A geração aumentada por recuperação de informações oferece à IA algo que os modelos básicos não possuem por si só: acesso direto ao conhecimento empresarial.
Esse é o seu valor.
É também um problema de segurança.
Um sistema RAG pode pesquisar documentos, bancos de dados, plataformas de colaboração, bases de conhecimento, armazenamento em nuvem, aplicativos SaaS, bancos de dados vetoriais e outras fontes corporativas antes de fornecer as informações recuperadas a um modelo de IA generativa.
A questão da segurança já não é tão simples quanto, “Podemos confiar no modelo?”
Fica assim:
“"Será que esse usuário, aplicativo, copiloto ou agente de IA deveria ter sido capaz de recuperar esses dados em primeiro lugar?"”
Essa distinção é importante.
Uma aplicação RAG em perfeito funcionamento ainda pode gerar um incidente de segurança se recuperar informações sensíveis pela identidade errada. Uma forte injeção imediata A defesa não pode compensar o acesso excessivo. Um banco de dados vetorial seguro não garante que os dados nele contidos pertençam àquele local.
A segurança RAG, portanto, começa antes que o prompt chegue ao modelo.
As organizações precisam de uma abordagem abrangente para Segurança RAG ao longo de todo o percurso de recuperação, desde os dados de origem e indexação até os armazenamentos vetoriais, identidades, permissões, recuperação, solicitações, respostas, agentes e ações subsequentes.
Segurança RAG: Principais Conclusões
• A recuperação é um evento de autorização. Um sistema RAG deve recuperar informações com base tanto na relevância quanto na permissão de acesso concedida à identidade solicitante.
• A segurança RAG vai além da simples injeção imediata. As organizações também precisam lidar com a exposição de dados sensíveis, acesso excessivo, indexação insegura, conteúdo comprometido, risco de bancos de dados vetoriais, vazamento de dados, linhagem e tratamento de resultados.
• Pesquisável não significa acessível. A indexação de dados empresariais para IA não deve, silenciosamente, expandir quem ou o que pode acessá-los.
• O conteúdo recuperado não deve ser considerado confiável. Documentos, sites, e-mails, registros e outras informações recuperadas podem conter instruções maliciosas ou enganosas.
• Os agentes aumentam a pressão. Um agente habilitado para RAG pode recuperar informações confidenciais e, em seguida, usar APIs, aplicativos e ferramentas para realizar ações com elas.
• A segurança do RAG requer contexto de dados. Sensibilidade, identidade, acesso, propriedade, linhagem, política, atividade e finalidade comercial determinam se a recuperação de dados cria riscos significativos.
O que é segurança RAG?
A segurança RAG é a prática de proteger os dados, o processo de recuperação, as identidades, as permissões, os prompts, as saídas e as ações subsequentes envolvidas quando os sistemas de geração aumentada por recuperação usam informações externas para gerar respostas de IA.
A geração aumentada por recuperação, ou RAG, conecta um modelo de IA generativa com informações externas aos dados de treinamento originais do modelo.
Um fluxo de trabalho RAG típico se parece com isto:
- Os dados corporativos entram em um pipeline de indexação ou ingestão.
- O sistema processa conteúdo e pode criar elementos incorporados.
- Um índice ou banco de dados vetorial armazena representações pesquisáveis.
- Um usuário ou sistema de IA envia uma consulta.
- A camada de recuperação encontra informações relevantes.
- O aplicativo adiciona o contexto recuperado ao prompt do modelo.
- O modelo gera uma resposta usando esse contexto.
- Um aplicativo ou agente pode usar a resposta em outro fluxo de trabalho ou ação.
Cada etapa pode apresentar riscos de segurança.
Isso significa que proteger apenas o modelo, o prompt ou o banco de dados de vetores deixa partes importantes da arquitetura RAG fora do limite de segurança.
Proteja os dados por trás do RAG
Saiba o que a IA pode recuperar antes que ela chegue ao prompt.
