A IA generativa pode ajudar sua equipe de segurança a investigar ameaças, resumir incidentes e descobrir padrões mais rapidamente. Ela também pode fornecer a um funcionário, copiloto ou agente autônomo um novo caminho para acessar informações confidenciais.
Considere um cenário empresarial comum: sua organização implementa um assistente de IA para ajudar os funcionários a encontrar respostas em documentos internos. O assistente funciona conforme o esperado. Ele pesquisa repositórios conectados, recupera arquivos relevantes e gera resumos úteis.
Então, alguém faz uma pergunta que recupera registros confidenciais de remuneração, informações de clientes ou código-fonte proprietário.
O modelo pode ter seguido suas instruções perfeitamente. A falha de segurança ocorreu antes, quando dados sensíveis se tornaram acessíveis a um sistema de IA sem os controles adequados.
Esse é o desafio de segurança de IA generativa. As organizações devem proteger os modelos e aplicações de IA, ao mesmo tempo que asseguram a segurança dos dados, identidades, permissões, avisos, integrações e ações que os tornam úteis.
Este guia explica os riscos, as defesas práticas e as oportunidades que a IA generativa cria para as equipes de segurança corporativa. Ele também mostra como construir um programa de segurança que apoie a adoção da IA, em vez de simplesmente retardá-la.
O que é segurança com IA generativa?
Segurança de IA generativa É a prática de proteger sistemas de IA generativa e seus fluxos de trabalho adjacentes contra acesso não autorizado, exposição de dados, manipulação maliciosa, uso indevido e ações inseguras.
Abrange mais do que o modelo de linguagem de grande escala (LLM). Uma implementação segura de IA generativa deve levar em conta tudo o que o modelo pode usar, recuperar, gerar ou influenciar.
Isso inclui:
- Modelos e aplicações: LLMs hospedados, copilotos empresariais, assistentes personalizados e recursos de IA integrados.
- Dados empresariais: Conjuntos de dados de treinamento, documentos internos, bancos de dados, código-fonte, informações pessoais e registros regulamentados.
- Sistemas de recuperação: Geração aumentada por recuperação (RAG), bancos de dados vetoriais, bases de conhecimento e conectores de pesquisa.
- Interações de IA: Instruções, contexto recuperado, respostas geradas e arquivos carregados.
- Identidades e permissões: Funcionários, contas de serviço, aplicativos, agentes de IA e acesso delegado.
- Ferramentas e ações: APIs, plugins, destinos externos, automação de fluxo de trabalho e transações executadas por agentes.
O objetivo é permitir que sistemas de IA aprovados usem informações aprovadas para fins aprovados, evitando a exposição de dados sensíveis e comportamentos não autorizados.
Por que a IA generativa está mudando a segurança empresarial?
A segurança de aplicações tradicional pressupõe que usuários e aplicações interajam por meio de interfaces relativamente definidas. A IA generativa adiciona uma interface de linguagem flexível que pode alcançar diversos sistemas, interpretar conteúdo não confiável e, às vezes, agir com base nessa interpretação.
Três mudanças são particularmente importantes.
1. A linguagem natural facilita a recuperação de dados.
Um funcionário não precisa mais saber onde um arquivo confidencial está armazenado. Um assistente de IA conectado pode localizá-lo, extrair detalhes relevantes e resumir as informações em segundos. Se as permissões do repositório forem muito amplas, a IA pode ampliar essa exposição existente.
2. Conteúdo não confiável pode influenciar o comportamento da IA.
Um modelo pode encontrar instruções em páginas da web, documentos, e-mails, comentários de código ou resultados de pesquisa. Essas instruções são dados, não comandos autorizados, mas um fluxo de trabalho de IA insuficientemente protegido pode tratá-las como instruções.
3. Agentes de IA podem transformar respostas em ações
Um assistente que redige uma resposta cria um tipo de risco. Um agente que pode enviar essa resposta, atualizar o registro de um cliente, alterar permissões ou executar uma transação cria outro.
Portanto, as equipes de segurança precisam avaliar não apenas o que um sistema de IA sabe, mas também A que pode aceder, o que pode produzir e o que lhe é permitido fazer..
PROTEJA OS DADOS POR TRÁS DA IA
Saiba a que sua IA pode acessar.
