A segurança da IA começa com uma questão fundamental:
A que dados sensíveis os seus sistemas de IA podem aceder e o que acontece a esses dados quando a IA os utiliza?
Essa pergunta tornou-se mais difícil de responder à medida que a IA empresarial se expande para além dos modelos isolados.
Atualmente, as organizações utilizam copilotos, aplicações de IA generativa, geração aumentada por recuperação (RAG), bancos de dados vetoriais, agentes de IA, APIs, modelos de terceiros e fluxos de trabalho autônomos. Esses sistemas podem pesquisar repositórios corporativos, recuperar informações confidenciais, invocar aplicações, acionar ações e interagir com dados por meio de identidades humanas e não humanas.
Isso altera o problema de segurança da IA.
As organizações ainda precisam proteger seus modelos e infraestrutura, mas também precisam entender Que dados alimentam a IA, quem ou o que pode acessá-los, para onde circulam, como a IA os utiliza, quais políticas se aplicam e onde os dados sensíveis representam um risco.
segurança de dados de IA Aplica controles de segurança, governança, privacidade, acesso e risco aos dados sensíveis usados em todo o ciclo de vida da IA, incluindo treinamento, ajuste, recuperação, solicitação, inferência, ações do agente e fluxos de trabalho subsequentes.
Segurança de dados em IA: principais conclusões
• A segurança de dados da IA protege os dados que estão por trás da IA. O foco está nas informações sensíveis utilizadas em modelos, agentes, copilotos, prompts, RAG (Representação de Atributos e Grafos), repositórios de vetores, conjuntos de dados, pipelines e aplicações de IA.
• A IA amplia a superfície de ataque aos dados. Informações sensíveis podem entrar na IA por meio de dados de treinamento, sistemas de recuperação, prompts, APIs, integrações de aplicativos, permissões de agentes e saídas de modelos.
• Agentes de IA transformam a segurança de dados em um problema de identidade e acesso. Os agentes podem herdar permissões, acessar sistemas corporativos, recuperar informações confidenciais e executar ações por meio de aplicativos e APIs.
• A IA paralela cria pontos cegos. As organizações precisam ter visibilidade das ferramentas, modelos, agentes, instruções, repositórios de vetores, conjuntos de dados e fluxos de trabalho de IA não autorizados que operam fora dos controles estabelecidos.
• A segurança da IA requer contexto contínuo. A sensibilidade dos dados, sua linhagem, identidade, permissões, atividade, propriedade, política e finalidade comercial determinam se o acesso a dados por IA cria riscos significativos.
• A BigID protege a IA desde a origem dos dados. A BigID conecta ativos de IA com dados sensíveis, identidades, permissões, linhagem, políticas, atividades, riscos e remediação ao longo de todo o ciclo de vida da IA.
O que é segurança de dados em IA?
A segurança de dados em IA é a prática de proteger dados sensíveis, regulamentados, confidenciais, proprietários e críticos para os negócios, utilizados por sistemas de inteligência artificial ao longo de todo o ciclo de vida da IA.
Aplica controles de segurança aos dados utilizados para:
- Treinamento de modelos
- Afinação
- Geração aumentada por recuperação (RAG)
- Bancos de dados vetoriais e incorporações
- Instruções e respostas
- Inferência
- Agentes de IA e fluxos de trabalho autônomos
- Copilotos e assistentes
- APIs e integrações de aplicativos
- Resultados e ações de IA subsequentes
A segurança de dados em IA precisa responder a perguntas como:
- Quais sistemas de IA existem em toda a organização?
- A que dados empresariais eles podem ter acesso?
- Esses dados contêm informações sensíveis ou regulamentadas?
- Quem ou o quê pode acessar o sistema de IA e seus dados subjacentes?
- Como os dados se movem pelos fluxos de trabalho da IA?
- É possível que informações sensíveis apareçam em avisos ou respostas?
- Os agentes de IA têm permissões excessivas?
- Os funcionários estão usando aplicativos de IA não aprovados?
- Quais riscos de dados de IA exigem correção prioritária?
O objetivo não é simplesmente proteger um modelo de IA. É proteger dados sensíveis onde quer que a IA os descubra, recupere, processe, gere, compartilhe ou utilize.
