A comparação entre sistemas biológicos (neurônios reais) e algoritmos de computador tem sido um tema fascinante para os cientistas. Um estudo recente trouxe uma descoberta interessante ao comparar como neurônios cultivados em laboratório e programas de computador avançados aprendem a jogar um jogo simples. A pesquisa utilizou um sistema chamado DishBrain, que permite que neurônios em uma placa de laboratório “joguem” um videogame através de sinais elétricos.
Metodologia
Os pesquisadores estudaram dois tipos de células cerebrais (neurônios):
Células cerebrais humanas cultivadas em laboratório
Células cerebrais de camundongo cultivadas em laboratório
Estas células foram comparadas com três diferentes programas de computador que utilizam inteligência artificial. O jogo escolhido foi uma versão simplificada do clássico Pong, similar ao tênis de mesa, onde uma “raquete” deve rebater uma “bola” virtual.
Termos importantes:
Rally: Sequência de rebatidas bem-sucedidas da bola sem erros
Aces: Quando a bola não é rebatida logo no início da jogada (similar ao tênis)
Resultados
As células cerebrais demonstraram um desempenho surpreendente:
Conseguiram manter a bola em jogo por mais tempo
Erraram menos na primeira tentativa de rebater
Aprenderam mais rápido que os programas de computador
O mais impressionante é que os neurônios conseguiram este desempenho superior recebendo muito menos informações que os programas de computador. Enquanto os neurônios recebiam sinais através de apenas 8 pontos de contato, os programas de computador recebiam informações muito mais detalhadas do jogo.
Discussão
Os resultados sugerem que o cérebro (mesmo algumas poucas células em laboratório) possui maneiras mais eficientes de aprender que os computadores atuais. Esta eficiência pode estar relacionada à forma como os neurônios:
Se conectam entre si
Modificam suas conexões com a experiência
Adaptam-se a novas situações
Além disso, os neurônios conseguem fazer tudo isso consumindo muito menos energia que um computador.
Conclusão
Esta pesquisa nos mostra que ainda temos muito a aprender com o funcionamento do cérebro para melhorar nossos computadores e programas de inteligência artificial. O estudo abre possibilidades interessantes para o futuro:
Desenvolvimento de computadores mais eficientes
Criação de sistemas que combinem neurônios e circuitos eletrônicos
Melhor compreensão de como nosso cérebro aprende
A descoberta de que mesmo poucas células cerebrais podem superar programas de computador complexos em certas tarefas nos mostra o quanto a natureza ainda tem para nos ensinar sobre processamento de informações e aprendizado.
A IA Generativa está abrindo novas fronteiras para as empresas, transformando a forma como operam e se conectam com seus clientes. Essa tecnologia inovadora automatiza processos complexos e cria oportunidades para economizar recursos e aumentar a eficiência, ajudando as organizações a se destacarem em um mercado competitivo. Na Flexa Cloud, somos pioneiros na competência em IA Generativa na AWS e oferecemos soluções que elevam o desempenho operacional da sua empresa.
Como a IA Generativa Otimiza Processos
A aplicação da IA Generativa em operações empresariais traz diversas vantagens. No setor de saúde, essa tecnologia pode analisar grandes volumes de dados médicos para prever surtos de doenças e otimizar a alocação de recursos. Assim, hospitais podem planejar melhor o atendimento e reduzir custos com equipamentos.
Na área financeira, a IA Generativa detecta fraudes em tempo real, analisando padrões de transações e identificando comportamentos suspeitos. Isso protege os ativos da empresa e diminui custos relacionados a investigações. Além disso, a automação de relatórios financeiros libera os profissionais para decisões estratégicas.
Em logística, a IA pode prever demandas e otimizar rotas de entrega, reduzindo custos de transporte e melhorando o tempo de resposta ao cliente. Já no atendimento, chatbots gerenciados por IA resolvem questões comuns, liberando colaboradores para problemas mais complexos.
Redução de Custos e Eficiência Aumentada
Um dos principais benefícios da IA Generativa é a redução de custos operacionais. Ao automatizar tarefas manuais, as empresas podem liberar recursos humanos para funções estratégicas. Por exemplo, em manufatura, a IA monitora máquinas e prevê falhas, minimizando o tempo de inatividade e os custos de manutenção.
A Expertise da Flexa Cloud
A Flexa Cloud se destaca na implementação de soluções de IA Generativa que não apenas automatizam, mas também otimizam operações. Nossa equipe trabalha em conjunto com os clientes para desenvolver estratégias personalizadas que integram a IA em suas operações.
Conclusão
A otimização de operações com IA Generativa é uma estratégia promissora para empresas que buscam reduzir custos e aumentar a eficiência. A Flexa Cloud está pronta para guiar sua organização nessa transformação, utilizando tecnologias de ponta para potencializar resultados. Conheça nossas soluções e descubra como a IA Generativa pode transformar suas operações!
Quem já assistiu minhas palestras ou workshops com certeza já me ouviu falar que a indústria de audiovisual será a mais impactada pelos modelos de IA generativa. A inteligência artificial generativa está começando a desempenhar um papel significativo nos processos de criação de conteúdo televisivo. Em áreas como pré-produção, pós-produção e distribuição, as decisões dos profissionais estão sendo influenciadas pela capacidade da IA de otimizar e inovar procedimentos, minimizando riscos legais relacionados a direitos autorais.
1. Vozes Sintéticas e Dublagem
As vozes geradas por IA têm mostrado utilidade inicial à medida que se tornam mais naturais. A dublagem com vozes sintéticas está ganhando espaço em conteúdos de “baixo risco”, como a localização de notícias ou clipes esportivos para plataformas como o YouTube, ou programação para canais FAST (Free Ad-Supported Streaming TV). Nesses casos, a rapidez é essencial para ampliar o alcance do público para conteúdos que, de outra forma, não seriam dublados.
