O uso da inteligência artificial está em ascensão. Observe as tendências da IA — seja em relação ao seu crescimento, aos gastos anuais das empresas ou mesmo ao uso por indivíduos — e o gráfico mostrará consistentemente números crescentes, ano após ano.
Em 2024, o mercado de IA tinha um tamanho superior a 1,5 trilhão de dólares, mas a previsão é que cresça ainda mais. $2,5 bilhões Até 2032, a IA veio para ficar, e as empresas não só a estão adotando como também investindo ativamente em seu desenvolvimento. Se a sua organização é uma delas, você precisa pensar em... Gestão da postura de segurança da IA (ou SPM de IA).
O que é Gestão de Postura de Segurança com IA (AI-SPM)?
Inteligência artificial é um termo abrangente que engloba diversas tecnologias, incluindo aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo, processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem e muito mais. Todas essas tecnologias são construídas sobre... Modelos e recursos de IA, fluxos de dados e infraestrutura para dar suporte ao sistema de IA.
AI SPM, ou gerenciamento da postura de segurança da IA, é uma estratégia de segurança cibernética e de aplicativos que ajuda a manter esses modelos e ativos de IA protegidos. a salvo de ameaças, tanto internos quanto externos. A estratégia se baseia no monitoramento, avaliação e mitigação contínuos de riscos, como violações de dados e ataques adversáriosAo mesmo tempo, também garante que o sistema esteja em conformidade com as regulamentações relevantes, como a Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) ou Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD).
A solução AI-SPM aborda o fato de que a IA traz consigo riscos únicos que as ferramentas de segurança tradicionais não conseguem gerenciar completamente. Ao contrário das medidas genéricas, uma solução AI-SPM oferece supervisão contínua para manter a segurança e a integridade dos sistemas de IA.
Riscos de segurança introduzidos por aplicações de IA
Embora os serviços de IA ajudem a otimizar as operações da sua empresa, as tecnologias de IA também apresentam certas vulnerabilidades que podem ser exploradas. Compreender essas vulnerabilidades pode ajudá-lo a desenvolver uma estratégia eficaz. plano de segurança de IA abrangente.
Privacidade e segurança de dados
Já discutimos detalhadamente as preocupações com a privacidade da IA, mas a essência é que os modelos de IA precisam de grandes volumes de dados. Eles exigem ambos estruturadas e não estruturadas Dados. Esses dados geralmente são informações pré-coletadas para outros fins, o que pode gerar preocupação quanto ao consentimento. Também representam um risco à privacidade. se não for gerenciado adequadamenteDaí a necessidade de medidas robustas de segurança em IA.
Além disso, agentes maliciosos podem exfiltrar essas informações proprietárias sensíveis visando ferramentas de IA generativa (GenAI), bancos de dados e interfaces de programação de aplicativos (APIs). Há também o risco de que essas informações sejam reveladas por negligência não intencional da sua organização ou por configurações inadequadas que resultem na exposição dos dados armazenados em projetos de IA.
Ataques com Inteligência Artificial
Sua empresa não é a única que usa IA para escalar e otimizar suas operações; os cibercriminosos também a utilizam. Eles usam a GenAI para automatizar ataques e torná-los mais personalizados.
Eles também podem usar essa tecnologia para criar deepfakes — imagens e vídeos gerados artificialmente — ou dados biométricos falsos para se infiltrar em sua infraestrutura e aplicativos de IA, representando ameaças à segurança. Dados biométricos falsos também podem ser usados para obter acesso não autorizado a modelos de IA, permitindo que agentes maliciosos intensifiquem ataques ou se infiltrem em seus ambientes de nuvem corporativos, como o Azure AI Services ou o Google Vertex AI.
