O que é machine learning?
O machine learning (ML), também chamado em português de aprendizado de máquina, é um método de análise de dados e de informações que permite às máquinas aprender e evoluir. O ML é um dos mecanismos por trás da inteligência artificial (IA).
O objetivo do machine learning é aperfeiçoar um sistema de IA de modo que a máquina tome decisões por conta própria, sempre aprendendo e evoluindo, com o mínimo de interação humana possível.
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Como o machine learning funciona
O machine learning trabalha com base em algoritmos. Mas o que são algoritmos? O algoritmo é um conjunto de instruções e orientações que devem ser seguidas para que um objetivo seja alcançado. Pense no algoritmo como uma receita. É mais fácil enxergá-lo dessa maneira.
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Então, na prática, o ML utiliza algoritmos para analisar grandes volumes de dados e de informações em busca de padrões e de anomalias que podem funcionar como um gatilho para uma ação específica e ainda podem ser usados para previsões.
Existem diferentes tipos algoritmos e eles podem ser usados em diferentes áreas. Citando exemplos, aqui na Gatefy usamos algoritmos para identificar spam, phishing, malware e e-mails suspeitos. O Youtube e o Spotify usam algoritmos para recomendar vídeos e músicas. A Uber e o Waze usam algoritmos para traçar rotas melhores.
Tipos de algoritmos de machine learning
Embora existam muitos tipos de algoritmos de machine learning, nós podemos separá-los em três categorias principais que variam de acordo com o método e a forma com que a máquina aprende.
1. Aprendizado supervisionado
O machine learning supervisionado é um tipo de algoritmo que trabalha com exemplos e rótulos. O objetivo é que a máquina aprenda a rotular novas informações de acordo com os exemplos estabelecidos e conforme o feedback que for recebendo, se ela tomou a decisão correta ou não.
2. Aprendizado não supervisionado
O machine learning não supervisionado não trabalha com exemplos e nem com feedback. A máquina é ensinada a entender e a interpretar informações de modo que possa organizá-las de maneira racional, para que sejam compreensíveis.
Em outras palavras, a máquina automaticamente cria padrões e relações entre os dados sem a interferência de uma pessoa.
3. Aprendizado por reforço
O algoritmo de machine learning baseado em reforço permite que a máquina tome uma decisão de acordo com o contexto e o ambiente. É um tipo de aprendizado que leva em consideração o comportamento da máquina, que recebe feedbacks sobre os seus acertos e erros.
Com o tempo, a máquina aprende a tomar decisões respeitando contextos específicos.
Machine Learning e cibersegurança
Para nós que trabalhamos com segurança de e-mail, é quase impossível falar de machine learning e não falar de cibersegurança. São conceitos que já estão conectados há algumas décadas e não podem mais ser dissociados.
Os algoritmos desempenham um papel decisivo no combate a ameaças, especialmente se estamos falando de ameaças avançadas e desconhecidas, ou também chamadas de ataques de dia zero. A capacidade de aprender torna os sistemas de IA e ML indispensáveis nos dias de hoje, em que milhares de ameaças são criadas diariamente.
No caso aqui da Gatefy, os algoritmos de machine learning são uma arma poderosa ao analisar e prever comportamentos suspeitos e maliciosos em e-mails, tendo a capacidade de detectar spam, malware e outros ataques.
Lembrando que o e-mail continua sendo o principal vetor de ataques e de ameaças na internet e que o machine learning deve ser pensado não como uma solução completa, mas como uma parte importante de um sistema de segurança que leva em consideração vários mecanismos de proteção.
Se tiver dúvidas, escreva para a gente: [email protected].
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