Dados sintéticos são uma solução eficaz para lidar com a falta de dados em várias situações, especialmente em campos como a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina. Estes são são gerados por algoritmos e modelos matemáticos, simulando características de dados reais. Isso permite que os pesquisadores e desenvolvedores criem conjuntos de dados quando não há dados suficientes disponíveis. Além disso, o uso deste dados tem seus benefícios:
Aumentar a Variedade: Muitas vezes, os dados reais podem ser escassos ou tendenciosos. Os dados sintéticos podem incluir uma variedade maior de exemplos, ajudando a treinar modelos de IA de forma mais abrangente.
O "overfitting" que é aprendizado demasiado de um conjunto de dados que faz com que modelos não consigam generalizar, pode ser evitado pelo uso de dados sintéticos.
Usar dados sintéticos pode evitar questões de privacidade, pois eles não contêm informações pessoais reais. Isso significa que é possível desenvolver e testar soluções sem expor dados sensíveis.
Tanto a área de cibersegurança quanto a de inteligência artificial (IA) enfrentam uma escassez de profissionais capacitados. Com o aumento das ameaças cibernéticas e o avanço acelerado da IA em diversas indústrias, a demanda por especialistas em ambas as áreas continua a crescer. Essa necessidade tende a se intensificar à medida que essas tecnologias se expandem e se tornam cada vez mais essenciais para o funcionamento das empresas e da sociedade.
Compreender tecnologias avançadas, como Redes Neurais Artificiais complexas, é fundamental para enfrentar o problema da cibersegurança porque essas redes têm a capacidade de lidar com a complexidade e o volume crescente de ataques. Devido as suas capacidades de aprendizado contínuo, aprendizado de vastas quantidades de dados e automatização. Atualmente diversas soluções implementam IA para classifcação e detecção de malware.