Descubra dados RAG sensíveis, compreenda o acesso, rastreie a linhagem, proteja as interações de IA e reduza a exposição desde a origem até a recuperação e a ação.
Por que a segurança RAG é mais do que apenas injeção imediata
Injeção rápida Merece atenção porque os sistemas RAG processam regularmente conteúdo externo que pode conter instruções maliciosas.
Mas a injeção imediata representa apenas uma parte da superfície de ataque RAG.
Considere um aplicativo RAG que rejeita perfeitamente todas as instruções maliciosas, mas recupera documentos executivos confidenciais de todos os funcionários.
O prompt é seguro. O acesso aos dados, não.
Ou considere um sistema RAG que respeite as permissões, mas indexe segredos, registros obsoletos, informações pessoais desnecessárias ou dados cujo uso por IA seja proibido por política.
A autorização funciona. A governança de dados, não.
Portanto, um RAG seguro precisa de múltiplas camadas:
- Segurança dos dados de origem
- Descoberta e classificação de dados
- controles de indexação
- Segurança de banco de dados vetorial
- Governança de identidade e acesso
- Autorização de recuperação
- Defesas de injeção imediata
- Proteção de resposta rápida
- Controles de saída
- Permissões de agente e ferramenta
- Monitoramento de atividades
- Linhagem e auditabilidade
- Remediação
O objetivo não é simplesmente evitar avisos inadequados. É impedir que dados impróprios cheguem à interação de IA errada em primeiro lugar.
O Ciclo de Vida de Segurança RAG
O Caminho de Segurança RAG
Proteja os dados corporativos desde a origem até a recuperação e a aplicação.
Cada etapa faz uma pergunta de segurança diferente.
A segurança da fonte questiona se os dados devem, de fato, alimentar a IA.
A segurança do índice verifica se conteúdo sensível ou restrito entrou na camada de recuperação.
A governança de acesso questiona quais identidades têm uma necessidade comercial legítima.
A segurança de recuperação questiona se a solicitação atual deve retornar uma informação específica.
A segurança imediata verifica se dados sensíveis ou instruções maliciosas foram inseridos na interação com a IA.
A segurança do agente questiona o que a IA pode fazer após a recuperação dos dados.
A segurança RAG falha quando as organizações tratam esses elementos como um único problema de controle.
Quais são os maiores riscos de segurança do RAG?
1. Exposição de Dados Sensíveis
Os sistemas RAG frequentemente conectam a IA diretamente a informações empresariais de alto valor.
Isso pode incluir:
- Informações de identificação pessoal
- PHI
- Informações de pagamento
- Credenciais e segredos
- Código-fonte
- Propriedade intelectual
- Documentos legais
- Informações financeiras
- Registros de funcionários
- Dados do cliente
- Informações comerciais confidenciais
Se as equipes não souberem quais informações sensíveis alimentam a arquitetura RAG, elas não poderão determinar com segurança quais eventos de recuperação representam riscos.
Descoberta e classificação de dados Portanto, isso deve ocorrer antes e durante toda a implantação do RAG.
2. Acesso excessivo a RAG
Um usuário pode ter acesso legítimo ao aplicativo RAG sem ter acesso legítimo a tudo o que o aplicativo pode recuperar.
Essa distinção torna-se crucial quando o RAG combina informações de repositórios com permissões diferentes.
As equipes de segurança devem compreender:
- Quem pode consultar o sistema RAG?
- Qual identidade realiza a recuperação?
- Quais permissões de origem se aplicam?
- Se o sistema preserva essas permissões após a indexação.
- Sejam contas de serviço ou identidades de máquina introduzir acesso mais amplo
- Se os agentes de IA herdar permissões excessivas
O acesso à interface de IA não deve ser o mesmo que acesso a todos os documentos subjacentes.
3. Perda de permissão durante a indexação
Os repositórios corporativos já contêm controles de acesso.
As arquiteturas RAG podem enfraquecer esses controles se a indexação separar o conteúdo das permissões associadas à fonte.
