Cada vez mais empresas utilizam inteligência artificial, como agentes autônomos de IA, para lidar com tarefas cotidianas como agendamento de reuniões, atualização de CRMs e geração de relatórios. Embora esses sistemas ajudem as equipes a economizar tempo e reduzir o trabalho manual repetitivo, eles também introduzem riscos de segurança que muitas organizações ignoram.
Por exemplo, agentes de IA frequentemente necessitam de amplo acesso a diversos sistemas e conjuntos de dados empresariais para operar com eficácia. Sem a devida supervisão, isso pode aumentar o risco de permissões excessivas, exposição de dados, uso indevido e falhas de conformidade.
É aqui que Gestão da postura de segurança da IA O AI-SPM torna-se essencial. O AI-SPM oferece às organizações maior visibilidade e governança sobre seus ambientes de IA, ajudando as equipes de segurança a entender a que os agentes de IA podem acessar, identificar configurações de risco e aplicar controles mais rigorosos.
Neste guia, abordaremos tudo o que você precisa saber sobre AI-SPM, incluindo seus principais casos de uso, benefícios, melhores práticas e implementação.
Principais conclusões: Gestão da postura de segurança da IA
• O Gerenciamento da Postura de Segurança de IA oferece às organizações visibilidade contínua sobre modelos de IA, agentes, aplicativos, pipelines de dados, identidades e infraestrutura conectada.
• O AI-SPM ajuda a identificar riscos como IA paralela, permissões excessivas, exposição de dados sensíveis, configurações inseguras, injeção imediata e cadeias de suprimentos de IA vulneráveis.
• O SPM com IA eficaz combina descoberta de ativos, avaliação de riscos, segurança de dados, governança de acesso, monitoramento em tempo de execução, suporte à conformidade e remediação.
• O AI-SPM complementa o DSPM, CSPM, ASPM e AI TRiSM, em vez de substituir essas disciplinas mais amplas de segurança e governança.
• A BigID conecta a postura de segurança da IA aos dados sensíveis, identidades, permissões, linhagem, atividades e riscos de política por trás da IA empresarial.
O que é Gestão de Postura de Segurança com IA?
O AI-SPM é uma estrutura de cibersegurança que fornece uma visão abrangente e centralizada de um ecossistema de IA. Ele monitora, identifica e corrige continuamente riscos de segurança, vulnerabilidades e configurações incorretas em modelos de IA, pipelines de dados e infraestrutura. Ajuda a proteger os sistemas contra ameaças como vazamento de dados, injeção rápida e IA sombra, garantindo uma implantação segura e a conformidade com as normas regulamentares.
Principais funcionalidades do AI-SPM:
- Gestão de riscos: Identifica vulnerabilidades como controles de acesso inadequados ao modelo, permissões excessivas e chaves de API inseguras.
- Detecção e remediação de riscos: Detecta ameaças específicas de IA, incluindo envenenamento de dados e injeção imediata, oferecendo ao mesmo tempo remediação automatizada ou guiada.
- Descoberta e inventário por IA: Analisa automaticamente ambientes de nuvem para identificar modelos de IA ativos, aplicativos e suas respectivas fontes de dados.
- Proteção e Governança de Dados: Monitora a ingestão de dados para detectar informações sensíveis, como Informações de identificação pessoal (PII), antes de entrar nos conjuntos de dados de treinamento, ajudando a reduzir os riscos de privacidade, conformidade e vazamento de dados.
- Gestão da Conformidade: Ajuda os sistemas de IA a cumprirem os requisitos e estruturas regulamentares, como o Lei de IA da UE.
Principais benefícios do uso do AI-SPM
Com a aceleração da adoção da IA, as organizações enfrentam novas superfícies de ataque, muitas vezes invisíveis. De agentes de IA autônomos a aplicativos de IA de terceiros, as empresas precisam de maior visibilidade, governança e controles de segurança para gerenciar os crescentes riscos da IA. Sem o monitoramento estratégico de desempenho de IA (AI-SPM), as organizações podem ter dificuldades para detectar vulnerabilidades, evitar a exposição de dados ou manter a conformidade em ambientes complexos de IA.
