RESUMO: O rápido crescimento da transformação digital tem intensificado o número e a complexidade dos ataques cibernéticos, tornando os sistemas de defesa tradicionais cada vez mais insuficientes (ALAZAB; ALENEZI; ZHOU, 2023). A segurança cibernética enfrenta desafios constantes, como malware, phishing, ransomware e violações de dados, que evoluem mais rapidamente do que mecanismos de proteção estáticos (ALI et al., 2024). Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma solução promissora, capaz de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões ocultos e automatizar respostas a ameaças cibernéticas (ZHANG; KIM, 2025).

Este estudo teve como objetivo investigar as aplicações da IA ​​em cibersegurança, analisando benefícios, limitações e perspectivas futuras. A metodologia adotada consistiu em revisão bibliográfica de artigos científicos, relatórios de empresas de cibersegurança e estudos de caso publicados nos últimos dez anos. Foi dada atenção especial à aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural (PLN) em áreas como detecção de intrusão, prevenção de fraudes e resposta automatizada a ameaças (BIGGIO; ROLI, 2017).

Os resultados evidenciam que os sistemas de IA podem aumentar significativamente as taxas de detecção e reduzir falsos positivos em comparação com ferramentas de segurança tradicionais. Modelos supervisionados de aprendizado de máquina classificam tráfego de rede suspeito, enquanto algoritmos não supervisionados detectam anomalias em tempo real, identificando ameaças até então desconhecidas (BIGGIO; ROLI, 2017). Além disso, técnicas de PLN têm se mostrado eficazes na detecção de tentativas de phishing, sobretudo por meio da análise automatizada de e-mails e mensagens suspeitas (REHMAN et al., 2023). Entretanto, o estudo também aponta desafios relevantes. Os modelos de IA exigem grandes conjuntos de dados para treinamento, o que pode conter vieses, levando a classificações incorretas e brechas de segurança. Além disso, invasores também podem explorar à IA por meio de ataques adversários, injetando dados maliciosos para enganar algoritmos (BIGGIO; ROLI, 2017).

Conclui-se que, embora a IA possa acelerar a resposta a incidentes e aumentar a escalabilidade das estratégias de segurança cibernética, ela não substitui integralmente a expertise humana. Questões éticas, privacidade de dados e a necessidade de modelos explicáveis permanecem centrais (ZHANG; KIM, 2025). Recomenda-se que as organizações combinem ferramentas de IA com supervisão humana e conformidade regulatória para garantir uma proteção robusta.

Pesquisas futuras devem concentrar-se no desenvolvimento de sistemas de IA mais resilientes, capazes de resistir à manipulação adversária e garantir transparência e uso ético (ALAZAB; ALENEZI; ZHOU, 2023).