- Maio 5, 2025
Inteligência Artificial e Machine Learning, como aplicá-los no âmbito da cibersegurança em serviços do estado
A crescente digitalização dos serviços públicos trouxe inúmeras vantagens para a administração pública e os cidadãos, mas também ampliou a superfície de exposição a ciberameaças. Neste contexto, a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) estão a emergir como ferramentas fundamentais para reforçar a cibersegurança no setor público. Mais do que uma tendência tecnológica, a sua aplicação representa um passo estratégico na proteção da integridade, confidencialidade e disponibilidade dos sistemas e dados do Estado.
IA e ML: o que são e como se enquadram na cibersegurança?
A Inteligência Artificial refere-se à capacidade dos sistemas informáticos realizarem tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de padrões, análise contextual e tomada de decisão. A Machine Learning é uma subárea da IA focada em algoritmos que aprendem com dados, identificando anomalias e melhorando com o tempo sem serem explicitamente programados.
Estas tecnologias são especialmente relevantes para a cibersegurança porque permitem respostas proativas e em tempo real a ameaças que são cada vez mais sofisticadas e automatizadas.
Aplicações práticas no setor público
- Deteção heurística e comportamentos suspeitos
Os sistemas de IA podem aprender padrões de comportamento típicos dos utilizadores e sistemas dentro de uma instituição pública. Com isso, conseguem identificar atividades anormais — como acessos fora de horas, movimentos de dados incomuns ou tentativas de login suspeitas — e gerar alertas automáticos antes que ocorra um incidente grave.
- Resposta automatizada a incidentes
Com ML, é possível construir sistemas que aprendem a responder a ciberataques com base em incidentes anteriores. Por exemplo, perante um ataque de ransomware, o sistema pode isolar automaticamente a máquina afetada da rede e iniciar rotinas de backup e mitigação, ganhando minutos cruciais para limitar os danos.
- Análise preditiva e antecipação de ameaças
Ao analisar grandes volumes de dados de logs, tráfego de rede e indicadores de ataque, a IA pode prever potenciais vulnerabilidades antes de serem exploradas. Esta abordagem preditiva é particularmente útil para os centros de dados do Estado, onde a prevenção é mais eficaz e menos dispendiosa do que a remediação.
- Classificação e triagem de alertas
No Centro de Operações de Segurança (SOC), os analistas são frequentemente confrontados com milhares de alertas diários. Com IA, é possível priorizar os alertas com base em risco real, reduzindo o ruído e permitindo que os técnicos concentrem-se nas ameaças mais relevantes.
- Reconhecimento e neutralização de malware
Soluções baseadas em IA conseguem identificar malware desconhecido (zero-day) com base em padrões de comportamento e não apenas em assinaturas conhecidas. Isto é crucial para lidar com ataques que visam especificamente infraestruturas críticas e sistemas legacy em serviços públicos.
Desafios e precauções
Apesar das vantagens, o uso de IA e ML no âmbito da cibersegurança em instituições públicas levanta desafios importantes:
- Privacidade e proteção dos dados: é essencial garantir que os algoritmos respeitam os princípios do RGPD e não colocam em risco dados sensíveis dos cidadãos.
- Qualidade dos dados: sistemas de ML precisam de dados fiáveis e bem estruturados para serem eficazes. A má qualidade dos dados pode comprometer a precisão e gerar falsos positivos.
- Supervisão humana: mesmo os sistemas mais avançados devem ser supervisionados por equipas humanas, garantindo decisões éticas e interpretáveis.
Caminho que o Estado deverá seguir:
A adoção de IA na cibersegurança não deve ser encarada como uma substituição da intervenção humana, mas sim como uma ferramenta de apoio à decisão e aumento da capacidade de resposta. O Estado deve:
- Investir em formação de equipas técnicas para integração destas tecnologias;
- Estabelecer parcerias com universidades, empresas e centros de investigação;
- Criar normas e orientações éticas para o uso da IA em contextos sensíveis;
- Implementar projetos-piloto em setores críticos como saúde, justiça e finanças públicas.
Conclusão
A aplicação de Inteligência Artificial e Machine Learning à cibersegurança nos serviços do Estado representa uma evolução necessária para enfrentar ameaças cada vez mais rápidas e complexas. Com a devida cautela e preparação, estas tecnologias podem tornar-se aliadas estratégicas na defesa do interesse público, garantindo que o Estado permanece resiliente, seguro e digno da confiança dos seus cidadãos.
