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Os benefícios do machine learning na segurança de rede

Essa tecnologia consegue analisar dados rapidamente e tomar decisões inteligentes que podem ajudar as empresas a detectar ameaças e corrigir diversos problemas.

 

Os benefícios do machine learning na segurança de rede

 

 

Machine learning (aprendizado de máquina) é um conjunto de regras e procedimentos que permitem aos computadores tomarem decisões sozinhos baseando-se em dados ao invés de serem programados por usuários para realizar determinada tarefa. Essas regras são projetadas para aprenderem e se aprimorarem ao longo do tempo a partir da exposição a novos dados. Assim, vão se adaptando para criar padrões refinados que se aplicam conforme o necessário.

Alguns exemplos de uso dessa tecnologia são: carros inteligentes que dirigem sem uma pessoa no comando, utilizando apenas algoritmos com a aprendizagem de milhares de motoristas; filtros de spams, que bloqueiam determinadas mensagens sem que seja necessário determinar manualmente regras em suas configurações; e-commerces que conseguem evitar fraudes e impedir ações de criminosos em compras; entre outros exemplos que facilitam a vida das pessoas.

Para as empresas, as máquinas inteligentes podem trazer diversos benefícios, principalmente no departamento de segurança, pois, atualmente, tornou-se uma tarefa complicada tentar diferenciar manualmente ameaças reais de padrões incomuns devido a enorme quantidade de dados gerados.

Diversas corporações têm começado a explorar seu uso para identificar esses problemas com maior rapidez e precisão. A partir do machine learning é possível ajustar automaticamente os requisitos necessários de acordo com os riscos que cada tipo de organização enfrenta.

Na segurança de rede é possível utilizar perfis do tráfego para reconhecer ameaças potenciais. Além disso, pode-se realizar análises de comportamento dos usuários para detectar ameaças interna, além de usar essa tecnologia para filtragem de spam e identificação de malwares.

A aprendizagem avançada das máquinas pode ainda realizar o reconhecimento de padrões no fluxo de rede, analisar históricos de dados, logs, assinaturas e outras fontes para identificar tendências e detectar problemas.

Devido ao avanço de tecnologias como IoT (Internet of Things), BYOD e Big Data, o volume de dados gerados cresce aceleradamente, sendo praticamente impossível realizar a análise dessas informações manualmente. Por isso, a principal vantagem do uso de machine learning é sua capacidade de processar e analisar enormes volumes de dados rapidamente

Porém, como toda nova tecnologia, alguns desafios ainda são enfrentados por empresas que trabalham com machine learning, como realizar ajustes antes de que as máquinas sejam capazes de detectar com precisão os problemas de segurança. Por isso, é necessário um trabalho inicial para preparar os processos que serão realizados automaticamente.

 

"A aprendizagem avançada das máquinas pode ainda realizar o reconhecimento de padrões no fluxo de rede, analisar históricos de dados, logs, assinaturas e outras fontes para identificar tendências e detectar problemas."


Outro ponto de atenção são as constantes mudanças no comportamento dos usuários e dos tráfegos do sistema. Estas alterações podem sinalizar problemas que não existem realmente e, por isso, a TI deve classificar esses falsos alertas para que sejam diferenciados das ameaças reais.

Apesar dos desafios citados, o progresso que o machine learning pode trazer para as corporações são muitos, pois, após as configurações iniciais, as máquinas se adaptam sem a necessidade de processos manuais e são menos propensas a erros do que ações humanas.

 

Como aprimorar o armazenamento de dados corporativos

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