Ferramentas de IA que operam fora da supervisão do departamento de TI, somadas à capacidade que possuem de percorrer dados rapidamente, aumentam o risco de forma exponencial. Como resultado, a lacuna entre segurança e IA continua a crescer.
Dados confidenciais se movimentam mais rápido e de maneiras mais imprevisíveis do que nunca — os mecanismos de defesa tradicionais não foram projetados para essa realidade. A IA, apesar de seus benefícios de produtividade, pode deixar dados confidenciais expostos, passíveis de serem extraídos em segundos.
Adotar a IA de forma segura significa que as organizações precisam direcionar o foco de segurança para onde o risco realmente existe: os próprios dados. Neste artigo, explicaremos por que a segurança dos dados é a base da segurança em IA e como proteger seus pipelines de IA antes que seja tarde demais.
O desafio da segurança em IA
A adoção da IA nas empresas trouxe desafios que muitas organizações não conseguem enfrentar, entre eles:
- Agentes de IA que acessam dados sensíveis sem a devida governança
- Soluções de IA generativa que criam novos dados confidenciais em alta velocidade
- Ferramentas de Shadow AI adotadas sem aprovação da TI/segurança
- Copilotos de IA que conectam dados isolados sem barreiras de proteção adequadas
- Dados e envenenamento de modelos que ameaçam a integridade dos modelos
As abordagens tradicionais de segurança e as soluções de DLP não conseguem acompanhar esses desafios, pois geram muito ruído e, muitas vezes, não oferecem suporte a novos repositórios de dados onde a IA opera. As soluções modernas de segurança de dados devem incluir identidade, nuvem, Endpoints e ambientes SaaS em sua cobertura.
Por que a segurança de dados é a base da segurança em IA
Sistemas de IA são, por natureza, orientados por dados. Uma grande quantidade de dados é necessária para que a IA seja treinada, opere e aprenda. Esses dados geram uma preocupação de segurança bidirecional, na qual tanto os dados que entram nos sistemas de IA quanto os dados que saem deles precisam ser monitorados e gerenciados de forma eficaz.
As organizações precisam garantir que informações confidenciais não sejam inadvertidamente inseridas em modelos de IA (o que poderia levar a vazamento de dados ou violações de conformidade) e assegurar que quaisquer resultados gerados pela IA não contenham informações confidenciais nem criem novas vulnerabilidades de segurança.
Além disso, as organizações precisam estar atentas a um aumento do “raio de exposição” causado pela IA. Esse raio de explosão refere-se ao escopo potencial de danos possíveis se os sistemas de IA forem comprometidos ou mal utilizados.
O acesso descontrolado à IA pode transformar um pequeno erro em um vazamento de dados catastrófico. Ao limitar as permissões e monitorar as configurações, as organizações podem reduzir drasticamente o escopo e o impacto de qualquer incidente.
Protegendo pipelines de IA: uma abordagem abrangente
Proteger seus dados de forma eficaz dos riscos da IA requer uma abordagem holística que aborde todo o pipeline de IA, desde a ingestão de dados até o gerenciamento de resultados. Seguir essa estratégia garante que a IA seja implementada com a segurança dos dados como prioridade.
Visualize o acesso da IA aos seus dados confidenciais
O primeira passo para gerenciar o risco da IA é mapear os repositórios de dados confidenciais que suas ferramentas e seus agentes de IA podem acessar. Por exemplo, é importante compreender que o Microsoft 365 Copilot utiliza as permissões do usuário, caso você esteja habilitando-o para sua organização. Bloquear suas permissões e visualizar o que a IA pode acessar antes de ativar uma ferramenta ajuda a entender a possível exposure de dados. A partir daí, você poderá avaliar o nível de risco associado a cada repositório de dados, priorizar estratégias de mitigação e implementar controles de acesso adequados.
Revogar permissões excessivas
Os sistemas de IA geralmente recebem mais permissões do que o necessário, tornando essencial a implementação de acesso com privilégios mínimos para ferramentas e serviços de IA. Por exemplo, uma ferramenta de IA de previsão de vendas provavelmente não precisa de acesso aos seus dados de RH para realizar o trabalho. Agentes treinados em dados com permissões excessivas também podem fornecer respostas irrelevantes, o que pode aumentar as consequências de um possível vazamento de dados. Sem impor o privilégio mínimo, a IA pode se tornar uma ameaça interna supercarregada, capaz de expor terabytes de dados em segundos.
Corrigir configurações de IA arriscadas
Auditar regularmente as configurações dos sistemas de IA ajuda as organizações a identificar e corrigir lacunas de segurança, incluindo a revisão de restrições de prompts, a correção de mecanismos de autenticação ou a adequação de pontos de integração de dados incorretos. Manter proativamente uma cadência de auditoria regular permite que as organizações se adaptem a requisitos de conformidade em evolução e reforcem uma estratégia robusta de governança de IA.
Monitorar os dados criados pela IA
Os sistemas de IA podem gerar grandes quantidades de novos dados para sua organização, alguns dos quais são confidenciais e requerem supervisão de segurança. À medida que novos dados são gerados, você deve classificar se são ou não gerados por IA, aplicar rótulos de confidencialidade e monitorar atividades suspeitas.
Quando se trata de classificar conteúdo gerado por IA, a melhor abordagem é identificar e categorizar automaticamente o conteúdo com base em níveis de confidencialidade. Por exemplo, os resultados de um chatbot de atendimento ao cliente devem ser classificados de acordo com a presença de informações confidenciais, como dados de clientes ou informações financeiras.
