Soluções Prodesp

BLOG

Tecnologia

Sistema Imunológico Digital

Digital Immune System (DIS)

A área de segurança da informação vem se tornando cada vez mais importante à medida que a tecnologia avança e novas formas de ameaças digitais surgem. Entre essas ameaças destacam-se os ataques cibernéticos, que podem ter graves consequências para empresas, governos e indivíduos. Para combater essas ameaças, vem sendo desenvolvido o conceito de Sistema Imunológico Digital DIS, inspirado no sistema imunológico humano.

 

O que é um Sistema Imunológico Digital (Digital Immune System) – DIS?

O Sistema Imunológico Digital – DIS resulta da combinação de práticas e tecnologias de observação, testes baseados em realidade aumentada,  Inteligência Artificialengenharia do caos, e segurança cibernética  para aumentar a resiliência de produtos, serviços e sistemas. Assim o DIS prepara as organizações para mitigar riscos potenciais, correção automática, engenharia de confiabilidade de sites e segurança da cadeia de suprimentos de software protegendo sistemas de computação contra ameaças digitais. .

Um DIS é um conjunto de técnicas e algoritmos utilizados para proteger sistemas de computação contra ameaças digitais, como vírus, malwares e invasões, ele se baseias em princípios de imunologia para detectar e neutralizar essas ameaças, de forma semelhante à ação do sistema imunológico humano em relação a invasores externos.

Assim como o sistema imunológico humano é capaz de identificar e diferenciar células e sinalizar internamente as que são estranhas ao organismo, um sistema imunológico digital é capaz de identificar comportamentos e padrões típicos de atitudes digitais, como por exemplo, tentativas de acesso não autorizado, trânsito de dados suspeitos e arquivos maliciosos.

O Sistema Imunológico Digital – DIS utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados em tempo real, e pode possuir controle de memória, para lembrar das ameaças já identificadas anteriormente e fortalecer a proteção do sistema.

Com um Sistema Imunológico Digital – DIS fortalecido, as empresas podem aumentar a satisfação do usuário com o fornecimento de serviços aprimorados e personalizados, protegendo  os usuários de atividades maliciosas, como violações de dados e ataques de ransomware, minimizando  falhas de sistema que afetam negativamente as operações de negócios digitais.

A importância de um DIS reside na sua capacidade de detectar e neutralizar ameaças digitais de forma eficiente e em tempo real, o que pode minimizar prejuízos e garantir a continuidade das operações de uma organização.

 

Como funciona um DIS?

O primeiro passo para o funcionamento de um Sistema Imunológico Digital – DIS é a coleta de dados. Isso inclui dados do sistema em tempo real, como logs de acesso e tráfego de rede, e dados históricos de ameaças e vulnerabilidades conhecidas.

Esses dados são então processados por algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados, que buscam identificar comportamentos e padrões típicos de ameaças digitais. Esses algoritmos podem ser treinados para ameaças específicas, como malware, phishing e ataques de negação de serviço.

Assim que uma ameaça é identificada, o sistema pode tomar uma série de ações, dependendo do tipo de ameaça . Essas ações podem incluir bloqueio de acesso ao sistema, isolamento da ameaça em uma sandbox, ou até mesmo a neutralização da ameaça através de técnicas de remoção ou quarentena.

Além disso, o sistema também pode obter retenção de memória, para lembrar de ameaças já identificadas anteriormente e fortalecer a proteção do sistema contra elas.

Em suma, um sistema Imunológico Digital funciona através da coleta e processamento de dados, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados, identifica e neutraliza ameaças digitais em tempo real. Ele também pode segurar a memória para lembrar de ameaças já identificadas e fortalecendo  a proteção do sistema.

A construção de um DIS eficaz varia de acordo com os requisitos do projeto, no entanto, recomenda-se algumas etapas para proteção de software contra possíveis ameaças:

  1. Avaliar as necessidades de segurança– identificando quaisquer problemas ou vulnerabilidades atuais para concentrar nas áreas em que um sistema de imunidade digital é mais necessário;
  2. Analisar o cenário de ameaças – Monitorando o ambiente em busca de tendências ou ameaças de segurança emergentes;
  3. Desenvolver protocolos de segurança – Criação de protocolos adaptados às necessidades específicas do negócio;
  4. Automatizar a implementação – Implantar ferramentas automatizadas, como aprendizado de máquina ou soluções de segurança baseadas em IA, para detectar e remediar atividades maliciosas.
  5. Testar o sistema rotineiramente– Testar e validar o DIS regularmente para garantir sua eficácia.