Descubra sistemas de IA, identifique a exposição de dados sensíveis, compreenda o acesso e priorize os riscos que importam com o BigID.
10 riscos de segurança da IA generativa que você precisa entender.
Os riscos de segurança da IA generativa podem ter origem no modelo, nos dados que ele utiliza, nas aplicações relacionadas ou nas permissões que interligam tudo. Os seguintes riscos merecem atenção especial.
1. Vazamento de dados sensíveis
Os funcionários podem inserir informações confidenciais em ferramentas de IA. Os assistentes corporativos podem recuperar documentos com acesso excessivamente permissivo. As respostas geradas podem reproduzir informações pessoais, regulamentadas ou proprietárias.
O que fazer: Descubra e classifique dados sensíveis, controle o que a IA pode acessar, aplique controles de resposta rápida onde forem compatíveis e minimize a exposição desnecessária.
2. Injeção Imediata e Injeção Imediata Indireta
A injeção de instruções ocorre quando instruções maliciosas tentam redirecionar um sistema de IA de sua tarefa autorizada. Na injeção indireta de instruções, as instruções aparecem dentro do material que a IA está processando, como um documento ou página da web recuperada.
O que fazer: Trate o conteúdo externo como não confiável, separe as instruções dos dados, restrinja as ferramentas disponíveis, imponha a autorização fora do modelo e teste cenários adversários.
3. IA paralela e ferramentas não aprovadas
Os funcionários podem adotar serviços de IA sem revisão de segurança, aprovação de compras ou visibilidade sobre o tratamento de dados. Recursos de IA incorporados em plataformas SaaS existentes podem criar pontos cegos semelhantes.
O que fazer: Descubra IA autorizada e não autorizada, estabeleça padrões de uso aprovados, avalie fornecedores e monitore interações de dados confidenciais.
4. Permissões excessivas de IA e agentes
Aplicações e agentes de IA podem herdar amplo acesso por meio de contas de serviço, conectores, APIs ou permissões de usuário. Um agente pode se tornar uma preocupação de segurança de alto impacto quando consegue acessar dados sensíveis e executar ações.
O que fazer: Aplique o princípio do menor privilégio, identifique os responsáveis, restrinja o acesso às ferramentas, utilize credenciais de curta duração sempre que possível e exija aprovações para ações de alto impacto.
5. RAG inseguro e recuperação de vetores
A geração aumentada por recuperação pode tornar o conhecimento interno pesquisável por meio de IA. Mas a informação pesquisável não é automaticamente informação que todo usuário ou agente deva recuperar.
O que fazer: Preservar a autorização em nível de origem, avaliar as permissões no momento da recuperação, classificar o conteúdo indexado e levar em consideração os dados retidos em armazenamentos vetoriais e incorporações.
6. Envenenamento de Dados e Conhecimento Não Confiável
Ataques ou alterações acidentais nos dados podem introduzir conteúdo enganoso ou malicioso em conjuntos de dados de treinamento, bases de conhecimento ou fontes de recuperação de informações. Isso pode distorcer o comportamento do modelo ou influenciar as respostas geradas.
O que fazer: Rastrear a proveniência e a linhagem, validar fontes confiáveis, gerenciar alterações em conjuntos de dados críticos e avaliar os resultados em relação às expectativas conhecidas.
7. Roubo de modelos e exposição da propriedade intelectual
Artefatos de modelos, prompts proprietários, dados de ajuste fino, incorporações e lógica de aplicação podem conter propriedade intelectual valiosa. Controles de acesso fracos ou interfaces expostas podem aumentar o risco de roubo e extração.
O que fazer: Proteja os ativos do modelo, assegure as APIs, gerencie segredos, monitore acessos anormais e limite a exposição desnecessária de informações proprietárias.
8. Saídas inseguras e ações subsequentes
Textos, códigos ou respostas estruturadas geradas podem ser imprecisos, manipulados ou inseguros para execução. Um fluxo de trabalho que confia automaticamente na saída do modelo pode transformar uma resposta incorreta em um incidente de negócios.
O que fazer: Valide os resultados, utilize verificações determinísticas para operações críticas, separe as recomendações da execução e exija aprovação humana quando apropriado.