Aqui estão alguns dos principais benefícios da implementação do AI-SPM:
Visibilidade da IA paralela
O AI-SPM oferece visibilidade sobre ferramentas de IA não autorizadas ou não gerenciadas, frequentemente chamadas de IA paralela, que estão sendo usadas em modelos de IA, APIs e aplicativos conectados à organização. Isso ajuda as equipes de segurança a descobrirem falhas de segurança desconhecidas e a reduzirem os riscos associados ao uso não autorizado de IA.
Por exemplo, os funcionários podem carregar documentos confidenciais da empresa em ferramentas públicas de IA generativa sem a aprovação do departamento de TI, expondo potencialmente informações comerciais sensíveis.
Garante a segurança dos fluxos de dados de IA
O AI-SPM mapeia e monitora toda a cadeia de suprimentos de IA, desde conjuntos de dados de treinamento até bibliotecas, APIs e frameworks de terceiros. Isso permite que as organizações identifiquem vulnerabilidades, autenticação fraca ou criptografia inadequada que possam levar ao roubo de modelos, envenenamento de dados ou resultados comprometidos.
Por exemplo, se uma biblioteca de IA de terceiros comprometida for introduzida em um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina, o AI-SPM pode ajudar a detectar o risco antes que ele afete os sistemas de produção.
Reforça a segurança e a privacidade dos dados.
Os sistemas de IA dependem fortemente de dados, tornando essencial uma governança de dados robusta. O AI-SPM ajuda a detectar informações sensíveis, como dados pessoais identificáveis (PII), registros financeiros ou propriedade intelectual, em conjuntos de dados de treinamento, instruções e resultados de modelos, reduzindo o risco de exposição acidental.
Isso é particularmente importante em setores como saúde e finanças, onde os sistemas de IA frequentemente processam dados de clientes altamente regulamentados.
Simplifica a gestão da conformidade.
O AI-SPM mapeia automaticamente os controles de segurança em relação a estruturas regulatórias, como RGPD, HIPAA, e a Estrutura de Gestão de Riscos de Inteligência Artificial do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST AI RMFIsso facilita auditorias automatizadas, melhora a governança e ajuda as organizações a reduzir os riscos de conformidade e as potenciais responsabilidades legais.
Com a evolução contínua das regulamentações de IA em todo o mundo, o monitoramento automatizado da conformidade torna-se cada vez mais importante para manter a prontidão regulatória.
Melhora a eficiência operacional
Em vez de sobrecarregar as equipes de segurança com alertas genéricos, o AI-SPM fornece alertas contextuais e de alta prioridade, personalizados especificamente para a infraestrutura de IA e os riscos relacionados à IA. Isso reduz a fadiga de alertas e permite que as equipes de segurança se concentrem mais rapidamente nas ameaças mais críticas.
Por exemplo, as equipes de segurança podem priorizar alertas envolvendo agentes de IA com privilégios excessivos ou comportamento suspeito de modelos, em vez de filtrar manualmente milhares de notificações não relacionadas.
Permite a prevenção proativa de ameaças.
O AI-SPM monitora continuamente, em tempo real, saídas maliciosas, anomalias comportamentais, configurações inseguras e ameaças emergentes específicas de IA. Utilizando análises baseadas em IA, ele ajuda as organizações a detectar e responder a problemas antes que se transformem em incidentes de segurança graves ou violações de dados.
Isso pode incluir a identificação de ataques de injeção de código contra chatbots de IA voltados para o cliente ou a detecção de padrões de acesso incomuns provenientes de agentes de IA autônomos.
