Segurança de IA explicada: Como proteger a inteligência artificial

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

A inteligência artificial (IA) está ajudando organizações, incluindo as de saúde, finanças, transportes e muitas outras. No entanto, à medida que as ferramentas de IA ganham destaque, protegê-las também deve receber o mesmo destaque.

Construindo confiança e confiabilidade em torno de aplicações de IA é o primeiro passo para promover a aceitação e liberar 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 de Inteligência Artificial?

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 fragilidades.

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

Riscos e preocupações com a segurança de dados de 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 enfrentar os desafios de segurança de dados associados à IA, eles devem equilibrar o aproveitamento de seu potencial e a manutenção de medidas de segurança robustas para proteção 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 urgente, 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, muitas vezes com intenções maliciosas. Para entender o escopo de ameaças adversárias, você deve explorar exemplos do mundo real que ressaltam as implicações de tais ataques. É importante reconhecer e abordar as fraquezas adversárias para fortalecer as estruturas de IA contra a subversão intencional.

Preconceito e Justiça

Dados de treinamento tendenciosos pode impactar significativamente os resultados do modelo de IA. Isso leva a resultados injustos ou discriminatórios. Para lidar com essa preocupação, é necessário um entendimento detalhado de como os algoritmos de IA podem inadvertidamente perpetuar vieses. Estratégias para lidar com questões de justiça nesses algoritmos devem ser implementadas para garantir resultados equitativos e imparciais.

Melhores práticas de segurança de IA

Aqui estão as principais considerações para criar processos de IA seguros contra ameaças potenciais:

• Arquitetura de modelo robusta: Para construir modelos de IA resilientes, você precisa de segurança desde o início. Você pode fortalecer sua postura de segurança implementando mecanismos de defesa contra possíveis ataques na fase de desenvolvimento, começando com o conjunto de dados de treinamento.
• Criptografia e comunicação segura: A transmissão de dados em sistemas de IA precisa ser segura. A criptografia é fundamental para proteger a comunicação em softwares de IA, impedindo o acesso não autorizado a dados confidenciais.
• Monitoramento e auditoria contínuos: Você pode detectar anomalias ou atividades suspeitas em sistemas de IA por meio do monitoramento em tempo real. Auditorias regulares fornecem uma abordagem sistemática para avaliar e aprimorar a segurança geral da infraestrutura de IA. Elas também proporcionam uma postura proativa contra potenciais exposições.

Aproveitando a IA para proteger a IA

• Automação de detecção e resposta a ameaças: Imagine ter uma sentinela de IA rastreando incansavelmente o horizonte digital em busca de vulnerabilidades de segurança. A segurança automatizada ajuda a identificar ameaças potenciais no momento em que elas surgem.
• Resposta automatizada a incidentes: Ações rápidas e automatizadas são ativadas para minimizar o tempo de inatividade, proporcionando uma defesa proativa mais rápida do que um piscar de olhos.
• Avaliação Contínua de Vulnerabilidade: Isso significa identificação proativa de fraquezas — não deixamos pedra sobre pedra, pois os sistemas automatizados buscam e identificam incansavelmente as fraquezas 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 de ameaças e fornece uma proteção robusta contra possíveis violações.
• Escalabilidade e eficiência de recursos: À medida que seu negócio cresce, você precisa que sua segurança acompanhe sua expansão. A automação mantém sua infraestrutura de IA protegida por protocolos de segurança.
• Otimizando a alocação de recursos: A automação por meio da IA pode aprimorar as medidas de segurança com eficiência. Ela toma decisões inteligentes sobre a alocação de recursos para garantir que suas defesas sejam fortes sem sobrecarga desnecessária.

Aplicações da IA na Cibersegurança

A IA, particularmente por meio do aprendizado de máquina e da IA generativa, revolucionou a segurança cibernética. Centros automatizados de operações de segurança 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 da segurança cibernética, desde a prevenção e detecção até a resposta e recuperação.

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

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 segurança cibernética. Isso se torna fácil com a automação. Detecção de ameaças com tecnologia de IA 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 rápidas.

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 aberrações podem ser atividades incomuns de login, acesso a arquivos e uso da rede. A análise do comportamento do usuário com tecnologia de IA pode identificar atividades suspeitas que podem representar riscos à segurança e ajudar evitar violações de dados para melhorar a segurança.

