Na sequência das crescentes preocupações com a segurança dos dados, o aumento de grandes modelos de linguagem (LLMs) esse poder IA generativa capacidades oferece ferramentas robustas para proteger nossas informações valiosas.
Este blog explora as maneiras notáveis como essa tecnologia aumenta a segurança das informações armazenadas. Ao aproveitar seu poder, podemos fortalecer nossas defesas com segurança de dados de IA generativa e fique um passo à frente das ameaças cibernéticas.
1. Detectando anomalias com precisão sem precedentes
Algoritmos de inteligência artificial generativa (ou GenAI) possuem capacidades notáveis de reconhecimento de padrões. Eles capacitam as operações de segurança da sua organização a identificar anomalias e potenciais violações de segurança com precisão.
Pesquisas conduzidas por analistas de segurança cibernética revelam que, ao incorporar sistemas generativos de detecção de anomalias baseados em IA em suas ferramentas de segurança, você pode reduzir os falsos positivos em até 70%. Isso permite que você se concentre em ameaças reais em vez de lidar com alarmes falsos, além de lhe dar clareza e espaço para desenvolver estratégias de mitigação de ameaças mais eficientes e eficazes.
2. Fortalecimento dos controles de acesso
Uma das maneiras pelas quais os dados podem ser comprometidos é se alguém sem autoridade conseguir recuperá-los. A IA generativa pode ser usada para proteger contra 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.
Estatísticas mostram que organizações que utilizam sistemas de controle de acesso baseados em IA generativa testemunham uma redução de 40% em tentativas bem-sucedidas de acesso não autorizado.
3. Fortalecimento dos 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. Pesquisas indicam que a IA integrada aos processos de criptografia pode aumentar a resistência contra ataques de força bruta em até 50% e adicionar uma camada extra de defesa. Proteger informações confidenciais.
4. Combatendo ameaças em evolução com soluções adaptativas
Soluções de segurança dinâmicas e adaptáveis permitem que você acompanhe a evolução das ameaças cibernéticas. Assim, a IA generativa pode aprender e se adaptar a novas ameaças em tempo real e pode ser usada para desenvolver mecanismos de defesa proativos. Esses sistemas de inteligência de ameaças baseados em IA generativa podem identificar com eficácia ameaças emergentes e tomar medidas preventivas.
Pesquisas demonstraram que tais soluções adaptativas alimentadas por IA generativa podem reduzir o tempo médio de detecção e resposta a ameaças em até 60%.
5. 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. Estudos indicam que empresas que empregam treinamento de segurança cibernética baseado em IA generativa testemunham uma redução de 45% em incidentes de segurança causados por negligência humana.
A IA generativa pode simular cenários realistas de ataques cibernéticos. Esses cenários podem treinar seus funcionários para reconhecer e responder a esses ataques de forma eficaz. Por meio de experiências de treinamento imersivas, você pode fortalecer os programas de conscientização de 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 no campo da segurança da informação. Ao aproveitar seu poder, você pode revolucionar suas estratégias de defesa e se antecipar às crescentes ameaças cibernéticas, reconhecendo os riscos de segurança da IA generativa.
As estatísticas e os resultados da pesquisa apresentados aqui destacam as contribuições inestimáveis da IA generativa na detecção de anomalias, na fortificação do controle de acesso, no fortalecimento do protocolo de criptografia, mitigação de ameaças, e treinamento em segurança cibernética.
Adotar a IA generativa é um passo fundamental para garantir um futuro digital seguro e resiliente, incorporando controles de segurança robustos.
Como gerenciar riscos de IA generativa
É claro que nenhuma tecnologia é isenta de falhas e existem alguns riscos envolvidos no uso de IA generativa em cibersegurança. No entanto, se você conhece os riscos da IA, você e sua equipe de segurança podem mitigá-los. Aqui estão algumas preocupações com o uso de ferramentas de IA e como atenuá-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.
No entanto, no processo de aprendizagem, o modelo pode apresentar vieses. Ele também pode fornecer dados pessoais ou informações que podem causar danos. Os modelos exigem certos procedimentos e políticas para operar de forma confiável e ética, a fim de evitar tais problemas. Eles também precisam seguir as instruções conforme os requisitos legais e sem viés.
Um modelo sem esses algoritmos de segurança pode se tornar uma vulnerabilidade para a organização que o utiliza.
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 precisa entender quais dados estão disponíveis para o seu sistema, pois não deseja que dados confidenciais de clientes sejam usados sem os controles adequados.
Outro motivo pelo qual você precisa de controle de dados em tais sistemas é a capacidade da IA de imitar a comunicação humana. Com acesso aos dados da sua empresa, a preocupação é que o sistema possa ser usado para criar ataques de engenharia social que levem os usuários a fornecer ainda mais informações pessoais.
É por isso que você precisa de verificações e controles para evitar o uso indevido das informações armazenadas por alguém que possa manipular sua ferramenta de IA generativa.
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
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 vários Leis de governança de dados de IA em vigor para proteger informações sensíveis ou confidenciais, como 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 você tem uma empresa que utiliza IA generativa, precisa implementar políticas e processos internos que protejam os dados dos seus clientes de acordo com as regulamentações. Isso significa que você pode precisar se antecipar às regulamentações para não ser pego de surpresa.
Como a BigID usa IA generativa para aprimorar a segurança de dados
A BigID é a principal fornecedora de privacidade de dadosSoluções de segurança e governança que utilizam IA avançada e aprendizado de máquina para descoberta e classificação profunda de dados. Acabaram-se os dias de centenas de horas manuais e o inevitável erro humano que acompanhava classificar e catalogar grandes quantidades de dados confidenciais.
Suíte de segurança da BigID Oferece ferramentas intuitivas e flexíveis, como inteligência de acesso e correção de dados. Utilizando IA, o BigID escaneia, identifica e correlaciona automaticamente dados sensíveis à privacidade com base no contexto e avalia riscos potenciais — proporcionando a você uma melhor compreensão dos seus ativos mais valiosos.
Baixe nosso resumo de segurança de dados.
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