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Como a Inteligência Artificial está combatendo fraudes financeiras e mantendo os dados mais seguros? 

Com o grande volume de transações financeiras a cada minuto, o mercado das finanças se tornou um dos alvos principais dos crimes cibernéticos. Para várias instituições financeiras, a inteligência artificial e o machine learning fazem parte de estratégias abrangentes para detecção de fraudes, identificação de riscos e bloqueio de ciberameaças aos sistemas da organização. Confira mais no texto a seguir. 

 

Segundo dados do primeiro trimestre de 2023, 2,8 mil tentativas de fraudes financeiras em canais eletrônicos foram realizadas a cada minuto no Brasil. 

Entre os ataques bem-sucedidos feitos por estelionatários virtuais, 27% foram em instituições financeiras. Foi o segundo setor mais afetado.  É fácil compreender por que essas empresas foram tão visadas: elas armazenam dados extremamente sensíveis, como documentos de identificação, informações de contato e números de cartão de crédito e débito. Tais dados, por sua vez, podem ser utilizados em outros tipos de golpes. 

Organizações de todos os tamanhos e setores estão precisando se preocupar cada vez mais com a cibersegurança e a proteção de informações confidenciais. As ameaças cibernéticas se tornam mais sofisticadas em uma velocidade alarmante e, para se proteger, as empresas se veem com a única alternativa de buscar maiores investimentos em tecnologias avançadas. 

Entretanto, no caso das instituições financeiras, a transformação digital tem acontecido em um ritmo que pode ser considerado um pouco mais lento do que em outros segmentos.  

Neste artigo, vamos falar sobre as grandes ameaças à segurança cibernética do mercado financeiro e como a inteligência artificial é uma aliada extremamente importante para superar esses desafios. 

 

Quatro ameaças de cibersegurança que empresas de finanças precisam conhecer 


Nos últimos anos, para atender as demandas do mercado e dos consumidores, as instituições financeiras passaram por um processo intenso de digitalização de processos. Em muitos casos, essa implementação de novos recursos não foi acompanhada por estratégias robustas de cibersegurança, resultando em certas vulnerabilidades que os cibercriminosos foram rápidos em começar a explorar. 

Abaixo, separamos as quatro principais ameaças virtuais que merecem a atenção das organizações do setor. 

1. Vulnerabilidades em aplicações

O volume de acessos a contas e perfis bancários em aplicativos móveis tornou mais difícil seu gerenciamento e monitoramento, principalmente porque a agilidade e a usabilidade também eram questões que não poderiam ficar de lado.  

Para evitar fraudes e invasões tanto na interface do usuário quanto em sistemas internos, as empresas precisam desenvolver softwares com segurança mais abrangente, capaz de identificar rapidamente pontos de vulnerabilidade e aplicar correções. 

2. Malware e Ransomware 

Os malwares são conhecidos antigos de todos os ambientes de computação. Mesmo sendo aplicados por hackers há muito tempo, eles continuam sendo eficazes para ganhar acesso não autorizado, infectar dispositivos para roubo de dados, bloquear acessos para limitar a reação das empresas e danificar permanentemente sistemas. 

Já os ransomwares ganharam mais destaque na última década. Aperfeiçoando seus métodos, os cibercriminosos passaram a sequestrar dados, interromper todas as operações corporativas e demandar grandes quantias em dinheiro para devolvê-los. Várias vezes esses dados roubados também são vendidos para outros criminosos, prejudicando ainda mais as organizações. 

A nível global, uma tendência preocupante para as instituições financeiras é o Ransomware-as-a-Service (RaaS). Nesses casos, os serviços dos hackers de roubo de informações e extorsão podem ser contratados por terceiros. 

3. Ataques de Negação de Serviço (DDoS)

Nesse tipo de ataque, os servidores e redes das instituições são enormemente sobrecarregados, com os criminosos direcionando ali um tráfego massivo que não é suportado. O resultado é a indisponibilidade dos serviços para os usuários legítimos e a suspensão das operações financeiras. 

