Por Caique Barqueta: A Inteligência Artificial (IA) é uma área da ciência da computação dedicada a criação de sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem algum tipo de inteligência humana. Logo isso inclui habilidades como: aprender, raciocinar, resolver problemas, perceber, linguagem e reconhecimento de padrões.

Existem alguns tipos de abordagens e subcampos dentro da Inteligência Artificial, como:

• Aprendizado de Máquina ou Machine Learning: uma técnica que permite aos computadores aprenderem a partir de dados, identificando padrões e tomando decisões com o mínimo de intervenção humana;
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): voltada para a compreensão e interação em linguagem humana por parte das máquinas;
• Visão Computacional: acaba por envolver o processamento e interpretação de imagens visuais, permitindo que as máquinas “vejam” e respondam ao mundo visual;
• Robótica: Aplica a inteligência artificial para criar máquinas ou robôs capazes de realizar tarefas físicas complexas e;
• Sistemas de Recomendação: Algoritmos que sugerem produtos, serviços ou informações com base em preferências e comportamentos anteriores do usuário.

 Vale salientar que a IA pode variar de sistemas básicos, como filtros de spams em e-mails, a tecnológicas mais complexas, como assistentes virtuais, diagnósticos médicos e veículos autônomos.

Como forma de auxiliar ainda mais o entendimento, iremos abordar alguns dos tópicos mencionados acima, iniciando por Machine Learning.

Machine Learning

Utiliza algoritmos treinados com grandes quantidades de dados para responder perguntas e resolver problemas. Algoritmos comuns incluem: “decison trees” (árvores de decisões), “K-means” e “deep learning”. O último é notável por sua capacidade de executar tarefas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Deep learning: Uma forma avançada de aprendizado de máquina que realiza tarefas mais complexas, ela se baseia em redes neurais, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, com muitos neurônios artificiais em várias camadas, o que explica a sua natureza “profunda”.

Aprendizado supervisionado: A técnica mais utilizada atualmente, empregando dados rotulados por humanos para treinamento e teste, assegurando a precisão das respostas do algoritmo. É útil para previsões, análises de probabilidades e classificação de imagens e outros dados.

Aprendizado não supervisionado: Trabalha com dados não rotulados para explorar resultados potenciais, buscando informações desconhecidas. Isso inclui agrupamento (por perfil de cliente, comportamento etc.) e associações de dados, ajudando a identificar padrões e problemas.

Aprendizado por reforço: Utiliza reforços positivos e negativos, aprendendo com erros e sucessos para tomar decisões ou escolher os melhores caminhos. É aplicado por exemplo em recomendações de conteúdo e publicidade, ajustando-se às preferências do cliente com base em seu consumo.

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

É o campo dedicado ao processamento linguístico, reconhecendo significados em texto e discursos, o que permite a comunicação com humanos. Essa técnica é muito utilizada em chatbots, tradutores e assistentes virtuais como: Siri, Alexa e Google Home.

Ela envolve a interpretação e geração de linguagem humana de uma maneira que computadores possam entender, processar e responder. NLP torna possível que máquinas leiam texto, ouçam fala, interpretem, meçam sentimentos e determinem quais partes são importantes. Por isso, é fundamental criar interfaces que permitam uma interação natural e intuitiva entre humanos e máquinas.

Para os chatbots, acabam sendo algoritmos programados para permitir que máquinas interajam e conversem com os humanos. Eles utilizam e aprendem com conversas anteriores para melhorar as suas respostas ao longo do tempo.

Visão Computacional

É a área que busca proporcionar a capacidade de “visão” às máquinas, permitindo que elas identifiquem e interpretem visualmente o mundo ao seu redor. Ela é empregada para reconhecer imagens e vídeos e extrair dados, padrões e informações semelhantes deles.

Um exemplo prático e amplamente utilizado é o reconhecimento facial, que permite que as máquinas identifiquem e autentiquem indivíduos com base em suas características faciais.

Este campo combina métodos de aprendizado de máquina, processamento de imagens e padrões e é crucial em diversas aplicações, deste segurança até análises médicas e interações de realidade aumentada.

Automação de Processos Robóticos (RPA)

Refere-se à automação de tarefas e processos específicos, que podem envolver diferentes arquivos e até sistemas.