Desinformação
Como sabemos, um sistema de IA é tão bom — e preciso — quanto os dados com os quais é treinado. Se o modelo não tiver informações adequadas em seus dados de treinamento, ele começará a gerar respostas alucinatórias. E, se agentes maliciosos conseguirem invadir os dados de treinamento para manipulá-los ou corrompê-los, seu sistema estará vulnerável. modelo de linguagem grande (LLM) pode fornecer informações incorretas ou perigosas. Esse tipo de uso indevido de modelos de IA pode comprometer a confiabilidade dos sistemas de IA e representar riscos reais.
Falta de visibilidade dos dados
Saber onde estão seus dadosA forma como os dados são protegidos, utilizados e destruídos após o uso é uma parte importante da conformidade com a privacidade de dados. Como mencionado anteriormente, os modelos de IA precisam de muitos dados para treinamento. Se você não mantiver um inventário completo de todos os modelos e ativos de IA, corre o risco de... dados paralelos (conjuntos de dados não rastreados ou não gerenciados), violações de conformidade e violações de dados que não são descobertas até que seja tarde demais.
Sistemas de IA não autorizados, ou modelos de IA paralelos, operam fora das suas estruturas de governança. O inventário de IA paralelo pode levar a falhas de segurança, uma vez que esses modelos podem não ter uma configuração segura de modelos ou conjuntos de dados. Isso aumenta a probabilidade de vulnerabilidades nos pipelines de IA serem exploradas.
Governança de Dados
Como os dados de modelos de IA estão potencialmente em risco e representam um risco para terceiros, os governos estão criando leis rigorosas para regulamentá-los. Governança de IA concentra-se especialmente em dados pessoais sensíveis e Informações de identificação pessoal (PII), que são altamente suscetíveis à exposição no contexto da adoção da IA. À medida que essas regulamentações evoluem, as empresas precisam fortalecer a forma como gerenciam seus sistemas de IA para evitar multas e ações judiciais.
Cadeia de suprimentos de IA complexa
A construção de um sistema de IA e ML depende de uma cadeia de suprimentos complexa de componentes. Cada modelo é alimentado por dados de origem. dados de referênciaBibliotecas, APIs e pipelines. Todos esses componentes apresentam riscos de vulnerabilidades ou configurações incorretas que podem ser exploradas por agentes maliciosos. Esse ecossistema complexo precisa de supervisão adequada, ou se tornará um passivo para o seu negócio.
Uso indevido em tempo de execução
O uso indevido de IA geralmente ocorre durante a implantação, quando os modelos estão ativos e interagindo com os usuários. Sistemas de IA implantados, especialmente os Modelos de Aprendizagem Baseados em Aprendizagem (LLMs), são propensos à exploração ou ao uso inadequado durante sua operação. Se você não tiver as devidas precauções, corre o risco de:
- Sobrecarga imediata: Sobrecarga do sistema com entradas complexas ou maliciosas que fazem com que ele funcione de forma imprevisível ou produza saídas não autorizadas.
- Entradas adversárias: Utilizando entradas cuidadosamente elaboradas para explorar as fragilidades do modelo, fazendo com que ele forneça respostas errôneas ou prejudiciais, ou classifique objetos incorretamente.
- Acesso não autorizado: Explorar vulnerabilidades no ambiente de execução da IA para manipular ou obter acesso ao sistema de IA.
- Extração de dados sensíveis: Manipular as entradas e interações do sistema para que ele revele informações sensíveis a partir de dados de treinamento mal higienizados é uma tática comum usada em ataques de IA.
Os benefícios do SPM com IA
Agora que estamos familiarizados com os riscos da IA, podemos entender como o gerenciamento da postura de segurança da IA lida com eles. O AI-SPM ajuda sua equipe de segurança a gerenciar e mitigar riscos em todas as etapas do ciclo de vida e da cadeia de suprimentos da IA.
Ele pode gerenciar proativamente vulnerabilidades e configurações incorretas nos pipelines de IA, dados de treinamento, recursos locais e em nuvem e ambientes de execução antes que causem problemas. O AI SPM também monitorará seus sistemas em busca de uso indevido em tempo de execução, sinalizando qualquer atividade anormal rapidamente antes que se torne um problema.
