tao acessiveis e utilizadas como hoje. Na minha opiniao, elas conseguiram influenciar e estimular diversos setores e mercados. A lista cresce a cada dia.Varejistas usam essas tecnicas para recomendar produtos, provedores de e-mail as utilizam para filtrar spam, redes sociais empregam Machine Learning para reconhecimento facial e analise de sentimentos. O setor de seguranca cibernetica tambem tem investido fortemente na inclusao de Machine Learning em seu arsenal contra atores maliciosos, e a maioria dos fornecedores do mercado afirmautilizar a tecnica de alguma maneira. No passado, muitos recursos humanos foram investidos na formacao de um solido conhecimento sobre dominios que, posteriormente, foi empregado na forma de assinaturas, regras, listas negras/brancas e correlacao estatica de padroes que poderiam compor um produto eficiente.Agora, buscamos fortalecer as camadas de protecao, agregando capacidades preditivas baseadas em poderosos algoritmos que sao capazes de extrair conhecimento de conjuntos de dados, aparentemente desconexos ou obscuros, e de identificar relacoes entre horarios, locais e acoes.Do meu ponto de vista, as tecnicas de Machine Learning podem ajudar a superar desafios que acapacidade de analise humana e os sistemas estaticos nao conseguem vencer. Essas tecnicas temviabilizado capacidades sem precedentes no processamento de grandes volumes de dados naoestruturados de diferentes fontes e relativos a interacoes com os usuarios, dados transacionais,atividades de rede, historico de phishing e sistemas de deteccao de endpoint.Infelizmente, devido ao seu enorme potencial e capacidade, Machine Learning virou moda e temsido vendido como uma solucao magica que produz grandes resultados com pequenos esforcos.Toda essa propaganda tem gerado grandes expectativas sobre a performance dessas ferramentas,geralmente seguidas de enormes decepcoes entre os consumidores enganados. Isso ocorre porqueexistem muitos mal-entendidos com relacao ao uso de Machine Learning como instrumento deseguranca cibernetica.Para evitar problemas, destaco alguns equivocos comuns que devem ser esclarecidos antes da adocao de Machine Learning.1 - Machine Learning nao e capaz de criar conhecimento, apenas de extrair conhecimentoFerramentas de ML somente podem alcancar seu verdadeiro potencial e superar as abordagens tradicionais se forem alimentadas com um volume suficiente de dados de qualidade.O volume e a precisao dos dados sao fundamentais para um emprego eficiente do modelo. Se a sua empresa decidiu investir em Machine Learning, e importante desenvolver dados de maneira consciente na organizacao como um todo e nas areas especificamente envolvidas na deteccao e mitigacao de incidentes.Todos os dados que possam ser relevantes para o tratamento de incidentes de seguranca e que estejam relacionados com fraude devem ser meticulosamente rastreados e classificados.Nesse sentido, tanto dados normais como anomalos sao relevantes.2 - Machine Learning e uma tecnologia adicionalEnquanto os marqueteiros acreditam que Machine Learning supera a performance de todos os sistemas existentes, e importante ter cautela para gerar expectativas realistas.Nao da para jogar fora todas as cartilhas de marketing antigas e substitui-las por um algoritmo de ML novinho em folha. Estrategias de defesa efetivas nao devem contar apenas com uma unica camada de protecao.As tecnicas de Machine Learning devem ser incorporadas a uma estrategia de protecao robusta e multicamada.Elas tem maiores chances de detectar os ataques que conseguem driblar defesas preventivas estaticas, sendo tambem um bom complemento para empresas com sistemas estaticos