Segurança da IA explicada: Como proteger a Inteligência Artificial

Segurança da IA explicada: desafios e soluções de segurança para tecnologias de IA

A inteligência artificial (IA) está ajudando organizações em diversos setores, incluindo saúde, finanças, transporte e muitos outros. No entanto, à medida que as ferramentas de IA ganham destaque, a segurança delas também deve receber a mesma atenção.

Construindo confiança e confiabilidade em torno de aplicações de IA é o primeiro passo para fomentar a aceitação e desbloquear todo o seu potencial. Neste blog, exploraremos os riscos, a implementação, a governança e benefícios da otimização dos fluxos de trabalho para Segurança de IA conformidade.

O que é segurança em inteligência artificial?

As plataformas de IA enfrentam ameaças e riscos potenciais que podem comprometer sua integridade, confidencialidade, disponibilidade e confiabilidade. Segurança de IA refere-se às medidas e técnicas utilizadas para proteger esses sistemas contra essas vulnerabilidades.

A criação de software seguro envolve a implementação de salvaguardas e contramedidas para que Sistemas de IA são resistentes a ataques, uso indevido ou consequências não intencionais relacionadas à segurança cibernética da IA.

Riscos e preocupações de segurança da IA

À medida que as tecnologias de IA e ML se tornam parte integrante do desenvolvimento de software e das soluções de segurança, elas também introduzem novos perigos. Sua rápida adoção em diversos casos de uso exige a adesão a padrões de segurança rigorosos (como os propostos pela...). Lei de IA da UE) para que os sistemas de IA sejam seguros e protegidos.

Analistas de segurança e equipes de cibersegurança são cruciais na implementação das melhores práticas de segurança para mitigar esses riscos. Para lidar com os desafios de segurança de dados associados à IA, eles devem equilibrar o aproveitamento de seu potencial com a manutenção de medidas de segurança robustas para se protegerem contra ameaças emergentes.

Algumas das preocupações mais comuns incluem:

Privacidade e confidencialidade de dados

A vulnerabilidade de dados sensíveis em sistemas de IA é uma preocupação premente, dado o potencial de violações de dados e acesso não autorizado. Como a IA depende fortemente de grandes conjuntos de dados para treinamento, a segurança desses dados torna-se crucial.

Ataques Adversários

Essas ameaças são projetadas para manipular ou enganar a IA, frequentemente com intenções maliciosas. Para entender o alcance de ameaças adversárias, você deve explorar exemplos do mundo real que ressaltam as implicações de tais ataques. É importante reconhecer e abordar as vulnerabilidades dos adversários para fortalecer as estruturas de IA contra subversão intencional.

Viés e Imparcialidade

Dados de treinamento tendenciosos Pode impactar significativamente os resultados do modelo de IA, levando a resultados injustos ou discriminatórios. Para lidar com essa preocupação, é necessário um entendimento aprofundado de como os algoritmos de IA podem, inadvertidamente, perpetuar vieses. Estratégias para abordar as questões de imparcialidade nesses algoritmos devem ser implementadas para garantir resultados equitativos e sem viés.

Melhores práticas de segurança de IA

Aqui estão algumas considerações importantes para a construção de processos de IA seguros contra possíveis ameaças:

• Arquitetura de modelo robusta: Para construir modelos de IA resilientesPara isso, é necessário garantir a segurança desde a base. Você pode fortalecer a postura de segurança implementando mecanismos de defesa contra possíveis ataques na fase de desenvolvimento, começando pelo conjunto de dados de treinamento.
• Criptografia e comunicação segura: A transmissão de dados em sistemas de IA precisa ser segura para mitigar os riscos associados à IA. A criptografia é fundamental para proteger a comunicação dentro do software de IA, impedindo o acesso não autorizado a dados sensíveis.
• Monitoramento e auditoria contínuos: É possível detectar anomalias ou atividades suspeitas em sistemas de IA por meio de monitoramento em tempo real. Auditorias regulares fornecem uma abordagem sistemática para avaliar e aprimorar a segurança geral da infraestrutura de IA. Elas também oferecem uma postura proativa contra possíveis vulnerabilidades.

