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 generativa trazem consigo tanto oportunidades quanto riscos.
Suas capacidades oferecem ferramentas robustas para proteger nossas informações valiosas e fortalecer as defesas contra ameaças cibernéticas. No entanto, 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 IA de última geração para aprimorar a segurança das informações armazenadas e, ao mesmo tempo, proteger a própria tecnologia?
Os benefícios da IA generativa para a segurança cibernética
Detectar anomalias com precisão
Os algoritmos de inteligência artificial generativa (ou GenAI) possuem notáveis capacidades de reconhecimento de padrões, que podem permitir que as operações de segurança da sua organização identifiquem anomalias e potenciais ameaças. violações de segurança Com precisão.
É também uma solução mais rápida do que o monitoramento manual, com um estudo da IBM indicando que organizações que usam IA para segurança podem detectar ameaças em até 60% mais rápidoIsso permite que você se concentre em ameaças reais em vez de lidar com alarmes falsos, e lhe dá a clareza e o tempo necessários 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 forem 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 da GenAI conseguem identificar atividades suspeitas aprendendo e se adaptando a padrões em constante evolução. O sistema não intervém se o comportamento do usuário corresponder a parâmetros aceitáveis, refletindo uma política de segurança personalizada. segurança de IA generativaNo entanto, se identificar uma ameaça potencial, notificará rapidamente a equipe de segurança.
Fortalecimento dos protocolos de criptografia
O criptografia de dados confidenciais A IA generativa ajuda a proteger informações contra acesso não autorizado. Ela 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 constante evolução com soluções adaptáveis.
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 com novas ameaças e se adaptando a elas em tempo real. Com essas informações, você pode criar mecanismos de defesa que impedem novas ameaças, identificando ameaças emergentes e tomando medidas preventivas para evitar problemas.
Aprimorando o treinamento e a simulação em cibersegurança
O fator humano continua sendo uma vulnerabilidade significativa em segurança de dados e cibernética. Felizmente, a IA generativa pode desempenhar um papel fundamental nesse processo. mitigar esse risco.
A IA generativa pode simular cenários realistas de ciberataques, treinando seus funcionários para reconhecer e responder a esses ataques com eficácia. Por meio de experiências de treinamento imersivas, você pode fortalecer os programas de conscientização de segurança da sua empresa, reduzindo a probabilidade de erros humanos e melhorando a postura geral de segurança.
As capacidades da IA generativa representam uma mudança radical na segurança da informação. Ao aproveitar seu poder, você pode revolucionar suas estratégias de defesa e se manter à frente das ameaças cibernéticas em constante evolução.
Claramente, a IA generativa oferece contribuições inestimáveis na detecção de anomalias, controle de acesso e fortalecimento da criptografia. mitigação de ameaçase treinamento em cibersegurança. Adotá-lo é um passo imprescindível para garantir um futuro digital seguro e resiliente, incorporando medidas de segurança robustas.
No entanto, devemos garantir que isso seja feito de forma segura e responsável, pois a IA generativa traz consigo suas próprias preocupações de segurança, que precisam ser mitigadas para que possamos aproveitá-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 em cibersegurança. No entanto, se você estiver ciente desses riscos de segurança da IA generativa, você e sua equipe poderão mitigá-los com sucesso.
A seguir, apresentamos algumas preocupações relacionadas ao uso de aplicações de IA e como atenuá-las:
Segurança do modelo de IA
Os LLMs utilizam grandes quantidades de dados para aprender e compreender padrões, prevendo ou gerando soluções para problemas complexos. Todos esses dados agora estão disponíveis para o modelo reutilizar e distribuir na forma de conteúdo gerado.
Embora isso as torne ferramentas poderosas, também introduz riscos de segurança complexos que as organizações devem gerenciar com cuidado. Se não forem gerenciados 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. Os atacantes podem subverter seu comportamento injetando pontos de dados maliciosos ou enganosos no conjunto de treinamento, o que (por exemplo) poderia introduzir um ponto cego que permite que os ataques passem despercebidos ou gerem respostas inseguras em sistemas críticos.
Engenharia Reversa e Roubo de Modelos
Atacantes que obtêm acesso a uma IA generativa podem roubar seu modelo ou fazer engenharia reversa de seus parâmetros. Isso pode revelar propriedade intelectual e até mesmo comportamentos de segurança, que os atacantes podem explorar para burlar proteções e identificar vulnerabilidades em seu sistema.