Um arquivo confidencial, restrito a cinco funcionários, pode ser inserido em um índice compartilhado ou em um repositório vetorial. Se a camada de recuperação não compreender mais o contexto de autorização original, um público mais amplo poderá recuperar seu conteúdo.
Um RAG seguro precisa preservar ou reconstruir o contexto de autorização no momento da recuperação.
4. Injeção indireta por estímulo
Os sistemas RAG recuperam intencionalmente conteúdo que o modelo não criou e que o usuário pode não controlar.
Esse conteúdo pode conter instruções maliciosas.
Um atacante pode inserir instruções em um documento, e-mail, página da web, ticket de suporte, entrada de base de conhecimento ou outra fonte que o sistema RAG recupera posteriormente.
O modelo pode então interpretar essas instruções como parte de sua tarefa.
Isso é injeção imediata indireta.
As organizações devem tratar o conteúdo recuperado como dados não confiáveis, em vez de conceder automaticamente a ele a autoridade de instruções de aplicativos ou sistemas.
5. Exposição do banco de dados de vetores
Bancos de dados e índices vetoriais podem conter representações de conteúdo empresarial sensível e metadados que fornecem um contexto valioso para a recuperação por IA.
As equipes de segurança devem entender quais dados entram nos armazenamentos vetoriais, quais informações sensíveis esses armazenamentos representam, quem pode acessá-los e se eles permanecem sujeitos às políticas apropriadas.
O BigID pode Analise bases de dados de vetores em busca de informações sensíveis e regulamentadas., proporcionando às equipes visibilidade dos dados que dão suporte às cargas de trabalho RAG.
6. Envenenamento de dados e fontes não confiáveis
Ataques ou usuários não autorizados podem tentar adicionar conteúdo enganoso, malicioso ou manipulado a uma base de conhecimento RAG.
Mesmo sem injeção imediata, informações contaminadas podem afetar a qualidade da recuperação e as respostas do modelo.
As organizações devem entender a origem do conteúdo RAG, quem pode modificá-lo, se a fonte continua sendo a autoridade máxima e como as equipes validam as alterações.
7. Dados desatualizados ou inadequados
A segurança não é o único motivo para controlar o conteúdo RAG.
Dados desatualizados, duplicados, imprecisos, desnecessários ou mal gerenciados podem produzir respostas incorretas ou inadequadas.
Um pipeline RAG seguro também deve levar em consideração a qualidade, retenção, propriedade, finalidade e ciclo de vida dos dados.
8. Vazamento de comandos sensíveis e respostas
O RAG pode introduzir informações sensíveis no contexto do modelo mesmo quando o usuário nunca inseriu essas informações diretamente.
Uma vez recuperado, o conteúdo sensível pode aparecer em avisos, respostas, registros, históricos de conversas ou aplicativos subsequentes.
Proteção imediata por IA Ajuda a identificar valores sensíveis em solicitações e respostas de IA, aplicar políticas direcionadas, ocultar valores de risco e investigar a exposição.
9. Linhagem de dados RAG incompleta
Quando uma resposta de IA contém informações sensíveis, imprecisas ou proibidas, as equipes precisam entender sua origem.
Isso requer rastreabilidade entre sistemas de origem, pipelines, recuperação e fluxos de trabalho de IA subsequentes.
Linhagem de dados Ajuda a conectar os dados de IA à sua origem e fornece contexto para governança, investigação e remediação.
10. Risco RAG Agentic
A RAG torna-se mais relevante quando um agente de IA pode agir com base nas informações recuperadas.
Um agente pode recuperar dados do cliente e atualizar um CRM. Ele pode ler um documento e enviar um e-mail. Ele pode consultar um banco de dados e chamar outra API.
Isso cria uma cadeia:
Recuperação → Informação → Decisão → Ferramenta → Ação
Se o agente tiver permissões excessivas, a recuperação inadequada de dados pode se tornar uma ação inadequada.