Contudo, a dublagem de conteúdos televisivos premium ainda enfrenta desafios. As vozes geradas por IA podem apresentar imperfeições em comparação com atores de voz humanos. Embora algumas falhas possam ser corrigidas ajustando tom e inflexão, o esforço necessário para alcançar uma qualidade aceitável pode não compensar em relação à gravação tradicional. Por enquanto, a dublagem por IA pode ser útil para ampliar o alcance e a monetização, especialmente em idiomas com menos recursos que geralmente não recebem versões dubladas.
Além da dublagem, o uso de clones de voz para narração tem emergido, sempre com o consentimento e compensação do profissional ou de seu espólio. Um exemplo é o clone de voz de Al Michaels utilizado para fornecer destaques personalizados da cobertura das Olimpíadas da NBC no Peacock.
2. Troca de Faces e Sincronização Labial
Modelos de aprendizado profundo são altamente eficazes em modificações faciais complexas ou sutis. A aplicação inicial mais promissora é a sincronização labial na dublagem e a troca de faces para efeitos como rejuvenescimento.
Ferramentas de sincronização labial por IA, como as oferecidas pela Flawless e o LipDub AI da MARZ, podem sincronizar os movimentos labiais e faciais de um ator com a faixa de áudio dublada. Grandes estúdios de Hollywood estão testando essa tecnologia, visando proporcionar uma experiência mais imersiva ao público estrangeiro, fazendo com que pareça que o conteúdo foi originalmente produzido em seu idioma nativo.
A troca de faces também pode ser utilizada para retoques cosméticos ou para alterar completamente a aparência de um ator, seja para envelhecê-lo ou rejuvenescê-lo. Essas ferramentas também abrem possibilidades para eliminar refilmagens, permitindo que atores refaçam linhas de diálogo remotamente.
3. Geração de Vídeo por IA
A geração de vídeo está avançando rapidamente, e estúdios e cineastas demonstram interesse em incorporar esses modelos como ferramentas de produção. No entanto, ainda há incertezas sobre como integrá-los profissionalmente nos fluxos de trabalho e quem estaria apto a operá-los. Com diferenças significativas em relação à filmagem tradicional, efeitos visuais ou animação, questões como realismo fotográfico, consistência e controle são pontos de atenção.
Embora as críticas apontem que a geração de vídeo por texto possa ser imprevisível, técnicas como o vídeo-para-vídeo estão emergindo, como visto no recente lançamento do Gen-3 Alpha pela Runway. Estúdios importantes estão explorando o ajuste fino de modelos de vídeo, treinando-os com conteúdo próprio para uso interno. A parceria entre a Lionsgate e a Runway é um exemplo público dessa iniciativa, com outros estúdios de Hollywood seguindo o mesmo caminho.
Conclusão
Enquanto a performance da IA generativa continua a melhorar para atender aos padrões da televisão premium, questões legais urgentes ainda representam barreiras significativas para sua adoção plena na produção de conteúdo. No entanto, as oportunidades que essas tecnologias apresentam sinalizam uma transformação promissora na indústria televisiva, potencializando a criatividade e a eficiência nos processos de produção e distribuição.
Os laboratórios científicos estão à beira de uma transformação significativa. Áreas como química, bioquímica e ciência dos materiais estão prestes a experimentar uma revolução impulsionada pela automação robótica e pela inteligência artificial (IA). Essas tecnologias prometem acelerar experimentos, aumentar a precisão e desbloquear avanços em campos como saúde, energia e eletrônica.
A Era da Automação nos Laboratórios
Tradicionalmente, o desenvolvimento de novas moléculas, materiais e sistemas químicos requer um esforço humano intensivo. Cientistas planejam experimentos, sintetizam materiais, analisam resultados e repetem o processo até alcançarem as propriedades desejadas. Esse método, embora eficaz, é lento e laborioso.
A automação oferece uma solução promissora. Sistemas robóticos podem executar experimentos continuamente, sem fadiga humana, aumentando significativamente a velocidade da pesquisa. Além disso, robôs podem realizar tarefas com precisão e consistência superiores, reduzindo riscos de segurança ao manipular substâncias perigosas. Com a automação de tarefas rotineiras, os cientistas podem focar em questões de pesquisa mais complexas.
Os Cinco Níveis de Automação
Pesquisadores da UNC-Chapel Hill definiram cinco níveis de automação para ilustrar como essa evolução pode ocorrer nos laboratórios:
Automação Assistiva (A1): Tarefas individuais, como manuseio de líquidos, são automatizadas, enquanto humanos realizam a maior parte do trabalho.
Automação Parcial (A2): Robôs executam múltiplas etapas sequenciais, com humanos responsáveis pela configuração e supervisão.
Automação Condicional (A3): Robôs gerenciam processos experimentais completos, mas requerem intervenção humana em eventos inesperados.
Alta Automação (A4): Robôs realizam experimentos de forma independente, configurando equipamentos e reagindo autonomamente a condições incomuns.
Automação Total (A5): Robôs e sistemas de IA operam com total autonomia, incluindo autogerenciamento e segurança.
Esses níveis servem como referência para avaliar o progresso na área, estabelecer protocolos de segurança e definir metas para pesquisas futuras em ciência e robótica.
O Papel Crucial da Inteligência Artificial
A IA é fundamental para avançar a automação além de tarefas físicas. Ela pode analisar vastos conjuntos de dados gerados por experimentos, identificar padrões e sugerir novos compostos ou direções de pesquisa. Integrar a IA ao fluxo de trabalho do laboratório permitirá automatizar todo o ciclo de pesquisa — desde o design de experimentos até a síntese de materiais e análise de resultados.
Em laboratórios guiados por IA, o tradicional ciclo de Design-Fabricação-Teste-Análise (DFTA) pode se tornar totalmente autônomo. A IA poderia determinar quais experimentos conduzir, fazer ajustes em tempo real e aprimorar continuamente o processo de pesquisa. No entanto, é crucial monitorar esses sistemas para evitar riscos, como a criação acidental de materiais perigosos.
