Do que se tratava
Esta sessão conduzida por especialistas examinou uma questão urgente para as empresas de hoje: a proteção de dados confidenciais na era da inovação em IA. À medida que ferramentas com tecnologia de IA como Microsoft Copilot Ao reformular 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
Riscos impulsionados pela IA estão redefinindo o cenário de 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. Ferramentas de segurança legadas frequentemente criam visibilidade fragmentada, deixando lacunas nas necessidades de segurança específicas da IA. As empresas precisam modernizar suas estruturas para monitorar acessos, configurações e os próprios dados para se manterem à frente desse desafio.
A operacionalização da segurança de dados de IA requer descoberta em primeiro lugar
Nimrod Vax enfatizou o primeiro passo crítico: identificar e descobrir informações confidenciaisSem visibilidade clara sobre os dados existentes, as organizações não conseguem criar proteções eficazes. Aplicações de IA, sejam elas generativas ou ferramentas baseadas em agentes, devem ser tratadas como "produtos de dados", com rotulagem, classificação e controles de acesso abrangentes implementados.
A colaboração é fundamental na era da IA
Kyle Kurdziolek destacou a necessidade de as organizações alinharem suas equipes de privacidade, segurança e conformidade sob uma única estrutura. Ele propôs um roteiro de quatro etapas para a elaboração de um manual de segurança de IA: analisar 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 multifuncional para lidar com vulnerabilidades impulsionadas pela IA.
Análise aprofundada: como rótulos e metadados dão suporte à segurança de dados de IA
Rótulos e metadados estão emergindo como agentes revolucionários na gestão de ambientes habilitados para 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, sensível, público, interno). Essas ferramentas impõem controles de acesso no nível do banco de dados ou por meio do próprio aplicativo, garantindo que informações sensíveis possam ser restringidas do 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 impedir o acesso não autorizado a dados sensíveis, garantindo a conformidade e minimizando o risco legal.
Citações memoráveis
Estamos, em última análise, em um momento em que a onda da IA está invadindo todas as conversas sobre segurança. E, dito isso, está criando tanta confusão quanto introduzindo inovação.
– Kyle Kurdziolek, vice-presidente de segurança – BigID
“Antes de tudo, não se pode proteger o que não se conhece. A descoberta é a base de toda estratégia eficaz de segurança de IA.”
– Nimrod Vax, CPO – BigID
"A IA muda tudo — especialmente sua superfície de ataque. As estratégias precisam evoluir para atender a esse novo cenário de riscos."
– Kyle Kurdziolek, vice-presidente de segurança – BigID
Resultados e insights da pesquisa
Uma sessão de perguntas e respostas ao vivo revelou as principais áreas de preocupação organizacional:
- 43% dos participantes citaram “visibilidade do uso de dados em ferramentas de IA” como seu maior desafio.
- Principal pergunta do público: “Como rotulamos dados de forma eficaz para restringir sistemas de IA como o Copilot?”
Kyle Kurdziolek abordou esse assunto em detalhes, explicando que ferramentas modernas de rotulagem de dados, como os rótulos de Proteção de Informações da Microsoft (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 o gerenciamento contínuo 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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