Governança de Acesso à IA Ajuda a conectar agentes, copilotos, aplicativos, identidades de máquinas, permissões e dados confidenciais para que as equipes possam identificar onde o acesso à IA excede as necessidades legítimas dos negócios.
Segurança RAG vs. Segurança de Prontidão vs. Segurança de Banco de Dados Vetorial
Esses termos descrevem problemas relacionados, mas não devem ser usados de forma intercambiável.
| Área | Pergunta de segurança principal | Riscos típicos |
|---|---|---|
| RAG Security | Será que a identidade correta consegue recuperar os dados corretos com segurança? | Recuperação sensível, acesso excessivo, perda de permissão, conteúdo comprometido, injeção imediata, vazamento, uso inseguro a jusante |
| Segurança imediata | Que conteúdo sensível ou malicioso entra e sai das conversas de IA? | Injeção imediata, dados sensíveis de resposta imediata, vazamento de resposta, violações de política |
| Segurança do banco de dados vetorial | Que dados a camada vetorial contém e quem pode acessá-los? | Exposição de dados sensíveis, controles de acesso fracos, indexação inadequada, armazenamentos não gerenciados, vazamento de dados |
Uma segurança RAG robusta requer as três perspectivas.
Por que o controle de acesso RAG é importante
A busca tradicional pergunta:
“Qual conteúdo melhor corresponde a esta consulta?”
A Enterprise RAG precisa fazer outra pergunta:
“Qual conteúdo correspondente essa identidade pode de fato recuperar?”
Isso faz com que a recuperação seja um evento de autorização.
Considere dois funcionários que fazem a mesma pergunta ao mesmo assistente da empresa.
Uma pessoa trabalha no RH e tem acesso legítimo aos registros de remuneração dos funcionários. A outra não.
A relevância semântica dos documentos não se altera entre os usuários.
A decisão de autorização deve.
Diretrizes RAG atuais da Microsoft Recomenda-se aplicar o controle de acesso no momento da recuperação e tratar o conteúdo recuperado como entrada não confiável. O Microsoft Azure AI Search também oferece suporte a controles de acesso em nível de documento e à aplicação de permissões no momento da consulta, para que os resultados da recuperação reflitam a autorização da identidade solicitante. Essas práticas reforçam a necessidade de combinar a relevância da recuperação com a autorização, em vez de tratar os resultados da pesquisa como um contexto inerentemente seguro.
A Secure RAG deve, portanto, considerar:
- Identidade do usuário
- Identidade do agente ou aplicativo
- Permissões de origem
- Grupos e funções
- Sensibilidade dos dados
- Objetivo comercial
- Propriedade
- Política
- Direitos de acesso atuais
A relevância determina o que a IA pode recuperar. A autorização determina o que ela deve recuperar.
Por que a identidade se complica em RAG
O RAG nem sempre recupera dados diretamente como o usuário humano.
O processo de recuperação pode envolver:
- Identidades de usuário
- Identidades de aplicativos
- Contas de serviço
- Identidades de máquinas
- Permissões OAuth
- Funções na nuvem
- Credenciais da API
- Agentes de IA
Isso pode criar uma incompatibilidade perigosa.
Um usuário com acesso limitado pode interagir com um aplicativo de IA cuja conta de serviço de back-end possui acesso muito mais amplo.
Se o aplicativo RAG recuperar dados usando essa identidade mais ampla sem preservar o contexto de autorização do usuário, a IA poderá se tornar uma forma de contornar os controles de acesso existentes.
Portanto, as equipes de segurança precisam compreender ambos os aspectos. Quem fez a pergunta? e Qual identidade, de fato, recuperou a resposta?.
Como garantir a segurança RAG: 10 boas práticas
1. Descubra todas as fontes de dados que alimentam o RAG
Inventarie os bancos de dados, sistemas de arquivos, plataformas de colaboração, aplicativos SaaS, armazenamento em nuvem, bases de conhecimento, repositórios vetoriais e fontes externas que alimentam a recuperação de dados.
