spirits79

Novas Tecnologias e suas Aplicações

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O Papel da Inteligência Artificial na Automação de Processos Forenses e Análise de Dados Digitais A inteligência artificial (IA) no uso da automação em processos forenses e análises de dados tornou-se uma ferramenta cada vez mais necessária em reposta à big data e a complexidade das ameaças digitais. A IA permite que peritos agilizem a análise de evidências, identificando padrões de maneira eficiente, e liberando os peritos para atividades que exigem expertise humana. A análise de logs, triagem de e-mails, monitoramento são alguns das inúmeras funções que a ferramenta auxilia, tornando célere a investigação em grande volume de dados, analisando e correlacionando informações. No entanto, a utilização da IA requer cuidados no sentido interpretativo de dados e de comandos, uma vez que podem ser questionados em processos judiciais. Manter a conformidade é crucial para assegurar e correta cadeia de custódia, no qual incluem a coleta, processamento e análise de maneira integra, respeitando as medidas legais para sua validação jurídica e técnica. Embora a IA ofereça um suporte poderoso, sua utilização requer critérios bem definidos e responsáveis. A combinação entre a ferramenta e a expertise humana possui potencial de transformar as análises forenses, tornando o processo mais ágil e preciso em conjunto com a expertise humana qualificada. Desenvolvimento A análise forense digital envolve uma série de tarefas repetitivas, como análise de logs, triagem de e-mails, busca de palavras, informações e relações entre dados de diversos logs ou sistemas entre outros. A IA oferece a automatização dessas tarefas, identificando uma grande quantidade de dados em tempo célere, aumentando a precisão da análise em comparação a análise humana. Algoritmos podem ser treinados, através de comandos, e ensinados à ferramenta, trabalhando em grandes conjuntos de dados na busca de padrões ou anomalias através de Machine Learning. Logs gerados por sistemas, de redes e e-mails são extensos, o treino da IA sobre esses dados permite a identificação de padrões e anomalias, distinguindo atividades e podendo ser categorizadas, economizando horas de trabalho humano. Além do cruzamento de dados técnicos, também é possível a utilização para dados numéricos, sendo possível a detecção de fraudes financeiras, relacionar diversos logs de serviços e tentar encontrar conexões entre eles, e o auxílio na criação de um perfil/fluxograma de dados categorizando as evidências, auxiliando na priorização durante a investigação. E-mails são vetores comuns de ataques e vulnerabilidades de segurança, o perito se encontra em meio a centenas ou milhares de e-mails, dados e informações, a IA permite automatizar e categorizar tais conteúdos, entre os que podem ser relevantes a investigação, ou mesmo permitindo a análise textual do conteúdo em busca de palavras-chave e linguagem. No campo de e-mails, o Google Vault é uma ferramenta que utiliza a inteligência artificial para filtrar e-mails, auxiliando na identificação de mensagens. Outro campo possível de utilização entre inúmeras, é a análise de dados de rede, há ferramentas que identificam em tempo real padrões e anomalias, utilizando de databases já predefinidas e podendo inclusive serem ensinadas, classificando e apresentando tais acessos ou conexões de forma precisa e rápida para a tomada de soluções e pronta resposta da equipe de segurança. Ferramenta como Splunk é um exemplo que utiliza a IA para análise em tempo real. Apesar dos benefícios, há cuidados a serem tomados. A eficácia do processamento de dados e o resultado dependem diretamente da qualidade dos dados entregues e da maneira que eles são geridos, comandados e interpretados pelo operador, que precisa ter em mente uma visão crítica dos resultados, garantindo que estejam alinhados com normas e procedimentos padrões e ao objetivo da análise, respeitando o fluxo da cadeia de custódia. Dados inconsistentes podem levar a erros e à má interpretação, comprometendo a precisão dos resultados e credibilidade das evidências coletadas. A extração e seleção adequadas são primordiais para o sucesso da IA na análise forense. A escolha dos dados e o uso de processo especifico de validação são essenciais a fim de garantir a integridade das informações, minimizando o risco de interpretações errôneas na transformação desses dados, a confiabilidade e validade devem ser preservadas, fortalecendo a integridade da análise forense.Além da análise forense a IA é uma ferramenta de prevenção de crimes, possibilitando a detecção de comportamentos suspeitos através da análise de dados. Inclusive, permite conectar diversas fontes de informações, reconhecendo padrões de uso, linguagem permitindo reconhecer padrões de atividades criminosas e de grupos criminosos, permitindo uma aplicação eficaz de recursos humanos, concentrando esforços em áreas de maior risco. Em conjunto com a expertise humana, essa análise preditiva auxilia na tomada de decisão e avaliação de risco. Porém, seu uso não deve ser indiscriminado, ressaltando os cuidados com a privacidade de dados e o viés algorítmico prejudicial à investigação. É fundamental a transparência na coleta e processamento dos dados garantindo a explicabilidade dos resultados dentro da cadeia de custódia, não tornando a IA fonte de desconfiança. Vale lembrar que é uma ferramenta de auxílio ao trabalho a perícia, nunca substituta a análise humana. A supervisão humana garante a validação e interpretação correta desses dados assegurando que estejam dentro dos principais e normas correspondentes a profissão. Conclusão A inteligência artificial desponta como ferramenta revolucionária na perícia digital e análise de dados, tornando céleres os processos longos, complexos e suscetíveis a falhas humanas. A capacidade de lidar com grandes volumes de dados unido a redução de falhas decorrentes e inerentes a condição humana agiliza processos e investigação e trazendo mais confiabilidade nos resultados e detalhes que podem passar desapercebidos aos olhos. Sua implementação exige transparência aliada a padrões éticos e normativos inerentes a profissão, quanto a coleta, processamento, análise, interpretação, documentação e apresentação desses dados e informações. É crucial a supervisão do perito e a compreensão e limites da ferramenta, sua análise e expertise deve permanecer na interpretação desses dados e resultados, considerando o contexto da investigação e possíveis vieses interpretativos, a IA deve ser utilizado como ferramenta auxiliar e não principal, nem substituta ao julgamento humano. A garantia dos direitos individuais e mitigação do viés algorítmico devem ser vistos com atenção pelos profissionais, tornando … Ler mais