Aproveitando a IA para proteger a IA

• Automação de Detecção e Resposta a Ameaças: Imagine ter um sentinela de IA monitorando incansavelmente o horizonte digital em busca de vulnerabilidades de segurança. A segurança automatizada ajuda a identificar ameaças potenciais no momento em que surgem.
• Resposta automatizada a incidentes: Ações rápidas e automatizadas entram em ação para minimizar o tempo de inatividade, oferecendo uma defesa proativa mais rápida do que um piscar de olhos.
• Avaliação contínua de vulnerabilidade: Isso significa identificação proativa de vulnerabilidades — nenhum detalhe é deixado de lado, já que os sistemas automatizados buscam e identificam incansavelmente as fragilidades antes que elas se tornem pontos de entrada para ameaças cibernéticas.
• Remediação automatizada: Quando um risco potencial é detectado, processos automatizados entram em ação, o que acelera a mitigação da ameaça e fornece uma proteção robusta contra possíveis violações.
• Escalabilidade e Eficiência de Recursos: À medida que sua empresa cresce, sua segurança precisa acompanhar esse crescimento. A automação mantém sua infraestrutura de IA protegida por meio de protocolos de segurança.
• Otimizando a alocação de recursos: A automação por meio de IA pode aprimorar as medidas de segurança de forma eficiente. Ela toma decisões inteligentes sobre a alocação de recursos para garantir que suas defesas sejam robustas sem sobrecarga desnecessária.

Aplicações da IA em cibersegurança

A inteligência artificial (IA), particularmente por meio de aprendizado de máquina e IA generativa, revolucionou a cibersegurança. Centros de operações de segurança automatizados aprendem com padrões e indicadores comuns de ameaças cibernéticas para identificar e mitigar proativamente ameaças em evolução antes que se tornem críticas. Essa capacidade aprimora todo o ciclo de vida da defesa cibernética, da prevenção e detecção à resposta e recuperação.

Além disso, essas soluções utilizam GenAI para atender a rigorosos padrões de segurança. Veja como a integração da IA está se tornando indispensável em segurança e privacidade digital:

Detecção de Ameaças

Para identificar ameaças em tempo real, é necessário analisar grandes quantidades de dados para detectar potenciais ameaças cibernéticas, como malware, vírus e ataques de phishing, utilizando aplicações de IA em cibersegurança. Isso se torna fácil com a automação. detecção de ameaças com inteligência artificial Os sistemas podem identificar padrões, anomalias e mudanças comportamentais que podem indicar um incidente de segurança cibernética. Eles alertam você assim que detectam algo, permitindo uma resposta e mitigação oportunas.

Análise do comportamento do usuário

Anomalias no comportamento do usuário podem indicar ameaças internas ou acesso não autorizado, que a IA pode ajudar a identificar por meio de análises avançadas. Essas anomalias podem incluir atividades de login incomuns, acesso a arquivos e uso da rede. A análise de comportamento do usuário baseada em IA pode identificar atividades suspeitas que podem representar riscos de segurança e ajudar a prevenir esses problemas. prevenir violações de dados Para melhorar a segurança.

Avaliação de Vulnerabilidade

Os cibercriminosos tendem a explorar quaisquer vulnerabilidades em sistemas, redes e aplicações de TI. A IA pode realizar avaliações automatizadas de vulnerabilidades para identificar essas potenciais fragilidades. Ferramentas de avaliação baseadas em IA podem priorizar as exposições, permitindo que as equipes de segurança tomem medidas proativas para mitigar os riscos.

Automação e Orquestração de Segurança

É possível melhorar a eficiência e a eficácia das operações de cibersegurança automatizando processos e fluxos de trabalho de segurança. Plataformas de automação e orquestração de segurança baseadas em IA podem detectar, analisar e responder automaticamente a incidentes de segurança. Isso reduz o tempo de resposta e minimiza o impacto de ataques cibernéticos.

Caça a Ameaças

Certas ameaças podem não ser detectadas por ferramentas de segurança tradicionais. No entanto, você pode usar IA para auxiliar na busca proativa por elas e na mitigação dos riscos de segurança relacionados à IA. Ferramentas de busca de ameaças baseadas em IA podem analisar grandes conjuntos de dados, realizar detecção de anomalias e gerar insights acionáveis para identificar ameaças avançadas ou ataques de dia zero que podem burlar as defesas de segurança tradicionais.