As equipes não podem controlar dados RAG que não conseguem visualizar.
2. Classificar os dados antes da indexação
Identificar informações sensíveis, regulamentadas, confidenciais, proprietárias, de credenciais, financeiras, de saúde, pessoais e outras de alto risco antes que elas entrem na camada de recuperação.
Utilize a classificação para determinar quais dados a IA pode usar, quais precisam de controles adicionais e quais devem permanecer fora do fluxo de trabalho RAG.
3. Minimizar dados RAG
Não indexe informações simplesmente porque elas existem.
Pergunte se o caso de uso da IA realmente requer esses dados.
Minimização de dados Reduz o volume de informações desnecessárias ou inadequadas disponíveis para os sistemas de recuperação de dados.
4. Preservar a autorização por meio da recuperação
Não descarte as permissões de origem quando o conteúdo entrar em um índice.
Aplicar contexto de identidade e acesso para que a recuperação respeite as necessidades legítimas do negócio.
Sempre que possível, avalie o acesso no momento da consulta, em vez de presumir que todo usuário autenticado do RAG deva pesquisar em todo o conjunto de dados.
5. Aplicar o princípio do menor privilégio às identidades RAG
Limitar contas de serviço, aplicativos, APIs, identidades de máquinas, copilotos e agentes às informações necessárias para a finalidade aprovada.
Um sistema de IA comprometido ou manipulado não consegue recuperar dados aos quais sua identidade não tenha acesso.
6. Tratar o conteúdo recuperado como não confiável.
Separe o conteúdo externo das instruções confiáveis do sistema e do aplicativo.
Teste documentos, conteúdo da web, e-mails e outras fontes RAG para injeção imediata indireta cenários.
7. Proteja os avisos e as respostas
Monitore as interações da IA em busca de informações sensíveis que apareçam em prompts ou respostas.
Aplicar políticas, controles de acesso, redação e fluxos de trabalho de investigação quando apropriado.
8. Mapear a linhagem de dados RAG
Conectar as informações indexadas e recuperadas de volta às fontes oficiais.
A ferramenta de linhagem ajuda as equipes a investigar respostas problemáticas, estabelecer responsabilidades, validar a proveniência dos dados e determinar onde devem ser aplicadas ações corretivas.
9. Monitorar acesso e atividade
Compreenda quais identidades acessam dados sensíveis e como esse comportamento muda ao longo do tempo.
Monitoramento de atividades de dados Adiciona contexto de uso que pode ajudar as equipes a identificar acessos arriscados ou inesperados a informações confidenciais.
10. Incorpore a remediação ao ciclo de vida do RAG
Os resultados do RAG devem levar a ações concretas.
As equipes podem precisar:
- Remover dados de um índice
- Reduzir o acesso excessivo
- Permissões de origem corretas
- Redigir informações sensíveis
- Coloque conteúdo impróprio em quarentena.
- Retenção de mudanças
- Revogar o acesso do agente
- Desativar uma fonte de dados
- Atribua um proprietário
- Política de atualização
Controle o que o RAG pode alcançar.
Conecte a recuperação de dados sensíveis e o acesso legítimo.
Entenda quais usuários, aplicativos, identidades de máquinas, copilotos e agentes podem acessar dados corporativos confidenciais e, em seguida, identifique onde as permissões excedem as necessidades do negócio.
Lista de verificação de segurança RAG
Preparação de segurança RAG
Sua equipe de segurança pode responder a essas perguntas?
✓ Quais repositórios e fontes de dados alimentam cada sistema RAG?
✓ Que informações sensíveis ou regulamentadas são recuperadas?
✓ Quais dados nunca devem entrar no pipeline RAG?
✓ Onde residem os embeddings e as representações vetoriais?
✓ Os índices preservam a autorização de origem?
✓ Qual identidade realiza a recuperação?
✓ Usuários diferentes podem recuperar informações diferentes com base no acesso?
✓ As contas de serviço ou identidades de máquina têm acesso excessivo?