IA segura desde a origem dos dados
Veja os dados sensíveis, as identidades e o acesso por trás da IA empresarial.
Descubra ativos de IA, mapeie dados sensíveis, identifique acessos de risco, aplique políticas e reduza a exposição em modelos, agentes, copilotos, prompts, conjuntos de dados e pipelines.
Por que a segurança de dados em IA é importante
A segurança de dados tradicional normalmente se concentra na proteção de repositórios, aplicativos, usuários e movimentação de dados.
A IA cria novos caminhos entre dados sensíveis e os sistemas que os consomem.
Um copiloto pode recuperar informações de repositórios corporativos. Um aplicativo RAG pode exibir documentos confidenciais por meio de busca vetorial. Um agente de IA pode acessar APIs ou aplicativos usando permissões herdadas. Um funcionário pode inserir informações de clientes em uma ferramenta de IA generativa não autorizada.
Cada cenário cria um problema de segurança diferente, mas todos compartilham o mesmo requisito fundamental:
As equipes de segurança precisam entender os dados por trás da IA e os caminhos pelos quais a IA pode alcançá-los.
A IA amplia o acesso a dados sensíveis.
Aplicações de IA frequentemente se conectam a múltiplas fontes de dados corporativas simultaneamente.
Isso pode dar à IA acesso a informações em bancos de dados, sistemas de arquivos, aplicativos SaaS, plataformas de colaboração, data lakes, data warehouses, armazenamento em nuvem e APIs.
Quanto mais conectada a IA se torna, mais importante ela se torna. descoberta e classificação de dados torna-se.
A IA introduz novas identidades não humanas.
Os agentes de IA não se limitam a gerar texto.
Eles podem recuperar dados, usar ferramentas, interagir com aplicativos, chamar APIs, executar fluxos de trabalho e agir em nome dos usuários.
Isso faz governança de acesso à IA uma parte cada vez mais importante da segurança da IA.
A IA pode amplificar a exposição de dados existente.
A inteligência artificial não precisa criar uma nova vulnerabilidade para gerar riscos.
Se dados empresariais sensíveis já possuem acesso aberto ou excessivo, conectar um sistema de IA a esses dados pode facilitar a descoberta, recuperação, resumo, combinação ou distribuição da exposição existente.
A IA pode transformar um problema de acesso existente em um problema de exposição de dados em escala de IA.
Como a IA utiliza dados empresariais
A IA interage com os dados ao longo de um ciclo de vida muito mais amplo do que apenas o treinamento de modelos tradicionais.
O ciclo de vida dos dados de IA
Dados sensíveis podem entrar na IA em todas as etapas.
Bancos de dados, arquivos, SaaS, nuvem, APIs, data lakes, data warehouses
Limpar, classificar, organizar, transformar, incorporar
Treinamento, ajuste, avaliação, teste
RAG, busca vetorial, recuperação empresarial
Instruções, respostas, copilotos, aplicações
Agentes, ferramentas, APIs, fluxos de trabalho, ações subsequentes
Implicações de segurança: Proteger apenas o modelo deixa partes importantes do ciclo de vida dos dados de IA fora do alcance da equipe de segurança.
Quais são os maiores riscos de segurança de dados relacionados à IA?
A IA introduz novos riscos ao mesmo tempo que amplifica problemas já conhecidos de segurança de dados.
1. Exposição de Dados Sensíveis
Os sistemas de IA podem recuperar ou processar Informações de identificação pessoal, PHI (Informações de Saúde Protegidas), dados financeiros, propriedade intelectual, credenciais, segredos, documentos confidenciais, código-fonte ou outras informações sensíveis.
A exposição pode ocorrer por meio de conjuntos de dados de treinamento, prompts, respostas, sistemas RAG, APIs, bancos de dados de vetores, ações de agentes, logs ou aplicativos downstream.
2. IA Sombra
IA Sombra Refere-se a ferramentas, modelos, agentes, aplicações ou fluxos de trabalho de IA que operam fora dos processos de segurança e governança aprovados.
Os funcionários podem usar serviços externos de IA sem entender como esses serviços lidam com os dados corporativos. As equipes de desenvolvimento podem implantar modelos ou agentes sem registrá-los. A funcionalidade de IA também pode entrar na empresa por meio de aplicativos SaaS existentes.