Avaliação de Vulnerabilidade

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

Automação e Orquestração de Segurança

Você pode melhorar a eficiência e a eficácia das operações de segurança cibernética automatizando processos e fluxos de trabalho de segurança. Plataformas de automação e orquestração de segurança com tecnologia de 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 à Ameaça

Certas ameaças podem não ser detectadas por ferramentas de segurança tradicionais. No entanto, você pode usar a IA para auxiliar na busca proativa por elas e na mitigação de riscos de segurança. Ferramentas de busca de ameaças com tecnologia de IA podem analisar grandes conjuntos de dados, realizar a detecção de anomalias e gerar insights acionáveis para identificar ameaças avançadas ou ataques de dia zero que podem contornar 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 com tecnologia de IA podem detectar cepas de malware novas e 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, você precisa 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 com tecnologia de 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 riscos.

Governança de Segurança para IA Generativa

Para proteger a arquitetura de IA, é necessária uma abordagem de governança estratégica — uma que combine recursos avançados de IA com padrões de segurança rigorosos e considerações éticas. É preciso mais do que apenas tecnologia robusta — exige uma estrutura de governança estratégica que esteja alinhado tanto com as demandas regulatórias quanto com as considerações éticas.

Conformidade regulatória: Para uma estrutura de governança sólida, você precisa entender e aderir às regulamentações e padrões de segurança de IA relevantes. Isso envolve uma visão geral meticulosa do labirinto de leis, garantindo a conformidade com as regulamentações de proteção de dados e os padrões do setor. Você não apenas protege informações confidenciais, mas também fortalece a credibilidade da sua organização com uma abordagem proativa à conformidade regulatória.

Considerações éticas: A inovação não deve comprometer práticas responsáveis de IA. A postura de segurança de uma organização pode ser ética, pois integra a IA e a utiliza para otimizar e automatizar processos.

Função dos Oficiais de Segurança de IA (CISOs): Os Oficiais de Segurança de IA, ou Diretores de Segurança da Informação (CISOs), são os stakeholders que supervisionam as complexidades da segurança e das melhores práticas de proteção em IA. Esses profissionais são responsáveis por navegar pelo 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 em IA. À medida que a IA continua a moldar o futuro, a nomeação de um CISO dedicado será necessária.

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 estabelecidas. Aqui estão alguns dos padrões mais importantes que moldam uma IA segura e responsável hoje:

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

O NIST AI RMF fornece orientação abrangente e voluntária para avaliar e mitigar riscos em todo o ciclo de vida da IA. Esta estrutura de IA segura enfatiza princípios de confiabilidade como justiça, privacidade, robustez e transparência — todos vitais para proteger serviços de IA tanto em segurança 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 fortalecer sua infraestrutura de segurança, gerenciar o uso responsável da IA e integrar-se às estruturas de segurança existentes — incluindo segurança de endpoints e controles automatizados de risco.

ISO/IEC 42001:2023

ISO/IEC 42001 é o primeiro padrão internacional para sistemas de gestão de IA, publicado em dezembro de 2023. Ele fornece orientações estruturadas para que organizações governem de forma responsável o desenvolvimento e o uso de IA. Projetado para empresas que oferecem ou utilizam serviços de IA, este framework promove a gestão de riscos, a transparência e o uso ético da IA, alinhando-se a estratégias mais amplas de infraestrutura de segurança e segurança em nuvem. Ele complementa padrões como a ISO/IEC 27001, ajudando equipes a integrar IA em ambientes seguros e em conformidade.

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 (por exemplo, pontuação social) são proibidos.
• IA 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 enfrentam pouca ou nenhuma regulamentação.

A partir de 2025, a implementação estará em andamento em todos os Estados-Membros da UE. Cada país deve estabelecer pelo menos um ambiente de testes regulatórios de IA até agosto de 2026 para apoiar a inovação supervisionada. Um Escritório de IA dedicado dentro da Comissão Europeia supervisiona a aplicação e as orientações.

Em abril de 2025, o Escritório de IA emitiu um projeto de diretrizes para sistemas de IA de Uso Geral (GPAI), esclarecendo a gestão de riscos sistêmicos para modelos de base. A lei também enfatiza a alfabetização em IA (Artigo 4) e inclui planos para um Painel Consultivo Científico para monitorar e avaliar os riscos avançados da IA.