Vazamentos de privacidade
Mesmo sem ataques diretos, os modelos podem expor involuntariamente dados privados ou sensíveis em seus resultados (fenômeno 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 IAVocê 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
Utilização de dados empresariais
Sua empresa pode utilizar IA generativa para processar e analisar dados corporativos e externos. Consequentemente, você precisará gerenciar esses dados de acordo com as normas de segurança e conformidade. É fundamental compreender quais dados estão disponíveis em seu sistema, pois você não deseja que dados sensíveis de clientes sejam utilizados sem os devidos controles.
Outro motivo pelo qual você precisa de controle de dados em tais sistemas é a capacidade da IA de imitar a comunicação humana. É necessário implementar verificações e controles para evitar o uso indevido das informações armazenadas por alguém que possa manipular sua ferramenta de IA generativa.
Fique atento aos seguintes riscos:
Engenharia Social
Se invasores obtiverem acesso aos dados da sua empresa e conseguirem manipular as instruções da IA, poderão usar o sistema para criar e-mails ou outras comunicações altamente convincentes direcionadas a seus funcionários e clientes. Esses ataques baseados em IA podem enganar os usuários para que compartilhem informações confidenciais, transfiram dinheiro ou realizem outras ações que comprometam a segurança.
Dependência excessiva dos resultados da IA
Com a crescente popularidade da IA, corremos o risco de depender excessivamente do seu conteúdo sem implementar uma verificação adequada. Isso pode levar à disseminação de informações imprecisas e perigosas, ou até mesmo de mentiras descaradas. Infelizmente, isso pode ter impactos reais e causar danos às pessoas.
O uso responsável de dados de IA requer:
- Inventário de dados
- Classificação de dados
- Acesso e direitos de dados
- Consentimento, retenção e residência de dados
- Auditoria de utilização de dados
Segurança imediata
Um prompt é qualquer entrada que você fornece ao seu sistema de IA para obter uma resposta. Esses prompts podem ser consultas de usuários ou gerados pelo próprio sistema. Quando bem projetados, os prompts do sistema resultam em um comportamento ético da IA. No entanto, agentes maliciosos podem usá-los como vetores de ataque ou malware, caso o modelo não tenha sido treinado para reconhecer e rejeitar prompts perigosos.
Para garantir que os avisos do seu sistema sejam seguros, você precisa verificar:
- Injeções rápidas e jailbreak
- Phishing de dados sensíveis
- Sequestro de modelo/phishing de conhecimento
- Negação de serviço
- Comportamento anômalo
- IA Sombra
Regulamentos de IA
Apesar de seu uso generalizado, a IA ainda é uma tecnologia em seus primórdios. À medida que a IA generativa evolui, as regulamentações e a estrutura que a governam 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 de Proteção de Dados (RGPD), 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.
A questão é que essas leis e políticas podem mudar com o tempo. Se sua empresa utiliza IA generativa, você precisa implementar políticas e processos internos que protejam os dados dos seus clientes de acordo com as regulamentações. Isso significa que você deve se antecipar às regulamentações para não ser pego de surpresa.
Melhores práticas de segurança da GenAI
Realizar avaliações de risco em novos modelos de IA
Ao considerar a implementação de um novo modelo de IA, especialmente se o objetivo for auxiliar na proteção de dados, é essencial... avaliar os riscos associada à tecnologia. Isso ajudará a identificar quaisquer vulnerabilidades de segurança no sistema que possam levar a violações de dados ou privacidade, ou ainda à falta de confiabilidade. Nesta etapa, também é crucial confirmar a conformidade com os padrões de segurança de dados reconhecidos, como o GDPR.
Validar e higienizar os dados de entrada
A inteligência artificial, incluindo a IA de primeira geração, 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, garantimos que o modelo receba apenas informações confiáveis e "seguras". Da mesma forma, filtramos todas as saídas para evitar que qualquer conteúdo malicioso ou sensível passe despercebido.
Implementar controles de acesso e autenticação.
Assim como em qualquer forma de segurança de dados, os controles de acesso e a 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 regulares, pode ajudar a evitar o uso inadequado 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 a detecção precoce de quaisquer violações e degradações. Essa estrutura pode incluir a realização de auditorias regulares e o uso de ferramentas para monitorar comportamentos inesperados, ou ainda a minimização dos dados de treinamento, restringindo-os apenas ao necessário.
Invista em treinamento em dados e IA
Uma forma eficaz de ajudar a evitar os riscos associados à segurança de aplicações de IA é garantir que todos os funcionários estejam cientes das potenciais ameaças. 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 já é uma proteção contra ameaças à segurança.
Mantenha-se atualizado sobre as novas ameaças à IA generativa.
Ainda estamos apenas no início da evolução do uso da IA nos negócios. À medida que novas capacidades surgirem, o mesmo acontecerá com as existentes. novos riscos que você terá que abordar. É crucial ficar 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 que estejam surgindo e manter a resiliência.
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