Sobre o que era?
Esta sessão conduzida por especialistas examinou uma questão premente para as empresas de hoje: a segurança de dados sensíveis na era da inovação em IA. À medida que ferramentas baseadas em IA, como Microsoft Copilot Com a reformulação dos fluxos de trabalho, as organizações enfrentam novos riscos relacionados ao acesso a dados, conformidade e controles de segurança. A discussão foi direcionada a CISOs, CPOs e líderes de dados que buscam adaptar suas estratégias para proteger dados sensíveis e de missão crítica contra ameaças emergentes.
3 principais conclusões
Os riscos impulsionados pela IA estão redefinindo o cenário da segurança de dados.
A IA é fundamentalmente orientada por dados, e muitas organizações têm dificuldade em adaptar suas estratégias de segurança de dados para lidar com esse risco em constante evolução. As ferramentas de segurança legadas geralmente criam uma visibilidade fragmentada, deixando lacunas nas necessidades de segurança específicas da IA. As empresas precisam modernizar suas estruturas para monitorar o acesso, as configurações e os próprios dados, a fim de se manterem à frente desse desafio.
Operacionalizar a segurança de dados de IA requer primeiro a descoberta.
Nimrod Vax enfatizou o primeiro passo crucial: Identificar e descobrir informações sensíveis.Sem uma visibilidade clara dos dados existentes, as organizações não conseguem criar proteções eficazes. As aplicações de IA, sejam elas de IA generativa ou ferramentas baseadas em agentes, devem ser tratadas como "produtos de dados" com rotulagem, classificação e controles de acesso abrangentes.
A colaboração é fundamental na era da IA.
Kyle Kurdziolek destacou a necessidade de as organizações alinharem suas equipes de privacidade, segurança e conformidade em uma única estrutura. Ele propôs um roteiro de quatro etapas para a criação de um plano de segurança para IA: visualizar os dados, compreender a sensibilidade e o risco, agir com políticas automatizadas e alinhar as equipes internas. Essa abordagem não apenas mitiga os riscos, mas também promove a colaboração interfuncional para lidar com as vulnerabilidades geradas por IA.
Análise detalhada: como rótulos e metadados dão suporte à segurança de dados em IA
Rótulos e metadados estão se tornando elementos essenciais na gestão de ambientes com IA. Nimrod Vax destacou como bancos de dados vetoriais de nível empresarial, como MongoDB e Elastic, permitem que as organizações apliquem metadados e classifiquem embeddings com base em níveis de sensibilidade (por exemplo, sensíveis, públicos, internos). Essas ferramentas impõem controles de acesso no nível do banco de dados ou por meio do próprio aplicativo, garantindo que informações sensíveis possam ser protegidas contra processamento por ferramentas de IA como o Microsoft Copilot.
Para organizações que implementam tecnologias de busca corporativa, as implicações são profundas. Essas ferramentas tornam informações sensíveis excessivamente acessíveis, aumentando assim o risco de exposição. Ao adotar sistemas precisos de rotulagem e classificação de dados, as organizações podem prevenir o acesso não autorizado a dados sensíveis, garantindo a conformidade e minimizando o risco legal.
Frases memoráveis
“Estamos vivendo um momento em que a onda da IA está invadindo todas as discussões sobre segurança. E, dito isso, está criando tanta confusão quanto introduzindo inovação.”
– Kyle Kurdziolek, Vice-Presidente de Segurança – BigID
“Antes de mais nada, você não pode proteger o que não conhece. A descoberta é a base de toda estratégia eficaz de segurança de IA.”
– Nimrod Vax, CPO – BigID
“A IA muda tudo — especialmente a sua superfície de ataque. As estratégias precisam evoluir para se adaptarem a esse novo cenário de riscos.”
– Kyle Kurdziolek, Vice-Presidente de Segurança – BigID
Resultados e análises da pesquisa
Uma sessão de perguntas e respostas ao vivo revelou áreas-chave de preocupação organizacional:
- 431 participantes citaram a "visibilidade do uso de dados em ferramentas de IA" como seu maior desafio.
- Pergunta mais frequente do público: "Como podemos rotular dados de forma eficaz para restringir sistemas de IA como o Copilot?"
Kyle Kurdziolek abordou este assunto em profundidade, explicando que ferramentas modernas de rotulagem de dados, como os rótulos do Microsoft Information Protection (MIP), podem ser aplicadas aos dados de origem, garantindo que os sistemas de IA respeitem as restrições de acesso. Nimrod Vax esclareceu ainda que ferramentas como o BigID automatizam esses controles para descoberta, rotulagem e rastreamento de linhagem, simplificando a gestão contínua da IA.
Recursos relacionados
- Resumo da solução: Conecte os pontos em dados e IA por meio de governança, contexto e controle.
- Documento técnico: Privacidade de dados na era da IA
- Documento técnico: Adote IA responsável com o BigID Next.
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