A Inteligência Artificial (IA) frequentemente evoca uma mistura de entusiasmo, confusão e ceticismo, particularmente entre aqueles em posições de liderança em cibersegurança, como os Diretores de Segurança da Informação (CISOs). Quando usada corretamente, a IA pode ser uma ferramenta revolucionária na identificação de anomalias, na detecção de ameaças cibernéticas e na melhoria da postura geral de segurança de dados.
Vamos analisar as estratégias que os profissionais de segurança podem adotar para aproveitar a IA de forma eficaz, sem comprometer a segurança.
Aprimorando a Detecção de Sinais: O Papel da IA na Minimização de Falsos Positivos
Os falsos positivos são uma preocupação significativa para as equipes de segurança, muitas vezes servindo como um ruído que distrai e mascara ameaças reais. Uma enxurrada de alertas falsos, dados classificados incorretamente e ambientes de risco ruidosos não apenas sobrecarrega os recursos da equipe de segurança, mas também pode dessensibilizá-la a futuras ameaças.
Uma forma de lidar com isso é através de Classificação de dados aprimorada por aprendizado de máquina (ML)Ao empregar algoritmos de aprendizado de máquina personalizados para o ambiente de dados da sua organização, você pode reduzir significativamente os falsos positivos.
Plataformas de segurança de dados e DSPM Soluções como o BigID utilizam uma abordagem multicamadas para filtrar o ruído e classificar com precisão mais tipos de dados, em mais ambientes, com uma acurácia sem precedentes. Combinando múltiplas técnicas de classificação de dados com dados conectados e pontuação de confiança, o BigID classifica automaticamente os dados mais importantes para você — sejam IDs de clientes, propriedade intelectual, segredos em ambientes de desenvolvimento e muito mais.
Isso aumenta a eficiência e o foco dos seus esforços em segurança de dados, e pode ser ainda mais fácil com recursos como classificação ajustável, validação automatizada e muito mais. O objetivo é evoluir de um ambiente sobrecarregado por alertas irrelevantes para um marcado por avisos relevantes e acionáveis.
Você pode acelerar o gerenciamento de riscos identificando os riscos de maior prioridade, tomando medidas para remediar esses riscos – seja um bucket S3 mal configurado, um usuário com privilégios excessivos ou dados confidenciais superexpostos – e bloqueando-os.
Os perigos negligenciados dos dados não estruturados: protegendo os modelos de aprendizagem de línguas (LLMs)
Dados não estruturados — arquivos, e-mails, documentos, planilhas e anotações que não estão organizados de forma clara em bancos de dados — apresentam desafios únicos, especialmente com o advento da atual onda de... IA Generativa: particularmente aquelas que são alimentadas por Modelos de Aprendizagem de Línguas (LLMs) como o ChatGPT. Esses modelos de linguagem natural (LLMs) conseguem analisar e gerar textos semelhantes aos humanos com base em seus dados de treinamento, o que reforça a necessidade de procedimentos robustos de tratamento de dados.
Esses dados de treinamento são, em grande parte, dados não estruturados, e é mais crucial do que nunca garantir que os dados que IA generativa é treinado para ser seguro de usar. Isso significa Entendendo o que está contido em seus dados não estruturados. Em primeiro lugar, é necessário inventariar, classificar e etiquetar os dados por contexto e conteúdo, além de implementar controles para gerenciar onde eles devem (e não devem) ser usados, acessados e gerenciados.
Uma preocupação crucial é o potencial uso indevido ou a divulgação não intencional de informações sensíveis caso os modelos sejam treinados com dados desconhecidos ou potencialmente sensíveis.
As organizações devem estabelecer procedimentos rigorosos de governança de dados, incluindo a sinalização, a etiquetagem e a rotulagem de dados com Informações de identificação pessoal (IIP), informações pessoais (IP)Propriedade intelectual, dados financeiros, IDs de clientes ou outros conteúdos sensíveis. Ao gerenciar seus dados adequadamente, você pode minimizar os riscos associados a vazamentos de dados, violações e problemas de conformidade.
Iluminando o Abismo: Lidando com Dados Obscuros e Sombrios
Os conceitos de dados obscuros e dados ocultos representam mais uma camada de complexidade na segurança cibernética. Os dados obscuros, que consistem em dados não estruturados que não são usados ou monitorados ativamente (ou que, às vezes, você nem sabe que existem), podem incluir informações confidenciais ou sensíveis e são um alvo fácil para cibercriminosos.
Os dados ocultos incluem dados em serviços ou aplicativos de nuvem não autorizados, frequentemente usados por funcionários sem total visibilidade dos riscos associados.
Afinal, não se pode proteger o que não se conhece. A BigID é líder de mercado em DSPM (Gerenciamento de Proteção de Dados Discreta) e pode ser usada para descobrir, categorizar e avaliar os riscos associados a dados obscuros e dados ocultos.
Garantir a visibilidade dessas áreas menos exploradas do seu ecossistema de dados é crucial para fortalecer sua postura de segurança.
Criando uma estratégia holística de segurança de dados com IA
Enquanto A IA oferece vantagens exclusivas para melhorar a precisão da classificação de dados.Além de gerenciar dados não estruturados e revelar dados obscuros e ocultos, o gerenciamento da sua postura de segurança não pode parar por aí.
Os líderes de segurança devem considerar uma abordagem multicamadas que abranja visibilidade e controle completos dos seus dados.
Aproveite soluções como o BigID. que adotam uma abordagem de defesa em profundidade para automatizar processos manuais, melhorar a precisão e a capacidade de ação, e aplicar IA e ML para filtrar o ruído, aprimorar o gerenciamento de riscos e viabilizar uma estratégia robusta de segurança de dados. Faça um tour hoje mesmo Descubra como a BigID pode ajudar a enfrentar seus maiores desafios de segurança de dados de forma eficiente, precisa e com IA mais inovadora do que qualquer outra solução disponível.
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