AI-SPM versus outras ferramentas de segurança
Muitas organizações já utilizam soluções de cibersegurança para proteger sua infraestrutura, ambientes de nuvem e dados. No entanto, as ferramentas de segurança tradicionais não foram projetadas especificamente para lidar com os riscos exclusivos introduzidos por sistemas de IA, agentes autônomos e grandes modelos de linguagem.
É aqui que o AI-SPM agrega valor. Em vez de substituir as ferramentas de segurança existentes, ele trabalha em conjunto com elas para fornecer visibilidade, governança e proteção personalizadas especificamente para ambientes, modelos e fluxos de dados de IA.
Veja como o AI-SPM se compara a outras ferramentas de segurança:
AI-SPM vs CSPM
Gestão da postura de segurança na nuvem O CSPM (Gerenciamento de Políticas de Nuvem) concentra-se na identificação e correção de configurações incorretas na infraestrutura de nuvem, como buckets de armazenamento inseguros, permissões excessivas ou configurações de segurança de nuvem fracas. Seu principal objetivo é proteger ambientes de nuvem em diversas plataformas, como... AWS, Azul, e Google Cloud.
Por outro lado, o AI-SPM concentra-se especificamente na segurança dos ecossistemas de IA. Isso inclui modelos de IA, O CSPM (Cloud Security Method Protection) identifica conjuntos de dados de treinamento, prompts, APIs, agentes de IA e pipelines de aprendizado de máquina. Enquanto o CSPM pode detectar uma configuração incorreta na nuvem, o AI-SPM identifica riscos específicos de IA, como vulnerabilidades de injeção de prompts, agentes de IA com privilégios excessivos, acesso inseguro ao modelo ou exposição de dados de treinamento confidenciais.
AI-SPM vs DSPM
Gestão de Postura de Segurança de Dados O DSPM (Digital Security Product Manager) foi projetado para ajudar as organizações a descobrir, classificar e proteger dados confidenciais em ambientes de nuvem e locais. Ele se concentra principalmente na visibilidade dos dados, nos controles de acesso e na redução do risco de exposição de dados.
O AI-SPM estende essa proteção a fluxos de trabalho específicos de IA, analisando como os dados são usados em modelos de IA, instruções, pipelines de treinamento e aplicativos de IA. Por exemplo, enquanto o DSPM pode identificar dados confidenciais de clientes armazenados em um banco de dados, o AI-SPM pode ajudar a determinar se esses dados estão sendo usados indevidamente em conjuntos de dados de treinamento de IA, expostos por meio de saídas de modelos ou acessados por agentes de IA autônomos.
Quer saber mais sobre DSPM? Leia isto. Comparação detalhada das soluções DSPM.
AI-SPM vs ASPM
O Gerenciamento de Postura de Segurança com IA e o Gerenciamento de Postura de Segurança de Aplicativos abordam diferentes partes da superfície de ataque da empresa.
Gestão da Postura de Segurança de Aplicações (ASPM) Auxilia as organizações a gerenciar descobertas de segurança em ferramentas de desenvolvimento de software e segurança de aplicativos. Geralmente, consolida vulnerabilidades provenientes de varredura de código-fonte, análise de composição de software, testes de API, proteção de aplicativos nativos da nuvem e outros controles de segurança de desenvolvimento.
Gestão da postura de segurança da IA Concentra-se especificamente nos riscos introduzidos pelos sistemas de IA e seus ambientes de suporte.
A IA-SPM avalia:
- Modelos e agentes de IA
- conjuntos de dados de treinamento e inferência
- instruções e saídas do modelo
- APIs e endpoints de IA
- bancos de dados vetoriais
- Identidades e permissões de IA
- modelos de dutos
- IA sombra
O ASPM pode identificar uma API vulnerável ou uma dependência de software em uma aplicação de IA. O AI-SPM adiciona contexto específico de IA, determinando quais modelos, conjuntos de dados, agentes, identidades e informações sensíveis são afetados.