Se as equipes de segurança não conseguirem visualizar o uso da IA, não poderão governar de forma confiável os dados que nela entram.
3. Acesso excessivo à IA
Um sistema de IA pode herdar acesso através de:
- Permissões do usuário
- Contas de serviço
- Identidades de aplicativos
- Escopos OAuth
- Funções na nuvem
- Credenciais da API
- Identidades de máquinas
- Permissões delegadas
Um agente de IA com acesso excessivo pode obter dados sensíveis muito além do que sua tarefa original exige.
4. Vazamento de dados de resposta rápida
Os usuários podem inserir informações confidenciais intencionalmente ou acidentalmente em prompts.
Os sistemas de IA também podem expor dados sensíveis nas respostas quando os controles de recuperação, autorização, filtragem ou políticas não levam em consideração a sensibilidade das informações subjacentes.
5. Exposição do Banco de Dados RAG e Vetorial
Os sistemas RAG disponibilizam dados empresariais para IA generativa no momento da inferência.
Isso melhora a relevância, mas levanta uma questão crítica de segurança:
A IA consegue recuperar informações que a identidade solicitante não deveria ver?
As equipes de segurança precisam de visibilidade sobre os dados de origem, incorporações, armazenamentos vetoriais, permissões de recuperação, identidades e respostas subsequentes.
6. Envenenamento de Dados
Ataques ou processos comprometidos podem introduzir informações manipuladas em conjuntos de dados de treinamento, ajuste, recuperação ou outros conjuntos de dados de IA.
Isso pode afetar o comportamento do modelo, sua precisão, confiabilidade e decisões subsequentes.
7. Injeção imediata
Injeção rápida tentativas de manipular um sistema de IA para que ignore instruções pretendidas ou execute ações não intencionais.
O risco torna-se mais significativo quando a IA se conecta a dados sensíveis, ferramentas externas, APIs ou ações autônomas.
8. Divulgação de Informações Confidenciais
Modelos e aplicações de IA podem divulgar informações confidenciais por meio de respostas, registros, integrações, processos de recuperação ou contextos gerenciados de forma inadequada.
Os controles de segurança precisam, portanto, abordar tanto o que entra na IA quanto o que sai dela.
9. Uso indevido de agentes de IA
IA Agética Introduz um nível diferente de risco porque os agentes podem agir.
Um agente com permissões excessivas pode não apenas revelar informações confidenciais, mas também compartilhar, modificar, mover, excluir ou acionar ações contra essas informações, dependendo das ferramentas e privilégios disponíveis.
10. Linhagem de dados de IA pouco clara
As organizações podem ter dificuldades em determinar a origem dos dados de IA, como as equipes os transformaram, quais modelos ou agentes os utilizam e para onde as informações resultantes fluem.
linhagem de dados de IA Ajuda a criar responsabilidade em todas as etapas: treinamento, ajuste, recuperação, solicitação, inferência e uso posterior.
Segurança de dados com IA versus segurança de dados tradicional
A segurança de dados com IA se baseia na segurança de dados tradicional, em vez de substituí-la.
Como proteger os dados usados pela IA
Um programa moderno de segurança de dados em IA deve proteger os dados ao longo de todo o ciclo de vida da IA, em vez de depender de um único controle.
1. Descubra a IA e a IA Sombra.
Comece por identificar os recursos de IA em operação em toda a organização.
Inventário relevante:
- Modelos
- Agentes
- Copilotos
- aplicações de IA
- Instruções
- Conjuntos de dados
- Bancos de dados vetoriais
- Oleodutos
- Serviços de IA de terceiros
As equipes de segurança não podem proteger sistemas de IA cuja existência desconhecem.
2. Descobrir e classificar os dados por trás da IA
Identifique os dados sensíveis, regulamentados, confidenciais, proprietários, pessoais e críticos para os negócios que os sistemas de IA usam ou podem acessar.
Isso estabelece o contexto de dados necessário para priorizar o risco da IA.
3. Mapear a linhagem de dados de IA
Entenda de onde vêm os dados, como as equipes os transformam, quais sistemas de IA os consomem e para onde eles fluem em seguida.
A linhagem torna-se particularmente importante em conjuntos de dados de treinamento, pipelines RAG, repositórios de vetores, fluxos de trabalho de modelos e aplicações subsequentes.