Desafios na Transição para a Automação Total
A transição para laboratórios automatizados apresenta desafios técnicos e logísticos significativos. Os laboratórios variam amplamente em suas configurações, desde espaços de processo único até grandes instalações com múltiplas salas. Desenvolver sistemas de automação flexíveis que funcionem em ambientes diversos exigirá robôs móveis capazes de transportar itens e executar tarefas em múltiplas estações.
Além disso, é essencial capacitar os cientistas para trabalhar com sistemas de automação avançados. Pesquisadores precisarão não apenas de expertise em suas áreas científicas, mas também compreender as capacidades dos robôs, ciência de dados e IA. Educar a próxima geração para colaborar com engenheiros e cientistas da computação será vital para realizar todo o potencial dos laboratórios automatizados.
Conclusão
A integração da robótica e da IA está pronta para revolucionar os laboratórios científicos. Ao automatizar tarefas rotineiras e acelerar a experimentação, há um enorme potencial para criar um ambiente onde avanços ocorram de forma mais rápida, segura e confiável do que nunca. À medida que enfrentamos os desafios dessa transição, a colaboração interdisciplinar e a educação serão fundamentais para moldar o futuro da ciência.
A Inteligência Artificial (IA) generativa está revolucionando setores, automatizando tarefas e transformando processos. No entanto, com o crescente uso dessa tecnologia, surge uma preocupação crítica: a proteção de dados sensíveis. A coleta e o processamento de grandes volumes de informações — muitas vezes pessoais e confidenciais — tornam a segurança desses dados um desafio contínuo.
Riscos na Era da IA Generativa
A IA generativa se baseia em dados para funcionar, o que pode incluir informações altamente sensíveis, como dados financeiros, médicos e comportamentais. Embora essa tecnologia ofereça benefícios inegáveis, como personalização de serviços e análise preditiva, o risco de violações de segurança também aumenta. Modelos de IA podem, inadvertidamente, expor informações sigilosas ou serem manipulados para comprometer a privacidade.
Principais Vulnerabilidades:
Treinamento com dados sensíveis: A IA depende de grandes volumes de dados para aprender e melhorar. Se esses dados forem expostos ou manipulados, o impacto na privacidade pode ser devastador.
Uso indevido de dados: Empresas podem usar dados de forma não autorizada, abrindo brechas para violações e problemas éticos.
Vulnerabilidades de segurança: Sistemas de IA podem ser alvo de ataques cibernéticos, resultando no vazamento de informações valiosas.
Como Garantir a Segurança de Dados
Para mitigar esses riscos, empresas que utilizam IA generativa devem adotar medidas rigorosas de segurança. Aqui estão algumas práticas recomendadas:
Criptografia e anonimização: Ao criptografar dados sensíveis e garantir que informações pessoais sejam anonimizadas, é possível reduzir significativamente os riscos de vazamentos.
Auditorias regulares: Revisar e monitorar constantemente os sistemas de IA para identificar falhas ou brechas de segurança.
Governança de dados: Estabelecer políticas claras sobre o uso, armazenamento e compartilhamento de dados sensíveis.
Conclusão
A segurança em IA generativa é um desafio crescente, mas com as práticas certas, as empresas podem proteger dados sensíveis de forma eficaz. Na FlexaCloud, nossa expertise em soluções de IA generativa garante não apenas inovação, mas também a segurança de seus dados. Entre em contato conosco e descubra como nossas soluções podem transformar o seu negócio com total proteção.
À medida que as máquinas ficam menores, fica mais fácil produzir. Uma mudança na filosofia da tecnologia ocorreu recentemente. As indústrias se afastaram de um modelo monolítico de dispositivo único em favor de uma abordagem de microsserviços mais modular.
Na prática, em vez de um dispositivo lidar com cada cálculo e cada medição, uma rede de dispositivos pode fazer isso. Cada dispositivo também pode ter sua própria utilidade individual e pode beneficiar toda a rede.
Este é o núcleo da tecnologia Internet das Coisas (Internet of Things – IoT).
Apesar dessa tecnologia já ser bastante conhecida, é importante acompanhar a evolução dela, especialmente no que diz respeito aos serviços que estão chegando no mercado e que podem revolucionar negócios de ponta a ponta.
Quando uma empresa trabalha em um projeto de IoT, sua equipe precisa lidar com muitos dispositivos, ferramentas e especificações de segurança. É aqui que as plataformas de IoT entram no jogo, permitindo o rastreamento de armazenamento de dados, comunicação, segurança e colaboração entre diferentes equipes.
Quando uma empresa trabalha em um projeto de IoT, sua equipe precisa lidar com muitos dispositivos, ferramentas e especificações de segurança. É aqui que as plataformas de IoT entram no jogo, permitindo o rastreamento de armazenamento de dados, comunicação, segurança e colaboração entre diferentes equipes.
O líder inegável entre as plataformas de IoT é o Amazon AWS IoT Services — um serviço de nuvem projetado especificamente para desenvolvimento de software de IoT e suportado pela Amazon Web Services. Neste artigo, veremos os principais recursos da plataforma, seus benefícios e alguns casos de uso.
O que são os serviços da AWS IoT?
O AWS IoT Services é uma plataforma em nuvem que funciona com milhares de dispositivos conectados e é capaz de processar trilhões de solicitações simultaneamente. Para armazenar arquivos de comunicação e habilitar recursos, o AWS IoT Services oferece infraestrutura de nuvem — as informações são armazenadas em servidores da Amazon Web Services.
Quais soluções a AWS IoT pode oferecer para dispositivos IoT?
A plataforma Amazon Internet of Things basicamente conecta dispositivos IoT à nuvem. Cada dispositivo transfere suas informações para a sombra do dispositivo. O serviço de sombra responderá às solicitações e trabalhará com a funcionalidade do aplicativo.
Os certificados X.509 projetam as comunicações entre o dispositivo real e seu serviço de sombra. Essa é uma ideia básica por trás da plataforma AWS IoT — vamos dar uma olhada em suas principais soluções.