As duas abordagens são complementares. O ASPM ajuda a proteger as aplicações e os processos de desenvolvimento relacionados à IA, enquanto o AI-SPM concentra-se na postura de segurança do próprio ecossistema de IA.
IA-SPM vs IA TRiSM
A Gestão da Postura de Segurança da IA e a Gestão da Confiança, do Risco e da Segurança da IA abordam preocupações semelhantes, mas operam em níveis diferentes.
AI-SPM É principalmente uma disciplina de segurança operacional. Ela se concentra na descoberta contínua de ativos de IA, na identificação de vulnerabilidades e configurações incorretas, no monitoramento de acesso, na detecção de exposições e na remediação de riscos técnicos.
IA TRiSM É uma estrutura mais abrangente para governar a confiança, o risco e a segurança da IA em toda a organização.
O AI TRiSM pode incluir:
- Governança e responsabilização da IA
- confiabilidade e explicabilidade do modelo
- privacidade e proteção de dados
- gerenciamento da postura de segurança da IA
- conformidade regulatória
- supervisão humana
- monitoramento contínuo
Portanto, o AI-SPM pode ser considerado um componente operacional de uma estratégia mais ampla de IA TRiSM.
O AI TRiSM define como uma organização governa e gerencia a IA confiável. O AI-SPM fornece muitas das capacidades técnicas necessárias para identificar e reduzir continuamente os riscos de segurança dentro dessa estratégia.
Como funciona o gerenciamento da postura de segurança da IA
O Gerenciamento da Postura de Segurança da IA descobre continuamente ativos de IA, avalia sua postura de segurança, prioriza riscos e ajuda as organizações a solucionar problemas ao longo do ciclo de vida da IA.
Embora as capacidades da plataforma variem, o AI-SPM geralmente funciona através de cinco etapas interligadas.
1. Descobrir e inventariar ativos de IA
O processo começa com a identificação dos sistemas de IA que operam em toda a organização.
Uma plataforma AI-SPM pode inventariar:
- modelos de aprendizado de máquina
- grandes modelos de linguagem
- aplicações de IA generativa
- agentes de IA autônomos
- copilotos e assistentes
- conjuntos de dados de treinamento e inferência
- bancos de dados vetoriais
- APIs e endpoints de IA
- pipelines de modelos e ambientes de desenvolvimento
- ferramentas de IA de terceiros e não autorizadas
Este inventário ajuda as equipes de segurança e governança a entender quais ativos de IA existem, quem os possui, onde estão implantados e quais processos de negócios eles suportam.
2. Mapear dados, identidades e dependências
Os sistemas de IA raramente operam de forma isolada.
Eles dependem de dados corporativos, serviços em nuvem, APIs, bibliotecas, contas de serviço, usuários e outros aplicativos. O AI-SPM mapeia esses relacionamentos para mostrar:
- Que dados cada sistema de IA utiliza?
- de onde esses dados se originaram
- Quais identidades podem acessar o sistema?
- Que permissões os modelos e agentes herdam?
- Quais serviços de terceiros estão conectados?
- Como os dados se movem pelos fluxos de IA
Esse contexto ajuda as organizações a entender o impacto potencial de uma vulnerabilidade ou configuração incorreta.
3. Identificar riscos de segurança da IA
O AI-SPM avalia os ativos de IA e suas dependências em busca de riscos como:
- permissões excessivas
- dados sensíveis expostos
- endpoints de modelo inseguros
- autenticação fraca
- recursos de nuvem mal configurados
- exposição imediata à injeção
- componentes vulneráveis de terceiros
- uso de IA paralela
- manipulação de modelos ou pipelines de dados
- violações de políticas e conformidade
Ao contrário de uma avaliação pontual, o AI-SPM reavalia continuamente a postura à medida que os modelos, os dados, os usuários e as configurações mudam.
