A velocidade com que as ameaças virtuais estão se multiplicando e atacando as empresas é um fato sempre preocupante. Os hackers desenvolvem novas técnicas de ataque todos os dias, criando malwares sofisticados e capazes de  explorar qualquer tipo de vulnerabilidade da sua rede para atacar. Qualquer descuido é o suficiente para um ataque.

É aí que entra em cena a importância de contar com soluções de proteção de dados com base no machine learning.

Por dentro do conceito

Para entender mais sobre o conceito de machine learning pode falar sobre o exemplo do Google ao lançar um serviço de assessor virtual capaz de identificar o tipo de filme que você gosta de assistir, os roteiros de viagens que mais combinam com você e etc.

Isso é possível porque esse assistente virtual mapeia seu comportamento por meio das buscas e ações que você tem no site e passa a sugerir os assuntos de seu interesse. Ou seja, a máquina vai aprendendo sobre você por meio dos comportamentos que tem e, assim, segue criando perfis. Com base na análise do comportamento, a empresa lançou o app de viagens, Google Trips.

Quando falamos de segurança da informação, o ideal é contar com uma solução que também use o machine learning para aumentar a proteção dos usuários. Neste caso, a ferramenta combina todas as técnicas com o machine learning de forma a identificar e eliminar as ameaças de forma eficaz, enquanto permite a passagem de arquivos seguros sem gerar interrupções no sistema.

O resultado disso é uma segurança de múltiplas camadas e intergeracional, capaz de proteger empresas contra quaisquer tipos de ameaças — sejam elas conhecidas ou desconhecidas.

Análise do comportamento dos processos e arquivos

Neste caso, cada uma das camadas de proteção analisa os processos de ataque e seus correspondentes arquivos maliciosos para identificar novas técnicas de ataque. Por isso, se um processo de ataque ou arquivo malicioso conseguir escapar de alguma das camadas prévias de segurança, novas camadas com machine learning identificarão e bloquearão o ataque.

Isso é possível porque os algoritmos de machine learning são alimentados com milhões e milhões de arquivos bons e ruins conhecidos e analisam os recursos comportamentais dos processos e do arquivo para prever se um arquivo é malicioso.

Com isso, a solução identifica e bloqueia milhões de novas ameaças todos os dias, o que permite um treinamento de dados completo com a mais alta qualidade e o maior volume.

Mas vale lembrar que, apesar de machine learning ser extremamente eficiente para detectar novos tipos de ameaças e algumas ameaças, uma quantidade enorme de ameaças já conhecidas pode atacar sua rede e, nesse caso, outras técnicas de proteção são mais eficientes para o bloqueio de ataques de arquivos ou processos maliciosos já conhecidos.

O ideal é possuir vários tipos de camadas de proteção que agirão de acordo ao tipo de ameaça identificada, não dependendo exclusivamente da camada de machine learning. O fato de depender somente de machine learning para proteger seu ambiente pode ser perigoso ou pode impactar a performance de seus dispositivos.

Procure sempre associar machine learning a outras camadas de proteção para uma melhor performance e maior eficiência no bloqueio de ataques, sejam eles já conhecidos ou desconhecidos.

Sua solução de segurança digital está preparada para analisar os comportamentos das ameaças que circulam na rede e impedir ataques cibernéticos? Pense nisso para evitar que as ameaças comprometam o seu negócio.