IoT Device Management: um serviço que permite registrar, organizar, proteger, monitorar e gerenciar dispositivos e sensores conectados remotamente. O serviço fornece estatísticas em tempo real sobre o desempenho do aplicativo e permite o upload de vários dispositivos de uma só vez.
IoT Device Defender: a plataforma Amazon IoT garante a coleta de relatórios de segurança da nuvem AWS de todos os dispositivos conectados — essas métricas são enviadas ao Device Defender, que audita se as métricas mostram anormalidades. Se houver uma tentativa de acesso estranha ou um comportamento não natural, o Defender atualiza o AWS Cloud Watch, o Console IoT e o Gerenciamento de dispositivos.
AWS Lambda: um ambiente de desenvolvimento de software em que os desenvolvedores podem escrever e editar código, agregar projetos de outros serviços da AWS (incluindo IoT) e executar código assim que estiver escrito. É uma plataforma para implantação contínua — os desenvolvedores podem liberar o código para o serviço um de cada vez, evitando dívidas de tecnologia e confusão de bugs.
AWS IoT Greengrass: dispositivos físicos que geram informações (equipamentos, transporte, etc.) são conectados aos Greengrass Connectors. Os dados dos conectores são enviados ao Lambda e às sombras do dispositivo pelo Greengrass Core. É assim que os dados do mundo exterior chegam ao software.
AWS IoT Analytics: o serviço cria análises de dados de IoT. É responsável pela coleta, processamento, armazenamento, análise de aprendizado de máquina em tempo real e relatórios baseados em código.
Quais serviços estão incluídos na IoT AWS?
O AWS IoT Services é uma plataforma ambiciosa de gerenciamento de IoT com dezenas de recursos. Se fôssemos focar na funcionalidade completa, você estaria lendo um ebook de 40 páginas agora. Para manter o guia breve, destacamos os serviços vitais da AWS IoT que são essenciais para a maioria dos projetos de IoT.
Gateway de dispositivo: todos os dispositivos no Amazon Web Services para IoT estão conectados ao Gateway. O serviço é responsável por manter as conexões entre os dispositivos e um servidor mesmo em condições de baixa latência. O Device Gateway é a entrada para usar a plataforma AWS IoT.
Message Broker: este serviço permite que os dispositivos conectados troquem mensagens entre si e com um servidor de aplicativos. Essa ferramenta é responsável pela conectividade — ela pode processar, armazenar e organizar milhares de mensagens simultaneamente.
Device Shadow: todos os dispositivos AWS IoT na plataforma AWS IoT têm uma versão virtual — uma shadow. Ele armazena informações sobre o estado dos equipamentos físicos que você pode acessar remotamente. Aqui, você define os parâmetros de desempenho para dispositivos IoT e até planeja as configurações com um ano de antecedência.
Mecanismo de regras: esta ferramenta coloca restrições e impõe diretrizes sobre o uso de dados. A regra define como os dispositivos processam os dados. Por exemplo, você pode especificar um limite e definir um padrão para valores acima do limite. As regras da AWS IoT acionarão a execução de uma determinada funcionalidade do AWS Lambda, conectando atualizações de hardware com reações de software.
O objetivo principal dos serviços Amazon e IoT é conectar hardware e código de software de IoT. A plataforma cria um ambiente para troca, organização e gerenciamento de dados seguros. As alterações no estado do dispositivo são salvas no sistema, onde as regras podem acionar alterações no código.
Quais benefícios a AWS IoT Platform oferece para as empresas?
A AWS IoT Platform torna o desenvolvimento de IoT mais rápido: o código está disponível no AWS Lambda, onde pode ser executado imediatamente, o hardware é gerenciado nas sombras etc. Essa não é a única vantagem — muitos benefícios entram em jogo após o lançamento do produto.
Gerenciamento de dispositivos: soluções responsáveis pelo gerenciamento de dispositivos, organização de dados e integração na nuvem facilitam para desenvolvedores e gerentes de projeto o acompanhamento de alterações no produto.
Segurança de dados e segurança de conexão: a AWS possui algoritmos de controle de acesso rigorosos — você pode configurar a autenticação em várias etapas e definir funções de usuário. O sistema monitora continuamente o desempenho do software e detecta padrões suspeitos. Você receberá um alerta se algo parecer incomum.
Processamento de dados aprimorado: a plataforma Amazon IoT usa IA para configurar modelos de armazenamento e processamento de dados. Você pode configurar cenários que serão executados automaticamente na nuvem. O processamento de dados pode melhorar sua eficiência e velocidade com complementos de Machine Learning.
Dimensionamento de projetos de IoT: o AWS IoT está conectado a uma infraestrutura produtiva da Amazon Web Services. O serviço atua em conjunto com serviços robustos, o que permite adicionar novas funcionalidades. Se você quiser adicionar machine learning à sua IoT, use o Amazon SageMaker. Para aumentar o armazenamento de dados, você tem o Amazon S3. O fato de a Amazon IoT Platform fazer parte de uma infraestrutura significativa é uma vantagem, pois você não precisará migrar para outro serviço para adicionar um novo recurso.
Quer explorar as facilidades da AWS IoT Platform? Fale conosco agora mesmo e veja como podemos ajudar a implementar em seu negócio!
Além da complexidade de gestão e dos custos, há outras motivações bem fortes para a migração de bancos de dados Oracle e SQL Server para soluções livres. Sobre isso, vamos te ajudar a refletir ao longo deste artigo.
Continue lendo para entender!
O que é um banco livre
A Gartner prevê que “em 2022, mais de 70% dos novos aplicativos internos serão desenvolvidos em um sistema de gerenciamento de banco de dados de código aberto. E 50% das instâncias existentes do sistema de gerenciamento de banco de dados relacional comercial terão sido convertidas ou estarão em processo de conversão”.
Já um relatório da Stratoscale, um pouco mais específico, mostra que 86% das empresas pesquisadas planejam migrar mais de 25% de sua base Oracle para PostgreSQL nos próximos 12 meses.
