IA Generativa na Segurança Cibernética: Defesa Avançada em um Mundo Digital

🔗Índice-

📕 introdução

🎯 Objetivo

📝 O que é IA Generativa?

⚠️Introdução á IA Generativa na Segurança Cibernética

📍Explorando os Fundamentos da IA Generativa na Segurança Cibernética

💻Previsão de Ataques com IA Generativa

📋Elaboração de Estratégias Defensivas com IA Generativa

📚Estudos de Caso: Exemplos de Sucesso na Utilização de IA Generativa em Segurança Cibernética

📚Referências Bibliográficas

✅ Conclusão

💻Referências na área de IA GENERATIVA

📕Introdução

Na era digital em constante evolução, a segurança cibernética emergiu como uma preocupação central para organizações e indivíduos em todo o mundo. Com o aumento das ameaças cibernéticas, desde ataques de ransomware até violações de dados em larga escala, a necessidade de estratégias defensivas eficazes nunca foi tão premente. Nesse cenário desafiador, a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) surge como uma poderosa aliada na batalha contra os cibercriminosos.

A IA Generativa representa uma evolução significativa na capacidade das organizações de detectar, prevenir e responder a ameaças cibernéticas de forma proativa e eficaz. Ao contrário dos métodos tradicionais de segurança cibernética, que muitas vezes dependem de regras predefinidas e assinaturas de malware conhecidas, a IA Generativa tem a capacidade única de aprender com dados históricos e identificar padrões emergentes que podem indicar atividades maliciosas.

No cerne da IA Generativa está a capacidade de gerar dados sintéticos que imitam o comportamento de usuários legítimos e sistemas de TI. Esses dados sintéticos podem ser usados para treinar modelos de IA a identificar comportamentos anômalos e suspeitos, permitindo que as equipes de segurança detectem e respondam a ameaças antes mesmo que elas se tornem ativas. Além disso, a IA Generativa pode ser usada para simular ataques cibernéticos e testar a resiliência dos sistemas de segurança existentes, identificando vulnerabilidades e pontos fracos antes que sejam explorados por adversários.

No entanto, assim como a IA Generativa oferece novas oportunidades para aprimorar a segurança cibernética, também apresenta desafios únicos que precisam ser enfrentados. Questões de privacidade, ética e viés algorítmico surgem quando se trata de usar dados gerados por IA para tomar decisões críticas de segurança. Além disso, a sofisticação crescente dos ataques cibernéticos significa que os adversários estão cada vez mais empregando técnicas de IA para contornar as defesas existentes, exigindo uma abordagem contínua e adaptável para manter a segurança.

À medida que avançamos em um mundo digital cada vez mais interconectado e dependente de tecnologia, a IA Generativa se posiciona como uma ferramenta essencial na proteção de ativos digitais e na preservação da confiança e integridade das infraestruturas críticas. Seja na detecção de ameaças emergentes, na resposta a incidentes de segurança ou na proteção de dados confidenciais, a IA Generativa está na vanguarda da defesa cibernética avançada, ajudando a garantir um futuro digital seguro e resiliente para todos.

Esta é a promessa e o potencial da IA Generativa na segurança cibernética - uma promessa de defesa avançada em um mundo digital cada vez mais complexo e interconectado. Nos próximos capítulos deste artigo, exploraremos em detalhes como a IA Generativa está sendo aplicada na prática para enfrentar os desafios da segurança cibernética, destacando estudos de caso e exemplos concretos de sua eficácia na proteção de sistemas e dados contra ameaças cibernéticas em constante evolução. Prepare-se para uma jornada emocionante rumo ao futuro da segurança cibernética impulsionada pela IA Generativa.

🎯Objetivo

O propósito deste artigo é investigar a interseção entre a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) e a segurança cibernética, evidenciando como a IA Generativa pode ser uma ferramenta eficaz para defesa avançada em um mundo digital cada vez mais complexo e perigoso.

Durante o decorrer do artigo, temos o objetivo de apresentar uma visão abrangente e prática sobre como a IA Generativa pode ser implementada na área da segurança cibernética, desde identificação de anomalias e previsão de ataques até elaboração de estratégias defensivas e análise do tráfego de rede.

Adicionalmente, pretendemos abordar as questões éticas e legais relacionadas ao uso da IA Generativa na segurança cibernética, além de identificar perspectivas futuras e tendências emergentes nesse setor.

Nossa meta é capacitar os profissionais de segurança cibernética para compreender o potencial da IA Generativa e utilizá-la com eficácia para proteger sistemas e dados contra ameaças cada vez mais sofisticadas. Em última análise, buscamos fomentar uma discussão esclarecida e colaborativa sobre o papel da IA Generativa na defesa cibernética e seu impacto no futuro da segurança digital.

📝O que é IA Generativa ?

A inteligência artificial generativa, ou IA generativa, é uma forma de IA capaz de produzir novos conteúdos e ideias, desde conversas e histórias até imagens, vídeos e músicas. As tecnologias de IA têm como objetivo replicar a inteligência humana em tarefas computacionais não convencionais, como o reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural (PLN), e tradução. A IA generativa representa o próximo passo na evolução da inteligência artificial. Ela pode ser treinada para aprender linguagens humanas, linguagens de programação, arte, química, biologia ou qualquer outro assunto complexo. Ela usa os dados de treinamento para solucionar novos problemas. Por exemplo, a IA generativa pode aprender vocabulário em inglês e, a partir disso, compor um poema. A sua organização pode aproveitar a IA generativa para diversas aplicações, como chatbots, criação de mídia, e desenvolvimento e design de produtos.

Nos corredores do desenvolvimento tecnológico contemporâneo, um campo de pesquisa e inovação emerge com destaque cada vez maior: a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa). Definida por sua capacidade de criar, imaginar e produzir conteúdo original de forma autônoma, a IA Generativa está redefinindo não apenas a paisagem digital, mas também os limites da criatividade humana.

Fundamentação Teórica

A inteligência artificial generativa é uma área da IA que se dedica a desenvolver sistemas computacionais capazes de criar dados, imagens, textos e até mesmo obras de arte originais. Essa capacidade é resultado do uso de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina que são alimentados com grandes volumes de dados e, a partir dessas informações, conseguem produzir novas instâncias que se assemelham ao conhecimento adquirido.