Análise de Malware

A IA pode analisar e classificar amostras de malware para identificar seu comportamento, características e impacto potencial. Ferramentas de análise de malware baseadas em IA podem detectar novas variantes de malware desconhecidas, gerar assinaturas e desenvolver modelos comportamentais para melhorar a precisão e a velocidade da detecção e prevenção de malware.

Análise de segurança

Para identificar potenciais incidentes de segurança e gerar insights acionáveis, é necessário analisar logs de segurança, tráfego de rede e outros dados relacionados à segurança. Novamente, isso é facilmente feito com automação. Plataformas de análise de segurança baseadas em IA podem detectar padrões, tendências e anomalias que podem indicar ameaças à segurança cibernética, permitindo que as equipes de segurança tomem medidas proativas para mitigar os riscos.

Governança de segurança para IA generativa

Para garantir uma arquitetura de IA segura, é necessário uma abordagem de governança estratégica que combine recursos avançados de IA com padrões de segurança rigorosos, considerações éticas e uma implementação eficaz de IA. Isso exige mais do que apenas tecnologia robusta — exige uma estrutura de governança estratégica que esteja em conformidade tanto com as exigências regulamentares quanto com as considerações éticas.

Conformidade regulatória: Para uma estrutura de governança sólida, é necessário compreender e cumprir as regulamentações e normas de segurança relevantes para a IA. Isso envolve uma análise minuciosa do complexo conjunto de leis, garantindo a conformidade com as normas de proteção de dados e os padrões da indústria relacionados aos casos de uso da IA. Dessa forma, você não apenas protege informações sensíveis, como também fortalece a credibilidade da sua organização com uma abordagem proativa em relação à conformidade regulatória.

Considerações éticas: A inovação não deve ocorrer à custa de práticas responsáveis de IA. A postura de segurança de uma organização pode ser ética ao integrar a IA e utilizá-la para otimizar e automatizar processos.

Função dos Diretores de Segurança da Informação (CISOs): Os Diretores de Segurança de IA, ou Diretores de Segurança da Informação (CISOs), são os responsáveis por supervisionar as complexidades da segurança da IA e as melhores práticas de proteção. Esses profissionais são responsáveis por navegar no cenário em constante evolução, implementar as melhores práticas e garantir que as iniciativas de IA da organização estejam alinhadas aos objetivos de segurança. Seu papel vai além da expertise tecnológica; eles ajudam a gerenciar e mitigar os desafios da gestão de riscos da IA. À medida que a IA continua a moldar o futuro, a nomeação de um CISO dedicado será essencial.

Estruturas de segurança de IA para orientar a implementação

Para traduzir a estratégia de governança em resultados mensuráveis, as organizações podem alinhar seus esforços de segurança e conformidade com as estruturas globais de IA já estabelecidas. Aqui estão alguns dos padrões mais importantes que moldam a IA segura e responsável atualmente:

Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST (AI RMF)

O NIST AI RMF Oferece orientações abrangentes e voluntárias para avaliar e mitigar riscos ao longo do ciclo de vida da IA. Essa estrutura de IA segura enfatiza princípios de confiabilidade como imparcialidade, privacidade, robustez e transparência — todos vitais para proteger os serviços de IA tanto na nuvem quanto em ambientes locais.

Em julho de 2024, o NIST lançou um Perfil de IA Generativa para abordar os riscos específicos dos modelos generativos. Juntamente com a estrutura principal, ele ajuda as organizações a fortalecerem sua infraestrutura de segurança, gerenciarem o uso responsável de IA e se integrarem às estruturas de segurança existentes — incluindo segurança de endpoints e controles automatizados de risco.

ISO/IEC 42001:2023

ISO/IEC 42001 É a primeira norma internacional para sistemas de gestão de IA, publicada em dezembro de 2023, com foco em IA e aprendizado de máquina. Ela fornece diretrizes estruturadas para que as organizações governem de forma responsável o desenvolvimento e o uso de IA. Projetada para empresas que oferecem ou utilizam serviços de IA, essa estrutura promove a gestão de riscos, a transparência e o uso ético da IA — alinhando-se com estratégias mais amplas de infraestrutura de segurança e segurança em nuvem. Ela complementa normas como a ISO/IEC 27001, ajudando as equipes a integrar a IA em ambientes seguros e em conformidade com as normas.