9. Modelo de Terceiros e Risco na Cadeia de Suprimentos
As organizações frequentemente dependem de modelos externos, APIs, frameworks, conectores, plugins e serviços de hospedagem. Cada dependência levanta questões sobre segurança, retenção de dados, acesso, disponibilidade e obrigações contratuais.
O que fazer: Avaliar fornecedores, documentar fluxos de dados, avaliar políticas de retenção e treinamento, monitorar dependências e definir planos de saída ou de contingência.
10. Lacunas em Privacidade, Conformidade e Governança
A IA generativa pode processar informações pessoais, registros regulamentados ou dados sujeitos a limitações de residência, consentimento, retenção e finalidade. Um fluxo de trabalho de IA tecnicamente funcional ainda pode violar políticas organizacionais ou obrigações legais.
O que fazer: Conecte o inventário de IA à governança de dados, avaliações de privacidade, propriedade, linhagem, regulamentações aplicáveis e evidências de controles.
Segurança de IA generativa na prática: três cenários
Os requisitos de segurança tornam-se mais claros quando você avalia o que um sistema de IA realmente pode acessar e fazer. Explore estes exemplos para ver como o risco varia em diferentes implantações empresariais comuns.
EXPLORE OS CENÁRIOS
Cenário 1: Um funcionário solicita um relatório confidencial ao copiloto.
O que acontece: O assistente recupera um documento confidencial de um repositório conectado porque as permissões existentes permitem amplo acesso.
Risco primário: Exposição de dados sensíveis devido a permissões excessivas e recuperação assistida por IA.
Resposta de segurança: Classificar o documento, corrigir acessos excessivos, impor autorização de recuperação em nível de usuário e monitorar interações sensíveis de IA.
Cenário 2: Um assistente RAG lê instruções maliciosas em um documento.
O que acontece: O conteúdo recuperado tenta redirecionar o assistente para uma solicitação não autorizada ou um destino externo.
Risco primário: Injeção indireta de instruções, cruzando a fronteira entre conteúdo não confiável e instruções confiáveis.
Resposta de segurança: Tratar o conteúdo recuperado como dados, restringir as ferramentas disponíveis, validar os destinos e impor autorização fora do modelo.
Cenário 3: Um agente de IA se prepara para enviar registros de clientes externamente.
O que acontece: Um agente combina o acesso a um banco de dados de clientes com a permissão para enviar mensagens de saída.
Risco primário: Exposição de dados sensíveis amplificada pela execução autônoma.
Resposta de segurança: Limitar o acesso do agente aos dados, validar os destinatários, aplicar a política antes da transmissão e exigir aprovação para ações de alto impacto.
Selecione um cenário para expandir sua análise de segurança. Estes são exemplos ilustrativos e não incidentes documentados de clientes.
Como a IA generativa pode aprimorar a segurança cibernética
A IA generativa introduz novos riscos, mas também pode tornar as equipes de segurança mais eficazes quando implementada com controles adequados e supervisão humana.
Cinco aplicações são especialmente úteis.
1. Acelerar as investigações de segurança
A IA generativa pode resumir alertas, organizar notas de investigação, explicar descobertas técnicas e ajudar os analistas a interpretar grandes volumes de informações de segurança.
Onde isso ajuda: Os centros de operações de segurança podem reduzir pesquisas repetitivas e dar aos analistas mais tempo para investigar ameaças significativas.
Medida de segurança importante: As explicações geradas por IA devem ser baseadas em evidências verificadas. Os modelos podem produzir conclusões convincentes, mas incorretas.
2. Aprimorar os fluxos de trabalho de análise e detecção de ameaças
A IA generativa pode auxiliar na elaboração de resumos de inteligência de ameaças, na criação de regras de detecção, em consultas de investigação e em correlações entre descobertas de segurança. Análises convencionais e aprendizado de máquina continuam sendo importantes para identificar anomalias; a IA generativa adiciona uma camada orientada por linguagem para investigação e resposta.
Onde isso ajuda: Os analistas podem passar mais rapidamente de sinais brutos para hipóteses que valem a pena testar.
Medida de segurança importante: Valide as regras, consultas e conclusões geradas antes de usá-las em produção.