Como Funciona

A magia da IA Generativa reside na sua capacidade de aprender e criar de maneira autônoma. Os sistemas de IA Generativa são alimentados com grandes quantidades de dados, dos quais eles extraem padrões, relações e características distintivas. Esses padrões aprendidos são então combinados, manipulados e reorganizados para gerar novas instâncias de dados que são originais e autênticas, mas que ainda mantêm a essência dos dados de treinamento.

Os métodos convencionais de aprendizado de máquina eram discriminativos ou focados na classificação de pontos de dados, buscando estabelecer a ligação entre fatores conhecidos e desconhecidos. Por exemplo, ao analisar imagens (dados conhecidos como arranjo de pixels, linha, cor e forma), eles as transformam em palavras - o fator desconhecido. Em termos matemáticos, esses modelos operavam identificando equações que pudessem traduzir numericamente os fatores conhecidos e desconhecidos em variáveis x e y.

Os modelos generativos levam esse conceito um passo adiante. Ao invés de simplesmente prever um rótulo com base em certas características, eles buscam antecipar características com um rótulo específico. Matematicamente falando, a modelagem generativa calcula a probabilidade da ocorrência conjunta de x e y. Eles aprendem a distribuição dos diferentes elementos dos dados e suas inter-relações.

Por exemplo, os modelos generativos examinam imagens de animais para capturar variáveis como diferentes formatos de orelhas, tipos de olhos, traços da cauda e padrões na pele. Eles absorvem essas características e seus vínculos para compreender como são os diversos animais em termos gerais. Com isso em mãos, conseguem criar novas imagens de animais que não foram parte do conjunto original utilizado para treinamento.

A seguir estão algumas categorias abrangentes dos modelos generativos de IA.

O Gerador examina os dados de treinamento e identifica suas características.
O Discriminador também analisa os dados iniciais de treinamento e distingue suas características de maneira única.
Em seguida, o Gerador adiciona um toque especial às características dos dados, introduzindo algum ruído (ou ajustes aleatórios).
Após isso, o Gerador envia os dados com essas modificações para o discriminador.
Agora, o Discriminador avalia as probabilidades de a saída gerada fazer parte do conjunto original de dados.
Por fim, o Discriminador dá orientações ao Gerador sobre como diminuir a aleatoriedade do vetor de ruído no próximo ciclo para se aproximar mais de uma versão autêntica.

Dessa forma, o Gerador busca aumentar a chance de erro do Discriminador, enquanto este último busca diminuir essa mesma probabilidade.

Durante as etapas de treinamento, tanto o Gerador quanto o Discriminador se desenvolvem e se desafiam constantemente até alcançarem um ponto de equilíbrio.

Quando atingem esse equilíbrio, o Discriminador não consegue mais distinguir os dados sintetizados.

Nesse momento, encerra-se o processo de treinamento.

Definição de Conceitos Fundamentais

A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) é uma área da inteligência artificial que se dedica a desenvolver sistemas capazes de criar automaticamente novos dados, imagens, textos ou outros tipos de conteúdo original e autêntico. Ao contrário das abordagens convencionais de IA, que se concentram na análise de dados existentes para fazer previsões ou tomar decisões, a IA Generativa se destaca por sua habilidade em gerar novos dados que lembram o que foi visto durante o treinamento, mas são únicos e não simples cópias dos dados originais.

Produção de Conteúdo: A habilidade de criar novos dados de forma autônoma e original é o ponto central da Inteligência Artificial Generativa. Isso pode abranger a criação de imagens, vídeos, áudio, texto e outros tipos de conteúdo, com base em padrões aprendidos durante o processo de treinamento.
Aprendizado Profundo: Muitos dos progressos recentes na Inteligência Artificial Generativa são impulsionados por técnicas de aprendizado profundo, que consistem no treinamento de modelos neurais profundos em grandes conjuntos de dados para captar representações sofisticadas dos dados iniciais.
Modelos Geradores: Os modelos da Inteligência Artificial Generativa são desenvolvidos para compreender a distribuição probabilística dos dados utilizados no treinamento e, posteriormente, gerar novas instâncias dessa distribuição. Esse processo pode ser realizado por meio de diversas arquiteturas modelares, como redes generativas adversariais (GANs), redes autoregressivas, redes difusas e autoencoders variacionais (VAEs).
Variedade e Qualidade: Um dos desafios enfrentados pela Inteligência Artificial Generativa é assegurar que os dados produzidos sejam diversos e tenham alta qualidade. Isso requer encontrar um equilíbrio entre a originalidade e a relevância dos dados gerados, além de manter a coesão e consistência com os dados utilizados no treinamento.
Aplicações Diversificadas: A IA Generativa é utilizada em uma variedade de campos, como arte e design, criação de conteúdo multimídia, síntese de voz e música, desenvolvimento de personagens e ambientes virtuais, entre outras áreas. Essas aplicações ilustram a capacidade criativa e inovadora da IA Generativa em diferentes cenários.

Entendemos que a interseção entre a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) e a segurança cibernética representa um campo repleto de oportunidades e obstáculos. Neste artigo, discutimos como a IA Generativa pode se tornar uma ferramenta valiosa para fortalecer a defesa em um cenário digital cada vez mais intricado e ameaçador.

⚠️Introdução á IA Generativa na Segurança Cibernética

No cenário digital em constante evolução, a segurança cibernética emerge como uma preocupação crítica para organizações e indivíduos. Com o aumento da sofisticação e frequência dos ataques cibernéticos, a necessidade de estratégias avançadas de defesa torna-se cada vez mais premente. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para fortalecer as defesas cibernéticas e enfrentar os desafios cada vez mais complexos e dinâmicos do ciberespaço.

Dentro do amplo espectro da IA, a IA Generativa desponta como uma área de interesse particular na segurança cibernética. Ao contrário dos modelos tradicionais de IA que são treinados para reconhecer padrões em dados existentes, os modelos generativos têm a capacidade de criar novos dados com base em padrões aprendidos durante o treinamento. Essa capacidade única oferece oportunidades significativas para aprimorar a detecção, previsão e resposta a ameaças cibernéticas.

Este artigo busca explorar a interseção entre IA Generativa e segurança cibernética, apresentando uma introdução abrangente às aplicações, desafios e perspectivas futuras dessa abordagem inovadora. Ao longo do texto, examinaremos como a IA Generativa pode ser aplicada em diferentes aspectos da segurança cibernética, desde a detecção de anomalias e previsão de ataques até a geração de dados sintéticos para treinamento de modelos de segurança.