Assim como o GDPR, espera-se que a Lei de IA da UE influencie a governança global da IA ao estabelecer 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 a NCSC do Reino Unido publicaram práticas recomendadas acionáveis para o desenvolvimento seguro de IA. Essas práticas incluem verificações de integridade de dados, testes adversários e reforço da segurança de endpoints — todos os quais oferecem suporte à segurança robusta da nuvem e mitigam vulnerabilidades onde a IA também pode introduzir riscos.

OWASP Top 10 para LLMs

Modelos de IA — especialmente modelos de grande linguagem (LLMs) — trazem novos desafios de segurança. O Top 10 para LLMs da OWASP 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.

Construindo controles de segurança para privacidade

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

1. Privacidade de dados por design: Considerações sobre privacidade devem ser incorporadas ao design 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 dados confidenciais usados em soluções de IA.
2. Governança de dados robusta: Práticas sólidas de governança de dados garantem que os dados utilizados em modelos de IA sejam coletados, armazenados e processados em conformidade com as normas de privacidade aplicáveis. 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 em seu uso e obter consentimento para o compartilhamento de dados, quando necessário.
4. Explicabilidade do modelo: Para total transparência, você deve se esforçar para entender e explicar como os modelos de IA tomam decisões. Isso pode ajudar a garantir que o uso da IA seja transparente e responsável, e 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 os regulamentos de privacidade, além da tomada de ações corretivas conforme necessário.
6. Treinamento e conscientização de funcionários: Os funcionários que desenvolvem e implantam sistemas de IA devem receber treinamento e programas de conscientização para garantir que entendam a importância da conformidade com a privacidade e sigam as melhores práticas.
7. Colaborando com especialistas em privacidade: Para tornar suas iniciativas de IA seguras e alinhadas aos padrões de privacidade, você deve aproveitar a expertise de profissionais ou consultores de privacidade. Colabore com especialistas em privacidade para identificar potenciais riscos de conformidade e desenvolver estratégias de mitigação adequadas.

Melhore a segurança em tecnologias de IA com BigID

BigID é uma plataforma de dados líder do setor para privacidade, segurança e governança. Embora não seja uma solução dedicada ao Gerenciamento de Postura de Segurança de IA (AISPM), o BigID oferece recursos essenciais que sustentam uma postura de segurança de IA mais forte — incluindo visibilidade, controle e conformidade em dados confidenciais e pipelines de IA. A plataforma está equipada para reduzir ameaças à segurança de IA por meio de:

• Identificação de PII e outros dados confidenciais: Os poderosos recursos de descoberta e classificação de dados do BigID ajudam sua empresa a identificar e classificar automaticamente PII, como números de cartão de crédito, números de previdência social, dados de clientes, propriedade intelectual e dados mais sensíveis em todo o seu cenário de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados. Entenda exatamente quais dados você está armazenando — antes que sejam utilizados indevidamente em sistemas de IA ou LLM.
• Aplicação de políticas de privacidade de dados: O BigID permite que você defina e aplique 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 confidenciais sem a devida autorização ou consentimento. Essa abordagem proativa permite que seus modelos cumpram as normas de privacidade, como GDPR, CCPAe HIPAA, minimizando o risco de violações de dados e responsabilidades legais associadas.
• Alinhar com as estruturas de governança da IA: O rápido desenvolvimento da IA é acompanhado por novas regulamentações em evolução, como a Ordem Executiva da IA e as Diretrizes de Desenvolvimento de IA Segura — ambas as quais exigem o uso responsável e ético da IA. O BigID utiliza uma seguro por design abordagem, que permite que sua organização esteja em conformidade com 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 risco 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 1:1 para ver como o BigID pode reduzir o risco de sua organização violações de dados e garantir que seus sistemas de IA estejam em conformidade.

Autor

Alexis Porter

Gerente de marketing de conteúdo

Alexis atua como gerente de marketing de conteúdo da BigID, fornecedora de DSPM líder do setor. Ela é especialista em ajudar startups de tecnologia a criar e aprimorar sua voz - para contar histórias mais convincentes que repercutam em diversos públicos. Ela é bacharel em Redação Profissional e tem mestrado em Comunicação de Marketing pela Universidade de Denver. Alexis mora em Orlando, Flórida.