3. Apoiar as análises de acesso e a priorização de riscos.
As equipes de segurança frequentemente precisam interpretar relações complexas entre identidades, permissões, aplicativos e dados sensíveis. A IA generativa pode ajudar a resumir as descobertas e explicar por que um padrão de acesso merece atenção.
Onde isso ajuda: As equipes podem traduzir as descobertas de acesso técnico em decisões de negócios mais claras.
Medida de segurança importante: As decisões de acesso devem ser baseadas em permissões oficiais e no contexto dos dados, e não em uma suposição do modelo sobre quem deve ter acesso.
4. Auxiliar na resposta e remediação de incidentes de segurança.
A GenAI pode ajudar a preparar manuais de resposta a incidentes, resumir incidentes, elaborar instruções de remediação e recomendar os próximos passos para as equipes de segurança.
Onde isso ajuda: As equipes podem reduzir o trabalho administrativo e tornar as transições de tarefas mais consistentes.
Medida de segurança importante: Ações de alto impacto, como exclusão de dados, alteração de acesso ou isolamento de sistemas, devem seguir verificações de políticas determinísticas e requisitos de aprovação.
5. Tornar o treinamento de segurança mais realista
A IA generativa pode criar exemplos personalizados de conscientização sobre phishing, simulações e exercícios específicos para cada função, que refletem as ameaças que os funcionários provavelmente encontrarão.
Onde isso ajuda: A formação em segurança torna-se cada vez mais relevante para os fluxos de trabalho empresariais reais.
Medida de segurança importante: Analise o conteúdo simulado para verificar sua precisão, adequação e ausência de exposição não intencional de informações sensíveis reais.
Segurança de IA generativa versus segurança de aplicativos tradicionais
Muitos controles de segurança cibernética já estabelecidos ainda se aplicam à IA generativa. Autenticação, criptografia, gerenciamento de vulnerabilidades, registro de logs, desenvolvimento seguro e resposta a incidentes continuam sendo essenciais.
A diferença é que a IA generativa introduz novos comportamentos e caminhos de dados que os controles convencionais podem não compreender completamente.
Para uma análise mais aprofundada da proteção de dados sensíveis em sistemas de IA, consulte o artigo da BigID. Guia de segurança de dados de IA. Para controles de acesso e ameaças específicos para IA, explore Segurança de IA.
Melhores práticas de segurança para IA generativa
Um programa de segurança GenAI maduro combina práticas de cibersegurança consolidadas com controles projetados para acesso a dados específicos de IA, comportamento de modelos e fluxos de trabalho autônomos.
1. Crie um inventário completo de IA
Identificar modelos, assistentes, copilotos, agentes, funcionalidades SaaS com IA, aplicações RAG, repositórios de vetores e serviços conectados. Registrar a propriedade, a finalidade comercial, as fontes de dados, o ambiente de implantação e o uso aprovado.
Inclua IA paralela. Um inventário limitado a projetos aprovados centralmente deixará de ter uma exposição significativa.
2. Descobrir e classificar dados acessíveis por IA
Determine quais sistemas de IA podem acessar informações pessoais, registros regulamentados, propriedade intelectual, credenciais, dados financeiros e outros ativos sensíveis.
A classificação deve ir além de bancos de dados estruturados, abrangendo documentos, plataformas de colaboração, armazenamento em nuvem, repositórios de código e armazenamentos de dados específicos para IA.
3. Garantir o princípio do menor privilégio para humanos e IA
Analise as permissões de usuários, aplicativos, contas de serviço, conectores e agentes de IA. Remova acessos desnecessários e assegure-se de que a recuperação de dados por IA respeite a autorização da identidade solicitante.
Para agentes autônomos, avalie tanto os dados que eles podem acessar quanto as ações que podem executar.
4. Garantir a segurança dos canais RAG e das fontes de conhecimento
Validar fontes de dados, preservar os controles de acesso durante a indexação e recuperação, proteger bancos de dados vetoriais e rastrear a linhagem desde o conteúdo de origem até as saídas de IA.
Não presuma que uma informação se torna segura para compartilhar simplesmente porque foi transformada em embeddings ou recuperada como contexto de modelo.
5. Estabelecer proteções de resposta rápida.
Aplique controles adequados às informações sensíveis enviadas às ferramentas de IA e retornadas nas respostas. Teste a injeção imediata, a divulgação insegura, a manipulação e as tentativas de burlar as políticas.