Além do prejuízo pela pausa operacional e na reputação nos negócios, os ataques de DDoS também resultam em oportunidades para o roubo de dados. 

4. Ameaças persistentes avançadas (APT) 

Essas ameaças são mais comuns no caso de infraestruturas de cibersegurança com falhas importantes na detecção e resposta a incidentes. Elas acontecem quando um intruso se infiltra em um sistema e permanece ali por um longo período de tempo sem ser detectado. Dessa forma, ele é capaz de espionar não apenas atividades comerciais e corporativas, mas também roubar dados confidenciais e bloquear medidas defensivas.   

 

Como a inteligência artificial ajuda instituições financeiras a combater fraudes e proteger seus dados confidenciais? 

Levantamento de vulnerabilidades 

Vulnerabilidades desconhecidas são riscos eminentes para todas as empresas. Na seção acima, falamos sobre o caso das instituições financeiras.  

Para ajudar nesse cenário, os recursos de inteligência artificial são essenciais. Com eles, é possível ter processos automatizados e eficientes de monitoramento e gerenciamento de superfícies que possam apresentar pontos vulneráveis.  

Configurações incorretas e brechas em sistemas e infraestruturas podem ser analisados 24 horas por dia, 7 dias por semana, com visibilidade ampla para correção ágil, ações preventivas e eliminação de riscos. 

2. Proteção de informações confidenciais 

Processos como hierarquização de acessos, gerenciamento de identidades e análise de usuários são viabilizados pela inteligência artificial. 

Com ferramentas baseadas em IA, as instituições financeiras podem bloquear o acesso de terceiros a informações pessoas, contas e transações bancárias. 

3. Prevenção de compartilhamento de dados financeiros 

O erro humano no uso de algumas tecnologias também pode ocasionar no vazamento de dados. Inadvertidamente, falhas internas como acessos em dispositivos inseguros podem levar ao compartilhamento de dados financeiros. 

Implementar soluções de inteligência artificial para gerenciamento, monitoramento, visibilidade, controle e bloqueio de acesso aos dispositivos, especialmente os remotos, ajuda a aumentar significativamente a cibersegurança da instituição financeira. 

4. Agilidade na recuperação de ataques e incidentes digitais 

Além de recursos que permitem uma abordagem preventiva, as empresas precisam ter ferramentas que possibilitem a reposta e recuperação proativa e automatizada em casos de incidentes. 

Se um ataque consegue adentrar uma camada de segurança, é necessária muita agilidade em sistemas de detecção e respostas para bloquear e excluir o incidente identificado. 

Como instituições financeiras são alvos frequentes, estratégias robustas com tecnologias avançadas, como a IA e o machine learning, devem ser implementadas em sua cibersegurança. 

5. Análise 360º e monitoramento das finanças digitais 

A inteligência artificial está diretamente relacionada à análise e monitoramento da cibersegurança. Com ela, é possível ir muito além de identificar anomalias e bloquear acessos, por exemplo. Estabelecer regras de regulamentação, receber insights de melhorias, criar relatório automatizados para compliance e fornecer insumos valiosos para analistas de segurança são alguns usos da inteligência artificial nessa área. 

 

Exemplos de uso da inteligência artificial e machine learning para fortalecer cibersegurança no mercado das finanças 


  • O banco JPMorgan Chase usa a IA para analisar grandes quantidades de dados de transações financeiras e identificar padrões que podem indicar atividades fraudulentas. A instituição também aplica a inteligência artificial para criar modelos ML que podem ser utilizados para prever se uma transação é fraudulenta ou não. 
  • O banco Wells Fargo usa a IA para restaurar sistemas que foram comprometidos por um ataque cibernético, além de identificar e bloquear os pontos de entrada que os hackers usam para acessar seus sistemas. 
  • O banco Citigroup trabalha com a inteligência artificial para criptografar dados confidenciais e para desenvolver políticas de segurança avançadas para proteger informações da organização e de seus clientes contra cibercriminosos. 

 

A DNX Brasil ajuda bancos e outros negócios do setor financeiro a evoluir suas estratégias de segurança com a implementação de ferramentas e recursos de inteligência artificial. 


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