4. Priorizar riscos com base no contexto de negócios
Nem todas as descobertas da IA criam o mesmo nível de risco.
As plataformas AI-SPM podem priorizar as descobertas com base em fatores como:
- sensibilidade dos dados
- criticidade para os negócios
- exposição à internet
- privilégios de identidade
- requisitos regulamentares
- vulnerabilidades conhecidas
- potencial impacto nos clientes ou nas operações
Por exemplo, um agente de IA com privilégios excessivos e acesso a dados de clientes regulamentados deve receber maior prioridade do que um modelo interno de baixo risco que utiliza informações públicas.
5. Corrigir e monitorar continuamente
Uma vez identificado o risco, o AI-SPM ajuda as equipes de segurança a reduzi-lo ou eliminá-lo.
A remediação pode incluir:
- revogar permissões excessivas
- restringir o acesso a dados sensíveis
- corrigindo configurações inseguras
- credenciais expostas rotativas
- bloqueio de serviços de IA não autorizados
- Atribuir tarefas aos responsáveis
- aplicação de controles baseados em políticas
- documentar ações corretivas
O monitoramento contínuo ajuda a identificar novos ativos de IA, alterações de permissões, exposição de dados, atividades anormais e riscos de segurança emergentes antes que se transformem em incidentes maiores.
Visualize e proteja o ambiente de IA da sua empresa.
Descubra ativos de IA, identifique a exposição de dados sensíveis, controle o acesso à IA e priorize os riscos mais importantes.
Como implementar AI-SPM
Existem diversas maneiras de implementar o AI-SPM, dependendo se sua prioridade é descoberta, avaliação de riscos, governança de acesso ou monitoramento comportamental.
Você pode abordar a implementação do AI-SPM das seguintes maneiras:
- Controle de acesso/centrado em privilégios: Concentra-se na gestão de permissões para serviços e agentes de IA, garantindo o acesso com privilégios mínimos em sistemas de IA, dados sensíveis e aplicações empresariais conectadas.
- Descoberta sem agente (baseada em varredura): Utiliza ferramentas de varredura para avaliar ambientes de nuvem como AWS, Azure e GCP sem a necessidade de implantar agentes. Isso ajuda a identificar IA oculta, detectar configurações incorretas e inventariar modelos e serviços de IA.
- Monitoramento em tempo de execução e análise comportamental: Protege sistemas de IA em produção, monitorando entradas e saídas de modelos, detectando tentativas de injeção de código, identificando desvios de modelo e analisando padrões de uso da API em busca de atividades suspeitas ou abusivas.
- Integração do pipeline DevSecOps (Shift-Left): Adiciona verificações de segurança diretamente nos pipelines de CI/CD para analisar modelos de IA, código e conjuntos de dados de treinamento em busca de vulnerabilidades antes da implantação, oferecendo suporte a práticas de desenvolvimento de IA mais seguras.
Melhores práticas para implementação
- Comece com um programa piloto focado em algumas aplicações ou fluxos de trabalho de IA de alto risco.
Isso permite que as organizações testem os controles de segurança, identifiquem lacunas e aprimorem os processos de governança antes de expandir o SPM com IA para todo o ambiente. Outra abordagem eficaz é começar com um inventário completo de IA para obter visibilidade imediata dos modelos, ferramentas, agentes e fontes de dados conectados antes de expandir a proteção para outras áreas.
- A detecção contínua de sombras por IA deve ser uma parte essencial da implementação.
As organizações precisam de visibilidade contínua sobre as ferramentas de IA não gerenciadas ou não autorizadas que estão sendo usadas pelos funcionários. Sem a supervisão adequada, a IA paralela pode introduzir falhas de segurança, acesso não autorizado a dados, problemas de conformidade e aumento do risco de exposição de dados.
- Mapear a linhagem dos dados é outra prática recomendada importante.
