Como inteligência artificial e machine learning combatem phishing
Phishing é um tipo de ataque cibernético no qual o bandido tenta se passar por uma pessoa ou empresa para enganar a vítima. Esse golpe é uma grande ameaça ao mundo da segurança cibernética e é, especialmente, preocupante para empresas e negócios.
No entanto, existem várias ferramentas e técnicas para combater o phishing. Hoje vamos nos concentrar na inteligência artificial (IA) e no machine learning (ML).
O aumento do uso de inteligência artificial impactou praticamente todos os setores, incluindo a cibersegurança. No caso da segurança de e-mail, a IA trouxe velocidade, precisão e capacidade de fazer uma análise muito mais completa.
É por isso que na Gatefy investimos muito tempo e energia no desenvolvimento da nossa inteligência artificial. Solicite uma demonstração de nossas soluções de proteção de e-mail: Gatefy Email Security e Gatefy Anti-Fraud Protection.
Além de analisar e categorizar o e-mail no momento em que ele chega, a IA pode fazer isso em uma escala maior com muito mais rapidez e precisão quando comparada ao modelo tradicional baseado somente em regras e filtros.
Usando banco de dados e análise de big data, ela identifica spam, phishing, spear phishing e outros tipos de ataques, levando em consideração o conteúdo e o contexto da mensagem.
Sorte para todos nós! Afinal, ninguém deseja enviar informações confidenciais ou dinheiro para alguém para depois descobrir que se tratava de um e-mail malicioso e fraudulento.
Neste artigo, você vai ler mais sobre:
Como a IA detecta phishing?
Nós já sabemos que a inteligência artificial e o machine learning podem tornar a análise de e-mail mais rápida e precisa, mas a principal questão que queremos abordar é: como exatamente eles trabalham para prevenir e combater phishing?
1. Buscando anomalias e sinais de alerta
Sistemas eficazes baseados em inteligência artificial e machine learning, como a nossa solução de segurança de e-mail, procuram anomalias e sinais de alerta para phishing em todo o e-mail, desde os metadados até o conteúdo da mensagem.
Isso inclui, por exemplo, alertas com base no comportamento do e-mail (por exemplo, remetentes forjados) e na intenção da mensagem (como tópicos urgentes).
A propósito, o senso de urgência na mensagem é um dos principais sinais de uma fraude de phishing. Se o e-mail exigir uma ação rápida e usar palavras que mostrem urgência, o sinal de aviso acenderá.
A IA então trabalha para identificar e entender o contexto da mensagem, verificando se é um spam comum, um ataque de phishing ou uma mensagem legítima.
Vamos usar a palavra “promoção” como exemplo. Por si só, a palavra já pode ser considerada suspeita. No entanto, um sistema de IA procura entender com mais precisão se o e-mail é realmente uma ameaça e qual a gravidade dessa ameaça.
Isso permite uma melhor distinção entre frases como “Promoção urgente: 50% de desconto” (neste caso, indicando um simples spam) e “Preencha o número do seu cartão agora para participar da promoção” (nesse caso, indicando um esquema de phishing).
A mesma lógica se aplica aos sinais de aviso no cabeçalho do e-mail. Por exemplo, a inteligência artificial identifica casos de e-mail spoofing (remetentes forjados), domínios com erros ortográficos e outros tipos de falsificação.
Juntamente com mecanismos tradicionais, como SPF, DKIM e DMARC, o sistema amplia bastante os recursos de detecção de ameaças.
2. Analisando o contexto da mensagem
Outro ponto-chave que ajudou a estabelecer a IA como uma das maiores defesas contra phishing é a capacidade de examinar uma mensagem com base no contexto. Dessa forma, um e-mail não é apenas comparado a outros golpes de phishing existentes. Ele é analisado como um todo.
O sistema levará em consideração, por exemplo, a presença ou ausência de uma conversa anterior, quaisquer dados que o remetente possa estar solicitando no e-mail, a conexão entre o tópico escrito no assunto e a própria mensagem, entre outros.
Além disso, a proteção de e-mail baseada em machine learning aprende constantemente com os dados e com o feedback dos usuários e administradores, tornando a análise cada vez mais precisa.
Isso nos permite garantir, por exemplo, que a inteligência artificial da Gatefy esteja em constante evolução, sempre aprendendo e se adaptando ao estilo e às necessidades de cada cliente.
3. Compreendendo como os usuários se comunicam
Atualmente, o tipo de fraude que mais afeta as empresas quase nunca é detectado pelas ferramentas tradicionais de detecção de e-mail e soluções de segurança, simplesmente porque não envolve os elementos típicos de um e-mail malicioso.
Estes são os ataques de spear phishing, como Business Email Compromise (BEC) e Email Account Compromise (EAC).
Nós costumamos dizer que o spear phishing é a evolução do phishing. O spear phishing é um tipo de golpe altamente especializado.
O cibercriminoso estuda minuciosamente as vítimas antes de iniciar a fraude, usando o que chamamos de engenharia social. Ou seja, o bandido reúne informações sobre o alvo, seu empregador, colegas de trabalho, amigos e familiares próximos.
Dessa forma, o hacker pode enviar e-mails verossímeis, abrindo um canal de diálogo aos poucos até conseguir que a pessoa ou o alvo execute a ação desejada. Por exemplo, pagar uma conta, fazer uma transferência bancária, baixar um arquivo malicioso ou malware, fornecer dados confidenciais e secretos.
Combater esses golpes especializados requer o uso de algoritmos de ML e AI que podem entender como os usuários se comunicam. Por exemplo, aprendendo sobre o seu comportamento típico, seus padrões textuais e se o contexto das mensagens faz sentido.
Se alguém está tentando se passar pelo CEO da empresa, por exemplo, o sistema deve ser capaz de identificar mudanças no padrão de comunicação do executivo e bloquear o ataque antes que cause algum dano.
Embora essa seja uma inovação importante no combate ao spear phishing, devemos mencionar a importância de treinar funcionários e executivos para reconhecer a fraude e saber como agir se houver alguma suspeita.
AI e ML: aliados no combate ao phishing
Como vimos, a inteligência artificial é um aliado importante no combate ao phishing.
Basicamente, ela usa análise de dados e machine learning para examinar metadados, conteúdo, contexto e comportamento típico do usuário. Dessa forma, identifica com rapidez e precisão possíveis ameaças e anomalias em e-mails.
Se você tiver alguma dúvida sobre AI e ML, entre em contato conosco. Faremos o possível para entender as suas necessidades e explicar exatamente como essas tecnologias podem proteger você e a sua empresa.
