Como as habilidades únicas de humanos e máquinas podem aumentar a segurança
O cenário de segurança de hoje muda com grande rapidez. A quantidade de ataques cibernéticos diários saltou de apenas 500 para um número estimado entre 200 mil e 500 mil. O volume de ameaças e informações que precisam ser processadas é maior do que os humanos sozinhos podem processar. Nós precisamos da velocidade das máquinas para processar, adaptar e expandir.
Porém, nós também precisamos de humanos para superar a sagacidade e a engenhosidade dos atacantes humanos do outro lado do código. Resumindo, faz-se necessária uma parceria entre homem e máquina, trocando aprendizados e informações.
A McAfee adotou plenamente as soluções de análise de segurança usando autoaprendizagem avançada, adaptável e de ponta com técnicas de aprendizagem profunda e inteligência artificial. Ditando o ritmo da inovação, a McAfee está evoluindo rapidamente além das formas comuns de análise avançada, adotando uma abordagem multicamadas conhecida como “parceria homem-máquina”. Essa abordagem, que adiciona humanos à equação de nossos produtos e processos, demonstra resultados dez vezes melhores na detecção de ameaças, com cinco vezes menos falsos positivos.*
* MIT 2016, Kalyan Veeramachaneni e Ignacio Arnaldo, “AI²: Training a big data machine to defend” (Treinando uma máquina de Big Data para defesa).
Introdução à inteligência artificial e à autoaprendizagem
Aprenda sobre inteligência artificial.
Camadas de inteligência artificial para cada nível de tarefa
Conforme os humanos definiam e refinavam análises avançadas, os cientistas de dados e tecnólogos reconheceram uma evolução de complexidade no sentido de formas de computação mais preditivas e cognitivas. Esses níveis, conforme descritos aqui, se sobrepõem no caminho para uma inteligência melhor e mais rápida.
A evolução da autoaprendizagem para uma melhor defesa contra ameaças
Uma pesquisa recente destacou a necessidade da autoaprendizagem para viabilizar recursos avançados de detecção. A McAfee está evoluindo sua tecnologia de segurança cibernética baseada em autoaprendizagem para uma análise ainda mais complexa: aprendizagem profunda e inteligência artificial. A aprendizagem profunda é a abordagem de análise baseada em autoaprendizagem que usa muitas camadas de neurônios matemáticos, assim como o cérebro humano. Ela oferece capacidade de raciocínio e reproduz os mecanismos de tomada de decisões. A inteligência artificial adiciona complexidade à aprendizagem profunda, acrescentando raciocínio, ações sugeridas e solução de problemas, muitas vezes operando em um espaço de n dimensões (como o cérebro). Autoaprendizagem, aprendizagem profunda e inteligência artificial são matematicamente mais complexas, conforme o funcionamento da computação se torna mais humano e semelhante ao do cérebro.
Homem e máquina trabalhando juntos
Autoaprendizagem e aprendizagem profunda são onipresentes no portfólio de produtos da McAfee. Os pacotes do McAfee Endpoint Security incluem os recursos de autoaprendizagem do Real Protect. Nosso pacote de soluções de análise de ameaças avançadas, o McAfee Advanced Threat Defense e o McAfee Cloud Threat Detection, usam redes neurais profundas para oferecer análise de comportamento de malware avançado. Veja a seguir mais informações sobre nossas ofertas que incluem recursos de autoaprendizagem e aprendizagem profunda.
Nossa solução de segurança de dispositivos aplica técnicas moderníssimas de autoaprendizagem para identificar código malicioso, combater ameaças emergentes e simplificar radicalmente as operações de segurança. Ela inclui tecnologia que combina análise estática pré-execução e análise de comportamento após a execução, detendo mais malware do que qualquer solução puramente estática ou baseada em assinaturas.
Saiba mais >O McAfee Advanced Threat Defense oferece análise detalhada de código estático que aprimora a análise de malware comportamental e recursos de área restrita (sandboxing) para detectar ameaças ocultas e evasivas. Ele também procura indicadores maliciosos que tenham sido identificados por autoaprendizagem através da rede neural profunda e baseada na nuvem da McAfee. Essa análise incomparável gera relatórios resumidos que podem ajudá-lo a entender o escopo de um ataque e priorizar ações, e também relatórios altamente detalhados com dados de nível profissional sobre malware.
Saiba mais >O McAfee Investigator ajuda os analistas a resolver mais casos em menos tempo, e com uma certeza maior de que a causa raiz foi detectada. Esse serviço baseado na nuvem apresenta alertas priorizados que acionam especialistas, que por sua vez realizam uma exploração dos dados de SIEM e de dados em tempo real dos terminais. Os dados podem vir de qualquer lugar, incluindo terminais e soluções de SIEM, substituindo os silos por uma visibilidade contextual de indicadores de comprometimento, táticas, técnicas, procedimentos e relacionamentos.
Saiba mais >Inconsistent or unusual behavior, while potentially indicative of a threat, can be difficult to both uncover and accurately identify as a risk. McAfee Behavioral Analytics uses big data security analytics and unsupervised machine learning to surface unusual and highly risky behavior often invisible to other security solutions. It processes and correlates vast amounts of data from multiple sources, creating a baseline of “normal” activity and a risk score for every monitored entity— from users to machines. McAfee Behavioral Analytics then monitors change, correlates activity, and surfaces suspicious behavior to security analysts for further investigation and action.
Saiba mais sobre autoaprendizagem e inteligência artificial
Camadas de análise para uma segurança melhor
Uma combinação de análises avançadas pode ser a melhor saída para situações desafiadoras de segurança.
Análise avançada e autoaprendizagem
Com a autoaprendizagem, a análise de segurança deixa de se basear em diagnóstico e descrição para se focar na previsão e na prescrição, o que torna a detecção mais rápida e precisa.
Conduzindo um melhor entendimento da autoaprendizagem
Esse white paper faz uma analogia entre autoaprendizagem e análise de comportamento e características de carros autônomos em vários cenários.
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