Além disso, iremos abordar questões éticas e legais associadas ao uso da IA Generativa na segurança cibernética, bem como desafios técnicos e limitações atuais. Por fim, discutiremos as tendências emergentes e o potencial transformador da IA Generativa na proteção de sistemas e dados contra ameaças cibernéticas em um mundo digital cada vez mais interconectado e vulnerável.

Nosso objetivo é fornecer uma visão ampla e acessível sobre o papel da IA Generativa na segurança cibernética, capacitando profissionais, pesquisadores e tomadores de decisão a entenderem e explorarem todo o potencial dessa tecnologia em constante evolução. Ao fazer isso, esperamos contribuir para o avanço do campo da segurança cibernética e para o fortalecimento das defesas digitais contra ameaças emergentes e sofisticadas.

📍Explorando os Fundamentos da IA Generativa na Segurança Cibernética

Como se pode ver, explorar a interseção da Inteligência Artificial Generativa e a segurança cibernética é uma viagem fascinante e desenvolvimento da situação digital a partir de hoje. Neste mundo digital em mudança, onde o perigo online está a aumentar exponencialmente tanto em número como em sofisticação, a inovação e adaptação são os pecados do futuro e a única maneira de proteger o perigo online malicioso. Assim, a IA Generativa é um grande bônus da defesa cibernética, pela possibilidade de lidar com o novo e diversificado perigo cibernético do amanhã de uma forma inovadora e dinâmica.

O âmago da importância de IA Generativa em defesa cibernética é a sua capacidade intrínseca de criar, imaginar e antecipar novas maneiras de atacar e se tornar vulnerável, mesmo que em novo e em mutação cenários inconstante. Diferentemente abordagem mais tradicional de segurança, incluindo grande parte prefiniu regras e assinaturas de ameaças conhecidas, IA Generativa é capaz de aprender padrões complexos e não linear em vasta massa de dados, possibilidade detectar ameaças emergentes e continuamente adaptar aos cambios na paisagem de ameaças.

Além disso, Generative AI oferece um conjunto diversificado de ferramentas e técnicas que podem ser utilizadas em várias áreas de cibersegurança, desde a detecção de anomalias e previsão do próximo ataque até a geração de dados sintéticos para testes de penetração e simulação de ataques. Essa ampla gama de aplicações permite que as organizações desenvolvam estratégias defensivas mais fortes, adaptativas e globais, que possam se ajustar dinamicamente às ameaças emergentes, à medida que continuam a evoluir, e fornecer respostas oportunas e precisas quando a segurança é comprometida.

Além disso, a IA Generativa desempenha um papel fundamental na análise de tráfego com IA mais avançado; ela pode ser informatizada para encontrar padrões suspeitos e identificar comportamentos não razoáveis, sinais claros de atividade imprópria. Ao pesquisar quantidades massivas de informações em tempo real, os modelos generativos conseguem enxergar padrões íntimos e inintuitivos que passariam dispercebidos ao ser humano e fornecer um entendimento mais verdadeiro e preciso da paisagem, ao mesmo tempo em que dão à equipe mais tempo para atuar em reivindicações potenciais.

Enfim, conclui-se que a importância da IA Generativa à defesa cibernética ocorre pela possibilidade de conferir um quadro preditivo e cíclico mais completo das ameaças, o que leva a ações defensivas mais pontuais e eficazes após a ocorrência de um incidente, e ao desenvolvimento de estratégias defensivas mais dinâmicas e adaptáveis. Portanto, o uso pleno da IA Generativa possibilita dotar as defesas cibernéticas das organizações de um nível de proteção que garanta segurança a seus ativos digitais diante de ameaças quase que absolutamente sofisticadas e persistentes.

Modelos Generativos e suas Aplicações em Segurança Cibernética

As arquiteturas dos modelos generativos, na forma de Generative Adversarial Networks, Variational Autoencoders, e Redes Autoregressivas, são as pedras angulares em que baseiam os modelos e os sistemas gerativos da inteligência artificial . Cada uma dessas abordagens sintéticas possui características únicas e abordagens distintas para a geração de dados autênticos e originais. Então, em detalhes, esses projetos são:

1. Generative Adversarial Networks (GANs):

As GANs são uma das arquiteturas de IA Generativa mais populares e poderosas. Elas são compostas por dois elementos principais: o gerador e o discriminador. O componente gerador é responsável por fornecer fake data samples, gerando amostras de dados consoantes às amostras de treino. O discriminador é o modelo que aprende a diferenciar amostras reais e sintéticas e depois fornece feedback centrado no gerador. O processo de competição de dois concorrentes leva a uma melhoria das alocações devido ao fato de o gerador receber feedback do discriminador. Portanto, apesar do ciclo de feedback, a qualidade das alocações aumenta e resulta em dados sintéticos mais autênticos.

Exemplo de Detecção de Anomalias com GANs em TensorFlow:

1.Importações

import numpy as np: Importa a biblioteca NumPy com o alias np, que é comumente usado para manipulação de arrays e cálculos numéricos.
import tensorflow as tf: Importa a biblioteca TensorFlow, uma plataforma de código aberto lançada pelo Google para aprendizado de máquina e IA.
from tensorflow.keras import layers: Importa a camada do módulo layers da biblioteca Keras, que pertence ao TensorFlow. Ele fornece um alto nível de construção do Models API para permitir uma rápida junção de camadas para construir modelos.

2.Definição do Gerador:

o método make_generator_model() cria um modelo de rede neural sequencial usando outros módulos de biblioteca, como TensorFlow/Keras.
O modelo começa por uma camada densa com 256 neurônios, seguida por uma camada de normalização em lote mean and stddev e uma função de ativação LeakyReLU.
Em seguida, há uma camada densa com 512 neurônios, nova seguida po uma camada de normalização em lote mean and stddev e ativação LeakyReLU.
Por fim, é definida uma camada densa de saída com um total de 1,024 neurônios seguidos de uma camada de normalização em lote mean and stddev e ativação LeakyReLU e uma última camada densa de saída com 784 neurônios e função de ativação tangente hiperbólica :

3.Treinamento do Gerador:

O gerador é compilado com uma função de perda de entropia cruzada binária e o otimizador Adam.
O método fit() é chamado para treinar o gerador com os dados normais fornecidos por normal_data por 50 épocas.