Por exemplo, pode incluir preenchimento de documentos, relatórios e dados em planilha; cópia de dados entre e dentro de formulários; detecção de pagamento para emissões de faturas e outros.

RPA é útil para processos mecânicos e repetitivos, que tradicionalmente são realizados manualmente e nos quais há pouca ou nenhuma variação. Ela acaba por simplificar tarefas rotineiras e pode aumentar significativamente a eficiência operacional, reduzindo erros e liberando recursos humanos para tarefas mais complexas e criativas.

Algoritmo de Recomendação

É um algoritmo que faz recomendações de conteúdos, produtos e serviços com base nos perfis dos usuários. Para funcionar eficazmente, o algoritmo precisa ser alimentado com dados, que são categorizados para identificar padrões, levando em consideração aspectos como gênero, idade e classe social.

Com base nisso, analisa, dependendo do caso, hábitos de consumo, conteúdo consumido, entre outros para fazer novas recomendações.

Para que se mantenha atualizado, é necessária uma capacidade considerável de armazenamento e processamento dedados.

Como exemplo, temos os aplicativos de streaming de filmes, séries e músicas, redes sociais ou lojas que sugerem produtos que possam interessar o usuário.

A utilização do algoritmo por uma empresa permite um alcance mais preciso do seu público-alvo.

Aqui temos o risco da utilização de um contato insistente, mal direcionado ou sem consentimento claro na coleta dos dados poderá causar um determinado desconforto a organização.

Como a IA pode ajudar na segurança cibernética?

A Inteligência Artificial (IA) pode desempenhar um papel crucial na melhoria da segurança cibernética, oferecendo soluções avançadas e eficientes para enfrentar ameaças digitais. Como exemplo, apresentamos algumas das maneiras pelas quais a IA contribui para a segurança cibernética:

• Detecção de ameaças e análise de comportamento: A IA pode analisar padrões de tráfego de rede e identificar atividades suspeitas que indicam a presença de malware, ataques de phishing ou outra ameaças cibernéticas.
• Resposta Automatizada a Incidentes: Em caso de detecção de uma ameaça, sistemas baseados em IA podem responder automaticamente para conter ou mitigar o ataque. Isso pode incluir a desativação de contas comprometidas ou o isolamento de partes da rede infectada, agilizando a resposta e reduzindo o impacto dos ataques.
• Análise de Vulnerabilidades: A IA pode analisar grandes quantidades de código para identificar vulnerabilidades de segurança em softwares e sistemas. Isso ajuda as organizações a corrigir falhas antes que sejam exploradas por hackers.
• Autenticação e Controle de Acesso: Sistemas baseados em IA podem aprimorar a autenticação de usuários por meio de reconhecimento biométrico, como reconhecimento facial ou de voz, oferecendo uma camada adicional de segurança além das senhas tradicionais.
• Previsão de Ameaças Futuras: Com a capacidade de analisar tendências e dados em grande escala, a IA pode prever ameaças emergentes, permitindo que as organizações se preparem e fortaleçam suas defesas contra-ataques futuros.
• Segurança em IoT e Dispositivos Inteligentes: À medida que mais dispositivos se conectam à internet, a IA pode ajudar a monitorar e proteger esses dispositivos contra vulnerabilidades e ataques cibernéticos.
• Treinamento e Conscientização em Segurança: A IA pode ser utilizada para desenvolver programas de treinamento personalizados para funcionários, focando nas áreas de maior risco e garantindo que as equipes estejam preparadas para enfrentar ameaças cibernéticas.

Boas práticas de segurança para o uso da IA

Para garantir a segurança cibernética eficaz ao usar a Inteligência Artificial, é essencial adotar boas práticas que abordem tanto a segurança dos sistemas de IA quanto a proteção contra ameaças que podem ser amplificadas ou exploradas por meio da IA.