✓ O conteúdo recuperado pode introduzir instruções maliciosas?
✓ Os dados sensíveis recuperados podem aparecer em prompts ou respostas?
✓ As equipes conseguem rastrear o conteúdo recuperado até sua origem?
✓ Quais agentes podem agir com base nas informações recuperadas?
✓ As equipes podem monitorar o acesso a dados RAG confidenciais?
✓ As equipes conseguem remover dados, restringir o acesso e comprovar a remediação quando o risco muda?
Erros comuns de segurança RAG
Garantir a segurança do modelo, mas não da camada de recuperação.
As salvaguardas do modelo não podem corrigir o acesso excessivo ou a indexação inadequada a montante.
Supondo que a autenticação seja igual à autorização.
Um usuário que consegue entrar em um aplicativo RAG não deve obter acesso automático a todos os documentos que ele pode pesquisar.
Utilizando uma única conta de serviço privilegiada para cada recuperação.
Uma identidade de backend com privilégios amplos pode apagar diferenças significativas entre os usuários, a menos que o aplicativo preserve e imponha o contexto de autorização.
Supondo que o Vector Store não contenha dados sensíveis.
Incorporações e infraestrutura vetorial pertencem ao programa de segurança de dados. As equipes precisam de visibilidade do conteúdo subjacente, dos metadados e das informações sensíveis representadas pela camada de recuperação.
Focando apenas na injeção imediata
A injeção imediata é importante, mas a exposição de dados sensíveis, o acesso, o envenenamento, a linhagem, a qualidade dos dados, as permissões excessivas, o vazamento de saída e as ações do agente também são.
Esquecer o que acontece após a recuperação
Uma resposta pode alimentar outra aplicação, agente, API, decisão ou fluxo de trabalho.
A segurança RAG deve acompanhar os dados sensíveis mesmo após sua recuperação, quando a IA pode usar essas informações para agir.
Como o BigID ajuda a proteger o RAG
abordagens BigID segurança RAG empresarial dos dados para fora.
O risco RAG depende de mais fatores do que o modelo ou o banco de dados de vetores. Depende de Quais dados corporativos são recuperados, qual o nível de sensibilidade desses dados, sua origem, quais identidades podem acessá-los, quais políticas se aplicam e o que a IA pode fazer após a recuperação.
A BigID ajuda as organizações:
- Descubra e classifique dados RAG: Identificar informações sensíveis, regulamentadas, confidenciais, proprietárias, pessoais, de credenciais e críticas para os negócios em fontes de dados corporativas e cargas de trabalho de IA.
- Identificar dados sensíveis em bases de dados vetoriais: Analisar bases de dados vetoriais e identificar informações sensíveis e regulamentadas utilizadas por cargas de trabalho de recuperação de IA.
- Mapear a linhagem de dados de IA: Conectar dados por meio de sistemas de origem, pipelines, recuperação, inferência e fluxos de trabalho de IA subsequentes.
- Controle o acesso à IA: Conecte usuários, agentes, copilotos, aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas, permissões e dados confidenciais para identificar acessos excessivos.
- Proteja os avisos e as respostas: Detectar valores sensíveis em conversas com IA, aplicar políticas direcionadas, ocultar informações de risco, monitorar violações e apoiar investigações e medidas corretivas.
- Pipelines de dados de IA seguros: Descubra, classifique, limpe, governe e controle os dados antes que eles entrem nos fluxos de trabalho de IA de treinamento, ajuste, recuperação ou produção.
- Adicionar contexto à atividade: Entenda como os dados sensíveis são acessados e utilizados em ambientes corporativos.
- Remediação de veículos: Conecte as descobertas à redução do acesso, à aplicação de políticas, à responsabilidade, aos fluxos de trabalho e às ações corretivas.
O objetivo não é simplesmente fazer com que o RAG obtenha melhores respostas. É garantir que a IA recupere os dados corretos para a identidade correta, sob a política correta e para a finalidade correta.
Conecte os pontos entre dados e IA.