Lei de IA da UE

O Lei de IA da UE É a primeira regulamentação abrangente do mundo sobre inteligência artificial. Ela classifica os sistemas de IA em três níveis de risco:

• Sistemas de risco inaceitáveis (ex.: pontuação social) são proibidos.
• A inteligência artificial de alto risco (como ferramentas de triagem de currículos ou reconhecimento facial) deve atender a requisitos legais e de transparência rigorosos.
• Aplicações de baixo risco ou risco mínimo estão sujeitas a pouca ou nenhuma regulamentação.

A partir de 2025, a implementação estará em andamento em todos os Estados-Membros da UE. Cada país deverá estabelecer pelo menos um ambiente regulatório experimental (sandbox) para IA até agosto de 2026, a fim de apoiar a inovação supervisionada. Um Gabinete de IA dedicado, dentro da Comissão Europeia, supervisiona a aplicação da lei e fornece orientações.

Em abril de 2025, o Escritório de IA publicou diretrizes preliminares para sistemas de IA de propósito geral (GPAI), esclarecendo a gestão de riscos sistêmicos para modelos fundamentais. A Lei também enfatiza a alfabetização em IA (Artigo 4) e inclui planos para um Painel Consultivo Científico para monitorar e avaliar os riscos da IA avançada.

Assim como o GDPR, espera-se que a Lei de IA da UE influencie a governança global da IA, estabelecendo um alto padrão para o uso ético, seguro e transparente da IA em todos os setores.

Diretrizes de Desenvolvimento Seguro de IA (CISA, NCSC)

Agências como a CISA dos EUA e o NCSC do Reino Unido publicaram práticas recomendadas acionáveis para o desenvolvimento seguro de IA. Essas práticas incluem verificações de integridade de dados, testes de adversários e reforço da segurança de endpoints — tudo isso contribui para uma segurança robusta na nuvem e mitiga vulnerabilidades onde a IA também pode representar riscos.

OWASP Top 10 para LLMs

Os modelos de IA — especialmente os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) — trazem novos desafios de segurança. O Top 10 da OWASP para LLMs identifica ameaças importantes, como injeção imediata e envenenamento de dados de treinamento. Esses riscos impactam não apenas o desempenho do modelo, mas também a integridade dos serviços de IA incorporados em aplicativos e APIs nativos da nuvem. A IA também pode ser usada para detectar e responder a esses riscos com monitoramento e remediação automatizados.

Controles de segurança predial para privacidade

As empresas podem aproveitar as tecnologias de IA para acelerar iniciativas de negócios sem comprometer a conformidade com a privacidade, implementando estas práticas essenciais.

1. Privacidade de dados desde a concepção: Considerações sobre privacidade devem ser incorporadas ao projeto e desenvolvimento de sistemas de IA seguros desde o início. Implemente técnicas de preservação da privacidade — como anonimização, agregação e criptografia de dados — para proteger os dados sensíveis usados em soluções de IA.
2. Governança de dados robusta: Boas práticas de governança de dados garantem que os dados usados em modelos de IA sejam coletados, armazenados e processados em conformidade com as regulamentações de privacidade relevantes. É necessário obter o consentimento adequado dos titulares dos dados, definir políticas de retenção de dados e implementar controles de acesso para restringir o acesso não autorizado aos dados.
3. Uso ético de dados: Os dados utilizados em modelos de IA devem ser obtidos e utilizados de forma ética e em conformidade com as leis e regulamentações aplicáveis. É necessário evitar dados tendenciosos, ser transparente quanto ao seu uso e obter consentimento para o compartilhamento de dados, quando necessário.
4. Explicabilidade do modelo: Para garantir total transparência, você deve se esforçar para entender e explicar como os modelos de IA tomam decisões. Isso pode ajudar a assegurar que o uso da IA seja transparente e responsável, em conformidade com as normas de privacidade. Técnicas como a IA explicável (XAI) podem fornecer insights sobre como esses modelos chegam às suas previsões ou decisões.
5. Auditorias e monitoramento regulares: Para detectar e corrigir quaisquer lacunas de conformidade com a privacidade, você deve realizar auditorias regulares e monitorar a segurança do modelo. Isso inclui o monitoramento contínuo das práticas de tratamento de dados, do desempenho do modelo e da conformidade com as regulamentações de privacidade, além da tomada de medidas corretivas quando necessário.
6. Treinamento e Conscientização de Funcionários: Os funcionários que desenvolvem e implementam sistemas de IA devem receber treinamento e programas de conscientização para garantir que compreendam a importância da conformidade com a privacidade e sigam as melhores práticas.
7. Colaboração com especialistas em privacidade: Para garantir que suas iniciativas de IA sejam seguras e estejam em conformidade com os padrões de privacidade, você deve aproveitar a experiência de profissionais ou consultores de privacidade. Colabore com especialistas em privacidade para identificar possíveis riscos de conformidade e desenvolver estratégias de mitigação adequadas.