4. Governar o acesso à IA
Conecte sistemas de IA a identidades, permissões, contas de serviço, aplicativos, APIs, funções e outros caminhos de acesso.
Aplicar privilégio mínimo Assim, um sistema de IA só pode acessar os dados necessários para a finalidade comercial aprovada.
5. Proteger os comandos e respostas da IA
Monitore as interações da IA em busca de dados sensíveis e aplique políticas que reduzam a divulgação inadequada por meio de avisos e respostas.
A segurança imediata torna-se especialmente importante quando as aplicações de IA interagem com dados empresariais ou fornecedores de modelos externos.
6. Pipelines de dados de IA seguros
A segurança da IA deve ser estendida a montante, abrangendo os conjuntos de dados e os fluxos de dados que alimentam a IA.
As organizações podem identificar dados sensíveis, reduzir informações desnecessárias, abordar questões de qualidade e higiene, aplicar políticas e validar se os conjuntos de dados continuam adequados para o uso pretendido da IA.
7. Monitorar a atividade de dados
As permissões mostram o que um sistema de identidade ou IA faz. pode acesso.
Monitoramento da atividade de dados Adiciona contexto sobre o que realmente acontece.
As equipes podem usar o contexto da atividade para identificar acessos incomuns, interações inesperadas com IA ou acessos que não estejam mais alinhados com a finalidade comercial.
8. Priorizar o risco da IA
Nem todas as descobertas da IA representam o mesmo risco.
A priorização deve considerar:
- Sensibilidade dos dados
- Sistema de IA ou caso de uso
- Identidade e permissões
- Exposição
- Atividade
- Linhagem
- Propriedade
- violações de políticas
- Potencial impacto nos negócios
9. Remediar o risco dos dados de IA
A visibilidade deve levar a ações corretivas.
As equipes podem precisar:
- Remover informações sensíveis de conjuntos de dados de IA
- Reduzir permissões excessivas
- Bloquear acesso inadequado à IA
- Endereço dos dados expostos
- Atribuir proprietários
- Corrigir violações de políticas
- Limpar ou organizar conjuntos de dados de IA
- Investigar atividades suspeitas
- Exceções de documentos
Fluxos de trabalho de remediação Ajudar as equipes a transformar as descobertas da IA em ações concretas e responsáveis.
Da visibilidade da IA ao controle da IA
Operacionalizar a gestão de confiança, risco e segurança da IA
Conecte ativos de IA com dados sensíveis, identidades, permissões, linhagem, políticas, riscos e evidências em modelos, agentes, copilotos, instruções e fluxos de trabalho.
Estruturas e padrões de segurança de dados de IA
As organizações não precisam desenvolver seus programas de segurança de IA sem diretrizes estabelecidas.
Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST
O Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST Fornece orientações para gerenciar os riscos da IA e promover uma IA confiável.
O Perfil de IA Generativa do NIST amplia esse trabalho com considerações específicas para IA generativa.
Diretrizes da OWASP para IA Generativa
Projeto de Segurança de IA Generativa da OWASP Este documento fornece orientações de segurança para LLMs e aplicações de IA generativa, incluindo riscos relacionados à injeção imediata de informações, divulgação de informações sensíveis, cadeias de suprimentos, envenenamento de dados e modelos, agência excessiva e outras preocupações de segurança específicas da IA.
IA TRiSM
Gestão de Confiança, Risco e Segurança em IA (AI TRiSM) Reúne governança de IA, confiança, risco, segurança, dados, acesso e controles operacionais.
Para as equipes empresariais, a mudança importante é passar de princípios e inventários de IA para controles que operam em sistemas de IA reais e nos dados que os sustentam.
Segurança e privacidade de dados em IA
A segurança e a privacidade na IA se sobrepõem cada vez mais, pois os sistemas de IA podem processar grandes volumes de informações pessoais e regulamentadas.
As organizações devem compreender:
- Quais dados pessoais a IA utiliza?
- O propósito desse uso
- De onde os dados se originam
- Se as equipes precisam de todas essas informações
- Por quanto tempo a organização o retém?
- Quem ou o quê pode acessar isso
- Se isso se desloca entre jurisdições
- Quais terceiros o recebem?