Com essas etapas, os engenheiros de software e aplicativos podem criar um poderoso Sistema Imunológico Digital (Digital Immune System) – DIS para ajudar a garantir a qualidade de seus aplicativos e, ao mesmo tempo, protegê-los de possíveis ameaças. Com esse sistema instalado, as empresas podem saber que seus dados e infraestrutura estão protegidos contra agentes mal-intencionados

 

Tipos de ameaças digitais que podem ser combatidas

Um Sistema Imunológico Digital (Digital Immune System) – DIS é capaz de combater diversos tipos de ameaças digitais, desde as mais simples até as mais sofisticadas. Alguns exemplos de ameaças digitais que podem ser combatidas por um DIS:

  • Malwares: softwares maliciosos que visam danificar ou roubar dados do sistema;
  • Phishing: ataques que tentam obter informações, como senhas, através de mensagens falsas;
  • Ataques de negação de serviço (DDoS): ataques que sobrecarregam o sistema, tornando-o inoperante;
  • Ataques de engenharia social: ataques que exploram a confiança do usuário para obter acesso ao sistema;
  • Vulnerabilidades de softwares: falhas de segurança em software que podem ser exploradas por atacantes para obter acesso ao sistema.

 

Arquitetura do Sistema

A arquitetura de um Sistema Imunológico Digital – DIS pode variar de acordo com as necessidades específicas de cada organização, mas, em geral, ele é composto por três classes principais:

  • Camada de coleta de dados: é responsável por coletar dados do sistema em tempo real, como logs de acesso, tráfego de rede e dados históricos de ameaças e vulnerabilidades conhecidas.
  • Camada de análise de dados: é responsável por processar esses dados utilizando algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados em tempo real, para identificar padrões e comportamentos típicos de segurança digital.
  • Camada de resposta: é responsável por tomar medidas para neutralizar ameaças protegidas, que podem incluir bloqueio de acesso ao sistema, isolamento da ameaça em uma sandbox ou até mesmo a neutralização da ameaça através de técnicas de remoção ou quarentena.

 

Algoritmos usados para detecção de ameaças:

Os algoritmos usados para detecção de ameaças em um Sistema Imunológico Digital DIS podem variar, dependendo das necessidades específicas da organização. No entanto, alguns dos algoritmos mais comuns usados incluem:

  • Algoritmos de classificação: esses algoritmos são usados para categorizar dados em diferentes grupos com base em características específicas, permitindo que o sistema atrapalhe ameaças com base em padrões de comportamento.
  • Algoritmos de clustering: esses algoritmos são usados para agrupar dados em clusters com base em características semelhantes, permitindo que o sistema ameace que proteja características comuns.
  • Algoritmos de árvore de decisão: esses algoritmos são usados na criação de modelos de decisão, decisão em regras que ajudam o sistema a identificar ameaças com base em características específicas.

Os algoritmos utilizados para a detecção de ameaças podem variar de acordo com o sistema imunológico digital específico, mas em geral, eles utilizam técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais, árvores de decisão, análise estatística e aprendizado supervisionado e não supervisionado. Além disso, alguns sistemas imunológicos digitais também podem utilizar técnicas de análise comportamental, que avaliam o comportamento de usuários e dispositivos para identificar anomalias que podem indicar uma ameaça.

 

Técnicas de aprendizado de máquinas utilizadas para treinamento do sistema

As técnicas de aprendizado de máquina utilizadas para treinamento de um sistema imunológico digital incluem:

  • Aprendizado supervisado: envolve o uso de dados rotulados para treinar o sistema a bandeira de ameaças com base em padrões de comportamento específicos.
  • Aprendizado não supervisionado: utiliza o uso de dados não rotulados para identificar padrões de comportamento que podem indicar a presença de uma ameaça.
  • Aprendizado por reforço: usa feedback para ajudar o sistema a aprender a tomar decisões melhores com base em resultados passados.

 

Exemplos de sistemas imunológicos digitais existentes no mercado

Sistema Imunológico Digital (Digital Immune System) – DIS  existentes no mercado incluem:

  • Darktrace: plataforma de segurança cibernética que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para proteger ameaças em tempo real. O sistema é capaz de identificar ameaças avançadas e em constante evolução, incluindo ameaças internas e externas.
  • Vectra AI: plataforma de detecção e resposta de ameaças que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para identificar ameaças em tempo real. O sistema é capaz de proteger em todo o ciclo de vida do ataque, desde a fase de reconhecimento até a fase de filtração de dados.
  • Cylance: plataforma de segurança cibernética que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para detectar e neutralizar ameaças. O sistema é capaz de identificar e prevenir ameaças avançadas, incluindo malware, ransomware e ameaças de dia zero.
  • Cisco Umbrella: plataforma de segurança cibernética baseada em nuvem que utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para proteger os usuários contra ameaças na internet, incluindo phishing, malware e ransomware.
  • Trend Micro Deep Security: plataforma de segurança cibernética que utiliza aprendizado de máquina e análise de comportamento para prevenir e prevenir ameaças avançadas, incluindo ameaças de IoT e ransomware.

