{"id":7716,"date":"2021-03-22T17:10:25","date_gmt":"2021-03-22T17:10:25","guid":{"rendered":"https:\/\/198.27.90.141\/?p=7716"},"modified":"2026-09-29T18:35:51","modified_gmt":"2026-09-29T18:35:51","slug":"inteligencia-artificial-machine-learning-phishing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gatefy.com\/pt-br\/blog\/inteligencia-artificial-machine-learning-phishing\/","title":{"rendered":"Como intelig\u00eancia artificial e machine learning combatem phishing"},"content":{"rendered":"

Phishing<\/a> \u00e9 um tipo de ataque cibern\u00e9tico no qual o bandido tenta se passar por uma pessoa ou empresa para enganar a v\u00edtima. Esse golpe \u00e9 uma grande amea\u00e7a ao mundo da seguran\u00e7a cibern\u00e9tica e \u00e9, especialmente, preocupante para empresas e neg\u00f3cios.<\/p>\n

No entanto, existem v\u00e1rias ferramentas e t\u00e9cnicas para combater o phishing. Hoje vamos nos concentrar na intelig\u00eancia artificial (IA) e no machine learning (ML)<\/a>.<\/p>\n

O aumento do uso de intelig\u00eancia artificial impactou praticamente todos os setores, incluindo a ciberseguran\u00e7a. No caso da seguran\u00e7a de e-mail, a IA trouxe velocidade, precis\u00e3o e capacidade de fazer uma an\u00e1lise muito mais completa.<\/p>\n

\u00c9 por isso que na Gatefy investimos muito tempo e energia no desenvolvimento da nossa intelig\u00eancia artificial. Solicite uma demonstra\u00e7\u00e3o de nossas solu\u00e7\u00f5es de prote\u00e7\u00e3o de e-mail: Gatefy Email Security<\/a> e Gatefy Anti-Fraud Protection<\/a>.<\/p>\n

Al\u00e9m de analisar e categorizar o e-mail no momento em que ele chega, a IA pode fazer isso em uma escala maior com muito mais rapidez e precis\u00e3o quando comparada ao modelo tradicional baseado somente em regras e filtros.<\/p>\n

Usando banco de dados e an\u00e1lise de big data, ela identifica spam<\/a>, phishing<\/a>, spear phishing<\/a> e outros tipos de ataques, levando em considera\u00e7\u00e3o o conte\u00fado e o contexto da mensagem.<\/p>\n

Sorte para todos n\u00f3s! Afinal, ningu\u00e9m deseja enviar informa\u00e7\u00f5es confidenciais ou dinheiro para algu\u00e9m para depois descobrir que se tratava de um e-mail malicioso e fraudulento.<\/p>\n

Como a IA detecta phishing?<\/h2>\n

N\u00f3s j\u00e1 sabemos que a intelig\u00eancia artificial e o machine learning podem tornar a an\u00e1lise de e-mail mais r\u00e1pida e precisa, mas a principal quest\u00e3o que queremos abordar \u00e9: como exatamente eles trabalham para prevenir e combater phishing?<\/p>\n

1. Buscando anomalias e sinais de alerta<\/h3>\n

Sistemas eficazes baseados em intelig\u00eancia artificial e machine learning, como a nossa solu\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a de e-mail, procuram anomalias e sinais de alerta para phishing em todo o e-mail, desde os metadados at\u00e9 o conte\u00fado da mensagem.<\/p>\n

Isso inclui, por exemplo, alertas com base no comportamento do e-mail (por exemplo, remetentes forjados) e na inten\u00e7\u00e3o da mensagem (como t\u00f3picos urgentes).<\/p>\n

A prop\u00f3sito, o senso de urg\u00eancia na mensagem \u00e9 um dos principais sinais de uma fraude de phishing. Se o e-mail exigir uma a\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e usar palavras que mostrem urg\u00eancia, o sinal de aviso acender\u00e1.<\/p>\n

A IA ent\u00e3o trabalha para identificar e entender o contexto da mensagem, verificando se \u00e9 um spam comum, um ataque de phishing ou uma mensagem leg\u00edtima.<\/p>\n

Vamos usar a palavra “promo\u00e7\u00e3o” como exemplo. Por si s\u00f3, a palavra j\u00e1 pode ser considerada suspeita. No entanto, um sistema de IA procura entender com mais precis\u00e3o se o e-mail \u00e9 realmente uma amea\u00e7a e qual a gravidade dessa amea\u00e7a.<\/p>\n

Isso permite uma melhor distin\u00e7\u00e3o entre frases como “Promo\u00e7\u00e3o urgente: 50% de desconto” (neste caso, indicando um simples spam) e “Preencha o n\u00famero do seu cart\u00e3o agora para participar da promo\u00e7\u00e3o” (nesse caso, indicando um esquema de phishing).<\/p>\n

