A ciber-segurança é um campo em constante evolução, e a mais recente tecnologia está constantemente a ser incorporada na luta para manter os seus dados seguros. A aprendizagem de máquinas tem sido utilizada para proteger contra a fraude de correio electrónico durante anos, mas tem melhorado nos últimos tempos.

O que é a aprendizagem mecânica?

A aprendizagem mecânica é um tipo de inteligência artificial que permite aos computadores aprender com exemplos e fazer previsões com base nesses exemplos. No contexto da fraude de correio electrónico, isto significa que os atacantes podem programar os seus bots para analisar assinaturas de correio electrónico, linhas de assunto, e outras características de mensagens comuns, para que quando receberem um correio electrónico de um utilizador real, saibam como responder de formas que lhes pareçam familiares e legítimas.

Por exemplo: Se alguém enviar um e-mail com o assunto "verifique o seu saldo", então o bot poderá responder dizendo algo como "Estou contente por estar a verificar o seu saldo". Isto faz com que o esquema pareça mais legítimo porque parece que veio de alguém que trabalha efectivamente no banco ou outra instituição financeira alvo do ataque.

A melhor forma de se manter à frente da fraude de correio electrónico baseada na aprendizagem automática é mantendo-se no topo das tendências emergentes em matéria de segurança cibernética.

O que é fraude electrónica baseada na aprendizagem mecânica?

A fraude baseada na aprendizagem de máquinas de e-mail é um tipo de fraude de e-mail que utiliza algoritmos de aprendizagem de máquinas para criar e-mails convincentes que imitam e-mails legítimos. Estes algoritmos analisam grandes quantidades de dados para aprender o estilo de escrita, o tom, e a linguagem utilizada nas mensagens de correio electrónico legítimas. Depois utilizam este conhecimento para gerar mensagens de correio electrónico convincentes que são difíceis de distinguir das mensagens de correio electrónico legítimas.

O objectivo da fraude electrónica baseada na aprendizagem automática é enganar os destinatários para que revelem informações sensíveis tais como senhas, números de contas bancárias, ou outras informações pessoais. Estes e-mails podem ser utilizados para lançar ataques direccionados contra indivíduos ou organizações ou para obter acesso a dados ou sistemas sensíveis.

Ficar à frente da fraude de e-mail baseada na aprendizagem automática

Ficar à frente das fraudes por correio electrónico baseadas na aprendizagem de máquinas requer uma abordagem em várias camadas que combine algoritmos de aprendizagem de máquinas com perícia humana e educação do utilizador. Aqui estão alguns passos que podem ajudar:

1. Utilizar soluções avançadas de segurança de correio electrónico

Uma das formas mais eficazes de se manter à frente da fraude de correio electrónico baseada na aprendizagem automática é utilizar soluções avançadas de segurança de correio electrónico. Estas soluções utilizam algoritmos de aprendizagem automática para analisar dados de correio electrónico e detectar anomalias que possam indicar actividade fraudulenta. Podem também utilizar a análise comportamental para identificar padrões de actividade invulgares que possam indicar um ataque de phishing.

A segurança do correio electrónico é um osso duro de roer.

Há todo o tipo de formas pelas quais os actores maliciosos podem obter o seu endereço electrónico e utilizá-lo para enviar spam, e-mails de phishing, ou mesmo malware. Estas ameaças tornam-se ainda mais perigosas quando se considera o facto de muitas pessoas abrirem estes emails sem sequer pensarem neles.

Mas felizmente, há por aí algumas grandes soluções para a segurança do correio electrónico. Uma delas é o SPF (Sender Policy Framework). É uma forma de os remetentes evitarem que os seus emails sejam enviados por fontes não autorizadas - como spammers e phisher - e pode ajudar a manter a sua caixa de entrada a salvo de hackers.
Outra solução é o DKIM (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance), que verifica que um e-mail não foi alterado em trânsito entre servidores. Isto ajuda a prevenir ataques de spoofing e man-in-the-middle nas suas contas de correio electrónico.
E finalmente, DMARC (Domain-based Message Authentication Reporting & Conformance), permite-lhe definir políticas para a forma como os seus e-mails são entregues através de provedores de correio como o Gmail ou Yahoo! Mail.

Treinar os empregados sobre como reconhecer e responder aos ataques de phishing

A educação dos utilizadores é uma componente essencial de qualquer estratégia de cibersegurança. É essencial formar os funcionários sobre como reconhecer e responder a ataques de phishing. Isto inclui ensinar-lhes como identificar e-mails suspeitos, como evitar clicar em ligações ou descarregar anexos de fontes desconhecidas, e como reportar actividades suspeitas ao departamento de TI.

2. Implementar a autenticação multi-factor

A autenticação multi-factor é uma forma eficaz de protecção contra a fraude de correio electrónico baseada na aprendizagem de máquinas. Esta medida de segurança exige que os utilizadores forneçam múltiplas formas de autenticação antes de acederem a dados ou sistemas sensíveis. Isto pode incluir uma senha, um código de segurança, ou identificação biométrica, tal como uma impressão digital ou reconhecimento facial.

3. Monitor para actividade invulgar

É importante monitorizar a actividade invulgar na sua rede ou sistemas. Isto inclui a monitorização do tráfego de correio electrónico, registos do sistema, e actividade do utilizador. Isto pode ajudar a identificar comportamentos suspeitos que possam indicar um ataque de phishing ou outra ameaça à segurança cibernética.

4. Manter-se actualizado com as últimas tendências de ciber-segurança

Manter-se a par das últimas tendências de cibersegurança é essencial para se manter à frente da fraude de correio electrónico baseada na aprendizagem de máquinas. Isto inclui a participação em conferências, a leitura de publicações da indústria, e manter-se a par dos mais recentes relatórios de informações sobre ameaças.

Conclusão

A fraude electrónica baseada na aprendizagem de máquinas é uma ameaça crescente para organizações e indivíduos. Os cibercriminosos estão a utilizar algoritmos de aprendizagem automática para criar e-mails convincentes que são difíceis de distinguir dos e-mails legítimos. Estar à frente desta ameaça requer uma abordagem multi-camadas que combine algoritmos de aprendizagem de máquinas com perícia humana e educação do utilizador.

Ao implementar soluções avançadas de segurança de correio electrónico, formando os funcionários sobre como reconhecer e responder a ataques de phishing, implementando autenticação multi-factor, monitorizando a actividade não habitual, e mantendo-se actualizados com as últimas tendências de ciber-segurança, as organizações podem manter-se à frente da fraude de correio electrónico baseada na aprendizagem de máquinas e outras ameaças de ciber-segurança.

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Ahona Rudra

Gestor de Marketing Digital e Escritor de Conteúdos no PowerDMARC

Ahona trabalha como Gestor de Marketing Digital e Escritor de Conteúdos no PowerDMARC. É uma escritora apaixonada, blogueira, e especialista de marketing em cibersegurança e tecnologia da informação.

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