Ao rastrear como os dados se movem pelos fluxos de trabalho de IA e chegam aos modelos de treinamento, é possível evitar que informações sensíveis, como dados pessoais identificáveis (PII), sejam usadas indevidamente ou expostas por meio das saídas dos modelos.
- A padronização dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina ajuda a melhorar a consistência e a segurança em todas as implementações de IA.
A utilização de registros de modelos aprovados e imagens base verificadas reduz o risco de introduzir componentes vulneráveis, não verificados ou não conformes em ambientes de produção, ao mesmo tempo que promove práticas de desenvolvimento de IA mais seguras e confiáveis.
Construa uma estratégia de segurança de IA orientada por dados.
Aprenda como conectar descoberta de IA, proteção de dados sensíveis, governança de identidade, monitoramento e remediação ao longo do ciclo de vida da IA.
Principais casos de uso de IA para SPM
Sabemos o que é AI-SPM e para que serve, mas como é aplicado em ambientes reais? Analisar como diferentes setores utilizam o AI-SPM proporciona uma compreensão mais clara do seu valor prático e da crescente necessidade de segurança e governança específicas para IA.
Varejo e comércio eletrônico
Os varejistas usam o AI-SPM para proteger chatbots de IA, plataformas de análise de clientes e ferramentas de previsão de estoque. Ele ajuda as organizações a identificar o uso não autorizado de IA, proteger os dados dos clientes e monitorar os ambientes de implantação de IA, reduzindo os riscos associados a integrações de terceiros e sistemas de personalização baseados em IA.
Companhias de seguros
As seguradoras utilizam o AI-SPM para proteger os modelos de IA envolvidos no processamento de sinistros, subscrição, avaliação de riscos e atendimento ao cliente. Como esses sistemas dependem de grandes volumes de dados pessoais e financeiros, o AI-SPM ajuda a reduzir os riscos de acesso não autorizado e melhora a visibilidade do uso da IA em toda a organização.
Serviços financeiros e bancários
Instituições financeiras utilizam AI-SPM para proteger tecnologias de IA generativa, sistemas de detecção de fraudes e plataformas de suporte ao cliente baseadas em IA. Esses ambientes frequentemente processam dados financeiros altamente sensíveis, tornando o AI-SPM valioso para identificar riscos como exposição de dados, recursos de IA mal configurados e implantações de IA inseguras.
Organizações de saúde e médicas
Os profissionais de saúde utilizam o AI-SPM para ajudar a proteger sistemas de IA que gerenciam registros de pacientes, ferramentas de diagnóstico e plataformas de suporte clínico. Ele auxilia nos esforços de conformidade, ao mesmo tempo que ajuda a reduzir o risco de exposição de dados sensíveis de saúde por meio de aplicativos de IA e recursos de IA conectados.
Operações de Manufatura e Logística
Os fabricantes utilizam o AI-SPM para proteger sistemas de automação com inteligência artificial, modelos de manutenção preditiva e agentes operacionais de IA usados em fábricas inteligentes e ambientes logísticos. Ele ajuda as organizações a monitorar recursos de IA conectados e a reduzir os riscos de segurança associados a implantações de IA industrial.
Serviços Jurídicos e Profissionais
Escritórios de advocacia e empresas de consultoria podem implementar o SPM com IA para gerenciar os riscos associados ao uso de IA generativa por funcionários em pesquisas, elaboração de documentos e comunicação com clientes. Isso ajuda a reduzir a probabilidade de exposição de dados sensíveis, ao mesmo tempo que oferece suporte interno. Governança de IA e políticas de utilização.
Empresas de Tecnologia e SaaS
Empresas de tecnologia utilizam AI-SPM para proteger ambientes de implantação de IA, modelos de aprendizado de máquina, APIs e agentes de IA integrados a produtos de software. À medida que a IA se torna mais presente em aplicativos voltados para o cliente, manter a visibilidade e a governança dos recursos de IA torna-se cada vez mais importante.
