Como Aplicamos Data Science em Segurança Cibernética?
Temos visto, com frequência cada vez maior, vagas do tipo “Expert Threat Data Scientist” ou “Cientista de Dados Especializado em Segurança Cibernética” ou ainda “Cientista de Dados Especializado em Ameaças Digitais”. E isso leva naturalmente à pergunta:
Como Aplicamos Data Science em Segurança Cibernética?
É o que vamos abordar agora neste artigo.
Boa leitura.
Os dados estão sendo criados em níveis sem precedentes. Os últimos dois anos representam 90% dos dados já criados – o que significa que a criação de dados está crescendo a uma taxa exponencial.
Isso inclui fotos do Instagram, vídeos do Tik Tok, históricos de navegação, carrinhos de compras, logs de servidores web, etc. Independentemente do que seja, as empresas que detêm e lidam com dados precisam ter certeza de que estão seguras ou logo terão que lidar com usuários irritados ou comprometer seus ativos digitais.
Mas antes de aprofundar em como a Ciência de Dados pode ser aplicada à Segurança Cibernética, vamos dar uma olhada no que cada uma dessas duas disciplinas faz por conta própria.
Data Science (Ciência de Dados)
Data Science é um campo abrangente, uma área multidisciplinar, que cresce no mercado à medida que as empresas percebem os benefícios e vantagens em analisar dados, encontrar padrões e fazer previsões.
Data Science fornece produtos como: detecção de anomalias, classificação, análise estatística, descoberta de padrões, previsões e inferências.
E uma parte importante da Ciência de Dados é o aprendizado de máquina (Machine Learning). O aprendizado de máquina é uma sub-área da Inteligência Artificial que permite que a máquina aprenda com experiências passadas e use esse conhecimento para fazer escolhas sobre coisas que não viu antes.
Data Science Process (CRISP-DM) – Referência no Final do Artigo
A imagem acima explica muito bem o processo de Ciência de Dados. É a combinação do uso dos dados para suportar a tomada de decisões e avaliações com base nas necessidades de negócios que torna o aprendizado de máquina uma ferramenta tão confiável. E a melhor parte é que isso acontece repetidamente até o ponto em que fica continuamente melhor a cada nova iteração.
Quando você pensa em técnicas de aprendizado de máquina como essas, o Cientista de Dados pode automatizar muitas funções que são extenuantes ou demoradas para um usuário. Esse conjunto de técnicas fornecido pela Ciência de Dados é incrivelmente poderoso quando se trata do domínio em constante mudança da Segurança Cibernética.
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Segurança Cibernética (Cyber Security)
Cyber Security é o campo de proteção de dados e sistemas. Esta é uma tarefa muito importante para qualquer empresa de qualquer segmento. Uma pesquisa estimou que 65% das empresas brasileiras registraram aumento de ciberataques. Veja o artigo completo sobre isso aqui.
Na Segurança Cibernética, o trabalho é se defender contra ataques de hackers e proteger os sistemas. Mas a estratégia de responder aos ataques depois que eles acontecem significa que os hackers sempre tiveram a vantagem. Medidas reacionárias fazem com que a Segurança Cibernética seja mais lenta do que as ameaças que enfrentam. E por isso ser capaz de prever um ataque é cada vez mais valioso e a Ciência de Dados pode ajudar nessa tarefa.
Os firewalls de aplicativos da Web (WAFs) são métodos com os quais um firewall detecta códigos maliciosos e determina o melhor curso de ação. Dois exemplos de WAFs são WAFS baseados em regras e baseados em assinaturas.
Fonte da Imagem nas Referências ao Final do Artigo
Como você pode ver na imagem acima, os dois sistemas são rígidos e devem ser pré-programados para identificar novos ataques. A detecção baseada em assinatura procura por indicadores que possam prenunciar um ataque. Essas assinaturas precisam ser coletadas com antecedência e a técnica é severamente prejudicada por ataques que ainda não foram vistos. Um detector baseado em assinatura precisa percorrer cada exemplo de código pré-carregado procurando o ajuste certo. Isso causa tempos de resposta lentos e pode resultar em falsos positivos.
A detecção baseada em regras aplica uma estratégia diferente. Em vez de procurar os códigos um por um – a estratégia primeiro analisa os efeitos do hack. Quando falamos de “regras”, estamos apenas falando de comportamento suspeito que um hack pode tentar e que um código limpo não faria. Essa estratégia funciona mais rápido porque não precisa examinar cada assinatura e, em vez disso, elimina opções com base no efeito do código.
Mas isso ainda leva à necessidade de ter exemplos de código malicioso para analisar. Onde quer que você vá online, você encontrará o acrônimo FUD, que significa “medo, incerteza e dúvida”. Isso se resume a forças de segurança trabalhando no escuro e atacando cegamente seus oponentes.
Data Science Encontra a Segurança Cibernética
Quando essas duas disciplinas se encontram, a Segurança Cibernética ganha uma arma inestimável contra invasões. E a Ciência de Dados encontra um campo vasto, repleto de dados e importante para qualquer empresa, o que aumenta a empregabilidade dos profissionais.
A Ciência de Dados se torna os olhos para a espada da Segurança Cibernética.
Cyber Security Data Science (CSDS) oferece uma abordagem científica para identificar ataques hostis a infraestruturas digitais, usando a abordagem focada em dados que aplica técnicas de aprendizado de máquina para identificar ameaças.
A detecção de anomalias é um recurso importante que o aprendizado de máquina traz para a Segurança Cibernética. Os ataques geralmente são cometidos por código diferente do padrão ou código que executa tarefas consideradas anômalas. Criar um modelo de aprendizado de máquina para detectar uma anomalia é uma ótima maneira de usar técnicas de Ciência de Dados para ajudar a detectar e prever ameaças digitais, o que pode evitar prejuízos para as empresas e aumentar a segurança dos ativos digitais.
Outra maneira de usar o aprendizado de máquina é para testes de penetração. A automação e a maneira como o aprendizado de máquina se adapta a experiências anteriores o tornam um testador principal para firewalls que protegem dados e estruturas de dados.
Como produto final, os Cientistas de Dados fornecem aos profissionais de Segurança Cibernética as informações que podem municiá-los melhor sobre como combater ataques.
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Referências:
65% das empresas brasileiras registraram aumento de ciberataques
Cybersecurity Data Science: an overview from machine learning perspective
Data Science and Its Application in Cyber Security