4.Geração de Dados Sintéticos:

Após o treinamento, o gerador é usado para criar dados sintéticos. Isso é feito gerando um array de números aleatórios (amostras de uma distribuição normal) e passando-os pelo gerador.
Os dados gerados são armazenados na variável synthetic_data.

5.Avaliação de Anomalias:

A probabilidade de os dados normais serem gerados pela distribuição aprendida é avaliada calculando a soma dos quadrados das diferenças entre os dados normais originais e os dados sintéticos gerados.
Os resultados são armazenados na variável anomaly_scores.

2. Variational Autoencoders (VAes):

Um outro tipo de rede neural denominado Auto-Enconderes Variacionais são uma outra família de modelos generativos que aprendem a representação latente dos dados. Os VAEs são uma classe de modelo generativo baseado em redes neurais que consistem em duas redes neurais: um codificador e um decodificador. O codificador mapeia os dados de entrada para o espaço latente; ao passo que o decodificador reconstrói os dados originais das representações latentes. O treino do VAE é realizado para organizar uma especialização associada à estrutura do código latente. Esta especialização, em vez disso, torna a distribuição de dados mais simples. Como resultado, o VAEs são capazes de gerar novas amostras de dados que se assemelham ao conjunto de dados original, porém também possuem variações.

Exemplo de implementação de um Variational Autoencoder (VAE) em Python usando TensorFlow/Keras:

Este código define um Variational Autoencoder (VAE) para o conjunto de dados MNIST. Aqui está uma explicação do que cada parte do código faz:

1.Definição da Classe VAE:

A classe VAE é definida como uma subclasse de tf.keras.Model.
Ela contém um codificador e um decodificador, que são redes neurais sequenciais definidas com camadas densas (totalmente conectadas).
O método call() é definido para calcular a saída do modelo, que inclui a reconstrução da entrada, a média e o logaritmo da variância da distribuição latente.

2.Carregamento e Pré-processamento dos Dados MNIST:

Os dados MNIST são carregados e normalizados para o intervalo [0, 1].
Os dados de treinamento e teste são remodelados para o formato adequado.

3.Compilação e Treinamento do VAE:

O VAE é compilado com a função de perda definida e o otimizador Adam.
O modelo é treinado no conjunto de dados de treinamento por 20 épocas.

4.Geração de imagens Sintéticas:

Após o treinamento, o VAE é usado para gerar imagens sintéticas interpolando os valores da distribuição latente.
As imagens geradas são armazenadas em uma grade para visualização.

3. Redes Autoregressivas:

Redes autorregressivas são modelos geradores que produzem dados uma sequência de cada vez. Elas funcionam bem para gerar sequências de texto, como texto natural, código de programação ou música. Nessas redes, cada elemento da sequência é condicionado aos elementos anteriores, o que os permite capturar dependências de longo alcance. Exemplos de redes autorregressivas incluem modelos de linguagem baseados em transformadores, como o GPT:

Estas arquiteturas representam apenas uma seleção de artefatos artísticos do vasto campo da IA generativa. Cada prática tem vantagens e desvantagens, e a decisão sobre a abordagem apropriada refletirá nas especificidades da questão em estudo e nos dados. Mas envolver as diferentes arquiteturas desempenhará um papel significativo na evolução da IA Generativa como disciplina crítica e auxiliará na criação de conteúdo inédito e novo em várias aplicações, incluindo arte, cibersegurança, músicas e muito mais.

Exemplo de implementação de uma Rede Autoregressiva em Python usando TensorFlow/Keras:

Este código define uma Rede Autoregressiva usando a classe tf.keras.Model. Aqui está uma explicação do que cada parte do código faz:

1.Definição da Classe da Rede Autoregressiva:

A classe AutoregressiveModel é definida como uma subclasse de tf.keras.Model.
Ela contém uma pilha de camadas densas com ativação ReLU, seguida por uma camada de saída.
O método call() define como os dados fluem através do modelo.

2.Carregamento e Pré-processamento dos Dados:

Os dados de treinamento são carregados e normalizados para intervalo [0,1].

3.Compilação e Treinamento do Modelo:

O modelo é compilado com o otimizador Adam e a perda de erro médio quadrático (MSE).
O modelo é treinado no conjunto de dados de treinamento por 10 épocas

4.Geração de Dados Sintéticos:

Após o treinamento, o modelo é usado para gerar dados sintéticos.
Uma amostra inicial de zeros é passada pelo modelo para iniciar a geração

5.Reconstrução dos Dados Originais:

Os dados originais são reconstruídos usando o modelo treinado.

6.Avaliação do Modelo:

O erro médio quadrático entre os dados originais e os dados reconstruídos é calculado e impresso. Isso fornece uma medida de quão bem modelo está reconstruindo os dados originais.

💻Previsão de Ataques: Uma Abordagem De IA Generativa

À medida que a tecnologia evolui e as ameaças se tornam cada vez mais sofisticadas, a cibersegurança também está enfrentando desafios crescentes. A capacidade de prever ataques é vital para qualquer defesa cibernética, uma vez que permite que as empresas identifiquem e eliminem ameaças antes que elas possam causar grandes danos. No entanto, os ataques modernos são furtivos e estão sempre se adaptando, o que torna essa parte do processo cibernético cada vez mais desafiadora.

Em meio a essa era digital em constante evolução, a previsão de ataques tornou-se uma das principais preocupações com que as empresas, organizações do governo e pessoas estão preocupadas com a segurança de suas redes, sistemas e dados. Com o aumento da incidência e sofisticação dos ataques cibernéticos, portanto, surge a necessidade de técnicas sofisticadas de detecção e previsão. É nesse contexto que a abordagem generativa se torna crítica, uma vez que traz consigo uma das ideias mais promissoras na luta contra as ameaças digitais.

Por sua vez, a abordagem generativa à previsão de ataques é fundada sob o princípio de modelagem probabilística de dados, através da qual é possível aprender comportamentos normais a partir de conjuntos de dados históricos. Tais modelos representam a integração da complexidade e subtileza do ambiente digital, o que lhes possibilita detetar desvios substanciais significativos que confirmam a ocorrência de atividades maliciosas.