Como a BigID oferece suporte ao gerenciamento da postura de segurança da IA
A postura de segurança da IA começa com a visibilidade dos sistemas de IA que operam em toda a organização e dos dados corporativos que eles utilizam.
A BigID adota uma abordagem de IA-SPM orientada a dados, conectando ativos de IA a dados sensíveis, identidades, permissões, linhagem, atividade, propriedade e risco de política.
Ao contrário de soluções pontuais que se concentram apenas em modelos de IA ou infraestrutura em nuvem, o BigID conecta a postura de segurança da IA diretamente aos dados corporativos, identidades, permissões e políticas de governança para priorizar os riscos que mais importam.
Com o BigID, as organizações podem:
Descubra os recursos de IA e a IA paralela.
Identificar modelos de IA, agentes, copilotos, conjuntos de dados, bases de dados vetoriais, pipelines, instruções e serviços de IA de terceiros em ambientes de nuvem, SaaS, locais e híbridos.
Isso proporciona às equipes de segurança e governança uma visão continuamente atualizada da IA autorizada e não autorizada.
Identificar dados sensíveis usados pela IA
Descubra e classifique dados sensíveis, regulamentados, confidenciais e críticos para os negócios. Utilizado para treinamento, ajuste fino, recuperação, solicitação e inferência de IA.
Isso ajuda as organizações a entender onde a IA pode expor informações pessoais, registros financeiros, propriedade intelectual, dados de saúde ou outros conteúdos de alto risco.
Mapear a linhagem de dados de IA
Rastreie como os dados se movem dos sistemas corporativos para conjuntos de dados de IA, pipelines, modelos, prompts, saídas e aplicativos subsequentes.
A Lineage ajuda as equipes a validar a proveniência dos dados, investigar a exposição a vulnerabilidades e compreender o impacto potencial das descobertas de segurança relacionadas à IA.
Governança de identidades e acesso à IA
Mapear usuários, contas de serviço, aplicativos, modelos e agentes autônomos aos dados confidenciais aos quais eles podem acessar.
O BigID ajuda a identificar permissões excessivas, direitos herdados, caminhos de acesso arriscados e exposição desnecessária, para que as organizações possam aplicar o princípio do menor privilégio em identidades humanas e não humanas.
Monitorar a atividade e os riscos da IA
Avaliar continuamente o uso de IA, a atividade de acesso, a exposição de dados sensíveis, as violações de políticas, a IA paralela e as mudanças na postura de segurança.
Isso ajuda as equipes de segurança a identificar riscos emergentes antes que eles se espalhem por sistemas e fluxos de trabalho conectados.
Priorizar e mitigar os riscos da IA
Priorize as descobertas com base na sensibilidade dos dados, identidade, acesso, propriedade, atividade e contexto de negócios.
Remediação automatizada Ajuda as equipes a reduzir o acesso excessivo, proteger os dados expostos, resolver violações de políticas e documentar as ações corretivas.
Apoiar a governança e a conformidade da IA
Conecte os controles operacionais de segurança de IA às iniciativas de governança e regulamentação, como a Lei de IA da UE, o NIST AI RMF, os requisitos de privacidade e as políticas internas de IA responsável.
Ao combinar descoberta por IA, segurança de dados, governança de acesso, monitoramento e remediação, a BigID ajuda as organizações a migrarem de uma visibilidade fragmentada da IA para uma redução contínua e orientada por dados dos riscos da IA.
Reforce sua postura de segurança em IA
Descubra ativos de IA, proteja dados confidenciais, governe o acesso à IA, monitore riscos e automatize a correção em todo o ambiente de IA da sua empresa.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre as ferramentas de segurança tradicionais e o AI-SPM?
