MODELOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PREDITIVA EM SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO
síntese conceitual, desafios e tendências futuras (2020–2025)
DOI:
https://doi.org/10.31510/infa.v22i2.2300Palavras-chave:
Inteligência Artificial Preditiva, Segurança da Informação, Cibersegurança, Machine Learning, Detecção de AmeaçasResumo
A crescente complexidade e sofisticação dos ataques cibernéticos evidencia a necessidade de abordagens proativas e preditivas na segurança da informação. Este artigo propõe uma síntese conceitual sobre a aplicação de modelos de Inteligência Artificial (IA) preditiva no período de 2020 a 2025, enfocando categorias de uso, desafios enfrentados e tendências emergentes. A análise se fundamenta em revisão narrativa da literatura especializada, considerando contribuições relevantes de bases como IEEE Xplore, ACM Digital Library, Springer e ScienceDirect. Os modelos preditivos em cibersegurança podem ser categorizados em cinco grupos principais: modelos supervisionados, redes neurais profundas, modelos federados, híbridos e especializados. Entre os desafios críticos, destacam-se privacidade e explicabilidade dos modelos, integração com sistemas legados e limitações de dados. As tendências emergentes apontam para modelos leves para edge computing, sistemas multiagentes autônomos e a implementação de IA explicável, visando maior confiabilidade e transparência na tomada de decisão. O framework proposto oferece uma organização conceitual, conectando tecnologias emergentes a estratégias de proteção, contribuindo para o avanço do conhecimento em cibersegurança preditiva. A abordagem ressalta a relevância de práticas aplicáveis em ambientes corporativos, oferecendo base sólida para futuras investigações acadêmicas e aplicações práticas no campo da segurança da informação.
Downloads
Referências
AKINYEMI, Adeyemi Mobolaji; SIMS, Sherry. AI-enhanced predictive analytics for identifying and mitigating critical cybersecurity vulnerabilities. World Journal of Advanced Research and Reviews, v. 26, n. 2, p. 1585-1606, 2025.
CYBERSECURITY VENTURES. Cybercrime damages will cost the world $10.5 trillion annually by 2025. Cybersecurity Ventures Report, 2023.
DANDAMUDI, Sai Ratna Prasad; SAJJA, Jaideep; KHANNA, Amit. Advancing cybersecurity and data networking through machine learning-driven prediction models. International Journal of Innovative Research in Computer Science and Technology, v. 13, n. 1, p. 26-33, 2025.
DUARY, Shomili et al. Cybersecurity threats detection in intelligent networks using predictive analytics approaches. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INNOVATIVE PRACTICES IN TECHNOLOGY AND MANAGEMENT (ICIPTM), 4., 2024. Proceedings [...]. IEEE, 2024. p. 1-5.
DYBÅ, Tore; DINGSØYR, Torgeir. Empirical studies of agile software development: a systematic review. Information and Software Technology, v. 50, n. 9-10, p. 833-859, 2008.
GHILLANI, Diptiban. Deep learning and artificial intelligence framework to improve the cyber security. Preprints, 2022. Preprint.
KITCHENHAM, Barbara; CHARTERS, Stuart. Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering. Technical Report EBSE-2007-01. Keele University; University of Durham, 2007.
RAHMAN, Khalilor; DALIM, Hossain Mohammad; HOSSAIN, Sazzad. AI-powered solutions for enhancing national cybersecurity: predictive analytics and threat mitigation. [S. l.: s. n.], v. 14, n. 1, 2023.
SAMTANI, Sagar; KANTARCIOGLU, Murat; CHEN, Hsinchun. Trailblazing the artificial intelligence for cybersecurity discipline: a multi-disciplinary research roadmap. ACM Transactions on Management Information Systems, v. 11, n. 4, p. 17:1-17:19, 2020.
SARKER, Iqbal H. Machine learning for intelligent data analysis and automation in cybersecurity: current and future prospects. Annals of Data Science, v. 10, n. 6, p. 1473-1498, 2023.
SARKER, Iqbal H. et al. Cybersecurity data science: an overview from machine learning perspective. Journal of Big Data, v. 7, n. 1, p. 41, 2020.
STRIELKOWSKI, Wadim et al. Prospects and challenges of the machine learning and data-driven methods. [S. l.: s. n.], 2025.
TAO, Tao; AKHTAR, Muhammad Shoaib; ZHANG, Jiayuan. The future of Artificial Intelligence in Cybersecurity: A Comprehensive Survey. EAI Endorsed Transactions on Creative Technologies, v. 8, n. 28, artigo e3, 07 jul. 2021.
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Direitos autorais (c) 2026 Revista Interface Tecnológica

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Os direitos autorais dos artigos publicados pertencem à revista Interface Tecnológica e seguem o padrão Creative Commons (CC BY 4.0), que permite o remixe, adaptação e criação de obras derivadas do original, mesmo para fins comerciais. As novas obras devem conter menção ao(s) autor(es) nos créditos.

1.png)
1.png)