A segurança de dados é uma preocupação para todas as organizações e não vai desaparecer. Na verdade, a questão está se tornando mais complexa com a introdução de novas tecnologias. Por exemplo, o surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) que os sistemas de IA geradores de energia trazem tanto oportunidades quanto riscos.
Seus recursos oferecem ferramentas robustas para proteger nossas informações valiosas e fortalecer as defesas contra ameaças cibernéticas. Mas não podemos ignorar que a própria tecnologia introduz novas vulnerabilidades e problemas de segurança que devem ser gerenciados com cuidado.
Como as organizações podem usar a Gen AI para aumentar a segurança de suas informações armazenadas e, ao mesmo tempo, proteger a tecnologia em si?
Os benefícios da IA generativa para a segurança cibernética
Detecte anomalias com precisão
Os algoritmos de inteligência artificial generativa (ou GenAI) têm capacidades notáveis de reconhecimento de padrões, que podem permitir que as operações de segurança da sua organização identifiquem anomalias e potenciais violações de segurança com precisão.
Também é uma solução mais rápida do que o monitoramento manual, com um estudo da IBM indicando que as organizações que usam IA para segurança podem detectar ameaças de até 60% mais rápido. Isso permite que você se concentre em ameaças reais em vez de lidar com alarmes falsos, além de lhe dar clareza e tempo para se concentrar no desenvolvimento de estratégias de mitigação de ameaças mais eficientes e eficazes.
Fortalecendo os controles de acesso
Os dados podem ser comprometidos se puderem ser recuperados por alguém sem a devida autorização, mas a IA Generativa pode ser usada para proteger contra isso. Ela impede o acesso não autorizado por reforçando os controles de acesso.
Os algoritmos GenAI podem identificar atividades suspeitas aprendendo e se adaptando a padrões em evolução. O sistema não atuará se o comportamento do usuário corresponder a parâmetros aceitáveis, refletindo uma política de segurança adaptada para segurança de IA generativa. No entanto, se identificar uma ameaça potencial, ele notificará rapidamente a equipe de segurança.
Fortalecendo os protocolos de criptografia
O criptografia de dados confidenciais ajuda a proteger informações contra acesso não autorizado. A IA generativa pode aprimorar significativamente os protocolos de criptografia, gerando chaves criptográficas robustas e otimizando algoritmos de criptografia, adicionando uma camada extra de defesa. Proteger informações confidenciais com forte segurança.
Combatendo ameaças em evolução com soluções adaptativas
Soluções de segurança dinâmicas e adaptáveis permitem que você acompanhe a evolução das ameaças cibernéticas. A IA generativa pode ajudar a gerar essa proatividade, aprendendo e se adaptando a novas ameaças em tempo real. Com essas informações, você pode criar mecanismos de defesa que interrompem novas ameaças, identificando ameaças emergentes e tomando ações preventivas para evitar problemas.
Aprimorando o treinamento e a simulação em segurança cibernética
O fator humano continua sendo uma vulnerabilidade significativa em dados e segurança cibernética. Felizmente, a IA generativa pode desempenhar um papel fundamental mitigar esse risco.
A IA generativa pode simular cenários realistas de ataques cibernéticos, o que pode treinar seus funcionários para reconhecer e responder eficazmente a esses ataques. Por meio de experiências de treinamento imersivas, você pode fortalecer os programas de conscientização em segurança da sua empresa para reduzir a probabilidade de erro humano e melhorar sua postura geral de segurança.
Os recursos de IA generativa representam um divisor de águas na segurança da informação. Ao aproveitar seu poder, você pode revolucionar suas estratégias de defesa e se antecipar às crescentes ameaças cibernéticas.
Claramente, a IA generativa oferece contribuições inestimáveis na detecção de anomalias, controle de acesso, fortalecimento da criptografia, mitigação de ameaçase treinamento em segurança cibernética. Adotá-lo é um passo fundamental para garantir um futuro digital seguro e resiliente, incorporando medidas de segurança robustas.
No entanto, precisamos garantir que isso seja feito de forma segura e responsável, pois a IA generativa traz consigo suas próprias preocupações de segurança que devem ser mitigadas se quisermos utilizá-la na proteção de dados.