Lembre-se de que a filtragem de prompts por si só não é suficiente. Os controles de autorização e ação devem permanecer válidos mesmo quando o modelo se comportar de maneira inesperada.
6. Restringir as ferramentas e ações do agente de IA
Limite os agentes aos sistemas, APIs, destinos e operações necessários para a finalidade aprovada. Exija aprovação explícita para alterações de alto impacto, compartilhamento externo ou transações confidenciais.
Mantenha a rastreabilidade da atividade do agente e defina uma maneira de desativar ou revogar o acesso quando o risco mudar.
7. Avaliar fornecedores e modelos externos
Antes de conectar informações corporativas confidenciais, revise o tratamento de dados, a retenção, o uso para treinamento, os subprocessadores, as garantias de segurança, as opções de implantação e as obrigações de notificação de incidentes.
Reavaliar alterações substanciais em modelos, conectores, funcionalidades ou fluxos de dados.
8. Teste os sistemas de IA antes e depois da implementação.
Avalie vazamento de dados, recuperação não autorizada, injeção imediata, saídas inseguras, uso indevido de agentes e outros modos de falha relevantes. Inclua cenários de negócios realistas, não apenas benchmarks de modelos genéricos.
Realize novos testes quando houver alterações nos prompts, modelos, permissões, ferramentas, conjuntos de dados ou integrações.
9. Monitorar riscos e conectar as descobertas às medidas corretivas.
A visibilidade da segurança tem valor limitado a menos que as equipes possam agir com base nela. Atribua responsáveis, priorize as descobertas por dados sensíveis e impacto nos negócios, corrija o acesso excessivo e verifique se a remediação foi concluída.
10. Estabelecer Governança e Responsabilidade em IA
Defina o uso aceitável, a propriedade, os requisitos de revisão, as políticas de dados, a resposta a incidentes e a retenção de evidências. Alinhe o programa com as estruturas e obrigações legais relevantes.
O Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST Fornece uma base útil para governança e gestão de riscos. As organizações também podem usar o Projeto de Segurança OWASP GenAI para subsidiar a modelagem e os testes de ameaças.
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Um Plano de Segurança de IA Generativa de 30-60-90 Dias
As organizações não precisam resolver todos os desafios de segurança da IA de uma só vez. Um plano faseado pode estabelecer visibilidade, abordar as vulnerabilidades de alto impacto e criar controles repetíveis.
Como medir a segurança da IA generativa
Os executivos precisam saber se a adoção da IA está se tornando mais segura, e não apenas se a organização possui uma política de IA elaborada.
Essas cinco métricas ajudam a traduzir a segurança da GenAI em resultados mensuráveis.
Como a BigID ajuda a proteger a IA generativa
A segurança da IA generativa torna-se complexa quando modelos, dados, identidades e controles são gerenciados separadamente. Uma equipe de segurança pode saber quais ferramentas de IA os funcionários utilizam, mas sem saber a quais dados sensíveis essas ferramentas têm acesso. Outra equipe pode saber onde os dados confidenciais estão armazenados, mas sem entender quais agentes podem recuperá-los.
A BigID conecta esses sinais para ajudar as organizações a entender e reduzir o risco da IA em contexto.
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GOVERNAR Aplicar controles de IA orientados por dados Apoiar políticas de IA, acesso com privilégios mínimos, avaliações de risco, proteção e resposta rápidas e governança em todos os casos de uso de IA. |
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AGIR Priorizar e mitigar riscos Conecte as descobertas ao impacto nos negócios e apoie a remediação, como a redução de acessos desnecessários, a aplicação de políticas e o acompanhamento de ações corretivas. |
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IA generativa segura sem comprometer a inovação.
O objetivo da segurança com IA generativa não é eliminar a IA da empresa. É tornar a IA útil dentro de limites que a organização possa compreender, aplicar e defender.
Começa com a visibilidade dos sistemas de IA já em uso. Continua com a descoberta de dados sensíveis, governança de acesso, recuperação segura, teste de modelos e aplicativos e controles sobre ações autônomas.
A IA generativa pode tornar as equipes de segurança mais eficazes. Mas as organizações obtêm o máximo valor quando também protegem as informações e permissões das quais a IA depende.
