A indústria de cibersegurança deve investir pesado em machine learning como forma de dissuadir ameaças no futuro. A previsão é da empresa ABI Research, que avalia que o machine learning em cibersegurança irá impulsionar os gastos em big data, inteligência e analytics, que podem chegar a US$ 96 bilhões até 2021.

Neste contexto, tecnologias como a Análise do Comportamento do Usuário e da Entidade (UEBA, na sigla em inglês) e o design de algoritmos de deep learning estariam emergindo como duas das tecnologias mais proeminentes especialmente em startups de inovação, mas também em setores como governo e defesa, além de bancos.

Para o analista da ABI, Dimitrios Pavlakis, “estamos no meio de uma revolução da inteligência artificial na segurança que tornará as soluções de machine learning a nova norma, para além do SIEM e outras soluções”, tudo isso, segundo ele, deve acontecer nos próximos cinco anos.

A indústria de segurança já estaria passando por esse processo de mudança. No caso das desenvolvedoras de antivírus por exemplo, está em curso a mudança de foco de algumas soluções, passando de modelos altamente supervisionados para modelos automatizados e semi-automatizados. Além disso, espera-se que métodos baseados em SIEM sejam integrados com operações de UEBA  e soluções de deep learning.

Empresas como a IBM, Gurucul, Niara, Splunk e outras serão instrumentais na implantação do machine learning em todos os setores – da saúde à análise empresarial e cibersegurança. Todas estão trabalhando para liderar nas inovações trazidas pelo UEBA.

“Essas transformações radicais estão acontecendo como resposta às crescentes ameaças de natureza desconhecida vindas de múltiplos agentes”, conclui Pavlakis.

Saiba mais aqui.