Riscos e ameaças à segurança da IA generativa
É claro que nenhuma tecnologia está isenta de desafios e existem algumas falhas de segurança potenciais envolvidas no uso de IA na segurança cibernética. No entanto, se você estiver ciente desses riscos de segurança da IA generativa, você e sua equipe poderão mitigá-los com sucesso.
Aqui estão algumas preocupações com o uso de aplicativos de IA e como aliviá-las:
Segurança do modelo de IA
Os LLMs utilizam grandes quantidades de dados para aprender e compreender padrões e prever ou gerar soluções para problemas complexos. Todos esses dados agora estão disponíveis para o modelo reutilizar e disponibilizar na forma de conteúdo gerado.
Embora isso os torne ferramentas poderosas, também introduz riscos de segurança complexos que as organizações devem gerenciar cuidadosamente. Se não forem governados corretamente, os modelos de IA podem memorizar informações confidenciais e reproduzir vieses.
Um modelo sem algoritmos de segurança robustos pode se tornar uma vulnerabilidade para a organização que o utiliza. Os principais riscos são:
Envenenamento de dados
Um ataque de envenenamento de dados funciona alterando os dados de treinamento usados para construir um modelo GenAI. Eles podem subverter seu comportamento injetando pontos de dados maliciosos ou enganosos no conjunto de treinamento, o que (por exemplo) pode introduzir um ponto cego que permite que ataques passem despercebidos ou gerem respostas inseguras em sistemas críticos.
Engenharia Reversa e Roubo de Modelos
Invasores que obtêm acesso a uma IA generativa podem roubar seu modelo ou fazer engenharia reversa em seus parâmetros. Isso pode revelar propriedade intelectual e até mesmo comportamentos de segurança, que os invasores podem explorar para contornar proteções e identificar vulnerabilidades no seu sistema.
Vazamentos de privacidade
Mesmo sem ataques diretos, os modelos podem expor involuntariamente dados privados ou sensíveis em suas saídas (conhecido como vazamento de modelo). Por exemplo, a IA generativa treinada com dados de clientes pode revelar informações de identificação pessoal se solicitada de forma inadequada.
Para garantir Privacidade de dados de IA, você precisa se concentrar na implementação de uma política de segurança rigorosa e Governança de IA através:
- Descoberta de dados
- Avaliação de risco de dados
- Segurança
- Direitos
Uso de dados empresariais
Sua empresa pode empregar IA generativa para processar e analisar dados corporativos e externos. Como resultado, você precisará gerenciar esses dados de acordo com as normas de segurança e conformidade. Você deve entender quais dados estão disponíveis para o seu sistema, pois não deseja que dados confidenciais de clientes sejam usados sem os controles adequados.
A outra razão pela qual você precisa de controle de dados em tais sistemas é a capacidade da IA de imitar a comunicação humana. Você precisa de verificações e controles para evitar o uso indevido das informações armazenadas por alguém que possa manipular sua ferramenta de IA generativa.
Esteja atento aos seguintes riscos:
Engenharia Social
Se invasores obtiverem acesso aos dados da sua empresa e conseguirem manipular os avisos de IA, eles poderão usar o sistema para criar e-mails ou outras comunicações altamente convincentes direcionadas aos seus funcionários e clientes. Esses ataques com IA podem induzir os usuários a compartilhar informações confidenciais, transferir dinheiro ou realizar outras ações que comprometam a segurança.
Dependência excessiva de resultados de IA
À medida que a IA se torna cada vez mais popular, corremos o risco de depender demais de seu conteúdo sem implementar uma verificação adequada. Isso pode levar à disseminação de imprecisões perigosas ou até mesmo mentiras descaradas. Infelizmente, isso pode ter impactos reais que causam danos às pessoas.
O uso responsável de dados de IA requer:
- Inventário de dados
- Classificação de dados
- Acesso a dados e direitos
- Consentimento, retenção e residência de dados
- Auditoria de uso de dados
Segurança rápida
Um prompt é qualquer entrada que você fornece ao seu sistema de IA para obter uma resposta. Podem ser consultas de usuários ou prompts gerados pelo sistema. Prompts do sistema, quando bem projetados, resultam em comportamento ético da IA. No entanto, agentes de ameaças podem usá-los como vetores de ataque ou malware, se o modelo não tiver sido ensinado a reconhecer e rejeitar prompts perigosos.