Em contraste com as abordagens tradicionais que muitas vezes contam com regras previamente definidas ou assinaturas de ameaças conhecidas, os modelos generativos têm a capacidade de detectar anomalias sutis e ataques inovadores que não seriam percebidos pelos métodos convencionais. Mesmo em cenários de mudança e ambientes altamente dinâmicos, eles podem aprender a distribuição dos dados e apontar correlações ou eventos incomuns.

Além disso, a abordagem generativa oferece uma maior capacidade de adaptação e generalização, permitindo a detecção de novas ameaças e variações de ataques existentes. Isso é especialmente importante em um cenário de segurança cibernética, onde as táticas e técnicas dos invasores estão em constante evolução.

No entanto, apesar de seu potencial promissor, a implementação eficaz da abordagem generativa na previsão de ataques apresenta desafios significativos. A construção e treinamento de modelos generativos exigem uma quantidade substancial de dados de treinamento de alta qualidade e expertise em ciência de dados e aprendizado de máquina. Além disso, a interpretação e validação dos resultados gerados pelos modelos generativos podem ser complexas e requerem uma compreensão profunda do contexto operacional e das ameaças potenciais.

Em conclusão, a abordagem generativa para a previsão de ataques é uma nova e promissora fronteira na segurança cibernética, fornecendo à sociedade e aos profissionais uma nova e poderosa ferramenta para detectar e mitigar ameaças digitais. No entanto, para explorar todo o potencial desta abordagem, é necessário investir em pesquisa, desenvolvimento e união de esforços entre especialistas em segurança cibernética, cientistas de dados e profissionais da indústria. Somente com a abordagem integrada e colaborativa, podemos lidar efetivamente com as ameaças crescentes e em evolução do cenário de ameaças avançadas de hoje.

Neste exemplo, estamos usando uma arquitetura LSTM com duas camadas LSTM, seguidas de camadas de dropout para evitar overfitting.

Importando bibliotecas: No início, estamos importando as bibliotecas necessárias para o nosso projeto. Isso inclui NumPy para manipulação de arrays, TensorFlow para construção de modelos de aprendizado profundo, e Scikit-learn para pré-processamento de dados.
Geração de dados de exemplo: Criamos dados de exemplo para simular o cenário de previsão de ataques. Geramos uma matriz de dados (data) com 10000 amostras e 10 características cada, e uma matriz de rótulos (labels) indicando se cada amostra é um ataque ou não.
Pré-processamento de dados: Normalizamos os dados usando o StandardScaler do Scikit-learn para garantir que todas as características tenham uma escala semelhante. Isso é importante para o treinamento eficaz de redes neurais.
Divisão dos dados: Dividimos os dados normalizados em conjuntos de treinamento e teste usando train_test_split do Scikit-learn. Isso nos permite avaliar a capacidade do modelo de generalizar para dados não vistos.
Redimensionamento dos dados: Redimensionamos os dados para o formato esperado pela camada LSTM. Aqui, estamos assumindo que estamos lidando com sequências temporais, então cada amostra é vista como uma sequência de 10 passos de tempo, cada um com 10 características.
Definição do modelo: Construímos o modelo de rede neural usando a API Sequencial do Keras. Definimos duas camadas LSTM empilhadas, com dropout entre elas para evitar overfitting. Finalizamos o modelo com uma camada densa que produzirá uma saída de dimensão 1 com ativação sigmoid, indicando a probabilidade de um ataque.
Compilação do modelo: Compilamos o modelo especificando o otimizador, a função de perda e as métricas a serem usadas durante o treinamento. Neste caso, estamos usando o otimizador Adam, a função de perda de entropia cruzada binária e estamos monitorando a precisão durante o treinamento.
Treinamento do modelo: Treinamos o modelo usando os dados de treinamento. Especificamos o número de épocas (iterações completas através dos dados), o tamanho do lote (número de amostras usadas em cada iteração de atualização dos pesos) e a fração dos dados de treinamento a serem usados como conjunto de validação.
Avaliação do modelo: Avaliamos o desempenho do modelo usando os dados de teste. Calculamos a perda e a precisão do modelo nos dados de teste e imprimimos a precisão alcançada.

1. Detecção de Anomalias de Tráfego de Rede:

Algoritmos generativos podem ser treinados para aprender o comportamento normal do tráfego de rede em uma organização. Com base nesse aprendizado, o modelo pode identificar anomalias, como padrões de tráfego incomuns ou tentativas de comunicação suspeitas, que podem indicar possíveis ataques.

Um pequeno exemplo como funcionar um algoritmo

2. O que é uma Anomalia de Rede?

Problemas em redes de computadores são detectados através das anomalias de tráfego que causam. Em geral, uma anomalia é algo que vai contra a expectativa. Por exemplo, um switch danificado pode criar tráfego inesperado em outra parte da rede ou fazer com que novos códigos de erro apareçam quando um serviço estiver inativo.

O primeiro método de classificação de anomalias tem como base a maneira como elas diferem da comunicação comum. As anomalias podem variar pelo tipo de dados transferidos (comportamentais), pela quantidade de dados transferidos (por volume) ou por ambos os critérios. Outra maneira de classificar as anomalias é de acordo com sua causa:

Erro não humano - exemplo: falha do equipamento ou comunicação de rádio interrompida pelo clima;
Erro humano - exemplo: interrupção do serviço de rede causada por configuração incorreta ou um cabo de rede desconectado acidentalmente;
Atividade humana maliciosa – exemplo: um ataque interno, em que um funcionário insatisfeito da empresa danifica uma impressora ou um ataque externo em que um hacker tenta desabilitar a rede e causar danos à empresa.

3. Monitoramento Ativo de Rede

As redes também podem conter probes como no monitoramento passivo, mas eles geram tráfego adicional, que enviam pela rede. Com a ajuda desse tráfego, é possível determinar regularmente a disponibilidade ou os parâmetros gerais dos serviços, linhas de rede e dispositivos testados.

4. Uso de Machine Learning para Detecção de Anomalias

Para que as assinaturas sejam precisas e detectem anomalias conhecidas na rede, elas devem ser criadas manualmente usando o conhecimento de cada problema ou ataque. Baselines, por outro lado, podem fazer uso de algoritmos de Machine Learning. A principal vantagem de usar o aprendizado de máquina é que a linha de base pode mudar ao longo do tempo, dependendo de quais dados foram realmente detectados, tornando possível aprender com os resultados anteriores.

