mitigar ou neutralizar ameaças à segurança. A IA generativa potencializa seu desenvolvimento a partir de recursos como:
- Antecipação de ameaças: ao simular possíveis ataques futuros, a IA permite o desenvolvimento proativo de defesas contra ameaças ainda não observadas;
- Otimização contínua: as contramedidas podem ser constantemente refinadas e adaptadas com base em novos padrões de ataque gerados pela IA;
- Resposta automatizada: a IA generativa pode criar scripts e procedimentos de resposta automatizados para lidar com uma ampla gama de cenários de ataque;
- Personalização de defesas: as contramedidas podem ser adaptadas às vulnerabilidades específicas e ao perfil de risco de cada organização;
- Análise preditiva: a IA pode prever a eficácia de diferentes contramedidas em vários cenários, permitindo uma seleção mais informada de estratégias de defesa;
- Detecção avançada de anomalias: ao compreender profundamente o comportamento normal do sistema, a IA pode desenvolver métodos mais sofisticados para detectar desvios sutis que indicam ameaças.
Em suma, esses benefícios mostram que a IA generativa melhora as capacidades defensivas existentes e permite uma postura de segurança mais proativa, adaptativa e robusta.
A IA generativa inaugura um mundo de novos riscos e ameaças
Ao mesmo tempo em que oferece diversos benefícios, a IA generativa também introduz uma série de novos riscos e ameaças que precisam ser considerados e cuidadosamente gerenciados. Vamos explorar alguns dos principais desafios:
Ciberataques mais sofisticados
Conforme indicamos, a IA generativa pode ser utilizada por pessoas mal-intencionadas para a criação de ameaças cibernéticas mais poderosas e de um contexto mais nocivo para as organizações (e outras potenciais vítimas do cibercrime).
Entre os riscos possíveis estão a geração de mensagens de phishing mais convincentes e personalizadas, a criação de malwares mais complexos e difíceis de detectar e automação de ataques em larga escala, entre outros.
Privacidade e proteção de dados
Outro problema possível, sobretudo à luz de regulamentações como a LGPD, é o risco do vazamento dos dados usados para treinar modelos de IA generativa. Algo que pode ter consequências legais e financeiras para as empresas.
Nessa mesma seara estão os desafios na anonimização efetiva de dados e o potencial para a recriação de dados pessoais a partir de informações parciais ― o que pode se transformar em uma ameaça do cibercrime contra as organizações.
Segurança nacional e espionagem
Para além dos ataques cibernéticos de Estado-nação, a IA generativa pode ser usada para criar identidades falsas convincentes em diferentes contextos e para diferentes finalidades. Inclusive para obter acesso à informações sensíveis de uma organização e seus usuários.
Além do mais, a tecnologia também tem potencial para manipulação de informações sensíveis, e tudo isso pode atrair a atenção de hackers que atuem a mando de alguém ou que queiram tentar a sorte vendendo informações sensíveis em mercados ilegais.
Desafios regulatórios
Por fim, é preciso mencionar o fato de que a IA generativa evoluiu e está aumentando sua participação em diversos mercados mais rapidamente do que as conversas sobre leis e regulamentações adequadas evoluem entre governos e big techs.
Em parte, as legislações já existentes não são facilmente aplicáveis às novas tecnologias, o que nem sempre cria um ambiente favorável em termos de segurança para o desenvolvimento e uso da IA generativa pelas empresas.
O uso de IA generativa para a segurança cibernética é um multiplicador de força
A IA generativa está oferecendo capacidades avançadas que amplificam a eficácia das estratégias de defesa e impulsionam o crescimento dos negócios. Para entender melhor, vamos a pontos importantes que traduzem o impacto dessa tecnologia na segurança cibernética:
- Automação de tarefas: a IA reduz a complexidade de atividades que fazem parte do dia a dia das equipes de TI, lembrando-as para focar em aspectos estratégicos da segurança das organizações;
- Detecção e investigação avançada de ameaças: a IA generativa eleva o nível de proteção cibernética com base no aprendizado contínuo baseado em incidentes passados e adaptação em tempo real das estratégias de resposta;
- Alocação eficiente de recursos: para 52% dos executivos, a IA generativa contribuirá para melhorar a alocação de recursos e talentos, elevando o potencial da força de trabalho em cibersegurança ao invés de simplesmente substituí-la;
- Priorização de soluções inovadoras: ainda, 84% dos executivos planejam priorizar soluções de cibersegurança com IA generativa a favor da resiliência cibernética, inclusive na mitigação de riscos associados à rápida adoção da IA generativa.
Em linhas gerais, a IA generativa fortalece as defesas existentes, assim como uma abordagem mais adaptativa à segurança cibernética. Além disso, capacita as empresas a se manterem à frente das ameaças. Algo que, entre outros benefícios, contribui para o crescimento dos negócios.
Não é de hoje que o mercado é convidado a entender a Segurança da Informação como parte estratégica para as operações diárias e o desenvolvimento das empresas. À medida que as ameaças cibernéticas evoluem, inclusive em razão da própria IA, essa necessidade se torna ainda mais latente.
Quer se aprofundar no tema? Leia este artigo sobre IA Generativa em Cibersegurança.