Avaliações de impacto da IA na privacidade Pode ajudar as organizações a avaliar casos de uso de IA e a documentar os riscos associados à privacidade e aos dados.
Controles como minimização, exclusão, governança de acesso, mascaramento, aplicação de políticas e retenção podem reduzir a exposição desnecessária, permitindo ao mesmo tempo a continuidade do uso aprovado de IA.
Segurança de dados de IA e a Lei de IA da UE
A segurança da IA agora coexiste com um conjunto crescente de requisitos regulatórios e de governança da IA.
O Lei de IA da UE Estabelece obrigações com base no risco da IA e cria requisitos de governança para organizações que desenvolvem ou implementam sistemas de IA abrangidos.
As organizações também podem precisar levar em consideração leis de privacidade, como o GDPR e as leis de privacidade estaduais aplicáveis nos EUA, quando a IA processa informações pessoais.
O requisito prático de segurança permanece o mesmo: as organizações precisam de evidências que demonstrem quais sistemas de IA existem, quais dados eles utilizam, quem os detém, quais riscos e políticas se aplicam e quais controles a organização implementou.
Lista de verificação das melhores práticas de segurança de dados de IA
Verificação de prontidão para segurança de dados de IA
Sua equipe de segurança pode responder a essas perguntas?
✓ Sabemos quais modelos de IA, agentes, copilotos, aplicativos e ferramentas de IA de terceiros operam em nosso ambiente?
✓ Podemos identificar IA paralela?
✓ Sabemos a quais dados sensíveis cada sistema de IA pode ter acesso?
✓ Podemos rastrear dados durante os fluxos de trabalho de treinamento, recuperação, solicitação, inferência e subsequentes?
✓ Podemos identificar dados sensíveis ao inserir prompts ou respostas?
✓ Compreendemos as identidades dos agentes de IA e as permissões efetivas?
✓ Podemos identificar o acesso excessivo à IA?
✓ Podemos monitorar como os dados sensíveis de IA são acessados e usados?
✓ Podemos impor políticas contra dados e acesso à IA?
✓ Podemos priorizar os riscos da IA de acordo com a sensibilidade dos dados e o impacto nos negócios?
✓ Podemos documentar a remediação e apresentar evidências de controle?
Como a BigID aborda a segurança de dados em IA
A BigID aborda a segurança da IA desde a origem, a partir dos dados.
A maioria das empresas não está construindo modelos fundamentais do zero. Elas estão adotando IA comercial, copilotos, arquiteturas RAG, bancos de dados vetoriais, aplicativos de IA e agentes que se conectam diretamente aos dados corporativos.
Isso torna a relação entre Dados, identidade, acesso e IA Fundamental para a segurança da IA empresarial.
A BigID ajuda as organizações:
- Descubra recursos de IA: Identificar modelos, agentes, copilotos, instruções, conjuntos de dados, repositórios de vetores, pipelines, IA de terceiros e IA paralela.
- Descubra e classifique dados de IA: Identificar dados sensíveis, regulamentados, confidenciais, proprietários, pessoais e outros dados de alto valor usados por IA ou acessíveis a ela.
- Mapear a linhagem de dados de IA: Rastrear dados através de treinamento, ajuste, recuperação, solicitação, inferência e fluxos de trabalho subsequentes.
- Controle o acesso à IA: Conecte sistemas de IA, agentes, identidades, permissões e caminhos de acesso aos dados sensíveis que os compõem.
- Proteja os avisos e as respostas: Identificar dados sensíveis em interações com IA e aplicar políticas destinadas a reduzir a exposição inadequada.
- Pipelines de IA seguros: Descubra, classifique, organize e governe os dados usados para treinamento, ajuste, recuperação e inferência de IA.
- Adicionar contexto à atividade: Entenda como os dados sensíveis são acessados e utilizados.
- Avaliar o risco da IA: Priorize os riscos com base na sensibilidade dos dados, acesso, uso, linhagem, propriedade, exposição, política e contexto de negócios.
- Remediação de veículos: Atribua responsabilidades, coordene fluxos de trabalho, aplique políticas e acompanhe as ações corretivas.
- Operacionalizar o TRiSM de IA: Conecte a confiança, o risco, a segurança, a governança, as políticas e as evidências de auditoria da IA em todo o ciclo de vida da IA.