Algoritmos de Machine Learning são usados por sistemas de detecção de intrusão com base em anomalias, que funcionam utilizando o princípio de buscar desvios de uma norma aprendida.

A vantagem de usar Machine Learning é que esse método raramente exige qualquer conhecimento da rede que está sendo monitorada, e ainda assim conseguirá aprender o comportamento esperado e detectar anomalias. Há, no entanto, uma desvantagem em que, se um erro se manifestar por um aumento gradual de certos atributos, nenhuma anomalia será detectada. Em vez disso, o modelo aprendido acomodará lentamente o novo aumento e nada acontecerá. Um ataque sofisticado pode tirar vantagem disso para evitar a detecção.

Fluxograma para o processo de previsão de ataques com IA Generativa na segurança cibernética:

1.Coleta de Dados:

Captura de dados de tráfego de rede, logs de eventos e outras fontes relevantes de dados sobre o sistema e a rede.

2.Pré-processamento de Dados:

Limpeza, normalização e transformação dos dados para prepará-los para análise.

3.Treinamento do Modelo Generativo:

Utilização de algoritmos generativos, como GANs (Redes Generativas Adversariais), para treinar o modelo com os dados coletados.

4.Geração de Cenários de Ataque:

Utilização do modelo generativo treinado para gerar cenários de ataques potenciais com base nos padrões identificados nos dados.

5.Simulação de Ataque:

Execução de simulações de ataques utilizando os cenários gerados, para avaliar as possíveis vulnerabilidades e impactos no sistema.

6.Análise de Riscos:

Avaliação dos riscos associados a cada cenário de ataque simulado, considerando sua probabilidade de ocorrência e potencial impacto.

7.Desenvolvimento de Estratégias Defensivas:

Elaboração de estratégias defensivas específicas para mitigar os riscos identificados, incluindo medidas de prevenção, detecção e resposta a ataques.

8.Implementação das Estratégias Defensivas:

Implantação das estratégias defensivas desenvolvidas, incluindo ajustes na configuração de sistemas, aplicação de patches de segurança e treinamento de pessoal.

9.Monitoramento Contínuo:

Monitoramento contínuo do ambiente de segurança cibernética para detectar sinais de atividade suspeita ou novas ameaças emergentes.

10.Ajuste do Modelo Generativo:

Revisão e ajuste periódico do modelo generativo com base nos dados e insights mais recentes, para garantir sua eficácia contínua na geração de cenários de ataques realistas.

Exemplo simples de como você poderia implementar a detecção de anomalias em tráfego de rede usando uma abordagem baseada em IA generativa, utilizando a biblioteca Python scikit-learn:

Neste exemplo, estamos utilizando o algoritmo Isolation Forest, uma técnica comum para detecção de anomalias em conjuntos de dados.

Outro exemplo de detecção de anomalias em tráfego de rede usando a biblioteca scikit-learn, desta vez utilizando um algoritmo de detecção de novidade chamado OneClassSVM:

Neste exemplo, estamos utilizando o algoritmo OneClassSVM, que é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado comumente utilizada para detecção de novidade, ou seja, identificação de exemplos que são significativamente diferentes da maioria dos dados.

Outro exemplo de detecção de anomalias em tráfego de rede usando o algoritmo KMeans da biblioteca scikit-learn:

Neste exemplo, estamos utilizando o algoritmo KMeans para identificar anomalias no tráfego de rede.

Mais um exemplo de detecção de anomalias em tráfego de rede usando uma técnica de clustering baseada no algoritmo DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise):

Neste exemplo, estamos utilizando o algoritmo DBSCAN para identificar anomalias no tráfego de rede.

Claro, aqui está mais um exemplo de detecção de anomalias em tráfego de rede usando a biblioteca scikit-learn e o algoritmo de Elliptic Envelope:

Neste exemplo, estamos utilizando o algoritmo de Elliptic Envelope para identificar anomalias no tráfego de rede.

A previsão de ataques cibernéticos é um componente fundamental da segurança cibernética moderna, e a aplicação de técnicas de IA Generativa abre novas perspectivas nesse campo. Ao longo deste artigo, exploramos como algoritmos generativos podem ser empregados para identificar padrões sutis e antecipar possíveis ataques, proporcionando uma resposta proativa e eficaz por parte dos profissionais de segurança.

Através de exemplos práticos, demonstramos como a IA Generativa pode ser utilizada na detecção de anomalias em tráfego de rede, na geração de cenários simulados de ataques e na análise de comportamento malicioso. Essas técnicas oferecem uma abordagem complementar às estratégias tradicionais de segurança cibernética, capacitando as organizações a protegerem seus sistemas e dados contra ameaças cada vez mais sofisticadas.

📋Elaboração de Estratégias Defensivas com IA Generativa

No cenário digital em constante mutação, as organizações enfrentam uma batalha constante contra ameaças cibernéticas cada vez mais sofisticadas. Imagine o mundo digital como uma arena onde defensores e atacantes se enfrentam em uma partida sem fim, onde a capacidade de antecipar os movimentos do oponente é crucial para garantir a segurança dos sistemas e dados.7

Nesse jogo de gato e rato, a Inteligência Artificial (IA) emerge como uma aliada poderosa dos defensores, oferecendo novas formas de entender, adaptar e responder às ameaças. É como dar um novo conjunto de ferramentas para os guardiões dos dados, permitindo-lhes antecipar e neutralizar as investidas dos invasores.

Mas dentro desse vasto universo da IA, há uma estrela em ascensão que merece destaque: a IA Generativa. Esta é a parte emocionante da história, onde as máquinas não apenas aprendem com os dados, mas também têm a capacidade de criar novos dados por conta própria. É como se elas estivessem escrevendo novos capítulos em uma história digital sem fim.

E é exatamente aqui que começamos nossa jornada. Este artigo é uma exploração ousada e apaixonante da aplicação da IA Generativa na defesa cibernética. Ao longo das próximas páginas, vamos mergulhar fundo nos meandros dessa tecnologia fascinante e descobrir como ela está mudando o jogo da segurança cibernética.

Vamos explorar casos reais, exemplos práticos e insights profundos sobre como a IA Generativa pode ser usada para criar estratégias defensivas inteligentes e adaptáveis. Mas não se engane, não estamos apenas falando de bits e bytes aqui. Estamos falando de uma nova era de defesa cibernética, onde a criatividade das máquinas se une à sabedoria dos especialistas para proteger o que é mais importante para nós: nossos dados, nossa privacidade e nossa segurança digital.

