Cibersegurança será responsável por quase um quarto do mercado de software de IA até 2025

Até 2025, o mercado de software de inteligência artificial (IA) expandirá dos US$ 2021 bilhões de 33 para US$ 64 bilhões, de acordo com um novo relatório. E a segurança cibernética é a categoria de gastos com IA que mais cresce, registrando um aumento nos gastos de 22.3% da taxa composta de crescimento anual (CAGR).

Isso está de acordo com a “Previsão Global de Software de IA para 2022” da Forrester Research. “A segurança cibernética é a categoria de software de IA que mais cresce, com foco no monitoramento e resposta em tempo real a ataques”, afirma o relatório. As próximas duas categorias, gestão de clientes e capital humano (22%) e otimização de processos, conhecimento e inteligência de dados (18.3%), também possuem elementos de segurança cibernética, portanto o impacto sobre os fabricantes de ferramentas de segurança pode ser ainda mais significativo.

Isso está de acordo com a ênfase que as empresas colocaram em seus softwares e serviços aprimorados por IA. Por exemplo, a gigante do crédito Visa revelou que gastou meio bilhão de dólares em análise de dados e IA nos últimos cinco anos. Está a utilizar essas ferramentas, juntamente com medidas convencionais de cibersegurança, para manter a taxa de fraude no que a Visa chama de mínimos históricos, apesar do crescimento do comércio eletrónico.

As organizações podem implantar IA para segurança cibernética em qualquer lugar ações repetitivas e comportamento esperado, incluindo gerenciamento de superfície de ataque, detecção e resposta estendida (XDR) e análise de comportamento de usuário e entidade (UEBA). A Forrester destaca o SentinelOne como um excelente exemplo de história de sucesso de XDR, apontando o 120% de crescimento de receita ano a ano no ano fiscal de 2022. Em março, SentinelOne adição de detecção e resposta a ameaças de identidade à sua plataforma quando adquiriu a Attivo Networks.

Uma ferramenta de IA pode aprender qual é a atividade normal de um determinado dispositivo ou conta e sinalizar quando esse endpoint está agindo fora da norma. Tal detecção automatizada é inestimável, considerando a impossibilidade de contar com pessoal suficiente para que olhos humanos observem todas as partes da rede. E os pesquisadores estão encontrando maneiras de aplicar grandes modelos de linguagem como o GPT-3 para tarefas práticas, como rastrear redes de fóruns de exploração. Para fornecer alguma perspectiva sobre tais desenvolvimentos, Dark Reading lançou um relatório em setembro, “Como o aprendizado de máquina, a IA e o aprendizado profundo melhoram a segurança cibernética”, sobre como avaliar as afirmações de IA de um fornecedor e definir seus critérios de sucesso.

Um obstáculo no galope da IA ​​é o desafio de configurar um sistema que sinalize o que é necessário para os analistas humanos avaliarem sem criar fadiga de alerta. Uma pesquisa realizada no início de 2022 revelou que quase metade (46%) da equipe de segurança de TI disse que seus sistemas de IA criaram muitos alertas falso-positivos para eles abordarem. Um otimista veria o problema de falso-positivo no entanto, como uma oportunidade de crescimento, abrindo um novo mercado para serviços de sintonia fina.

Para mais informações, visite o Entrada do blog da Forrester Research sobre o relatório.