Para garantir que os prompts do seu sistema sejam seguros, você precisa procurar:
- Injeções rápidas e fuga da prisão
- Phishing de dados confidenciais
- Sequestro de modelo/phishing de conhecimento
- Negação de serviço
- Comportamento anômalo
- IA de sombra
Regulamentos de IA
Apesar de seu amplo uso, a IA é uma tecnologia que ainda está em fase inicial. À medida que a IA generativa evolui, as regulamentações e a estrutura que a rege também mudarão, abordando novos desafios de privacidade e segurança. Existem diversas leis de governança de dados de IA em vigor para proteger informações sensíveis ou confidenciais, como a Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR), o Lei de Direitos de Privacidade da Califórnia (CPRA), e o Lei de IA da União Europeia (Lei de IA da UE).
Da mesma forma, outros países estão desenvolvendo suas próprias leis e regulamentos para proteger informações pessoais.
O problema é que essas leis e políticas podem mudar com o tempo. Se sua empresa utiliza IA generativa, é fundamental implementar políticas e processos internos que protejam os dados dos seus clientes de acordo com as regulamentações. Isso significa que você deve se manter atualizado sobre as regulamentações para não ser pego de surpresa.
Melhores práticas de segurança da GenAI
Realizar avaliações de risco em novos modelos de IA
Ao procurar implementar um novo modelo de IA, especialmente se você for usá-lo para ajudar na proteção de dados, é essencial avaliar os riscos associados à tecnologia. Isso ajudará você a identificar quaisquer vulnerabilidades de segurança no sistema que possam levar a violações de dados ou privacidade, ou à falta de confiabilidade. Nesta etapa, também é crucial confirmar a conformidade com os padrões reconhecidos de segurança de dados, como o GDPR.
Validar e higienizar dados de entrada
A inteligência artificial, incluindo a Gen AI, é tão segura quanto as entradas que processa e as saídas que gera. Você pode ajudar a prevenir ameaças à segurança como ataques de injeção imediata validando e higienizando minuciosamente todos os dados de entrada, garantindo que o modelo seja alimentado apenas com informações confiáveis e "seguras". Da mesma forma, filtre todas as saídas para evitar que qualquer conteúdo malicioso ou sensível passe despercebido.
Implementar controles de acesso e autenticação
Como em qualquer forma de segurança de dados, controles de acesso e autenticação eficaz são essenciais para proteger os sistemas de IA, limitando quem pode interagir com eles. Por exemplo, o uso de autenticação multifator e controles de acesso baseados em funções, juntamente com auditorias regularizadas, pode ajudar a evitar o uso indevido da IA.
Tenha uma estrutura de governança robusta
A implementação de controles regulamentados para garantir a segurança e a confiabilidade dos modelos de IA Generativa permite que quaisquer violações e degradações sejam detectadas precocemente. Essa estrutura pode incluir a execução de auditorias regulares e a implementação de ferramentas para monitorar comportamentos inesperados, ou a minimização dos dados de treinamento para apenas o necessário.
Invista em treinamento de dados e IA
Uma maneira eficaz de ajudar a evitar os riscos associados à segurança de aplicações de IA é garantir que todos os funcionários sejam informados sobre as ameaças potenciais. Desde aprender a reconhecer as limitações dos sistemas de IA até identificar riscos potenciais, ter todas as equipes atentas e responsáveis no uso da IA é, por si só, uma proteção contra ameaças à segurança.
Acompanhe as novas ameaças à IA generativa
Ainda estamos apenas no início da evolução do uso da IA nos negócios. À medida que novas capacidades surgem, o mesmo acontecerá novos riscos que você terá que abordar. É crucial manter-se atento para acompanhar as ameaças emergentes e como elas podem impactar a segurança dos dados. Atualize regularmente seus protocolos de segurança para ajudar a mitigar quaisquer vulnerabilidades emergentes e permanecer resiliente.
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