Prevenção e Análise de Malware

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Nesse artigo vamos aprender os principais tipos de malwares que apresentam ameaças atualmente que são: ramsomware, trojans (cavalo de troia) e spywares. Ramsonwares criptografam os dados exigindo pagamento para liberação, afetou milhares de usuários domésticos além das grandes corporações e serviços essenciais. Já os trojans (cavalos de troia) se disfarçam de softwares legitimos a fim de se instalar e se espalhar na máquina com fins de transmissão de informações, acesso remoto e abrindo portas de ataque para outros tipos de ferramentas. Já os spywares atuam de forma oculta, monitorando atividades como as de navegação, senhas e informações financeiras. A criptografia atua como proteção para comunicações seguras, impedindo que informações sejam interceptadas ou lidas por terceiros, exemplo a criptografia de ponta a ponta que garante a integridade e confidencialidade dos dados, sendo uma barreira contra a exploração de agentes maliciosos. De outro modo é a criptografia referente ao armazenamento de dados, como senhas, banco de dados e arquivos pessoais, dificultam ou impossibilitam que malwares possam extrair informações sensíveis, mesmo em caso de infecção. A engenharia reversa é uma técnica que permite analisar a lógica e o funcionamento de um programa e entender assim quais são suas reais intenções. Há dois tipos de analise, a dinâmica realizada dentro de uma máquina virtual, no qual o programa roda de forma isolada e controlada evitando assim infecções e observa-se seu comportamento em tempo real. E a análise estática, feita sem executar o código, é analisado o código binário em busca de padrões, estruturas e instruções. Assim, é possível identificar como o malware age, se ele se comunica, quais arquivos ou registros são modificados ou gerados, quais sistemas ataca e como se replica, informações essenciais para desenvolver e aprimorar sistemas de detecção e heurísticas a fim de mitigar essas intrusões. A IA aliada a machine learning é altamente promissora na análise e detecção de malwares, especialmente se aliada a um sistema comunitário de dados, alimentado por diversas fontes e atualizado por usuários. A abordagem por meio do hardware já é utilizado em plataformas mais atuais como a detecção do uso anômalo do processador, pois a IA aprende padrões de uso de CPU, rede e disco, reconhecendo atividades suspeitas separando-as do tipo de atividade humana, assim identificando se a máquina está sendo encriptada por exemplo somente por meio do uso do hardware fora dos padrões comuns do usuário. É um avanço em duas frentes, no software por meio da análise colaborativa e via hardware com sistemas capaz de identificar e bloquear as ameaças em tempo real que utiliza uma estrutura virtual para o tratamento dessas infecções. Essa combinação cria uma estrutura tecnológica muito mais ágil e com grande capacidade heurística capaz de detectar malwares do tipo zero-day, que são os que ainda não possuem assinatura conhecida.

Regulamentação e Privacidade no Ciberespaço

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Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) aprovada em 2018, influenciou e impactou positivamente as práticas de defesa cibernética e proteção de dados, entre algumas razões trouxe o estabelecimento de normas mais claras, quanto a coleta, uso, processamento e armazenamento de dados pessoais, obrigando organizações a implementarem políticas e procedimentos mais rigorosos quanto ao manejo dessas informações. Trouxe inclusive o reconhecimento e a importância desses dados, tornando a sociedade mais consciente de modo a pressionar empresas e organizações a adotarem medidas de defesa cibernética, assegurando a proteção de dados pessoais contra invasões, exposições indevidas e diversos incidentes de segurança. Além disso, há o fator de responsabilização, incentivando ainda mais as empresas a fortalecerem a segurança de seus sistemas e processos na proteção desses dados, ocorre que, se não cumpridos, acarretam possíveis penalidades significativas, baseadas em seu faturamento, reforçando a importância de aderir a essas normativas. lei trouxe consigo outros destaques relevantes para a proteção de dados no ciberespaço, como a estimulação de práticas de governança de dados, conhecimentos de classificação, avaliações de risco, implementações de medidas técnicas, trazendo além de maior segurança e melhoria de processos, ampliando a visão organizacional, proteção à empresa agregando valor no mercado e socialmente, pois tornam-se empresas seguras de se fazer negócio. A LGPD se alinha com a GDPR, que é o Regulamento Geral sobre Proteção de Dados da União Europeia, reforçando a defesa não apenas em território nacional, mas internacional e o fluxo de dados e negócios entre o Brasil e outros países que adotam padrões semelhantes. Em conclusão, a LGPD, sancionada em 2018 representou um marco no Brasil no que tange a proteção de dados e por reflexo a cibersegurança, ao estabelecer diretrizes claras, não apenas obrigando as organizações a adotarem tais políticas, mas elevando a conscientização social sobre a importância da segurança dos dados.