A Inteligência Artificial (IA) frequentemente evoca uma mistura de entusiasmo, confusão e ceticismo, especialmente entre aqueles em cargos de liderança em segurança cibernética, como Diretores de Segurança da Informação (CISOs). A IA pode ser uma ferramenta inovadora na identificação de anomalias, na detecção de ameaças cibernéticas e no aprimoramento da postura geral de segurança de dados, quando usada da maneira correta.
Vamos analisar estratégias que os profissionais de segurança podem adotar para aproveitar a IA de forma eficaz sem comprometer a segurança.
Refinando a detecção de sinais: o papel da IA na minimização de falsos positivos
Falsos positivos são uma grande preocupação para as equipes de segurança, muitas vezes servindo como um ruído de distração que mascara ameaças genuínas. Uma enxurrada de alertas falsos, dados classificados incorretamente e ambientes de risco ruidosos não apenas sobrecarregam os recursos da equipe de segurança, mas também podem dessensibilizar as equipes a ameaças futuras.
Uma maneira de resolver isso é por meio de classificação de dados aprimorada por aprendizado de máquina (ML). Ao empregar algoritmos de ML adaptados ao 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 eliminar o ruído e classificar com precisão mais tipos de dados, em mais ambientes, com mais precisão do que nunca. Ao combinar diversas 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 adiciona eficiência e foco aos seus esforços de 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 acionáveis e relevantes.
Você pode acelerar o gerenciamento de riscos identificando os riscos de maior prioridade, tomando medidas para remediá-los — seja um bucket S3 mal configurado, um usuário com privilégios excessivos ou dados confidenciais superexpostos — e bloqueando-os.
Os perigos ignorados dos dados não estruturados: salvaguardando modelos de aprendizagem de línguas (LLMs)
Dados não estruturados — arquivos, e-mails, documentos, planilhas e notas que não estão organizados de forma organizada em bancos de dados — representam desafios únicos, especialmente com o advento da onda atual de IA generativa: particularmente aqueles que são alimentados por Modelos de Aprendizagem de Línguas (LLMs) como o ChatGPT. Esses LLMs podem analisar e gerar textos com aparência humana 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 crítico do que nunca garantir que os dados que IA generativa é treinado para ser seguro para uso. Isso significa entendendo o que há em seus dados não estruturados em primeiro lugar; inventariar, classificar e marcar os dados por contexto e conteúdo; e implementar controles para gerenciar onde eles devem (e não devem) ser usados, acessados e gerenciados.
Uma preocupação crítica é o potencial uso indevido ou divulgação não intencional de informações confidenciais se os modelos forem treinados com dados desconhecidos ou potencialmente confidenciais.
As organizações devem estabelecer procedimentos completos de governança de dados, incluindo sinalização, marcação e rotulagem de dados com informações de identificação pessoal (PII), informações pessoais (PI), 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: Abordando Dados Obscuros e Sombrios
Os conceitos de dados obscuros e sombra apresentam ainda outra camada de complexidade na segurança cibernética. Dados obscuros, que consistem em dados não estruturados que não são usados ou monitorados ativamente (ou que, às vezes, você nem sabe que estão lá), podem incluir informações confidenciais ou sensíveis e são um alvo fácil para criminosos cibernéticos.
Dados sombra incluem dados em serviços ou aplicativos de nuvem não autorizados, geralmente usados por funcionários sem visibilidade total dos riscos associados.
Afinal, não se pode proteger o que não se conhece. O BigID é líder de mercado em DSPM e pode ser usado para descobrir, categorizar e avaliar os riscos associados a dados obscuros e sombra.
Garantir visibilidade nessas áreas menos exploradas do seu ecossistema de dados é crucial para fortalecer sua postura de segurança.
Elaborando uma estratégia holística de segurança de dados com IA
Enquanto A IA oferece vantagens únicas na melhoria da precisão da classificação de dados, gerenciando dados não estruturados e iluminando dados escuros e sombras, seu gerenciamento de postura de segurança não pode parar por aí.
Os líderes de segurança devem considerar uma abordagem multicamadas que inclua visibilidade e controle completos dos seus dados.
Aproveite soluções como BigID que adotam uma abordagem de defesa em profundidade para automatizar processos manuais, melhorando a precisão e a capacidade de ação, e aplicando IA e ML para eliminar o ruído, melhorar o gerenciamento de riscos e permitir uma estratégia de segurança de dados robusta. Faça um tour hoje para ver como o BigID pode ajudar a enfrentar seus maiores desafios de segurança de dados de forma eficiente, precisa e com uma IA mais inovadora do que qualquer outra solução disponível.
Autor
