O uso do machine learning na segurança já é uma realidade para diversas empresas que compreendem a necessidade e importância de manter bens, informações e pessoas protegidas de ameaças. Além do ganho em eficiência, aplicando técnicas e conhecimentos avançados em sistemas de segurança baseados em IoT, corporações começam a evitar fraudes em tempo real e evitar prejuízos financeiros.
A segurança de dados e processos é uma preocupação constante dentro das organizações. Com a chegada da chamada Quarta Revolução Industrial, de fábricas e processos mais inteligentes, as soluções de segurança baseadas em machine learning são capazes aprender determinados comportamentos e, a partir neles, determinar novos padrões de segurança.
No Brasil, já existem empresas especializadas no desenvolvimento de sistemas inteligentes de monitoramento e programas de segurança baseados em dados. Alexandre Falbe-Hansen, CEO da Alert System, conta que a implementação de sistemas tecnológicos garante hoje no mercado além de ganho em produtividade e eficiência, um grande diferencial estratégico para as organizações.
“As empresas que investem em tecnologia e sistemas inteligentes saem na frente e ganham em competitividade por conseguirem elevar a eficiência dos processos, reduzir riscos de acidentes, atuando de forma preventiva e assim aumentando a sua rentabilidade nos negócios”, explica Alexandre.
Dispositivos conectados à internet, como câmeras ou sensores de movimento podem dar comandos para acionar travas adicionais em portas e até apagar por completo o conteúdo de um HD, a fim de evitar o vazamento de informações sigilosas, por exemplo.
Além disso, outra vantagem deste tipo de tecnologia, é que é possível também manter hackers e malwares longe da uma rede monitorando os dados que trafegam por ela. Aplicando o machine learning na segurança cibernética, é possível acompanhar todo o tráfego de informações e detectar comportamentos e tendências, agindo proativamente quando houver suspeita de uma ameaça, o que ajuda a proteger as informações e evitar prejuízos.
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