As organizações do Reino Unido estão rapidamente implantando IA em todas as áreas da empresa.
As equipes desenvolvem aplicações de IA em plataformas de nuvem, ferramentas SaaS e sistemas internos. Esses sistemas dependem de dados corporativos para gerar insights, automatizar decisões e impulsionar a inovação.
Essa mudança introduz um novo risco:
Os sistemas de IA expõem dados sensíveis quando as organizações não têm controle sobre os dados que os alimentam.
Os líderes de segurança e IA agora enfrentam questões críticas:
- Que dados alimentam nossos sistemas de IA?
- Esses dados contêm informações regulamentadas ou sensíveis?
- Quem pode acessar os dados de treinamento e recuperação de IA?
- Como podemos evitar o vazamento de dados nos resultados da IA?
A governança da IA começa com a governança de dados.
Organizações que controlam seus dados controlam seus riscos relacionados à IA.
Em resumo
• Os sistemas de IA dependem de dados empresariais, o que aumenta o risco de exposição.
• Dados de treinamento não controlados e pipelines RAG introduzem novos desafios de segurança.
• O DSPM ajuda a descobrir, classificar e governar dados antes que eles entrem nos sistemas de IA.
• As organizações reduzem os riscos da IA e criam sistemas de IA confiáveis e em conformidade com as normas.
Melhor para: Líderes de IA, CISOs e equipes de governança de dados.
O que é DSPM para governança de dados de IA?
Gestão de Postura de Segurança de Dados O DSPM (Detective System for Productization) para IA ajuda as organizações a descobrir dados sensíveis, classificá-los, analisar o risco de acesso e controlar como os dados fluem para os sistemas de IA.
O DSPM concentra-se nos dados antes, durante e depois da utilização da IA.
Ao contrário das ferramentas de segurança tradicionais, o DSPM mostra quais dados existem, onde estão armazenados e quem pode acessá-los em todos os fluxos de trabalho de IA.
As equipes de segurança passam a ter a capacidade de:
- descobrir dados sensíveis em toda a cadeia de valor da IA
- classificar informações regulamentadas e de alto risco
- analisar o acesso aos dados de treinamento e recuperação
- prevenir a exposição em resultados de IA
Isso cria uma visão completa de Riscos dos dados de IA em toda a empresa.
O risco oculto nos fluxos de dados de IA
Os sistemas de IA ingerem dados de múltiplas fontes:
- armazenamento em nuvem
- Plataformas SaaS
- sistemas internos
- lagos de dados
- repositórios não estruturados
Esses dados geralmente incluem:
- dados pessoais
- registros financeiros
- propriedade intelectual
- informações regulamentadas
Sem governança, os fluxos de trabalho de IA introduzem riscos em todas as etapas:
- ingestão de dados sensíveis
- conjuntos de dados de treinamento não controlados
- recuperação de documentos confidenciais
- exposição por meio de resultados
A IA amplifica o risco de dados em grande escala.
Gerenciando dados de treinamento de IA
Os dados de treinamento definem como os sistemas de IA se comportam.
Muitas organizações constroem modelos usando grandes conjuntos de dados não filtrados. Esses conjuntos de dados geralmente incluem informações sensíveis ou regulamentadas.
A DSPM ajuda as organizações a:
- Identificar dados sensíveis em conjuntos de dados de treinamento
- remover dados desnecessários ou de alto risco
- Aplicar princípios de minimização de dados
- Garantir que apenas dados aprovados entrem nos fluxos de trabalho de treinamento.
Isso reduz o risco de:
- incorporação de dados sensíveis em modelos
- violando os requisitos do RGPD do Reino Unido
- produzindo resultados inseguros ou não conformes
Dados melhores levam a uma IA mais segura.
Garantindo a segurança dos sistemas RAG e de recuperação
Geração Aumentada por Recuperação (RAG) introduz uma nova categoria de risco.
Os sistemas RAG extraem dados dinamicamente de fontes empresariais para gerar respostas.
Se as organizações não controlarem esses dados, os sistemas de IA podem expor:
- documentos confidenciais
- dados pessoais
- comunicação interna
A DSPM ajuda as organizações a:
- descobrir dados sensíveis em fontes de recuperação
- Classificar dados usados em pipelines RAG
- controlar a quais dados os sistemas de IA podem acessar
- Impor políticas de acesso no momento da consulta
Isso garante que os sistemas de IA recuperem apenas dados controlados e apropriados.
Prevenção de vazamento de dados de IA
Os sistemas de IA podem expor dados sensíveis em seus resultados.
Esse risco aumenta quando:
- Os dados de treinamento incluem informações regulamentadas.
- sistemas de recuperação acessam dados não filtrados
- Os controles de acesso não se aplicam aos fluxos de trabalho de IA.
O DSPM reduz esse risco por meio de:
- Identificação de dados sensíveis antes da ingestão por IA
- imposição controles de acesso em todas as fontes de dados
- risco de exposição a dados de monitoramento
- permitindo remediação antes que os dados cheguem aos sistemas de IA
Não é possível corrigir o risco nos resultados da IA sem controlar os dados de entrada.
DSPM e Requisitos Regulatórios do Reino Unido para IA
Organizações do Reino Unido devem alinhar o uso de IA com as expectativas regulatórias.
As expectativas regulatórias continuarão a evoluir à medida que a adoção da IA aumentar no Reino Unido.
Estruturas como RGPD do Reino Unido e as novas regulamentações de IA exigem:
- minimização de dados
- controle de acesso
- responsabilidade
- redução de risco
O DSPM permite que as organizações:
- Descubra dados regulamentados em toda a cadeia de valor da IA.
