Análise detalha como IA e Machine Learning são usadas para a cibersegurança
Relatório destaca o papel da Inteligência Artificial em mapear riscos, aprimorar testes de invasão e manter a Postura de Segurança automatizada.
Netuno Network
25/11/25
A Inteligência Artificial (IA) está se consolidando como um pilar da cibersegurança preventiva, permitindo que organizações se antecipem a ameaças e automatizem defesas em escala. O uso de IA e Aprendizado de Máquina (ML) proporciona uma gestão de risco e velocidade de resposta inatingível para métodos tradicionais.
Conforme análise da IBM, "a aplicação da automação impulsionada por IA na prevenção economizou às organizações uma média de US$ 2,2 milhões". (https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/3-proven-use-cases-for-ai-preventative-cybersecurity), De acordo com a companhia, três aplicações da IA demonstram eficácia comprovada na prevenção de ataques:
1. Gestão da Superfície de Ataque (ASM)
A IA automatiza o Gerenciamento da Superfície de Ataque, que engloba todos os pontos vulneráveis de uma rede. Em infraestruturas multi-nuvem e híbridas, a tecnologia oferece visibilidade contínua de todos os ativos e vetores de ataque. A IA mapeia a superfície, identifica vulnerabilidades e aprende com os dados monitorados, superando auditorias manuais em complexidade e tempo.
2. Red Teaming Aprimorado
A IA potencializa as simulações de ataque (Red Teaming) para testar a robustez das defesas. A tecnologia é utilizada para:
Testar modelos de IA próprios: Buscar viés ou vulnerabilidades em sistemas internos de aprendizado de máquina.
Identificar "dados sombra": Localizar fontes de dados negligenciadas que podem expor riscos de segurança e prevenir o uso de dados não examinados no treinamento de modelos.
3. Gerenciamento Contínuo da Postura de Segurança
Este caso de uso monitora a conformidade de segurança de forma ampla, englobando configurações, aderência a políticas e conexões entre sistemas. Ao automatizar o Gerenciamento da Postura de Segurança, a IA permite que as equipes mitiguem riscos rapidamente, garantindo consistência em ambientes de nuvem complexos e reduzindo significativamente a margem para erro humano.