Aprimore a segurança em tecnologias de IA com o BigID.

BigID é uma plataforma de dados líder do setor para privacidade, segurança e governança. Embora não seja uma solução dedicada à Gestão de Postura de Segurança de IA (AISPM), a BigID oferece recursos essenciais que dão suporte a uma postura de segurança de IA mais robusta — incluindo visibilidade, controle e conformidade em dados sensíveis e pipelines de IA. A plataforma está equipada para reduzir as ameaças à segurança da IA por meio de:

• Identificação de informações pessoais identificáveis e outros dados sensíveis: Os poderosos recursos de descoberta e classificação de dados do BigID ajudam sua empresa a identificar e classificar automaticamente informações pessoais identificáveis (PII), como números de cartão de crédito, números de seguro social, dados de clientes, propriedade intelectual e outros dados sensíveis em todo o seu ambiente de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados. Entenda exatamente quais dados você está armazenando — antes que sejam usados indevidamente em sistemas de IA ou de gestão de riscos.
• Implementação de Políticas de Privacidade de Dados: O BigID permite definir e aplicar políticas de privacidade de dados de forma consistente. Você pode criar fluxos de trabalho automatizados para detectar e sinalizar qualquer modelo de IA que processe dados sensíveis sem a devida autorização ou consentimento. Essa abordagem proativa permite que seus modelos estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). RGPD, CCPA, e HIPAA, minimizando o risco de violações de dados e as responsabilidades legais associadas.
• Alinhar-se com as estruturas de governança de IA: O rápido desenvolvimento da IA é acompanhado por novas regulamentações em constante evolução, como a Ordem Executiva sobre IA e as Diretrizes de Desenvolvimento de IA Segura — ambas exigem o uso responsável e ético da IA. A BigID utiliza uma seguro por design abordagem que permite à sua organização cumprir as regulamentações emergentes de IA.
• Minimização de dados: Identifique e reduza automaticamente dados redundantes, semelhantes e duplicados. Melhore a qualidade dos dados dos conjuntos de treinamento de IA — tudo isso enquanto reduz sua superfície de ataque e aprimora a postura de segurança da sua organização.
• Acesso seguro aos dados: Gerencie, audite e corrija dados superexpostos — especialmente aqueles que você não deseja que sejam usados em modelos de treinamento de IA. Revogue o acesso de usuários com privilégios excessivos, tanto internos quanto externos, para reduzir o risco interno.

Obtenha uma demonstração gratuita individual. Descubra como a BigID pode reduzir o risco da sua organização. violações de dados e assegure-se de que seus sistemas de IA estejam em conformidade.

Autor

Alexis Porter

Gerente de Marketing de Conteúdo

Alexis atua como Gerente de Marketing de Conteúdo na BigID, uma empresa líder em DSPM (Gerenciamento de Propostas de Conteúdo Digital). Ela se especializa em ajudar startups de tecnologia a desenvolver e aprimorar sua voz, para que contem histórias mais envolventes e que ressoem com públicos diversos. Alexis possui bacharelado em Escrita Profissional e mestrado em Comunicação de Marketing pela Universidade de Denver. Ela reside em Orlando, Flórida.