- classificar informações sensíveis
- demonstrar controle sobre o uso de dados
- Reduzir a exposição antes que ela se torne um problema de conformidade.
Os líderes de segurança podem traduzir a governança de IA em controles de dados mensuráveis.
Operacionalizando a Governança de Dados de IA com DSPM
Uma governança de dados eficaz em IA segue uma abordagem estruturada:
Etapa 1: Descobrir dados em todos os fluxos de trabalho de IA
Identificar de onde os sistemas de IA obtêm dados.
Etapa 2: Classificar dados sensíveis
Compreenda quais dados entram nos sistemas de treinamento e recuperação.
Etapa 3: Analisar o acesso
Determine quem pode acessar os dados de IA e onde existem riscos.
Etapa 4: Remediar o risco
Remova dados sensíveis, restrinja o acesso e aplique políticas de governança.
Essa abordagem permite que as organizações Controlar o risco dos dados de IA em grande escala.
Por que o DSPM é fundamental para a segurança da IA no Reino Unido
A adoção da IA continuará a crescer.
Os dados continuarão a se expandir.
O risco aumentará juntamente com ambos.
Organizações que não conseguirem governar os dados de IA enfrentarão:
- vazamento de dados
- exposição regulatória
- perda de confiança
Organizações que controlam seus dados irão:
- reduzir o risco da IA
- melhorar o desempenho do modelo
- construir sistemas de IA confiáveis
O DSPM fornece às empresas do Reino Unido a base para IA segura em escala.
Perguntas frequentes sobre DSPM e governança de dados com IA
1. O que é DSPM para governança de dados em IA?
O DSPM para governança de dados de IA ajuda as organizações a descobrir dados sensíveis, classificá-los, analisar o risco de acesso e controlar como os dados fluem para os sistemas de IA. Ele garante que os modelos e pipelines de IA usem apenas dados governados e apropriados.
2. Por que a governança de dados de IA é importante para as organizações do Reino Unido?
Os sistemas de IA dependem de grandes volumes de dados empresariais. Sem governança, dados sensíveis ou regulamentados podem entrar nos fluxos de trabalho da IA e aparecer nos resultados, criando riscos de segurança, conformidade e reputação.
3. Como o DSPM ajuda a proteger os dados de treinamento de IA?
O DSPM identifica dados sensíveis em conjuntos de dados de treinamento, permite que as equipes removam dados de alto risco ou desnecessários e garante que apenas dados aprovados entrem nos processos de treinamento do modelo.
4. Quais são os riscos introduzidos pelos pipelines de IA?
Os fluxos de trabalho de IA podem expor dados sensíveis por meio de conjuntos de dados de treinamento não filtrados, sistemas de recuperação não controlados e resultados que revelam informações confidenciais ou regulamentadas.
5. Como o DSPM reduz o vazamento de dados de IA?
O DSPM previne o vazamento de dados ao descobrir dados sensíveis antes da ingestão, aplicar controles de acesso e reduzir a exposição em todas as fontes de dados usadas por sistemas de IA.
6. O que é RAG e por que isso cria riscos para os dados?
Os sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG, na sigla em inglês) extraem dados de fontes corporativas em tempo real. Se as organizações não governarem esses dados, os usuários podem acessar informações confidenciais por meio de respostas geradas por IA.
7. Como o DSPM oferece suporte à conformidade para sistemas de IA?
O DSPM ajuda as organizações a cumprir os requisitos regulamentares, aplicando a minimização de dados, controlando o acesso e proporcionando visibilidade sobre como os dados são usados em sistemas de IA.
8. Que tipos de dados as organizações devem governar antes de usar IA?
As organizações devem governar os dados pessoais, os registros financeiros, a propriedade intelectual e quaisquer informações regulamentadas ou sensíveis antes de utilizá-los em sistemas de treinamento ou recuperação de IA.
9. Como as organizações podem começar a implementar a governança de dados com IA?
As organizações devem começar por descobrir dados sensíveis, classificá-los de acordo com o contexto, analisar o acesso e aplicar controles antes que os dados entrem nos fluxos de trabalho de IA.
10. O DSPM pode melhorar o desempenho da IA?
Sim. Os sistemas de IA têm um desempenho melhor quando se baseiam em dados limpos, relevantes e controlados. A remoção de dados desnecessários ou de baixa qualidade melhora a precisão e a confiabilidade.
11. Como o DSPM se encaixa em uma infraestrutura de IA ou segurança existente?
O DSPM integra-se com as ferramentas de segurança e governança existentes, proporcionando visibilidade dos dados sensíveis. Ele complementa controles como DLP e governança de acesso, identificando onde existem riscos aos dados e permitindo que as equipes tomem medidas.
Veja onde seus dados de IA criam riscos.
O risco da IA não começa no modelo. Começa nos dados.
A maioria das organizações não consegue ver onde os dados sensíveis entram nos fluxos de IA, quem pode acessá-los ou como eles fluem entre os sistemas.
O DSPM oferece às equipes de segurança e IA a capacidade de identificar dados de alto risco, priorizar a exposição e agir antes que esses dados cheguem aos sistemas de IA.
É assim que as organizações passam de uma segurança de IA reativa para um controle de dados proativo.
Crie IA com base em dados confiáveis.
Os sistemas de IA são tão seguros quanto os dados que os sustentam.
As equipes de segurança devem governar os dados antes que a IA os utilize.
O DSPM permite que as organizações:
- descobrir dados sensíveis
- controle de acesso
- reduzir a exposição
- Apoiar a inovação em IA em conformidade.
É assim que as organizações protegem a IA, reduzem os riscos e avançam mais rapidamente com confiança.
Veja como a BigID ajuda você a descobrir, controlar e proteger dados de IA em escala.
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