Então, prepare-se para uma jornada emocionante pelo mundo da IA Generativa na segurança cibernética. Estamos prestes a desvendar os segredos por trás dessa tecnologia revolucionária e descobrir como ela está moldando o futuro da defesa digital.

Exemplo de fluxograma que descreve o processo de detecção de anomalias em tráfego de rede utilizando IA Generativa:

1Coleta de Dados:

Capturar dados de tráfego de rede, incluindo informações sobre protocolos, endereços IP, portas, etc.

2.Pré-processamento de Dados

Limpar e normalizar os dados, remover valores ausentes ou inconsistentes.

3.Treinamento do Modelo Generativo:

Utilizar um algoritmo generativo, como Autoencoders Variacionais (VAEs), para treinar o modelo com os dados de tráfego de rede.

4.Geração de Dados Sintéticos:

Utilizar o modelo generativo treinado para gerar dados sintéticos que representem o tráfego de rede normal.

5.Detecção de Anomalias:

Comparar os dados reais de tráfego de rede com os dados sintéticos gerados pelo modelo.
Identificar padrões incomuns ou outliers que possam indicar atividade maliciosa ou anômala.

6.Análise de Anomalias:

Avaliar a natureza e a gravidade das anomalias detectadas, classificando-as com base em critérios de risco e prioridade.

7.Alerta e Notificação:

Gerar alertas e notificações para os operadores de segurança sobre as anomalias detectadas, fornecendo informações detalhadas sobre o que foi observado.

8.investigação e Resposta:

Investigar as anomalias detectadas para determinar a causa raiz e tomar medidas corretivas apropriadas.
Isolar dispositivos comprometidos, bloquear tráfego malicioso, aplicar atualizações de segurança, etc.

9.Monitoramento Contínuo:

Monitorar continuamente o tráfego de rede e o desempenho do modelo generativo para detectar novas anomalias e ajustar o modelo conforme necessário.

Para exemplificar a elaboração de estratégias defensivas com IA Generativa em código, podemos criar um cenário simples de geração de dados sintéticos para treinamento de um modelo de detecção de anomalias. Neste exemplo, usaremos a biblioteca scikit-learn para criar um modelo de Isolation Forest e gerar dados sintéticos com base nesse modelo. Aqui está um exemplo em Python:

Para criar um exemplo de elaboração de estratégias defensivas com IA Generativa em código, podemos simular a geração de cenários de ataque e a aplicação de estratégias defensivas com base nesses cenários. Vou apresentar um exemplo simples usando Python:

Uma outra opção para elaboração de estratégias defensivas com IA Generativa é utilizar algoritmos de aprendizado por reforço para desenvolver agentes de segurança adaptativos. Aqui está um exemplo básico usando a biblioteca gym do OpenAI para criar um ambiente de simulação e o algoritmo Q-Learning para treinar um agente de segurança:

A utilização de Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) na elaboração de estratégias defensivas na segurança cibernética oferece um potencial significativo para fortalecer as defesas digitais em um cenário cada vez mais desafiador e dinâmico. Ao longo deste artigo, exploramos diversas abordagens e técnicas para aplicar a IA Generativa na proteção de sistemas e dados contra ameaças cibernéticas.

No entanto, é importante reconhecer que a implementação bem-sucedida de estratégias defensivas com IA Generativa também traz desafios e considerações éticas. A coleta e o uso de grandes volumes de dados para treinar modelos generativos levantam questões sobre privacidade e segurança dos dados. Além disso, a necessidade de garantir a transparência e a interpretabilidade dos modelos gerados é fundamental para garantir a confiança e a eficácia das estratégias defensivas.

Apesar desses desafios, a IA Generativa oferece um caminho promissor para fortalecer as defesas cibernéticas e proteger ativos digitais contra ameaças cada vez mais sofisticadas. Ao integrar a IA Generativa em abordagens holísticas de segurança cibernética, as organizações podem estar melhor preparadas para enfrentar os desafios do cenário cibernético em constante evolução e proteger seus sistemas e dados contra ameaças emergentes.

📚Estudos de Caso: Exemplos de Sucesso na Utilização de IA Generativa em Segurança Cibernética

A inteligência artificial generativa (I.A generativa) tem se mostrado uma ferramenta poderosa e promissora na área da cibersegurança. Nesta área, as tecnologias de IA são empregadas para identificar, prevenir e combater diversas ameaças cibernéticas, melhorando a proteção de sistemas e dados.

Segundo um estudo realizado pela Gartner, a Gestão da Confiança, Risco e Segurança de IA foi a principal tendência tecnológica estratégica apontada para 2024.

Hoje, é crucial que organizações e profissionais envolvidos na área de cibersegurança estejam conscientes das possibilidades e desafios apresentados pela I.A generativa, buscando sempre atualizar seus conhecimentos e estratégias para se adaptarem a este cenário em constante evolução.

À medida que a sociedade avança rumo à digitalização completa, a segurança cibernética emerge como uma preocupação crítica para empresas e organizações de todos os tamanhos. A incessante evolução das ameaças cibernéticas desafia constantemente as defesas existentes, exigindo abordagens inovadoras e adaptativas para proteger os ativos digitais.

Exploraremos uma série de estudos de caso que ilustram o impacto positivo da Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) na segurança cibernética. Ao examinar exemplos reais de sucesso, destacaremos como a IA Generativa tem sido uma ferramenta eficaz para enfrentar as ameaças digitais emergentes.

Por meio dessas histórias inspiradoras, pretendemos oferecer uma visão aprofundada de como a IA Generativa está sendo aplicada na prática para proteger organizações contra ataques cibernéticos, detectar anomalias em tempo real e fortalecer suas defesas digitais.

Ao longo deste artigo, mergulharemos em cenários fictícios, mas inspirados em casos reais, que demonstram como empresas de diversos setores têm se beneficiado da IA Generativa para mitigar riscos e garantir a segurança de seus sistemas e dados.

Proteja seus dados com a Skyone

A Skyone é uma empresa líder em soluções de cibersegurança que já utiliza a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática para proteger os dados e a infraestrutura das empresas, oferecendo soluções integradas que incluem detecção de ameaças, resposta rápida a incidentes e monitoramento contínuo de sistemas.