RAG seguro, começando pelos dados que o sustentam.
Veja como o BigID descobre dados RAG sensíveis, mapeia linhagem e acesso, protege interações de IA, identifica permissões excessivas, aplica políticas e impulsiona a correção em toda a IA empresarial.
Perguntas frequentes sobre segurança RAG
O que é segurança RAG?
A segurança RAG protege os dados, o processo de recuperação, as identidades, as permissões, os prompts, as saídas e as ações subsequentes envolvidas quando os sistemas de geração aumentada por recuperação usam informações externas para gerar respostas de IA.
Quais são os principais riscos de segurança da RAG?
Os principais riscos de segurança do RAG incluem exposição de dados sensíveis, acesso excessivo, perda de permissão durante a indexação, injeção indireta de prompts, exposição de banco de dados de vetores, envenenamento de dados, dados desatualizados ou inadequados, vazamento de prompts e respostas, linhagem incompleta e ações de agentes de risco.
Como o RAG cria riscos de segurança de dados?
A RAG conecta a IA generativa diretamente a dados externos no momento da inferência. Se a camada de recuperação contiver informações sensíveis ou aplicar autorização fraca, a IA poderá recuperar informações às quais o usuário, aplicativo ou agente solicitante não deveria ter acesso.
O que é controle de acesso RAG?
O controle de acesso RAG determina quais informações um usuário, aplicativo ou identidade de IA pode recuperar com base em permissões, funções, sensibilidade dos dados, políticas e necessidades de negócios. Um RAG seguro deve combinar relevância semântica com autorização.
Por que a RAG deve aplicar a autorização no momento da recuperação?
Identidades diferentes podem ter direitos diferentes sobre o mesmo conteúdo subjacente. Avaliar a autorização durante a recuperação ajuda a evitar que uma interface de IA compartilhada exponha informações além do acesso legítimo da identidade solicitante.
O que é um RAG com reconhecimento de permissões?
O RAG com reconhecimento de permissões preserva ou avalia o contexto de acesso ao recuperar informações corporativas, de modo que usuários e sistemas de IA recebam apenas o conteúdo ao qual têm permissão legítima de acesso.
Como a injeção imediata afeta o RAG?
O RAG pode recuperar documentos, páginas da web, e-mails, registros ou outros conteúdos que contenham instruções maliciosas. Se a IA interpretar essas instruções como comandos confiáveis, um invasor poderá manipular o comportamento do modelo por meio de injeção indireta de comandos.
Bancos de dados vetoriais representam um risco de segurança RAG?
Bancos de dados e índices vetoriais podem representar informações corporativas sensíveis e metadados. As organizações devem compreender quais dados eles contêm, quem pode acessá-los, como as permissões se aplicam e se o conteúdo sensível ou regulamentado deve estar presente na camada de recuperação.
Como os agentes de IA aumentam o risco de segurança RAG?
Os agentes de IA podem agir sobre as informações após a sua recuperação, chamando APIs, atualizando aplicativos, enviando mensagens, modificando registros ou acionando fluxos de trabalho. Permissões excessivas para esses agentes podem, portanto, transformar uma recuperação inadequada em uma ação inadequada.
Como as organizações podem proteger os sistemas RAG?
As organizações podem proteger o RAG descobrindo e classificando os dados de origem, minimizando o conteúdo indexado, preservando a autorização durante a recuperação, aplicando o princípio do menor privilégio, tratando o conteúdo recuperado como não confiável, protegendo as solicitações e respostas, mapeando a linhagem, monitorando a atividade e conectando as descobertas à remediação.
Como o BigID oferece suporte à segurança RAG?
A BigID ajuda as organizações a descobrir e classificar dados RAG sensíveis, identificar informações confidenciais em bancos de dados vetoriais, mapear a linhagem de dados de IA, conectar identidades e permissões de IA aos dados, proteger prompts e respostas, governar pipelines de IA, adicionar contexto de atividade e impulsionar a remediação em ambientes de IA corporativos.
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