Ou seja, a migração para um banco livre é uma tendência crescente.
Agora, o que é um banco de dados free?
Um banco de dados livre possui código aberto e gratuito para download, modificação e reutilização. Isso é o oposto de um banco de dados proprietário ou de código-fonte fechado no qual o código é protegido para evitar a cópia.
Em geral, quando falamos em código-fonte aberto nos referimos às soluções cujo código-fonte é disponibilizado para uso ou modificação conforme os usuários ou outros desenvolvedores considerarem adequado.
O banco de dados de código aberto é geralmente desenvolvido como uma colaboração pública e disponibilizado gratuitamente.
Enquanto o banco de dados de código aberto permite que os administradores instanciem e escalem implantações sem negociações de contrato prolongadas, os fornecedores comerciais são notórios por suas complexidades de licenciamento.
A Oracle, em particular, é conhecida por seu uso agressivo de termos de licenciamento estritos e auditorias contínuas com seus clientes. Isso não apenas adiciona sobrecargas operacionais para as equipes de TI quando precisam expandir o hardware do servidor ou adicionar implantações, mas também cria um risco contínuo de perdas financeiras devido à não conformidade.
Muitos líderes de TI ficariam mais do que felizes em evitar esses problemas, mudando do Oracle para o PostgreSQL.
De fato, nos resultados da nossa pesquisa, descobrimos que quase um terço dos entrevistados foram levados a migrar com base na próxima renovação do contrato com a Oracle.
2. Transição para uma cultura de código aberto
O software de código aberto se transformou rapidamente do domínio de pesquisadores e acadêmicos em todo um ecossistema de bases de código que servem como alternativas empresariais viáveis para seus equivalentes comerciais.
Com benefícios como flexibilidade e neutralidade do fornecedor, as empresas estão cada vez mais adotando uma mentalidade de “código aberto primeiro” ao pesar as opções em potencial no mercado.
Como parte dessa mudança de mentalidade, os líderes de TI naturalmente vêem o software de banco de dados como apenas mais um domínio em que o código aberto é uma alternativa melhor.
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3. Apoio à equipes modernas de engenharia de software
A computação em nuvem e o DevOps dominaram o mercado na última década. As equipes hoje se esforçam para desenvolver processos eficientes e repetíveis em torno da capacidade de instanciar ambientes separados para requisitos de desenvolvimento, teste e produção em nuvens privadas ou públicas.
Aqueles que alcançam isso com sucesso na prática colhem os benefícios de pipelines de entrega de software acelerados e melhorias na qualidade e capacidade de resposta às solicitações do usuário.
Licenças de software comercial, como as oferecidas pela Oracle, podem inserir um atrito significativo ao tentar executar essas estratégias, combatendo a inércia de continuar com sistemas legados.
Esse fato foi refletido nos resultados da nossa pesquisa, onde quase metade dos entrevistados citaram a mudança para a nuvem pública como um fator importante para o desejo de migrar para o PostgreSQL.
4. Atenção às necessidades organizacionais
Os líderes de TI estão sempre se esforçando para atender às necessidades e requisitos de suas partes interessadas internas de forma mais eficaz.
A prevalência de aplicativos específicos de função e ferramentas SaaS ajudou a aumentar a velocidade e a amplitude das demandas, à medida que diferentes grupos de negócios escolhem o melhor software para suas necessidades.
Dois exemplos comuns de como essas necessidades surgem para as equipes de TI são as solicitações de recursos de autoatendimento e suporte de banco de dados para aplicativos modernos.
O primeiro permite que os usuários implantem bancos de dados sob demanda rapidamente, sem a necessidade de mobilizar recursos de TI.
No que se refere ao último, embora os aplicativos modernos às vezes ofereçam suporte a bancos de dados Oracle, os conectores para bancos de dados de código-fonte aberto como PostgreSQL são onipresentes e, muitas vezes, mais fáceis de configurar.
Você já pensou em fazer a migração para bancos de dados free? Aprofunde-se mais neste tema; baixe agora mesmo o eBook MIGRAÇÃO PARA BANCOS DE DADOS FREE!
Aqui na Flexa Cloud, estamos sempre preparados para auxiliar as lideranças empresariais a lidarem com os desafios por meio da tecnologia Amazon Web Services.
Somos especialistas e estamos preparados para conectar sua organização com o que há de melhor em soluções e serviços inovadores da AWS!
Confira, a seguir, alguns exemplos de como podemos ajudar sua empresa a escolher e implementar soluções AWS com rapidez e eficiência!
Levamos aplicações para a Cloud da AWS
Sem grandes complexidades, rapidamente sua infraestrutura estará na nuvem — aproveitando mobilidade, escalabilidade, redução de custos e outros benefícios.
Teremos o maior prazer em fazer uma análise e cotação sem custos!
Reduzimos os custos da conta AWS
Uma das principais vantagens dos serviços da AWS é o custo variável e adaptável conforme a sua demanda. Nós avaliamos suas necessidades e propomos o melhor desenho de solução.
Faça contato, trabalhamos com taxa de sucesso em relação ao valor da conta.
Garantimos compliance com a LGPD
Os impactos e os desafios da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) nas empresas são grandes. Eles requerem uma série de adaptações tecnológicas para proteger dados de colaboradores, clientes, parceiros de negócios, entre outros.
Com objetivo de abranger a maior área de conhecimento possível dentro da LGPD, na parte jurídica, a Flexa trabalha com um renovado escritório de advocacia, bem como firmamos parceria com a GS Segurança da Informação e Computação Forense.
Tudo com o objetivo de apresentar um serviço de qualidade, pois entendemos que trabalhar com a implantação da LGPD demanda uma multidisciplinaridade de conhecimentos.
Se sua demanda nesse momento refere-se a tornar sua conta AWS em conformidade com a LGPD, procure-nos; nós podemos te ajudar nessa empreitada!
