De violações de dados a paralisações sistêmicas generalizadas, ataques cibernéticos como o ataque do governo do Condado de Fulton (Geórgia) em 2024 agora ocorrem tão regularmente quanto desastres naturais — e causam tanta destruição quanto. E, assim como o clima severo, eles podem ser previstos graças a uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA) que analisa as mídias sociais para determinar quem pode causar o próximo grande ataque cibernético.

Pesquisadores da Scheller College of Business da Georgia Tech, juntamente com colegas da Universidade do Distrito de Columbia, Washington, DC (UDC), desenvolveram um chatbot que analisava o sentimento em sites populares de mídia social como o X (anteriormente conhecido como Twitter) para determinar ameaças cibernéticas.

O chatbot tuitou informações para envolver usuários do Twitter que tuítaram sobre eventos de notícias ou feriados, ou retuitaram notícias sobre ataques cibernéticos. Ele interagiu com 100.000 usuários em um período de três meses. A análise de sentimentos — avaliando os sentimentos, atitudes e humores dos usuários — foi realizada em respostas humanas aos tuítes do bot. Os resultados são publicados em Sustainability .

Aplicar análise de sentimentos a interações entre humanos e chatbots não é novidade. Globalmente, empresas usam chatbots para determinar as reações dos clientes a marcas e produtos. Durante a pandemia de COVID-19, governos e organizações de saúde empregaram chatbots para determinar atitudes públicas em relação a vacinas, medidas preventivas e uso de máscaras. No entanto, identificar potenciais ameaças cibernéticas por meio de análise de sentimentos representa uma aplicação única — e complicada.

"Quando você examina a análise de sentimentos em um chatbot por meio de uma lente de segurança cibernética, você está procurando por hackers em potencial", disse o professor Scheller John McIntyre, que também é o diretor executivo do Center for International Business Education and Research. "Pegar hackers usando análise de sentimentos é desafiador, mas modelos preditivos podem ser construídos para encontrá-los.

"A IA pode ter como alvo uma população específica para entender suas expressões de aprovação, desaprovação ou até mesmo intenção de prejudicar, atacar ou usar indevidamente a tecnologia."

Uma equipe liderada por McIntyre e os professores associados da UDC Amit Arora e Anshu Arora conduziu a pesquisa. Eles se propuseram a ver se ameaças à segurança cibernética poderiam ser descobertas por meio de mídias sociais, mas o estudo é apenas o começo de um método potencialmente fértil de prevenção de ameaças cibernéticas. McIntyre acredita que o estudo poderia se expandir para analisar sentimentos em outras línguas e até mesmo em outras plataformas.

"À medida que avançamos em direção a um mundo no qual dependeremos cada vez mais de tecnologias de comunicação e mídias sociais, haverá um número crescente de ameaças", disse ele. "Devemos saber como combater tais ameaças."