MODELOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PREDITIVA EM SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO: síntese conceitual, desafios e tendências futuras (2020–2025) - Izaki, Andrew Tsuyoshi; Jeanmonod de Azevedo Santana, Jefferson (Revista Interface Tecnológica, 2025)
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.
Keywords: Inteligência Artificial Preditiva; Segurança da Informação; Cibersegurança; Machine Learning; Detecção de Ameaças