A discussão
IA está remodelando o cenário da segurança corporativa, e este webinar abordou um dos tópicos mais urgentes do setor atualmente: como as empresas podem proteja a nuvem Em meio ao crescimento exponencial da IA, Adrian Sanabria moderou a sessão, acompanhado por Nimrod Vax, que compartilhou insights de especialistas sobre gerenciamento. uso de IA, superando desafios regulatórios e aproveitando ferramentas baseadas em IA para fortalecer a governança e a segurança de dados.
Adaptada para um público-alvo de CISOs, líderes de privacidade e profissionais de dados, a sessão explorou soluções que variam de Descoberta de IA e gestão de estoque até estratégias de governança proativas — tudo isso no contexto da rápida adoção da IA.
3 principais conclusões
1. As práticas de segurança de dados devem se adaptar à onipresença da IA.
As empresas não podem mais tratar a IA como apenas mais um complemento. Nimrod Vax destacou que a adoção da IA amplia os desafios existentes em relação à higiene de dados, tornando ferramentas como DSPM (Gestão da Postura de Segurança de Dados) e DLP A Prevenção contra Perda de Dados (DLP) é essencial para entender e proteger os sistemas de dados corporativos. Uma constatação surpreendente? Ferramentas de IA como o Microsoft Copilot frequentemente expõem dados sensíveis inadvertidamente durante consultas típicas de usuários, o que representa um alerta urgente para os CISOs que buscam uma governança mais eficaz.
2. A gestão de estoque é fundamental para mitigar riscos.
Programas de segurança bem-sucedidos começam com descoberta profunda de dados e gestão de estoque em escala. Nimrod introduziu o conceito de gestão de estoques não apenas para dados corporativos, mas também para os próprios modelos de IA. Saber “quem está usando quais ferramentas de IA, onde elas estão localizadas e quais dados estão sendo enviados para elas” estabelece as bases para mitigar com eficiência os riscos relacionados à IA. Como Adrian enfatizou, “Você não pode proteger o que não conhece”.
3. Alinhar a gestão de riscos com estruturas confiáveis
Organizações que lidam com adoção de IA deve mapear os riscos em relação a estruturas estabelecidas como NIST ou RGPD Para impulsionar programas proativos de conformidade e segurança, Nimrod destacou a importância de aplicar abordagens de cima para baixo e de baixo para cima, aproveitando ferramentas automatizadas para obter granularidade e precisão, ao mesmo tempo que integra o contexto de negócios para dar suporte às obrigações regulatórias. Diretrizes personalizadas e controles sensíveis ao contexto estão se tornando indispensáveis para empresas que implementam soluções de IA.
Análise Detalhada: Descoberta por IA e Riscos da IA Paralela
Um dos pontos altos do webinar foi a explicação de Nimrod sobre a "IA paralela" e o desafio que ela representa para as organizações — trata-se, essencialmente, do uso não autorizado ou não rastreado de ferramentas de IA por funcionários. As empresas devem priorizar a detecção de IA, que lhes permite identificar quem está usando quais ferramentas e garante que dados sensíveis não sejam expostos a modelos generativos de IA sem os devidos controles de segurança.
Nimrod também introduziu o conceito de IA TRiSM (Gestão de Confiança, Risco e Segurança), que conecta a descoberta por IA a estratégias mais amplas para reforçar a conformidade. Ele incentivou os CISOs a começarem com pequenas ações, rotulando dados sensíveis para exclusão de sistemas de IA antes de expandir para soluções mais robustas. "A rotulagem eficaz de dados é fundamental", enfatizou, acrescentando: "assim como as ferramentas que respeitam esses rótulos para evitar o manuseio indevido".
Para lidar com esses riscos, a dupla enfatizou a importância de implementar abordagens modernas de DSPM (Gerenciamento de Propósito e Segurança de Dados) e integrá-las perfeitamente com ferramentas de IA para inventário. Essa gestão proativa de riscos garante que as empresas possam se manter à frente dos desafios. vulnerabilidades apresentadas pelas tecnologias de IA generativa.
Frases memoráveis
- “A IA generativa não é apenas uma inovação revolucionária, ela amplifica a produtividade. Mas também amplifica os riscos já presentes na sua estrutura de segurança de dados.” – Adrian Sanabria
- “As organizações enfrentam essa mentalidade de acumulação de dados, guardando tudo por medo de que seja apagado. Mas, para proteger os modelos de IA, o descarte defensável é fundamental.” – Nimrod Vax
- “O objetivo do processamento de aplicações de IA define o perfil de risco. Diretrizes empresariais personalizadas não são negociáveis se você deseja mitigar esses riscos de forma eficaz.” – Nimrod Vax
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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