Em seguida, garanta que todo o conteúdo gerado por IA receba o rótulo de confidencialidade adequado para controlar como ele pode ser acessado, compartilhado e usado. Isso pode incluir o rótulo automático de documentos gerados por assistentes de IA com designações "confidenciais" ou "públicos".
Monitore o uso suspeito de IA
Todas as interações do usuário com a IA devem ser monitoradas para identificar prompts questionáveis e possíveis usos indevidos. Se um usuário estiver tentando repetidamente extrair de um assistente de IA informações de cartão de crédito de clientes, o monitoramento automático poderá alertar sua equipe de segurança e/ou bloquear esse usuário e evitar um vazamento de dados.
Mantenha os dados confidenciais fora dos sistemas de IA
Uma das estratégias mais eficazes para gerenciar o risco de dados em IA é impedir, desde o início, que dados confidenciais entrem nos sistemas de IA. Alcançar isso requer uma abordagem multifacetada.
Em primeiro lugar, as organizações devem descobrir cargas de trabalho de IA ocultas, pois o aumento da Shadow AI pode, sem que percebam, expandir o raio de exposição e introduzir vulnerabilidades. Em seguida, é essencial identificar os fluxos de dados confidenciais mapeando como os dados passam pelos sistemas de IA e por toda a organização - isso ajuda a identificar possíveis pontos de exposure e permite a implementação de controles adequados.
Por fim, mapear as contas de serviço de IA com acesso a dados confidenciais é crucial para entender quais contas podem acessar determinados repositórios, permitindo a aplicação de controles de acesso adequados.
Estabelecendo uma estratégia segura de implementação de IA
Siga estas dicas práticas para garantir que a IA seja implementada com segurança em sua organização:
- Identifique os riscos: realize uma avaliação de segurança em IA para identificar as lacunas de segurança na sua implementação atual de IA
- Classifique os dados: implemente um processo abrangente de descoberta e classificação de dados para garantir que todas as informações sejam identificadas e categorizadas
- Estabeleça políticas de governança de IA: defina políticas claras de governança de IA para alinhar os usuários sobre quais dados podem ser usados para quais propósitos e em quais ferramentas
- Implemente controles técnicos: implemente medidas de segurança apropriadas para aplicar controles de acesso, DLP e monitoramento
- Ofereça treinamento interno: treine todos os seus usuários de acordo com as práticas recomendadas de IA para garantir um uso seguro e responsável
- Monitore e melhore: A segurança em IA não é uma iniciativa pontual — é necessário monitoramento contínuo e aprimoramento constante para acompanhar o cenário de segurança em constante evolução
Proteja seus pipelines de IA com a Varonis
O número de ferramentas de IA disponíveis ao público está crescendo, assim como os riscos inéditos que elas trazem para as organizações. Um simples prompt ou um agente de IA mal configurado pode expor dados confidenciais em segundos.
Nossa pesquisa mais recente revelou uma verdade alarmante: 99% das organizações têm dados confidenciais expostos que a IA pode facilmente identificar. Após analisar quase 10 bilhões de arquivos em ambientes do mundo real, nosso Relatório sobre o Estado da Segurança de Dados revelou vulnerabilidades generalizadas. Desde shadow AI e ausência de MFA até usuários fantasmas e arquivos não rotulados, os riscos aumentam a cada dia. O relatório não apenas destaca essas ameaças, mas também oferece passos e ferramentas práticas para proteger os dados em preparação para a implementação da IA.
O Varonis AI Security identifica continuamente os riscos da IA, sinaliza violações de conformidade ativas e corrige automaticamente as exposures para que sua organização possa adotar a IA com segurança.
A IA está avançando rapidamente, mas, no panorama geral, estamos apenas no início da adoção corporativa. Organizações que atrasam a modernização de suas defesas ou se prendem à segurança tradicional ficam expostas a riscos evidentes, que tendem apenas a aumentar.
Ao adotar desde cedo uma estratégia de segurança em IA centrada em dados, as organizações estarão melhor preparadas para inovar de forma segura e sustentável.
A segurança da IA começa com a segurança dos dados: Perguntas frequentes
Por que a segurança de dados é fundamental para a segurança em IA?
Os sistemas de IA são orientados por dados. Eles dependem de grandes volumes de dados confidenciais para treinamento, operações e resultados. Sem uma segurança de dados robusta, a IA pode expor ou vazar esses dados de forma não intencional por meio de prompts, resultados ou acesso mal configurado.
Qual é o maior risco dos copilotos e agentes de IA?
O principal risco é a superexposição de dados confidenciais. Copilotos de IA podem conectar fontes de dados anteriormente isoladas, concedendo a usuários ou agentes de IA acesso a informações que jamais deveriam ver, muitas vezes sem que ninguém perceba até que ocorra uma violação.
O que é “shadow AI” e por que ela é perigosa?
Shadow AI se refere a ferramentas ou serviços de IA adotados fora da supervisão da TI ou da área de segurança. Esses sistemas não monitorados podem interagir com dados confidenciais, criar violações de conformidade e expandir a superfície de ataque da organização.
Como posso manter dados sensíveis fora dos LLMs?
Primeiro, descubra e classifique todos os dados confidenciais em seu ambiente. Em seguida, controle quais sistemas de IA e usuários podem acessá-los. Soluções como o Varonis AI Security detectam automaticamente fluxos de dados confidenciais e impedem que eles entrem em modelos ou prompts de IA.
Nota - Este artigo foi traduzido com a ajuda de IA e revisado por um tradutor humano.
