{"id":6998,"date":"2021-03-22T16:30:36","date_gmt":"2021-03-22T16:30:36","guid":{"rendered":"https:\/\/198.27.90.141\/?p=6998"},"modified":"2026-09-29T18:36:00","modified_gmt":"2026-09-29T18:36:00","slug":"7-maneiras-que-o-machine-learning-e-usado-para-hackear-a-sua-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gatefy.com\/pt-br\/blog\/7-maneiras-que-o-machine-learning-e-usado-para-hackear-a-sua-empresa\/","title":{"rendered":"7 maneiras que o machine learning \u00e9 usado para hackear a sua empresa"},"content":{"rendered":"

O machine learning (ML)<\/strong><\/a> \u00e9 um dos principais pilares da seguran\u00e7a cibern\u00e9tica. Esse ramo da intelig\u00eancia artificial (IA)<\/strong><\/a> est\u00e1 presente na maioria das solu\u00e7\u00f5es que garantem seguran\u00e7a de dados e informa\u00e7\u00f5es. \u00c9 uma tecnologia que permite que pessoas e empresas permane\u00e7am seguras, ajudando-as a bloquear amea\u00e7as, como malware<\/strong> <\/a>e phishing<\/strong><\/a>, e a identificar vulnerabilidades. Mas tem outro lado. Os cibercriminosos tamb\u00e9m usam AI e ML para desenvolver amea\u00e7as e ataques mais avan\u00e7ados e eficientes.<\/p>\n

Geralmente, quando o tema \u00e9 intelig\u00eancia artificial e machine learning, n\u00f3s falamos sobre os pontos positivos, sobre como a IA e o ML podem ajudar a combater e bloquear amea\u00e7as cibern\u00e9ticas. Mas, neste post, vamos tratar a quest\u00e3o sob outra perspectiva: como os criminosos est\u00e3o usando AI e ML para tornar ataques mais eficazes e prejudiciais, principalmente a empresas.<\/p>\n

O nosso objetivo \u00e9 mostrar que, embora as solu\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a digital estejam evoluindo, os malwares, ransomwares<\/strong><\/a>, phishings, BECs<\/strong> <\/a>e outras amea\u00e7as tamb\u00e9m est\u00e3o se desenvolvendo. Usando intelig\u00eancia artificial e machine learning, as amea\u00e7as cibern\u00e9ticas e seus criadores t\u00eam encontrado novas maneiras de espionar, sabotar, falsificar, destruir e cometer fraudes.<\/p>\n

Como o machine learning \u00e9 usado em ataques cibern\u00e9ticos<\/h2>\n

1. Engenharia social<\/h3>\n

A engenharia social<\/strong><\/a> \u00e9 um m\u00e9todo, uma t\u00e9cnica usada por cibercriminosos para enganar e persuadir pessoas de modo que elas forne\u00e7am informa\u00e7\u00f5es confidenciais ou tomem uma a\u00e7\u00e3o espec\u00edfica, como, por exemplo, fazer uma transfer\u00eancia eletr\u00f4nica ou clicar em um anexo malicioso.<\/p>\n

O ML potencializa a a\u00e7\u00e3o dos criminosos ao permitir que a coleta de informa\u00e7\u00f5es sobre empresas, funcion\u00e1rios e parceiros seja feita de maneira mais r\u00e1pida e f\u00e1cil. Ou seja, o machine leraning potencializa os ataques que utilizam engenharia social.<\/p>\n

2. Spam, phishing e spear phishing<\/h3>\n

Spam<\/strong><\/a>, phishing e spear phishing<\/strong><\/a> s\u00e3o tipos de golpes digitais que para serem bem sucedidos contam com a falha humana. Isto \u00e9, algu\u00e9m precisa ser enganado. O ML \u00e9 muito utilizado nestes casos para treinar uma intelig\u00eancia artificial de modo que ela crie situa\u00e7\u00f5es parecidas com as leg\u00edtimas.<\/p>\n

Exemplo: os cibercriminosos podem usar algoritmos para entender o padr\u00e3o dos e-mails autom\u00e1ticos que s\u00e3o enviados pela enviados pela Netflix<\/strong> <\/a>ou pela Apple<\/strong> <\/a>para desenvolver mensagens falsas mais parecidas com as reais.<\/p>\n