Através da nossa plataforma, conseguimos oferecer serviços, como:

Análise de ameaças: que mantêm a segurança e a integridade das suas operações empresariais;
Centro de Operações de segurança (SOC): que protege sua empresa de ataques com uma operação 24×7 composta por diversos especialistas em segurança da informação, que monitoram eventos, ameaças, vulnerabilidades e atuam na mitigação, remediação e contenção de ataques ou comportamentos maliciosos;
Detecção e Resposta em Endpoints (EDR): identifica qualquer comportamento anômalo no endpoint: nosso produto EDR realiza a coleta de telemetria que provê visibilidade nas ações, processos e conexões realizadas no endpoint, processando essas informações e contextualizando dentro de uma timeline de eventos;
Firewall de Aplicação Web (WAF): aumenta a segurança de seus aplicativos web com nosso WAF, que monitora o tráfego de entrada e saída, filtrando as solicitações maliciosas que possam tentar explorar vulnerabilidades.
Pentest: através dele nossos especialistas verificam de forma proativa se existem brechas para acesso às suas informações confidenciais, a possibilidade de negação dos serviços, o sequestro dos dados com fins de solicitação de resgate e muito mais.
Adequação a LGPD: a Skyone oferece uma metodologia completa de adequação à LGPD que atende aos três requisitos argumentados na legislação: jurídicos, processuais e tecnológicos.
Acessos Privilegiados (Cofre de Senhas): Proteje, gerencia e monitora o acesso privilegiado a sistemas, redes e dados sensíveis dentro da sua organização.

Além desses benefícios, a Skyone se preocupa em oferecer treinamento e conscientização aos funcionários das empresas clientes, garantindo que todos estejam preparados para identificar e lidar com potenciais riscos e ameaças. Essa abordagem ajuda a minimizar os riscos e a reforçar a cultura de segurança em todo o ambiente corporativo.

A Skyone utiliza essas técnicas de formas inovadoras e eficazes para proteger seus clientes e garantir a continuidade dos negócios em um ambiente digital cada vez mais complexo e desafiador.

A IA generativa aplicada à cibersegurança apresenta um enorme potencial no combate a ameaças digitais, oferecendo soluções inovadoras e eficientes. Utilizando modelos avançados de aprendizado de máquina, essa tecnologia passa por um processo contínuo de aprimoramento na identificação de padrões e na prevenção de ataques.

Com o crescimento exponencial do mundo digital e da quantidade de dados disponíveis, a IA generativa se mostra uma ferramenta essencial para a proteção de informações e infraestruturas. O constante avanço dessa tecnologia proporcionará uma cibersegurança mais robusta, capaz de enfrentar as novas ameaças e desafios impostos pela evolução digital.

📚Referências Bibliográficas

https://aws.amazon.com/pt/what-is/generative-ai/

https://weni.ai/blog/ia-generativa/

https://www.alura.com.br/artigos/inteligencia-artificial-ia-generativa-chatgpt-gpt-midjourney

https://www.sap.com/brazil/products/artificial-intelligence/what-is-generative-ai.html

https://tecnoblog.net/noticias/a-busca-do-google-com-ia-generativa-agora-e-oficial/

https://neuralmind.ai/2023/10/16/o-que-e-ia-generativa-e-como-surgiu/

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https://cymulate.com/schedule-a-demo/?ppc_keyword=cyber%20intelligence&utm_device=c&utm_term=cyber%20intelligence&utm_campaign=latam&utm_source=adwords&utm_medium=cpc&utm_content=687689658648&hsa_acc=5342569174&hsa_cam=20947921408&hsa_grp=155643956057&hsa_ad=687689658648&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-1091291735&hsa_kw=cyber%20intelligence&hsa_mt=b&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwupGyBhBBEiwA0UcqaMA79UtNgXTTS6IeCb1ea_vMcEONj6WN4fZvB_TP0cMuFQA0juCSwxoCKYIQAvD_BwE

https://www.ibm.com/br-pt/ai-cybersecurity

https://www.convergenciadigital.com.br/Seguranca/IA-generativa-escala-o-cibercrime-e-da-nova-roupagem-aos-ataques-hackers-65112.html?UserActiveTemplate=mobile

https://blog.hackone.com.br/2024/04/30/ia-generativa-o-futuro-da-ciberseguranca-para-empresas-modernas/

✅ Conclusão

Ao longo deste artigo, exploramos a poderosa interseção entre Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) e segurança cibernética, revelando como essa tecnologia pode ser uma ferramenta fundamental na defesa avançada contra ameaças digitais em um mundo cada vez mais complexo e perigoso.

Demonstramos como a IA Generativa pode ser aplicada em várias áreas da segurança cibernética, desde a identificação de anomalias e a previsão de ataques até a elaboração de estratégias defensivas e a análise do tráfego de rede. Essas aplicações práticas ilustram como a IA Generativa pode oferecer insights valiosos e capacitar os profissionais de segurança cibernética a tomarem decisões informadas e proativas para proteger sistemas e dados contra ameaças emergentes.

Além disso, abordamos as importantes questões éticas e legais relacionadas ao uso da IA Generativa na segurança cibernética, destacando a necessidade de uma abordagem cuidadosa e responsável ao desenvolver e implementar soluções baseadas em IA.

À medida que avançamos para o futuro, é essencial que os profissionais de segurança cibernética estejam preparados para aproveitar todo o potencial da IA Generativa, enquanto também consideram os desafios e preocupações associados ao seu uso. Através de uma discussão colaborativa e esclarecida, podemos continuar a impulsionar a inovação na segurança digital e garantir um ambiente cibernético mais seguro e resiliente para todos.

💻Referências na área de IA GENERATIVA

https://www.startse.com/ia-experience/?utm_term=profissionais%20em%20ia&utm_campaign=%5BEVENTOS%5D+ia-conference-ed1a24+%7C+Search+%7C+Non+Branding&utm_source=adwords&utm_medium=ppc&hsa_acc=5481106700&hsa_cam=21145926237&hsa_grp=162982047520&hsa_ad=695533012508&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-2302404035402&hsa_kw=profissionais%20em%20ia&hsa_mt=p&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwupGyBhBBEiwA0UcqaLL6FkgzvWA9bQVS1m9pxhZOO3Ktq7Sv_I4yum4OldZ2CylnTelxURoC8VQQAvD_BwE