Dockerizamos aplicações
Aqui na Flexa Cloud temos dezenas de clientes com centenas de serviços rodando em container, utilizando os recursos de conteinerização da Amazon Web Services — aplicações altamente escaláveis, com segurança, performance e, principalmente, portabilidade.
Assim, seu time pode focar suas energias 100% em seu negócio.
Entre em contato e entenda como podemos operar seu ambiente baseado em acordos de nível de serviço e uma gestão a vista através de dashboards que darão total transparência ao seu serviço contratado.
Além de tudo isso, ainda:
virtualizamos suas aplicações para que seus colaboradores acessem de casa;
modernizamos suas aplicações para que elas fiquem mais seguras, ágeis e sempre disponíveis;
ajudamos sua empresa a implementar pipelines de CI/CD;
libertamos você e sua equipe de bancos de dados proprietários com o processo de DB Freedom.
Fundada em 2008, a Flexa IT iniciou como uma empresa de desenvolvimento de Software. Em seguida, sempre antenada com o mercado, em 2013 firmou parceria com a Amazon Web Services (AWS).
Com uma bandeira fincada no futuro, a Flexa IT transformou-se em uma empresa referência nacional em nuvem.
Em 2017 mudou seu nome para Flexa Cloud, consolidando definitivamente sua vocação em ajudar as empresas em sua jornada para a nuvem.
Com uma visão ampla, os serviços da Flexa consideram sempre os seguintes pilares:
Excelência operacional;
Segurança;
Confiabilidade;
Eficiência de performance;
Otimização de custos.
Hoje, após centenas de cases bem-sucedidos, a Flexa Cloud se posicionou como uma empresa com expertise para conduzir com segurança as organizações em sua jornada para a nuvem.
Na esteira da busca em dar a melhor experiência aos nossos clientes, a Flexa Cloud faz ao longo do tempo parcerias estratégicas que visam complementar seu portfólio de serviços , a saber:
New Relic;
Bit Defender;
Matillion.
A experiência acumulada nas várias implementações realizadas desde de 2013, encurta caminhos e traz uma robustez consistente na entrega dos serviços.
A etapa de implementação é estruturada com base nas melhores práticas de gerenciamento de projetos e tem no ITIL a base para os serviços na etapa de sustentação.
Se não bastasse isso, nossos colaboradores são treinados e certificados o que proporciona a tranquilidade necessária nessa jornada.
Aqui na Flexa Cloud, nossa premissa básica é o cliente. Por isso, nossos serviços buscam encantá-lo, fazendo com que ele seja o maior promotor da nossa marca. Faça contato, teremos o maior prazer de, juntamente com a AWS, levar sua empresa às nuvens!
Confira, em vídeo, uma demonstração de replicação de base de dados relacional para o Amazon Redshift.
Nesta quarta-feira, 13, Deivid Bitti, cientista-chefe da Flexa, apresentou um webinar “hands on” no qual demonstrou ao vivo o processo de replicação de uma base de dados para o Amazon Redshift.
O evento, iniciativa da AWS, da qual a Flexa é parceira, foi acompanhado por mais de uma centena de pessoas simultaneamente.
O executivo fez a replicação de um banco de dados Oracle para o Redshift com CDC (Change Data Capture), o que permite que alterações feitas na base de origem sejam replicadas em near real-time.
“Com a base replicada no Redshift, consultas e relatórios podem ser executados sem que a base original seja sobrecarregada, tornando um processo mais simples e rápido, como a base é replicada AS-IS, e dada a característica do Redshift, esse processo pode substituir um ETL Tradicional”, explicou.
Os diversos casos de uso da inteligência de ameaças a tornam um recurso essencial para equipes multifuncionais em qualquer organização.
Embora seja talvez o mais valioso imediatamente quando ajuda a evitar um ataque, a inteligência de ameaças também é uma parte útil da triagem, análise de risco, gerenciamento de vulnerabilidades e tomada de decisões de amplo escopo.
Confira!
→ Antes de avançar na leitura deste artigo, talvez você queira dar uma olhada nos textos anteriores que já publicamos. Aqui estão eles:
A inteligência de ameaças fornece respostas a incidentes
Os analistas de segurança encarregados da resposta a incidentes relatam alguns dos mais altos níveis de estresse do setor, e não é de admirar o porquê. A taxa de incidentes cibernéticos aumentou constantemente nas últimas duas décadas, e uma alta proporção de alertas diários acabou sendo falsa positivos.
Ao lidar com incidentes reais, os analistas geralmente precisam gastar tempo classificando minuciosamente os dados manualmente para avaliar o problema.
A inteligência de ameaças reduz a pressão de várias maneiras:
identificando e descartando automaticamente falsos positivos;
enriquecendo alertas com contexto em tempo real, como pontuações de risco personalizadas;
comparando informações de fontes internas e externas.
Veja agora como uma estratégia de inteligência de ameaças bem estruturada e executada potencializa a resposta ágil e eficiente a incidentes!
A inteligência de ameaças melhora as operações de segurança
A maioria das equipes de operações de segurança deve lidar com grandes volumes de alertas gerados pelas redes que monitoram. A triagem desses alertas leva muito tempo e muitos nunca são investigados, gerando uma certa “fadiga” que leva os profissionais a não considerar a seriedade dos problemas como deveriam.
A inteligência contra ameaças resolve muitos desses problemas, ajudando a coletar informações com mais rapidez e precisão, filtrar alarmes falsos, acelerar a triagem e simplificar a análise. Com ela, os analistas podem parar de perder tempo buscando alertas com base em:
ações com maior probabilidade de serem inócuas do que maliciosas;
ataques que não são relevantes para a empresa;
ataques para os quais já existem defesas e controles.
Além de acelerar a triagem, a inteligência de ameaças pode ajudar as equipes de segurança a simplificar a análise e a contenção de incidentes.