Ferramentas de segurança tradicionais, como firewalls, Detecção e Resposta de Endpoint (EDR) e CSPM, são projetadas para proteger infraestruturas estáticas e aplicações convencionais. Em contraste, o AI-SPM concentra-se especificamente na segurança do ciclo de vida da IA, ajudando as organizações a identificar e mitigar riscos como manipulação de modelos, injeção de código, vazamento de dados, implantação insegura de IA e acesso não autorizado a recursos de IA.
Por que o AI-SPM é importante para a IA generativa?
Os sistemas de IA generativa podem introduzir riscos de segurança únicos, incluindo:
- Exposição de dados sensíveis
- Resultados alucinatórios
- ataques de injeção imediata
- Uso indevido de conteúdo gerado por IA
O AI-SPM ajuda as organizações a monitorar o uso de IA generativa, aplicar políticas de segurança e manter a conformidade em aplicativos e fluxos de trabalho de IA.
Como o AI-SPM ajuda a proteger agentes de IA?
Os agentes de IA frequentemente interagem com múltiplos sistemas, APIs e fontes de dados de forma autônoma. O AI-SPM ajuda a proteger esses agentes por meio de:
- Permissões de monitoramento
- Atividade do agente de rastreamento
- Detecção de comportamento anormal
- Reduzir o risco de ações não autorizadas ou acesso indevido a dados.
Que riscos de segurança o AI-SPM pode ajudar a identificar?
As plataformas AI-SPM podem ajudar a identificar uma ampla gama de riscos de segurança relacionados à IA, incluindo:
- Acesso não autorizado a modelos ou conjuntos de dados de IA
- Recursos de IA mal configurados
- Vazamento de dados por meio de prompts ou saídas de modelos
- Uso de IA paralela em todos os departamentos
- Vulnerabilidades nos pipelines de implantação de IA
- Envenenamento de modelos e ataques adversários
- Lacunas de conformidade e governança
Será que o AI-SPM pode melhorar a visibilidade dos recursos de IA?
Sim. O AI-SPM oferece visibilidade centralizada dos recursos de IA em ambientes de nuvem, aplicativos, APIs, modelos e conjuntos de dados. Isso ajuda as equipes a rastrear onde a IA está sendo usada, quem tem acesso a ela e se os controles de segurança estão configurados corretamente.
Como o AI-SPM oferece suporte à implantação segura de IA?
O AI-SPM ajuda a proteger os pipelines de implantação de IA, monitorando continuamente configurações, permissões, integrações e atividades do modelo. Isso reduz a probabilidade de configurações incorretas, endpoints expostos e implementações de IA inseguras em ambientes de produção.
Leia a seguir: Como a BigID utiliza sua própria plataforma em IA, segurança e privacidade.
O AI-SPM substitui o DSPM?
Não. AI-SPM e DSPM abordam requisitos de segurança relacionados, mas distintos.
O DSPM descobre, classifica e protege dados empresariais sensíveis em ambientes de nuvem, SaaS, locais e híbridos. O AI-SPM aplica contexto adicional específico de IA, avaliando como esses dados são usados por modelos, agentes, prompts, pipelines e aplicativos de IA.
As organizações geralmente precisam de ambos. O DSPM fornece a base de segurança de dados, enquanto o AI-SPM estende a proteção para ambientes e fluxos de trabalho de IA.
O que uma plataforma de IA para gerenciamento de projetos de software (AI-SPM) deve incluir?
Uma plataforma empresarial de IA-SPM deve incluir:
- descoberta automatizada de ativos por IA
- detecção de IA sombra
- Modelo de IA e inventário de agentes
- descoberta e classificação de dados sensíveis
- Governança de identidade e acesso em IA
- linhagem de dados
- avaliação de configuração e vulnerabilidade
- monitoramento de tempo de execução e de prompt
- priorização de riscos
- aplicação de políticas
- relatórios de conformidade
- fluxos de trabalho de remediação
As plataformas mais robustas conectam descobertas técnicas à sensibilidade dos dados, identidade, permissões, propriedade, impacto nos negócios e risco regulatório.
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