A mesma l\u00f3gica se aplica aos sinais de aviso no cabe\u00e7alho do e-mail. Por exemplo, a intelig\u00eancia artificial identifica casos de e-mail spoofing (remetentes forjados), dom\u00ednios com erros ortogr\u00e1ficos e outros tipos de falsifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Juntamente com mecanismos tradicionais, como SPF, DKIM e DMARC<\/a>, o sistema amplia bastante os recursos de detec\u00e7\u00e3o de amea\u00e7as.<\/p>\n

2. Analisando o contexto da mensagem<\/h3>\n

Outro ponto-chave que ajudou a estabelecer a IA como uma das maiores defesas contra phishing \u00e9 a capacidade de examinar uma mensagem com base no contexto. Dessa forma, um e-mail n\u00e3o \u00e9 apenas comparado a outros golpes de phishing existentes. Ele \u00e9 analisado como um todo.<\/p>\n

O sistema levar\u00e1 em considera\u00e7\u00e3o, por exemplo, a presen\u00e7a ou aus\u00eancia de uma conversa anterior, quaisquer dados que o remetente possa estar solicitando no e-mail, a conex\u00e3o entre o t\u00f3pico escrito no assunto e a pr\u00f3pria mensagem, entre outros.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, a prote\u00e7\u00e3o de e-mail baseada em machine learning aprende constantemente com os dados e com o feedback dos usu\u00e1rios e administradores, tornando a an\u00e1lise cada vez mais precisa.<\/p>\n

Isso nos permite garantir, por exemplo, que a intelig\u00eancia artificial da Gatefy esteja em constante evolu\u00e7\u00e3o, sempre aprendendo e se adaptando ao estilo e \u00e0s necessidades de cada cliente.<\/p>\n

3. Compreendendo como os usu\u00e1rios se comunicam<\/h3>\n

Atualmente, o tipo de fraude que mais afeta as empresas quase nunca \u00e9 detectado pelas ferramentas tradicionais de detec\u00e7\u00e3o de e-mail e solu\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a, simplesmente porque n\u00e3o envolve os elementos t\u00edpicos de um e-mail malicioso.<\/p>\n

Estes s\u00e3o os ataques de spear phishing, como Business Email Compromise (BEC)<\/a> e Email Account Compromise (EAC).<\/p>\n

N\u00f3s costumamos dizer que o spear phishing \u00e9 a evolu\u00e7\u00e3o do phishing. O spear phishing \u00e9 um tipo de golpe altamente especializado.<\/p>\n

O cibercriminoso estuda minuciosamente as v\u00edtimas antes de iniciar a fraude, usando o que chamamos de engenharia social. Ou seja, o bandido re\u00fane informa\u00e7\u00f5es sobre o alvo, seu empregador, colegas de trabalho, amigos e familiares pr\u00f3ximos.<\/p>\n

Dessa forma, o hacker pode enviar e-mails veross\u00edmeis, abrindo um canal de di\u00e1logo aos poucos at\u00e9 conseguir que a pessoa ou o alvo execute a a\u00e7\u00e3o desejada. Por exemplo, pagar uma conta, fazer uma transfer\u00eancia banc\u00e1ria, baixar um arquivo malicioso ou malware, fornecer dados confidenciais e secretos.<\/p>\n

Combater esses golpes especializados requer o uso de algoritmos de ML e AI que podem entender como os usu\u00e1rios se comunicam. Por exemplo, aprendendo sobre o seu comportamento t\u00edpico, seus padr\u00f5es textuais e se o contexto das mensagens faz sentido.<\/p>\n

Se algu\u00e9m est\u00e1 tentando se passar pelo CEO da empresa, por exemplo, o sistema deve ser capaz de identificar mudan\u00e7as no padr\u00e3o de comunica\u00e7\u00e3o do executivo e bloquear o ataque antes que cause algum dano.<\/p>\n

Embora essa seja uma inova\u00e7\u00e3o importante no combate ao spear phishing, devemos mencionar a import\u00e2ncia de treinar funcion\u00e1rios e executivos para reconhecer a fraude e saber como agir se houver alguma suspeita.<\/p>\n

AI e ML: aliados no combate ao phishing<\/h2>\n

Como vimos, a intelig\u00eancia artificial \u00e9 um aliado importante no combate ao phishing.<\/p>\n

Basicamente, ela usa an\u00e1lise de dados e machine learning para examinar metadados, conte\u00fado, contexto e comportamento t\u00edpico do usu\u00e1rio. Dessa forma, identifica com rapidez e precis\u00e3o poss\u00edveis amea\u00e7as e anomalias em e-mails.<\/p>\n

Se voc\u00ea tiver alguma d\u00favida sobre AI e ML, entre em contato conosco<\/a>. Faremos o poss\u00edvel para entender as suas necessidades e explicar exatamente como essas tecnologias podem proteger voc\u00ea e a sua empresa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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