Torna o gerenciamento de vulnerabilidades mais potente
O gerenciamento eficaz de vulnerabilidades significa mudar de uma abordagem de “corrigir tudo, o tempo todo” — que ninguém pode alcançar de forma realista — para priorizar com base no risco real.
Embora o número de ameaças tenha aumentado a cada ano, pesquisas mostram que a maioria delas tem como alvo a mesma pequena proporção de vulnerabilidades. Os agentes de ameaças também são mais rápidos: agora leva apenas quinze dias, em média, entre o anúncio de uma nova vulnerabilidade e o aparecimento de uma exploração direcionada a ela.
Isso tem duas implicações:
Você tem duas semanas para corrigir seus sistemas contra uma nova exploração. Se não puder efetuar correções nesse período, tenha um plano para mitigar os danos.
Se uma nova vulnerabilidade não for explorada dentro de duas semanas a três meses, corrigi-la pode ter prioridade mais baixa.
A inteligência de ameaças ajuda a identificar as vulnerabilidades que representam um risco real para sua organização, combinando dados de varredura de vulnerabilidade interna, dados externos e contexto adicional sobre os agentes de ameaças.
Facilita a análise de riscos
A modelagem de risco pode ser uma maneira útil para as organizações definirem prioridades de investimento. Mas muitos modelos de risco sofrem de resultados vagos e não quantificados que são compilados às pressas, com base em informações parciais, em suposições infundadas ou sobre as quais é difícil agir.
A inteligência de ameaças fornece contexto que ajuda a fazer medições de risco definidas. Ela pode ajudar a responder perguntas como:
Quais agentes de ameaças estão usando esse ataque e têm como alvo nosso setor?
Com que frequência esse ataque específico foi observado recentemente por empresas como a nossa?
A tendência é de alta ou de baixa?
Quais vulnerabilidades esse ataque explora e essas vulnerabilidades estão presentes em nossa empresa?
Que tipo de dano, técnico e financeiro, esse ataque causou em empresas como a nossa?
Garante prevenção de fraudes
Para manter sua organização segura, não basta apenas detectar e responder às ameaças que já exploram seus sistemas. Você também precisa evitar usos fraudulentos de seus dados ou marca.
A inteligência de ameaças coletada de comunidades criminosas clandestinas fornece uma janela para as motivações, métodos e táticas dos agentes de ameaças. Especialmente quando está correlacionada com informações da web de superfície, incluindo feeds e indicadores técnicos.
Use a inteligência de ameaças para evitar:
Fraude de pagamento — O monitoramento de fontes como comunidades criminosas, sites de colagem e outros fóruns para números de cartões de pagamento relevantes, números de identificação bancária ou referências específicas a instituições financeiras pode fornecer avisos antecipados de ataques futuros que podem afetar sua organização.
Dados comprometidos — Os cibercriminosos carregam regularmente caches massivos de nomes de usuário e senhas na dark web, ou disponibilizando-os para venda em mercados clandestinos. Monitore essas fontes para ficar atento a credenciais vazadas, dados corporativos ou código proprietário.
Typosquatting — Receba alertas em tempo real sobre domínios de phishing e typosquatting recém-registrados para evitar que cibercriminosos se passem por sua marca e defraudem usuários desavisados.
Liderança de segurança
Os líderes de segurança devem gerenciar os riscos equilibrando os recursos disponíveis limitados com a necessidade de proteger suas organizações contra ameaças em constante evolução.
A inteligência de ameaças pode ajudar a mapear o cenário de riscos, calcular impactos e fornecer à equipe de segurança o contexto para tomar decisões melhores e mais rápidas.
Hoje, os líderes de segurança devem:
avaliar riscos comerciais e técnicos, incluindo ameaças emergentes e “incógnitas conhecidas” que podem afetar os negócios;
identificar as estratégias e tecnologias certas para mitigar os riscos;
comunicar a natureza dos riscos à alta administração e justificar os investimentos em medidas defensivas.
A inteligência de ameaças pode ser um recurso crítico para todas essas atividades, fornecendo informações sobre tendências gerais, como:
quais tipos de ataques estão se tornando mais (ou menos) frequentes;
quais tipos de ataques são mais caros para as vítimas;
que novos tipos de agentes de ameaças estão surgindo e os ativos e empresas que eles visam;
quais práticas e tecnologias de segurança que se mostraram mais (ou menos) bem-sucedidas em interromper ou mitigar esses ataques.
Ele também pode permitir que grupos de segurança avaliem se uma ameaça emergente provavelmente afetará a empresa com base em fatores como:
Indústria — A ameaça está afetando outros negócios em nossa vertical?
Tecnologia — A ameaça envolve o comprometimento de software, hardware ou outras tecnologias usadas em nosso negócio?
Geografia — A ameaça tem como alvo instalações nas regiões onde temos operações?
Método de ataque — Os métodos usados no ataque, incluindo engenharia social e métodos técnicos, foram usados com sucesso contra nossa empresa ou similares?
Com esses tipos de inteligência, reunidos de um amplo conjunto de fontes de dados externas, os tomadores de decisões de segurança obtêm uma visão holística do cenário de risco cibernético e dos maiores riscos.
Reduz os riscos que vêm de terceiros
Inúmeras organizações estão transformando a maneira como fazem negócios por meio de processos digitais. Elas estão movendo dados de redes internas para a nuvem e coletando mais informações do que nunca.
Tornar os dados mais fáceis de coletar, armazenar e analisar certamente está mudando muitos setores para melhor, mas esse fluxo livre de informações tem um preço.
Isso significa que, para avaliar o risco de nossa própria organização, também devemos considerar a segurança de nossos parceiros, fornecedores e outros terceiros.
Infelizmente, muitas das práticas de gerenciamento de risco de terceiros mais comuns empregadas hoje estão atrasadas em relação aos requisitos de segurança.
Avaliações estáticas, como auditorias financeiras e verificações de certificados de segurança, ainda são importantes, mas geralmente carecem de contexto e nem sempre são oportunas. Há uma necessidade de uma solução que ofereça contexto em tempo real no cenário real de ameaças.
