Grande parte da segurança de hoje é reativa e muito lenta. À medida que o volume e a complexidade dos ataques de endpoint continuam a crescer, as abordagens de segurança têm lutado para manter o ritmo e bloquear esses.
O deep learning, uma forma avançada de aprendizagem de máquinas, está ajudando a mudar a maneira como a segurança de endpoint é abordada, e a Intercept X da Sophos está liderando essa mudança. Ao integrar o deep learning, o Intercept X está mudando o formato de segurança de uma abordagem reativa a uma abordagem preditiva para proteger contra ameaças desconhecidas.
Quer saber mais sobre essa nova atualização? Continue lendo e aprenda conosco!
Deep learning e o aprendizado de máquina.
Enquanto muitos produtos afirmam usar o aprendizado da máquina, nem todo formato de aprendizado é criado igualmente. A Sophos passou a usar agora o deep learning para detectar malwares. Também conhecido como "redes neurais de aprendizagem profunda (deep learning)" ou "redes neurais", o deep learning foi inspirado pela maneira como o cérebro humano funciona.
É o mesmo tipo de aprendizado de máquinas frequentemente usado para reconhecimento facial, processamento de linguagem natural, carros auto-dirigidos e outros campos avançados de informática e pesquisa.
O Intercept X usa uma rede neural de aprendizado profundo (deep learning) que funciona como o cérebro humano. Isso resulta em uma taxa de alta precisão para malwares existentes e zeroday, e uma menor taxa de falso positivo.
O deep learning sempre superou outros modelos de aprendizado de máquinas, incluindo random forest, agrupamento de k-means ou redes bayesianas, mas requer grande quantidade de dados e poder computacional para construir um modelo efetivo.
Na Sophos, isso foi feito simples graças aos esforços de coleta e análise de malware da SophosLabs nos últimos 30 anos e a telemetria que a empresa recebe de mais de 100 milhões de pontos de extremidade todos os dias.
As vantagens do Intercept X com deep learning
O deep learning tem vários benefícios inerentes em comparação com outros tipos de aprendizado de máquinas comumente usados na segurança de endpoint, entre eles:
Mais inteligente
Os modelos de aprendizagem profunda processam dados através de múltiplas camadas de análise, assim como neurônios no cérebro humano, cada camada tornando o modelo consideravelmente mais poderoso.
Ele analisa relacionamentos complexos entre diferentes recursos de entrada. Isso permite descobrir automaticamente a melhor combinação e manipulação de entradas que, de outra forma, seriam impossíveis para os humanos determinarem.
Isso significa que o modelo de detecção de malware com deep learning da Sophos poderá detectar atividades maliciosas que passariam despercebidas por outras ferramentas de aprendizado de máquinas.
Maior escalabilidade
A aprendizagem profunda escala facilmente para centenas de milhões de amostras de treinamento. Isso é importante, considerando que a SophosLabs analisa 2,8 milhões de novos amostras de malware a cada semana.
Como pode continuar a ingerir quantidades maciças de dados de treinamento, o modelo pode "memorizar" toda a paisagem de ameaças observáveis como parte do seu processo de treinamento. Uma vez que pode processar significativamente mais insumos, o deep learning pode prever com precisão as ameaças hoje, continuando a manter-se atualizado ao longo do tempo.
Mais leve
As abordagens de aprendizado de máquinas tradicionais resultam em tamanhos de modelo enormes, que às vezes podem carregar muitos gigabytes no disco. No entanto, o deep learning da Sophos resulta em modelos altamente compactados.
O modelo de aprendizagem profunda da Sophos é incrivelmente pequeno, com menos de 20MB no endpoint, com quase nenhum impacto no desempenho.
Como o Intercept X com deep learning funciona
A tecnologia de deep learning prepara o Intercept X para analisar e categorizar os dados de uma maneira particularmente precisa, permitindo o processamento de centenas de milhões de amostras. Em comparação, a versão anterior foi capaz de processar dezenas de milhões.
As redes neurais analisam um número imenso e crescente de características, desde o tamanho dos arquivos até as chamadas de função que podem indicar intenções maliciosas. Graças ao deep learning, a Intercept X pode organizar uma base de dados de milhões de amostras sem ter que receber indicação sobre o que deve medir ou considerar, uma vez que aprende e evolui junto com as ameaças detectadas.
A capacidade de bloqueio de precisão, desempenho e malware são as principais virtudes do novo Intercept X. A solução inclui inovações em proteção contra o ransomware, graças à tecnologia CryptoGuard, e fortalece as precauções contra a exploração, melhorando as técnicas de mitigação contra ameaças, especialmente na proteção contra roubo de credenciais.
Também inclui a capacidade de detectar código oculto em aplicativos e impedir que um processo de privilégio inferior possa ser escalado para um privilégio superior. Também é abastecido com medidas para evitar o uso malicioso do PowerShell a partir de navegadores.
Porque a Sophos é referência no deep learning
A Sophos oferece conhecimentos de aprendizado profundo com o mecanismo de detecção de malwares de melhor desempenho da indústria:
Experiência: a Sophos já é especialista em aprendizado de máquinas de cibersegurança por um longo período de tempo e tem modelos de deep learning para detecção de malware em ambientes de produção por anos. O modelo de detecção de malware da Sophos foi criado com tecnologia DARPA. Em 2010, a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA (DARPA), criou seu Programa de Genoma Cibernético para descobrir o "DNA" de malware e outras ameaças cibernéticas. Esta foi a origem do que é agora o algoritmo incorporado no Intercept X.
Comprovação: o modelo foi comprovado no VirusTotal desde agosto de 2016 e recebeu altas pontuações de testadores de terceiros como o NSS Labs. Em todos os casos, provou ser extremamente eficaz ao ter poucos falsos positivos
Desempenho: a tecnologia deep learning da Sophos é incrivelmente rápida. Em menos de 20 milissegundos, o modelo pode extrair milhões de recursos de um arquivo, realizar uma análise profunda e determinar se um arquivo é benigno ou malicioso. Todo esse processo ocorre antes do arquivo ser executado.
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