O resultado é uma segurança de IA fundamentada nos dados que a IA realmente utiliza, nas identidades que podem acessá-la e nas ações necessárias para reduzir riscos significativos.
Conecte os pontos entre dados e IA.
IA segura: comece pelos dados que a sustentam.
Veja como o BigID descobre ativos de IA, mapeia dados e acessos confidenciais, identifica riscos, aplica políticas e impulsiona a remediação em modelos, agentes, copilotos, prompts, conjuntos de dados e pipelines.
Perguntas frequentes sobre segurança de dados de IA
O que é segurança de dados em IA?
A segurança de dados em IA é a prática de proteger informações sensíveis, regulamentadas, confidenciais, proprietárias e críticas para os negócios, utilizadas por sistemas de IA em todas as etapas: treinamento, ajuste, recuperação, solicitação, inferência, agentes, aplicativos e fluxos de trabalho subsequentes.
Por que a segurança de dados em IA é importante?
Os sistemas de IA podem acessar e processar grandes quantidades de dados corporativos por meio de modelos, copilotos, sistemas RAG, bancos de dados vetoriais, APIs, aplicativos e agentes. A segurança de dados em IA ajuda as organizações a identificar onde os dados sensíveis entram nesses sistemas, quem ou o que pode acessá-los e onde esse uso cria riscos.
Quais são os maiores riscos de segurança de dados relacionados à IA?
Os principais riscos incluem exposição de dados sensíveis, IA paralela, acesso excessivo à IA, vazamento de dados em tempo real, armazenamento inseguro de RAG e vetores, envenenamento de dados, injeção imediata de dados, divulgação de informações sensíveis, uso indevido de agentes e linhagem incompleta de dados de IA.
Como a segurança de dados em IA difere da segurança de dados tradicional?
A segurança de dados tradicional protege as informações corporativas em repositórios, aplicativos, identidades e movimentação de dados. A segurança de dados em IA estende esses controles a modelos, agentes, copilotos, prompts, armazenamentos de vetores, sistemas RAG, pipelines de IA e ações autônomas que envolvem dados corporativos.
Como as organizações podem proteger os dados usados pela IA?
As organizações podem descobrir ativos de IA e IA paralela, classificar dados sensíveis, mapear a linhagem de dados de IA, governar identidades e permissões, proteger prompts e respostas, proteger pipelines de IA, monitorar atividades, aplicar políticas, priorizar riscos e remediar exposições inadequadas.
O que é IA paralela?
A IA paralela (Shadow AI) refere-se a ferramentas, modelos, agentes, aplicações ou fluxos de trabalho de IA que operam fora dos processos de segurança e governança aprovados. A IA paralela pode criar riscos de dados quando funcionários ou aplicações expõem informações confidenciais da empresa à IA sem a devida visibilidade ou controles.
Como o RAG cria riscos de segurança de dados?
A geração aumentada por recuperação conecta a IA generativa a fontes de dados externas. Se as permissões de recuperação ou os controles de dados forem muito amplos, um aplicativo de IA pode recuperar informações confidenciais que o usuário ou sistema solicitante não deveria receber.
Como os agentes de IA alteram a segurança de dados?
Os agentes de IA podem recuperar informações, chamar APIs, usar aplicativos, executar fluxos de trabalho e realizar ações com base em permissões humanas ou de máquina. Portanto, as organizações precisam entender as identidades dos agentes, o acesso efetivo, a exposição de dados sensíveis, a atividade e a finalidade comercial.
O que é o AI TRiSM?
A Gestão de Confiança, Risco e Segurança em IA integra governança, segurança, gestão de riscos, confiança, políticas e controles operacionais ao longo de todo o ciclo de vida da IA. Ela ajuda as organizações a migrarem da visibilidade da IA para o controle contínuo e a obtenção de evidências.
Como a BigID oferece suporte à segurança de dados de IA?
O BigID descobre ativos de IA e IA oculta, identifica e classifica dados de IA sensíveis, mapeia a linhagem, conecta identidades e permissões de IA aos dados, fornece contexto de atividade, identifica riscos de IA, aplica políticas, coordena a remediação e oferece suporte a evidências prontas para auditoria em modelos, agentes, copilotos, prompts, conjuntos de dados, repositórios de vetores e pipelines.
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