Esses são alguns exemplos de Sistema Imunológico Digital – DIS existentes no mercado. Cada sistema tem suas próprias características e funcionalidades específicas, e a escolha do sistema depende das necessidades e objetivos de segurança cibernética da organização.

 

Eficiência na detecção de ameaças

A eficiência do Sistema Imunológico Digital na detecção de ameaças varia de acordo com a complexidade do sistema, a qualidade dos dados de treinamento, o número de ameaças conhecidas e desconhecidas, e a capacidade de adaptação a novas ameaças.

No geral, esses sistemas são capazes de detectar ameaças em tempo real e tomar medidas para neutralizá-las antes que causem danos. A utilização de técnicas de processamento de máquina e análise comportamental permite aos sistemas indicarem padrões de comportamento suspeitos e anormais que podem apontar a presença de uma ameaça.

No entanto, é importante lembrar que nenhum sistema de segurança cibernética é 100% eficaz na detecção de estratégias. É sempre possível que novas ameaças, ainda desconhecidas pelos sistemas imunológicos digitais, passem despercebidas. Ademais, os cibercriminosos estão em constante evolução e aprimorando suas técnicas, o que exige que os sistemas imunológicos digitais sejam atualizados constantemente para acompanhar as mudanças no cenário de ameaças.

Os sistemas imunológicos digitais são uma ferramenta importante na detecção de ameaças cibernéticas, mas devem ser usados em conjunto com outras medidas de segurança cibernética, como firewalls, prevenção e conscientização dos usuários, para garantir a máxima proteção contra ameaças digitais.

 

Pré-requisitos para um forte Sistema Imunológico Digital (Digital Immune System) – DIS

A criação de imunidade digital, inicia com uma forte declaração de visão que ajude a alinhar a organização e a facilitar a implementação, considerando as práticas e tecnologias a seguir:

  • A observabilidade permitirá que softwares e sistemas sejam “vistos”. A construção da observabilidade em aplicativos fornecerá informações necessárias para mitigação de problemas com confiabilidade e resiliência e — observando o comportamento do usuário;
  • Teste aumentado por IA permitirá que as organizações tornem as atividades de teste de software cada vez mais independentes da intervenção humana; complementando e estendendo a automação de teste convencional e incluindo planejamento, criação, manutenção e análise de testes totalmente automatizados.
  • A engenharia do caos usa testes experimentais para descobrir vulnerabilidades e fraquezas, se usado em ambientes de pré-produção, as equipes podem dominar a prática com segurança de maneira não intrusiva e testar primeiro – e, em seguida, aplicar as lições aprendidas às operações normais e à proteção da produção.
  • A autorremediação concentra-se na criação de recursos de monitoramento sensíveis ao contexto e funções de correção automatizadas diretamente em um aplicativo. Ele se monitora e corrige os problemas automaticamente quando os detecta e retorna ao estado normal de trabalho sem exigir o envolvimento da equipe de operações;
  • A engenharia de confiabilidade do site (SRE) é um conjunto de princípios e práticas de engenharia que se concentra na melhoria do CX e na retenção, aproveitando os objetivos de nível de serviço para governar o gerenciamento de serviços. Ele equilibra a necessidade de velocidade com estabilidade e risco e reduz o esforço das equipes de desenvolvimento em remediação e dívida técnica, mas permite mais foco na criação de um UX atraente.
  • A segurança da cadeia de suprimentos de software aborda o risco de ataques à cadeia de suprimentos de software. As listas de materiais de software melhoram a visibilidade, transparência, segurança e integridade do código proprietário e de código aberto nas cadeias de suprimentos de software. Políticas fortes de controle de versão, o uso de repositórios de artefatos para conteúdo confiável e o gerenciamento de risco do fornecedor durante todo o ciclo de vida da entrega protegem a integridade do código interno e externo.

 

Limitações e desafios enfrentados pelos Sistema Imunológico Digital – DIS

Embora esses sistemas mantenham uma tecnologia promissora na detecção e prevenção de ameaças cibernéticas, eles ainda enfrentam algumas limitações e desafios.

Um dos principais desafios é a necessidade constante de atualização e treinamento. Como os cibercriminosos estão sempre desenvolvendo novas técnicas e estratégias de ataque, é importante  a atualização e treinamentos  regulares  para detectação  e prevenção de  novas ameaças.

Além disso, os Sistema Imunológico Digital DIS podem apresentar um alto número de falsos positivos, ou seja, indicar uma ameaça que não existe. Isso pode ser especialmente problemático em ambientes empresariais, onde os usuários podem ser vulneráveis pela interrupção de seus fluxos de trabalho.