3. Spoofing e impersonation<\/h3>\n

Spoofing<\/strong> <\/a>e impersonation s\u00e3o t\u00e9cnicas, termos utilizados para se referir a golpes em que os cibercriminosos tentam se passar por uma empresa, marca ou pessoa conhecida. Seria um roubo de identidade. Com o aux\u00edlio de algoritmos, os hackers podem analisar a fundo diferentes dados e aspectos de um alvo.<\/p>\n

Imagine que um hacker queira se passar pelo CEO da sua empresa<\/strong><\/a>. Ent\u00e3o, ele usa algoritmos para tentar entender como o CEO escreve, utilizando posts e artigos de redes sociais. O ML e a IA podem ajudar a criar textos falsos, v\u00eddeos falsos e at\u00e9 vozes falsas.<\/p>\n

4. Ransomware, trojan, spyware e outros malwares<\/h3>\n

Em algum momento, muitos ataques cibern\u00e9ticos utilizam algum tipo de malware, como ransomware, trojan<\/strong> <\/a>ou spyware<\/strong><\/a>.<\/p>\n

A maioria das infec\u00e7\u00f5es por malware ocorre por e-mail e utiliza anexos e links maliciosos. A AI e o ML v\u00eam sendo usados pelos hackers para o desenvolvimento de malwares cada mais inteligentes. Existem malwares capazes de se adaptar a solu\u00e7\u00f5es de prote\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\u00c9 o que a gente chama de t\u00e9cnicas de evas\u00e3o<\/strong><\/a> utilizadas por malwares. No fim, podemos dizer que \u00e9 um luta entre a machine learning do bem e a machine learning do mal.<\/p>\n

5. Descoberta de vulnerabilidades<\/h3>\n

A intelig\u00eancia artificial, o machine learning e os seus algoristmos t\u00eam sido cada vez mais empregados na descoberta de vulnerabilidades em softwares, programas e sistemas.<\/p>\n

As vulnerabilidades s\u00e3o erros e bugs que permitem que aplica\u00e7\u00f5es sejam hackeadas. O uso da IA e do ML t\u00eam permitido que esses erros e bugs sejam encontrados de modo mais r\u00e1pido e f\u00e1cil. No passado, por exemplo, um erro poderia ser identificado no prazo de semanas.<\/p>\n

Hoje, o mesmo erro poderia ser identificado em minutos, dependendo do caso. O problema \u00e9 quando esses erros s\u00e3o usados para fins sombrios.<\/p>\n

6. Captchas e senhas<\/h3>\n

Os algoritmos de machine learning j\u00e1 s\u00e3o usados por cibercriminosos em casos de viola\u00e7\u00e3o de captchas e senhas. No caso de captchas, o ML permite que os criminosos treinem o seu bot (ou rob\u00f4) para superar algumas barreiras de prote\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Da mesma forma, o ML ajuda os criminosos em casos de ataques de for\u00e7a bruta para a descoberta de senhas e credenciais.<\/p>\n

7. Bots e automatiza\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

V\u00e1rias partes e fases de um ataque podem ser automatizadas com a ajuda de machine learning. Imagine que um hacker tenha criado um e-mail de phishing. Ele precisa enviar o e-mail em pequenas quantidades para determinados grupos de cada vez.<\/p>\n

Os algoritmos podem ajud\u00e1-lo com isso. Os ataques de DDoS<\/strong><\/a>, que usam botnets ou m\u00e1quinas zumbis, geralmente envolvem o uso de algoritmos para coordenar os ataques e torn\u00e1-los mais letais.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n

N\u00f3s n\u00e3o escrevemos este artigo para desencorajar ningu\u00e9m ou propagar o medo. \u00c9 importante que as pessoas saibam que o machine learning e a intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m s\u00e3o usados pelos cibercriminosos.<\/p>\n

Apesar disso, o ML e o AI se destacam ainda como uma das principais solu\u00e7\u00f5es para bloquear amea\u00e7as e ataques. S\u00e3o tecnologias que realmente t\u00eam a ver com seguran\u00e7a de dados e informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Aqui na Gatefy, por exemplo, os nossos algoritmos desempenham um papel fundamental na seguran\u00e7a dos nossos clientes. Eles nos ajudam a prever, identificar e bloquear e-mails maliciosos, o que significa combater malware, phishing, spam e outros ataques.<\/p>\n

Por isso, investimos muito na cria\u00e7\u00e3o de IA e ML sofisticados. O objetivo \u00e9 estar sempre \u00e0 frente dos criminosos. Esse \u00e9 o jogo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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