De ransomware até spyware e trojans, os tipos de ameaças de malware ainda são diversos. Ainda assim, a ameaça que dá mais trabalho as organizações e as suas soluções de segurança cibernética é o malware desconhecido. Para isso, falaremos sobre o Deep Learning CyberSecurity
Isso se dá porque os meios usados para se proteger de ameaças cibernéticas conhecidas não costumam ser efetivas contra o desconhecido:
Com base nas assinaturas: Os antivírus tradicionais normalmente utilizam essa técnica. Com ela, os principais dados dos arquivos são assinados, e então, a próxima vez que arquivos forem encontrados com a mesma assinatura, eles serão classificado como maliciosos. A principal parte dos dados normalmente é a string ou sequencias de byte de parte do código. Essa proteção não costuma ser adequada pois ela apenas pode te proteger do que é conhecido, com base em partes conhecidas de outros arquivos maliciosos existentes. Em um ataque desconhecido, a assinatura não será encontrada.
Com base heurística: Essa é uma técnica avançada para assinaturas. Ao invés de usar assinaturas fixas, algumas partes de uma assinatura podem ser aleatórias, logo não há a necessidade de ser exatamente a mesma assinatura. A desvantagem é o tempo levado para o reconhecimento e o funcionamento melhor em arquivos conhecidos.
Sandbox: Envolve a execução de arquivos suspeitos em um ambiente isolado por alguns minutos enquanto testa de forma dinâmica o que o arquivo está fazendo enquanto em execução para entender se ele é malicioso ou não sem impactar o ambiente de produção. Na maioria dos casos, a maioria das implementações seriam feitas no modo de detecção já que a análise consome bastante tempo até se ter um veredito, atrapalhando o fluxo de trabalho da organização (como receber e-mails com anexo). Além disso, muitos malwares estão familiarizados com essas plataformas e tem muita capacidade anti-VM para não serem detectados por essas soluções. Por exemplo, no caso de drivers, hostname ou nomes de usuário coincidirem com os usados em plataformas de sandbox, o malware não executará as atividades maliciosas.
Machine Learning: Um ramo da inteligência artificial (IA). Ela permite que os computadores aprendam, alimentando uma grande quantidade de dados na “máquina” para ensina-la como identificar arquivos maliciosos de acordo com certos recursos do arquivo. Apesar de mais avançada se mantendo a frente da assinatura e da heurística, uma das desvantagens do sandbox é a dependência da engenharia desses recursos, significando que ele utiliza apenas uma pequena parte da estrutura do arquivo levando em consideração apenas os vetores de ataque conhecidos que são representados por esses recursos. Como resultado, a maior parte dos dados não são processados, analisados ou correlacionados entre os pontos de dados e nem vão para análise. Isso significa que o Machine Learning é parcial por natureza e nunca prevenirá ou negará completamente um arquivo desconhecido. Além disso, o algoritmo clássico do Machine Learning tende a não ser muito preciso, principalmente em domínios que não são fáceis de se resolver como a segurança cibernética. Isso leva a retorno moderado (índice de detecção) e quantidade moderada de falsos positivos em amostras não vistas que não estiveram envolvidas nas fases de treinamento do algoritmo.
Dito isso, nenhum desses métodos se dão bem nos dias de hoje que está principalmente lidando com novas variantes de malware nunca vistas antes.
A capacidade única do Deep Learning Cybersecurity
Há um método, no entanto, que se sobressai em comparação aos outros meios, já que ele foi feito para lidar com o malware desconhecido. Esse método se chama Deep Learning Cybersecurity.
Para uma recapitulação rápida, o deep learning é a técnica mais avançada de inteligência artificial nos dias de hoje. Seu método de aprendizado é inspirado na forma que o cérebro humano aprende, pegando todos os dados e aprendendo de forma automática e intuitiva.
O Deep Learning é o primeiro, e atualmente único, método de aprendizado capaz de ser treinado no dado bruto. Não há necessidade de engenharia de recursos com o deep learning como é necessário com o machine learning. Pelo contrário, o deep learning pode ir direto ao dado bruto do arquivo sem que seja dito para prestar atenção a certos recursos especificados por profissionais humanos.
Além do mais, o deep learning escala até centenas de milhões de amostras de treinamento. Com o conjunto de dados do treinamento ficando cada vez maiores, o deep learning se aprimora continuamente. E um terceiro aspecto, o deep learning torna único na sua habilidade de encontrar padrões e correlação no dado bruto que são complexos para qualquer humano ou IA de perceber.
Logo, seu método único de treinamento e aprendizados o deixa com capacidades intuitivas e preditivas, o que é uma das principais capacidades para encontrar ameaças desconhecidas. Para que caso você não saiba o QUE é, você deve PREVER o que será.
Machine Learning vs Deep Learning
| Machine Learning | Deep Learning | |
| Precisão | Índice de detecção é moderado com índice de falsos positivo de até 5%. | Índice de detecção extremamente alto com índice de falso positivo praticamente zero |
| Especialista de domínio | Requisitado para engenharia de recursos e extração
O Machine Learning requer um especialista de domínio humano para que ele conduza a engenharia de recursos e conduza a classificação |
Não é necessário
O Deep Learning analisa e aprende do dado bruto de forma completamente autônoma, de todos os tipos de dados nas milhões ou bilhões de entradas. |
| % de conteúdo para analise a aprendizado | % de conteúdo para análise e aprendizado
Apenas 2,5-5% dos dados disponíveis. Convertendo os dados em pequenos vetores de recursos como correlações estatísticas, o Machine Learning descarta a maior parte dos dados |
Processa 100% dos dados brutos disponíveis
Utiliza os dados brutos dá a habilidade de encontrar correlações não-lineares que são muito complexas para humanos definirem, mesmo para os especialistas do campo |
| Correlações | Correlações lineares
O recursos selecionado pelo especialista de demônio humano só pode levar a propriedades lineares simples. Isso limita o algoritmo apenas a recursos especifico e neutraliza outras correlações e padrões que não poderão ser racionalizados pelos recursos que foram predefinidos. |
Correlações não-lineares
Utilizar o dado bruto dá a habilidade de encontrar correlações não lineares que são muito complexas para humanos definirem, mesmo para os especialistas do campo
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Logo, o Deep Learning é único entre os outros métodos de segurança cibernética e está melhor posicionado para lidar com o desconhecido. Inclusive, o Deep Learning tem uma capacidade específica para arquivos desconhecidos, entregando os maiores índices de detecção e prevenção além de um índice muito pequeno de falsos positivos.
A solução que está liderando a revolução do Deep Learning CyberSecurity
A Deep instinct (parceira da AIQON) tem orgulho de tornar disponível a primeira solução de segurança cibernética que aproveita o poder do deep learning para prevenir, detectar e responder a ameaças desconhecidas (e conhecidas, claro), para proteger qualquer tipo de dispositivo, sendo executado em qualquer sistema operacional e contra qualquer ataque, utilize ele um arquivo ou não. O Deep Instinct não apenas oferece segurança cibernética autônoma para prevenir ataques cibernéticos de serem executados nos seus dispositivos, mas ele também oferece análise de malware e classificação de ameaças para que você se mantenha informado. As principais características da nossa análise de ameaça automática incluem um console de gerenciamento de segurança intuitivo, identificação de cadeia de ataques, analise de ameaças avançada e relatórios de análise de ameaças profundos.