• Proteção de Dados e Privacidade: garantir que os dados utilizados e gerados pelos sistemas de IA sejam protegidos, bem como os imputados a ferramentas de IA verificando-se as políticas de privacidades da plataforma, verificando-se o cumprimento de normas voltadas a cumprimento de proteção de dados. Desenvolva uma cultura focada na IA abrangendo questões como a proteção de dados e a cibersegurança;
• Verificação antes de implementar IA: é necessário analisar quais são os objetivos pretendidos, quais estratégias serão adotadas para alcançá-los, quais ferramentas e infraestrutura estão disponíveis, qual o nível de qualificação e treinamento da equipe que já faz parte da empresa e, principalmente, quais problemas são enfrentados ao longo dos processos;
• Gerenciamento de Acessos: é altamente recomendado que seja restringido o acesso aos sistemas de IA apenas a usuários autorizados, implementando controles robustos de autenticação e autorização para prevenir acessos não autorizados.
• Monitoramento Contínuo: monitore continuamente os sistemas de IA para detectar atividades suspeitas ou anormais, como alterações inesperadas no comportamento do modelo ou tentativas de acesso não autorizado.
• Testes e Validações regulares: realize testes regulares de segurança, como testes de penetração e avaliação de vulnerabilidades, para identificar e corrigir falhas de segurança nos sistemas de IA.
• Treinamento e Conscientização: é necessário que os membros da equipe sobre os riscos de segurança associados à IA e forneça treinamento regular sobre como identificar e responder a ameaças.
• Aplicação de princípios éticos e de governança, onde é aplicado e implementado princípios éticos e de governança para garantir que a IA seja usada de maneira responsável e segura, respeitando direitos individuais e evitando viés indevido.

Como a IA pode ser utilizada para o cibercrime?

A Inteligência Artificial (IA), embora tenha muitas aplicações benéficas, também pode ser utilizada para fins maliciosos, já que a IA possui uma grande capacidade de IA de processar grandes volumes de dados, aprender e adaptar-se rapidamente, e automatizar tarefas complexas tornando-as uma ferramenta poderosa que pode ser explorada de maneiras prejudiciais.

• Ataques Cibernéticos: A IA pode ser usada para desenvolver malware mais sofisticado, realizar ataques de phishing personalizados, ou automatizar a descoberta de vulnerabilidades em sistemas de segurança;
• Desinformação e Fake News: Algoritmos de IA, como as redes geradoras adversárias (GANs), podem criar vídeos deepfakes e áudios falsos extremamente convincentes, que podem ser usados para espalhar desinformação ou difamar indivíduos;
• Vigilância Invasiva: A IA pode ser empregada em sistemas de vigilância para monitorar, identificar e rastrear indivíduos de maneira invasiva, levantando sérias preocupações com relação à privacidade e aos direitos humanos.
• Manipulação de Mercado e Fraudes Financeiras: A IA pode ser usada para analisar e prever movimentos do mercado de maneiras que podem ser exploradas para manipulação de mercado, Insider trading ou para realizar fraudes financeiras complexas.

Como exemplo, tivemos casos na qual foram identificadas ferramentas que foram criadas com o uso de Inteligência Artificial, como o WormGPT e o Fraud Bot utilizando ChatGPT.

A inteligência artificial (IA) é um motor de transformação profunda na sociedade contemporânea, com implicações que perpassam desde a melhoria na qualidade de vida até a otimização de processos industriais e administrativos. O seu uso tem possibilitado avanços em áreas críticas como saúde, onde auxilia no diagnóstico precoce de doenças, educação através de plataformas adaptativas de aprendizagem, e no setor de serviços com a personalização de experiências para o consumidor.

A capacidade de IA de analisar grandes volumes de dados em alta velocidade permite uma tomada de decisão mais informada e eficiente, o que pode resultar em sistemas mais inteligentes e em ambientes urbanos mais sustentáveis e seguros.

Entretanto, junto com os benefícios, acabam por emergir riscos significativos, já que a IA que pode ser usada para proteger sistemas de informação poderá também ser empregada por cibercriminosos para desenvolver ataques mais sofisticados, como malwares que aprendem e se adaptam para burlar defesas cibernéticas.

Existe o perigo ainda de que para o viés algorítmico, os sistemas de IA podem perpetuar e amplificar preconceitos humanos se não forem devidamente supervisionados. A privacidade também é outra preocupação, pois a IA acaba por depender de um conjunto de dados, muitas vezes pessoais, o que pode levar a abusos sem o devido resguardo legal e ético.

Portanto, a IA tem o potencial de apresentar progressos significativos, é necessário também implementar políticas robustas de segurança cibernética, além de considerações éticas rigorosas, para garantir que seu uso seja benéfico e seguro para todos.

Referências

• Heimdall by ISH Tecnologia