Algoritmos de aprendizagem de máquina são mais eficazes do que soluções tradicionais de DLP, visto que conseguem analisar contextos e a linguagem natural dos dados, proporcionando uma proteção mais completa.
O mercado de segurança cibernética continua a enfrentar desafios complexos em relação à proteção da informação, buscando formas práticas e inovadoras para utilizar a inteligência artificial (IA) nesse contexto. A classificação de informações é uma área onde a aplicação de machine learning e contextualização se mostra particularmente promissora.
Soluções convencionais de data loss prevention (DLP) frequentemente se revelam insuficientes, pois carecem da capacidade de compreender o contexto e a linguagem natural dos dados. Nesse cenário, a classificação de documentos baseada em LLM (Large Language Model ou Grandes Modelos de Linguagem), como oferecido pela Prisma SASE 3.0 da Palo Alto Networks, surge como uma solução avançada e eficaz.
O problema das soluções convencionais de DLP
As soluções tradicionais de DLP são projetadas para prevenir a perda de dados por meio de regras e políticas pré-definidas. Embora sejam úteis, essas soluções muitas vezes falham em detectar e proteger informações sensíveis de forma eficaz devido à sua incapacidade de entender o contexto e a linguagem natural dos dados.
Por exemplo: uma política de DLP pode ser configurada para bloquear números de cartão de crédito, mas pode não reconhecer informações sensíveis disfarçadas ou camufladas em linguagem ambígua ou cifrada.
Além disso, as soluções convencionais geralmente dependem de listas estáticas e padrões rígidos, o que limita sua eficácia em ambientes dinâmicos e em evolução. A falta de flexibilidade e adaptabilidade dessas soluções torna-as inadequadas para lidar com as sofisticadas técnicas de exfiltração de dados empregadas pelos cibercriminosos modernos.
A promessa da IA na classificação da informação
A inteligência artificial, especialmente por meio de machine learning e modelos de linguagem natural, oferece uma abordagem revolucionária para a classificação de informações. Em vez de depender de regras rígidas, a IA pode analisar e compreender o contexto e o significado dos dados, proporcionando uma camada adicional de inteligência e precisão.
Os LLMs, como os usados no Prisma SASE 3.0 da Palo Alto Networks, representam uma evolução significativa na aplicação da IA para a segurança da informação. Esses modelos são treinados em vastas quantidades de dados textuais, permitindo-lhes entender e interpretar a linguagem natural de forma muito mais eficaz do que as soluções de DLP tradicionais.
Como funciona?
Os LLMs podem analisar o contexto completo de um documento, entendendo não apenas as palavras individuais, mas também a relação entre elas. Isso permite uma classificação mais precisa, pois o modelo pode identificar nuances e significados que escapam às abordagens baseadas em regras.
Utilizando técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP), os LLMs podem detectar automaticamente informações sensíveis, mesmo quando disfarçadas ou em formatos não convencionais. Por exemplo, eles podem reconhecer números de contas bancárias, informações de identificação pessoal e dados confidenciais de negócios, mesmo quando expressos de maneiras não-óbvias.
Além disso, ao contrário das soluções tradicionais, os LLMs podem ser continuamente treinados e aprimorados com novos dados, tornando-os altamente adaptáveis às mudanças nos padrões de dados e nas técnicas de exfiltração utilizadas pelos cibercriminosos.
Prisma SASE 3.0: uma solução avançada
O Prisma SASE 3.0 da Palo Alto Networks incorpora a classificação de documentos baseada em LLM, proporcionando uma solução robusta e avançada para a segurança da informação. Esta solução utiliza modelos de linguagem natural para oferecer uma compreensão profunda e contextual dos dados, superando as limitações das soluções de DLP convencionais.
Confira algumas funcionalidades-chave:
Classificação Automática de Dados: identifica e classifica automaticamente informações sensíveis, independentemente do formato ou do contexto;
Políticas Adaptativas de Segurança: ajusta dinamicamente as políticas de segurança com base na análise contínua dos dados;
Relatórios e Auditorias: gera relatórios detalhados sobre a classificação de dados, facilitando auditorias e a conformidade regulatória.
Rumo ao futuro da IA e cibersegurança
A inteligência artificial está transformando a forma como abordamos a segurança da informação, especialmente na classificação de dados. Soluções como a classificação de documentos baseada em LLM do Prisma SASE 3.0 oferecem uma compreensão mais profunda e precisa dos dados, melhorando significativamente a proteção contra perda de dados e outras ameaças cibernéticas.
À medida que as ameaças evoluem, a utilização de IA e modelos de linguagem natural será crucial para manter a segurança e a integridade das informações corporativas.
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