A questão não é mais apenas se sua IA é segura. É se os dados da sua empresa permanecerão seguros quando a IA puder acessá-los.
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Perguntas frequentes sobre segurança de IA generativa
O que é segurança com IA generativa?
A segurança da IA generativa protege modelos, aplicações, dados, instruções, resultados, identidades, integrações e agentes de IA generativa contra acesso não autorizado, exposição de dados sensíveis, manipulação maliciosa e ações inseguras.
Quais são os maiores riscos de segurança da IA generativa?
Os principais riscos incluem vazamento de dados sensíveis, injeção imediata, IA paralela, permissões excessivas, recuperação insegura de RAG (Random Access Groups - Grupos de Referência Aleatória), envenenamento de dados, roubo de modelos, resultados inseguros, dependências de terceiros e violações de privacidade ou conformidade.
Qual a diferença entre segurança de IA generativa e segurança de IA convencional?
A segurança da IA é a prática mais ampla de proteger sistemas de inteligência artificial. A segurança da IA generativa concentra-se nos riscos associados aos modelos de geração de conteúdo e seus fluxos de trabalho, incluindo LLMs (Modelos de Aprendizagem Baseados em Aprendizagem), prompts, saídas geradas, aplicações RAG (Random Access Group), copilotos e agentes.
Como as organizações podem prevenir vazamentos de dados gerados por IA generativa?
As organizações podem reduzir o vazamento de dados descobrindo e classificando dados sensíveis, limitando o acesso da IA, protegendo as permissões de recuperação, monitorando as interações da IA, aplicando políticas de proteção de dados adequadas e minimizando a exposição desnecessária de informações.
O que é injeção imediata em IA generativa?
A injeção de prompts é uma tentativa de manipular um sistema de IA por meio de instruções maliciosas. Essas instruções podem aparecer em um prompt direto ou em conteúdo externo processado pela IA, como documentos, páginas da web, e-mails ou conhecimento recuperado.
A IA generativa pode melhorar a segurança cibernética?
Sim. A IA generativa pode ajudar analistas a resumir incidentes, interpretar descobertas de segurança, elaborar questionários de investigação, auxiliar em fluxos de trabalho de remediação e desenvolver exercícios de treinamento realistas. Seus resultados e ações recomendadas ainda exigem validação e supervisão adequadas.
O que é IA paralela?
A IA paralela (Shadow AI) refere-se a ferramentas, modelos, agentes ou recursos de IA usados fora dos processos de governança e segurança aprovados de uma organização. Ela pode criar lacunas de visibilidade e expor informações confidenciais a serviços que não foram avaliados.
Como proteger agentes de IA generativa?
Proteja os agentes de IA atribuindo responsáveis, restringindo o acesso a dados e ferramentas, aplicando o princípio do menor privilégio, validando destinos externos, monitorando ações e exigindo aprovação para operações de alto impacto.
O que é segurança RAG?
A segurança RAG protege os dados, os processos de recuperação, as identidades, as permissões e as saídas envolvidas quando um sistema de IA recupera informações corporativas para gerar respostas. Ela ajuda a garantir que o conteúdo pesquisável seja acessível apenas a usuários e sistemas autorizados.
Quais frameworks ajudam na segurança da IA generativa?
A estrutura de gerenciamento de riscos de IA do NIST oferece suporte à governança de riscos de IA, enquanto o projeto de segurança OWASP GenAI fornece orientações sobre ameaças e defesas em aplicações de IA. As organizações também podem usar padrões de segurança da informação e requisitos de governança relevantes para dar suporte aos seus programas.
Qual é o papel da classificação de dados na segurança da IA GenAI?
A classificação de dados identifica informações sensíveis, regulamentadas, confidenciais e proprietárias. Esse contexto ajuda as organizações a determinar a quais informações os sistemas de IA devem ter acesso, onde existem vulnerabilidades e quais riscos exigem remediação prioritária.
Como o BigID oferece suporte à segurança da IA generativa?
A BigID ajuda as organizações a descobrir ativos de IA, identificar dados sensíveis, compreender o acesso e as permissões, governar o uso da IA, avaliar riscos, monitorar a exposição e apoiar a remediação em ambientes de IA empresariais.
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