7 maneiras que o machine learning é usado para hackear a sua empresa
O machine learning (ML) é um dos principais pilares da segurança cibernética. Esse ramo da inteligência artificial (IA) está presente na maioria das soluções que garantem segurança de dados e informações. É uma tecnologia que permite que pessoas e empresas permaneçam seguras, ajudando-as a bloquear ameaças, como malware e phishing, e a identificar vulnerabilidades. Mas tem outro lado. Os cibercriminosos também usam AI e ML para desenvolver ameaças e ataques mais avançados e eficientes.
Geralmente, quando o tema é inteligência artificial e machine learning, nós falamos sobre os pontos positivos, sobre como a IA e o ML podem ajudar a combater e bloquear ameaças cibernéticas. Mas, neste post, vamos tratar a questão sob outra perspectiva: como os criminosos estão usando AI e ML para tornar ataques mais eficazes e prejudiciais, principalmente a empresas.
O nosso objetivo é mostrar que, embora as soluções de segurança digital estejam evoluindo, os malwares, ransomwares, phishings, BECs e outras ameaças também estão se desenvolvendo. Usando inteligência artificial e machine learning, as ameaças cibernéticas e seus criadores têm encontrado novas maneiras de espionar, sabotar, falsificar, destruir e cometer fraudes.
Neste artigo, você vai ler mais sobre:
Como o machine learning é usado em ataques cibernéticos
1. Engenharia social
A engenharia social é um método, uma técnica usada por cibercriminosos para enganar e persuadir pessoas de modo que elas forneçam informações confidenciais ou tomem uma ação específica, como, por exemplo, fazer uma transferência eletrônica ou clicar em um anexo malicioso.
O ML potencializa a ação dos criminosos ao permitir que a coleta de informações sobre empresas, funcionários e parceiros seja feita de maneira mais rápida e fácil. Ou seja, o machine leraning potencializa os ataques que utilizam engenharia social.
2. Spam, phishing e spear phishing
Spam, phishing e spear phishing são tipos de golpes digitais que para serem bem sucedidos contam com a falha humana. Isto é, alguém precisa ser enganado. O ML é muito utilizado nestes casos para treinar uma inteligência artificial de modo que ela crie situações parecidas com as legítimas.
Exemplo: os cibercriminosos podem usar algoritmos para entender o padrão dos e-mails automáticos que são enviados pela enviados pela Netflix ou pela Apple para desenvolver mensagens falsas mais parecidas com as reais.
3. Spoofing e impersonation
Spoofing e impersonation são técnicas, termos utilizados para se referir a golpes em que os cibercriminosos tentam se passar por uma empresa, marca ou pessoa conhecida. Seria um roubo de identidade. Com o auxílio de algoritmos, os hackers podem analisar a fundo diferentes dados e aspectos de um alvo.
Imagine que um hacker queira se passar pelo CEO da sua empresa. Então, ele usa algoritmos para tentar entender como o CEO escreve, utilizando posts e artigos de redes sociais. O ML e a IA podem ajudar a criar textos falsos, vídeos falsos e até vozes falsas.
4. Ransomware, trojan, spyware e outros malwares
Em algum momento, muitos ataques cibernéticos utilizam algum tipo de malware, como ransomware, trojan ou spyware.
A maioria das infecções por malware ocorre por e-mail e utiliza anexos e links maliciosos. A AI e o ML vêm sendo usados pelos hackers para o desenvolvimento de malwares cada mais inteligentes. Existem malwares capazes de se adaptar a soluções de proteção.
É o que a gente chama de técnicas de evasão utilizadas por malwares. No fim, podemos dizer que é um luta entre a machine learning do bem e a machine learning do mal.
5. Descoberta de vulnerabilidades
A inteligência artificial, o machine learning e os seus algoristmos têm sido cada vez mais empregados na descoberta de vulnerabilidades em softwares, programas e sistemas.
As vulnerabilidades são erros e bugs que permitem que aplicações sejam hackeadas. O uso da IA e do ML têm permitido que esses erros e bugs sejam encontrados de modo mais rápido e fácil. No passado, por exemplo, um erro poderia ser identificado no prazo de semanas.
Hoje, o mesmo erro poderia ser identificado em minutos, dependendo do caso. O problema é quando esses erros são usados para fins sombrios.
6. Captchas e senhas
Os algoritmos de machine learning já são usados por cibercriminosos em casos de violação de captchas e senhas. No caso de captchas, o ML permite que os criminosos treinem o seu bot (ou robô) para superar algumas barreiras de proteção.
Da mesma forma, o ML ajuda os criminosos em casos de ataques de força bruta para a descoberta de senhas e credenciais.
7. Bots e automatização
Várias partes e fases de um ataque podem ser automatizadas com a ajuda de machine learning. Imagine que um hacker tenha criado um e-mail de phishing. Ele precisa enviar o e-mail em pequenas quantidades para determinados grupos de cada vez.
Os algoritmos podem ajudá-lo com isso. Os ataques de DDoS, que usam botnets ou máquinas zumbis, geralmente envolvem o uso de algoritmos para coordenar os ataques e torná-los mais letais.
Conclusão
Nós não escrevemos este artigo para desencorajar ninguém ou propagar o medo. É importante que as pessoas saibam que o machine learning e a inteligência artificial também são usados pelos cibercriminosos.
Apesar disso, o ML e o AI se destacam ainda como uma das principais soluções para bloquear ameaças e ataques. São tecnologias que realmente têm a ver com segurança de dados e informações.
Aqui na Gatefy, por exemplo, os nossos algoritmos desempenham um papel fundamental na segurança dos nossos clientes. Eles nos ajudam a prever, identificar e bloquear e-mails maliciosos, o que significa combater malware, phishing, spam e outros ataques.
Por isso, investimos muito na criação de IA e ML sofisticados. O objetivo é estar sempre à frente dos criminosos. Esse é o jogo.