A inteligência de ameaças é uma maneira de fazer exatamente isso. Essa estratégia pode fornecer transparência nos ambientes dos terceiros com os quais você trabalha. Isso fornecendo alertas em tempo real sobre ameaças e alterações em seus riscos.
Estamos tratando da inteligência de ameaças em uma série de posts aqui no blog. Anteriormente, falamos sobre o funcionamento dessa estratégia; apontamos o ciclo a ser percorrido para alcançá-la.
Hoje vamos te ajudar a refletir sobre os diferentes tipos de inteligência de ameaças. Você vai ver que cada um deles responde a um objetivo, ou a uma realidade empresarial em termos de segurança da informação.
Acompanhe!
3 tipos de inteligência de ameaças
A inteligência de ameaças geralmente é dividida em três subcategorias:
Estratégica — tendências mais amplas normalmente destinadas a um público não técnico;
Tática — esboços das táticas, técnicas e procedimentos dos agentes de ameaças para um público mais técnico;
Operacional — detalhes técnicos sobre ataques e campanhas específicas.
Confira, a seguir, um detalhamento de cada uma dessas subcategorias!
1. Inteligência estratégica de ameaças
A inteligência estratégica de ameaças fornece uma ampla visão geral do cenário de ameaças da organização. Destina-se a informar decisões de alto nível tomadas por executivos e outros tomadores de decisão em uma organização — como tal, o conteúdo geralmente é menos técnico e é apresentado por meio de relatórios ou briefings.
Uma boa inteligência estratégica deve fornecer informações sobre áreas como os riscos associados a certas linhas de ação, padrões amplos nas táticas e alvos dos atores de ameaças e eventos e tendências geopolíticas.
As fontes comuns de informação para inteligência estratégica de ameaças incluem:
documentos de política de estados-nação ou organizações não governamentais;
notícias da mídia local e nacional, publicações específicas do setor e do assunto ou outros especialistas no assunto;
white papers, relatórios de pesquisa e outros conteúdos produzidos por organizações de segurança.
A produção de uma forte inteligência estratégica contra ameaças começa com perguntas específicas e focadas para definir os requisitos de inteligência. Também são necessários analistas com experiência fora das habilidades típicas de segurança cibernética — em particular, um forte entendimento de conceitos sociopolíticos e de negócios.
Embora o produto final não seja técnico, a produção de inteligência estratégica eficaz exige uma pesquisa profunda por meio de grandes volumes de dados, geralmente em vários idiomas.
Isso pode tornar a coleta inicial e o processamento de dados muito difíceis de serem executados manualmente, mesmo para aqueles analistas raros que possuem as habilidades linguísticas certas, formação técnica e habilidade.
Logo, uma solução de inteligência de ameaças que automatiza a coleta e o processamento de dados ajuda a reduzir essa carga e permite que analistas que não têm tanta experiência trabalhem com mais eficiência.
2. Inteligência tática de ameaças
A inteligência tática de ameaças descreve as táticas, técnicas e procedimentos dos agentes de ameaças. Deve ajudar os defensores a entender, em termos específicos, como sua organização pode ser atacada e as melhores maneiras de se defender ou mitigar esses ataques.
Geralmente, ela inclui contexto técnico e é usada por pessoal diretamente envolvido na defesa de uma organização, como arquitetos de sistemas, administradores e equipe de segurança.
Os relatórios produzidos por fornecedores de segurança geralmente são a maneira mais fácil de obter inteligência tática sobre ameaças.
Recomenda-se a procura ativa de informações em relatórios sobre os vetores de ataque, ferramentas e infraestrutura que os invasores estão usando. Incluindo detalhes sobre quais vulnerabilidades estão sendo direcionadas e quais explorações os invasores estão aproveitando, bem como quais estratégias e ferramentas eles podem estar usando para evitar ou atrasar detecção.
3. Inteligência de ameaças operacionais
A inteligência operacional é o conhecimento sobre ataques cibernéticos, eventos ou campanhas. Ela fornece insights especializados que ajudam as equipes de resposta a incidentes a entender a natureza, a intenção e o momento de ataques específicos.
Como isso geralmente inclui informações técnicas — como qual vetor de ataque está sendo usado, quais vulnerabilidades estão sendo exploradas ou quais domínios de comando e controle estão sendo empregados — esse tipo de inteligência também é chamado de inteligência técnica de ameaças.
Uma fonte comum de informações técnicas são os feeds de dados de ameaças, que geralmente se concentram em um único tipo de indicador, como hashes de malware ou domínios suspeitos.
Mas se a inteligência técnica de ameaças é estritamente pensada como derivada de informações técnicas, como feeds de dados de ameaças, inteligência de ameaças técnica e operacional não são totalmente sinônimos — mais como um diagrama de Venn com grandes sobreposições.
Outras fontes de informação sobre ataques específicos podem vir de fontes fechadas, como a interceptação de comunicações de grupos de ameaças, seja por meio de infiltração ou invasão desses canais de comunicação.
Consequentemente, existem algumas barreiras para coletar esse tipo de inteligência:
Acesso — Os grupos de ameaças podem se comunicar por canais privados e criptografados ou exigir alguma prova de identificação. Existem também barreiras linguísticas com grupos de ameaças localizados em países estrangeiros.
Ruído — Pode ser difícil ou impossível reunir manualmente uma boa inteligência de fontes de alto volume, como salas de bate-papo e mídias sociais.
Ofuscação — Para evitar a detecção, os grupos de ameaças podem empregar táticas de ofuscação, como o uso de codinomes.
As soluções de inteligência contra ameaças que dependem de processos de aprendizado de máquina para coleta automatizada de dados em grande escala podem superar muitos desses problemas ao tentar desenvolver inteligência operacional eficaz contra ameaças.
Uma solução que usa processamento de linguagem natural, por exemplo, poderá coletar informações de fontes de idiomas estrangeiros sem precisar de conhecimento humano para decifrá-las.