Outra limitação é a falta de transparência em relação às decisões tomadas pelos Sistemas Imunológicos Digitais. Como esses sistemas geralmente usam algoritmos de aprendizado de máquina, pode ser difícil entender como uma determinada decisão foi tomada. Isso pode tornar difícil para os profissionais de segurança cibernética explicar a origem de uma ameaça, o que pode ser problemático em caso de investigação e denúncia.

Por fim, é importante lembrar que os Sistemas Imunológicos Digitais são apenas uma parte de uma estratégia de segurança cibernética mais ampla. Embora sejam capazes de prevenir e prevenir ameaças, eles não são uma solução completa. É importante complementar os Sistemas Imunológicos Digitais com outras medidas de segurança cibernética, como firewalls, antivírus, autenticação de dois fatores e conscientização dos usuários.

 

Possíveis melhorias e evoluções para Sistema Imunológico Digital – DIS

Existem várias melhorias e evoluções possíveis para sistemas imunológicos Digitais. Alguns dos principais incluem:

  • Aumentar a transparência: Para melhorar a confiança nos sistemas imunológicos digitais, é importante tornar suas decisões mais transparentes. Isso pode ser alcançado através da utilização de algoritmos explicáveis, que permitem que os usuários entendam como as decisões são tomadas pelo sistema.
  • Incorporar mais fontes de dados: Os sistemas imunológicos digitais podem ser aprimorados ao incorporar mais fontes de dados, como logs de sistema e dados de segurança física. Isso permite que os sistemas detectem anomalias que não foram detectadas com apenas uma fonte de dados.
  • Melhorar a precisão: Para reduzir o número de falsos positivos e falsos negativos, é importante melhorar a precisão dos sistemas imunológicos digitais. Isso pode ser alcançado através da utilização de algoritmos mais avançados, do treinamento com um maior número de dados e da incorporação de análises comportamentais mais avançadas.
  • Utilizando técnicas de inteligência artificial: A utilização de técnicas de inteligência artificial, como redes neurais e algoritmos genéticos, pode melhorar a eficiência dos sistemas imunológicos digitais. Isso permite que os sistemas se adaptem mais rapidamente às mudanças no cenário de ameaças.
  • Aprimorar a capacidade de resposta: Para garantir uma resposta mais rápida às ameaças, é importante que os sistemas imunológicos digitais sejam capazes de tomar medidas em tempo real. Isso pode ser alcançado através da utilização de tecnologias de automação e da integração com outros sistemas de segurança cibernética.
  • Aumentar a integração com outras soluções de segurança: Os sistemas imunológicos digitais podem ser aprimorados através da integração com outras soluções de segurança cibernética, como firewalls e antivírus. Isso permite que os sistemas trabalhem em conjunto para oferecer uma proteção mais abrangente contra ameaças cibernéticas.

Essas são apenas algumas das possíveis melhorias e evoluções para sistemas imunológicos digitais. À medida que a tecnologia avança e as ameaças cibernéticas se tornam mais sofisticadas, é importante que os sistemas imunológicos digitais sejam atualizados e aprimorados para garantir a proteção contínua contra ameaças digitais.

 

Considerações Finais

O uso de sistemas imunológicos digitais tem influência para a segurança cibernética, permitindo a detecção e prevenção de ameaças de maneira mais eficiente e precisa. Além disso, esses sistemas podem ajudar a reduzir o tempo de resposta para lidar com incidentes de segurança e mitigar os danos causados por ataques cibernéticos.

No futuro, espera-se que a tecnologia dos sistemas imunológicos digitais continue a evoluir, incorporando mais fontes de dados e técnicas de inteligência artificial para melhorar a detecção e prevenção de ameaças. Esses sistemas também podem ser integrados a outras soluções de segurança cibernética para criar uma abordagem mais abrangente e integrada de segurança.

No entanto, também é importante notar que os cibercriminosos continuarão a desenvolver novas táticas e técnicas para contornar a segurança cibernética. Como resultado, os sistemas imunológicos digitais devem estar sempre em constante evolução para se manterem relevantes e eficazes contra as ameaças em constante mudança.

 

Referências

https://www.inovacaotecnologica.com.br/noticias/noticia.php?artigo=sistema-imunologico-digital-defesa-permanente-contra-virus&id=010150120913#.ZEAet3bMKUk

https://www.zappts.com.br/post/principais-tendencias-tecnologicas-para-sua-empresa-em-2023

https://www.foursys.com.br/post/48/a-importancia-da-imunidade-digital-de-sistemas

https://softdesign.com.br/blog/10-tendencias-de-tecnologia-para-2023

https://www.digital-adoption.com/digital-immune-system-dis/#what-is-the-digital-immune-system-dis

Camila Dias – 25/04/2023