Existem tecnologias que transformam o nosso dia a dia de forma tão silenciosa que às vezes nem percebemos. Esse é o caso do Machine Learning (ML).
Com o avanço da tecnologia e o crescente volume de dados disponíveis, o Machine Learning vem se tornando uma ferramenta cada vez mais preciosa para empresas e organizações, porque consegue extrair insights valiosos de seus dados e tomar decisões mais precisas e informadas.
Você já pode ter ouvido falar desse termo quando o assunto é investimentos de risco. Isso porque o Machine Learning é uma tecnologia poderosa no estudo de frequências e probabilidades - trazendo mais assertividade e segurança aos investidores.
Mas, além disso, o Machine Learning é uma tecnologia extremamente versátil e amplamente utilizada em diversas áreas, como reconhecimento de voz e imagem, análise de dados e, também, na cibersegurança.
Se interessou neste assunto? Continue lendo este artigo para aprofundar seus conhecimentos sobre o que é Machine Learning e como ele pode ser uma ferramenta chave para a cibersegurança.
O que é Machine Learning?
O Machine Learning - ou “Aprendizado de Máquina”, em português - é um ramo da Inteligência Artificial baseada em algoritmos capazes de aprender a partir de dados e, com isso, melhorar seu desempenho em tarefas específicas ao longo do tempo - sem precisar ser explicitamente programado para isso.
Em outras palavras, o Machine Learning é uma técnica que permite que um computador aprenda a partir de exemplos, experiências passadas e probabilidades - ao invés de seguir um conjunto rígido de regras pré-programadas.
Vale ressaltar que o processo de aprendizado é realizado por meio de algoritmos que identificam padrões, relacionam os dados, e utilizam essas informações para realizar previsões e tomar decisões.
4 exemplos de Machine Learning na prática
Mesmo que pareça uma realidade distante, o Machine Learning está mais presente no seu dia a dia do que você pode imaginar. Pensando nisso, separamos quatro dos principais exemplos práticos de como o ML pode fazer parte do seu cotidiano:
- Sistemas de recomendação de produtos: empresas como a Amazon, Netflix e Spotify utilizam algoritmos de Machine Learning para recomendar produtos e conteúdos personalizados aos seus usuários.
- Reconhecimento de voz: assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant utilizam técnicas de ML para entender e responder comandos de voz.
- Análise de imagens médicas: na área médica, o Machine Learning ajuda na análise de imagens de exames médicos e auxilia no diagnóstico de doenças.
- Detecção de spam em e-mails: provedores de e-mail usam os algoritmos de Machine Learning para detectar e filtrar mensagens de spam.
Qual a diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial?
Apesar de estarem diretamente relacionados, Machine Learning e Inteligência Artificial não têm o mesmo significado. Isso porque o ML é apenas uma vertente da Inteligência Artificial.
Mas, antes de entender com mais profundidade o que difere esses dois conceitos, é preciso entender o que é Inteligência Artificial: a IA é um ramo da tecnologia que possibilita que os computadores realizem tarefas que antes só eram possíveis para seres humanos, ou seja, é uma forma de criar máquinas que realizar tarefas de forma autônoma.
Como dito acima, o Machine Learning é uma técnica específica utilizada na área de inteligência artificial, ou seja, a IA engloba um conjunto de técnicas e algoritmos que permitem que um computador consiga imitar a inteligência humana - mesmo que de forma longínqua. E, dentre essas técnicas, está o Machine Learning, como também processamento de linguagem natural, a visão computacional, etc.
Como o Machine Learning pode ajudar na cibersegurança?
Durante a leitura deste artigo, você deve ter percebido que o Machine Learning é um conceito tecnológico extremamente personalizável conforme as especificidades de cada área de atuação.
Diante dessa versatilidade, a cibersegurança é um dos segmentos que o uso das técnicas de Aprendizagem de Máquina pode ser bastante vantajoso. Confira algumas formas que o ML pode ser aplicado no setor da segurança cibernética:
Detecção de ameaças
Justamente por ser capaz de analisar grandes quantidades de dados, os algoritmos de Machine Learning conseguem identificar padrões de comportamento que indicam atividades maliciosas. Isso pode ajudar na detecção de ciberataques antes que eles aconteçam e causem prejuízos.
Análise de vulnerabilidades
Os algoritmos de Machine Learning podem ajudar na identificação e análise de vulnerabilidades em sistemas e aplicativos. Isso porque ao analisar grandes quantidades de informações para encontrar padrões, o ML é capaz de identificar anormalidades, apontando o uso indevido de aplicativos ou tentativas de acesso não autorizado aos sistemas.
Autenticação de usuários
Devido à sua capacidade de identificar padrões de comportamentos típicos de cada perfil, os algoritmos de Machine Learning podem ser muito úteis na autenticação de usuários. Isso pode incluir o tempo que cada pessoa leva para digitar a senha, o local de acesso e até o dispositivo usado. E, caso o comportamento de um usuário não corresponder ao seu perfil típico, isso pode indicar uma possível fraude ou invasão.
Detecção de invasão
Dentre as demais funções dos algoritmos de Machine Learning, eles também podem ser usados para analisar o tráfego de rede em tempo real e detectar atividades suspeitas. Desta forma, é possível identificar o tráfego de entrada e saída de dados, ou até a detecção de tentativas de acesso a recursos não autorizados.
Prevenção de fraudes
Os algoritmos de Machine Learning podem ser usados para identificar transações financeiras suspeitas em tempo real, como compras de grande valor, transferências de dinheiro para contas desconhecidas ou outras atividades incomuns. Como dito anteriormente, é possível treiná-los para reconhecer padrões de comportamento típicos dos usuários e, desta forma, identificar desvios desses padrões que possam indicar uma possível fraude.
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