Essa estratégia também ajuda você a obter visibilidade sobre seus conjuntos de dados, evitando dados ocultos e mantendo a conformidade com as regulamentações. Mais importante ainda, ela lhe dá a confiança necessária para adotar a IA e inovar com ela com segurança.
IA SPM x CSPM x DSPM x SSPM
Existem alguns tipos de "gestão de postura de segurança" disponíveis. Como eles diferem do SPM com IA em termos de abordagem de problemas de segurança?
DSPM, ou gerenciamento da postura de segurança de dados, é o processo e a estrutura que mantém os dados de uma organização — independentemente de onde estejam armazenados.
Como vimos, o AI-SPM concentra-se em manter os sistemas de IA seguros. O DSPM e o AI-SPM complementam-se, uma vez que o DSPM protege os dados, enquanto o AI-SPM protege os modelos de IA utilizados em seus ambientes. Juntos, eles fortalecem a postura de segurança dos ecossistemas de IA.
CSPMPor outro lado, o gerenciamento da postura de segurança na nuvem lida apenas com recursos e dados na nuvem, bem como com configurações que podem levar ao comprometimento das informações.
Finalmente, SSPM, que significa gestão da postura de segurança de SaaS, tem como objetivo proteger os dados empresariais contidos nas aplicações SaaS que a sua organização utiliza.
Funcionalidades e recursos do AI-SPM
Gestão de Inventário com IA
A falta de visibilidade dos recursos e dados de IA pode ser um problema e é um dos riscos criados pelo uso da IA. O SPM para IA pode ajudar a resolver isso, monitorando não apenas seus dados, mas também outros componentes de IA, como modelos, pipelines e sistemas de IA paralelos.
Segurança de dados
O próprio nome já diz tudo: gerenciamento da postura de segurança. Uma das funcionalidades mais importantes do SPM de IA é identificar informações sensíveis, como PII ou PHI (informações pessoais de saúde), em seus conjuntos de dados e registros, e proteger os modelos de IA para resguardar essas informações. Isso mantém todos os seus dados a salvo de ameaças de IA, como envenenamento e violações de dados, incluindo dados ocultos.
Segurança Operacional
O SPM de IA não é um processo pontual. Ele protege seus sistemas em todo o ciclo de vida da IA, do desenvolvimento à implantação. A estratégia protege as cadeias de suprimentos de modelos, verificando dependências e impedindo alterações não autorizadas. Você também pode implementar medidas para evitar o roubo de ativos de IA proprietários com contramedidas para extração de modelos.
Detecção e priorização de riscos
Caso sejam detectadas configurações incorretas, como APIs expostas, criptografia fraca ou registro de logs inseguro, o AI SPM as identificará. Ele também identificará possíveis pontos e caminhos de ataque, atribuindo-lhes pontuações de risco, para que você possa priorizar seus esforços de correção.
Monitoramento em tempo de execução
Como os modelos de IA são tão suscetíveis a ataques durante o uso, ter monitoramento em tempo real As capacidades de IA do seu SPM são uma grande vantagem. Ele monitora anomalias comportamentais, sinaliza acessos não autorizados e previne ataques adversários. Além disso, analisa saídas e registros para identificar vazamentos de dados sensíveis ou comportamentos suspeitos.
Conformidade e Governança
Com o AI SPM, você pode atender aos requisitos estabelecidos pelas estruturas e legislações de governança de IA. Você pode usá-lo para fornecer trilhas de auditoria para o desenvolvimento e aprovações de seus modelos e incorporar políticas de privacidade e segurança em seus fluxos de trabalho. Como ele detecta e corrige automaticamente possíveis violações, você pode se manter em conformidade com a lei com bastante facilidade.
Remediação proativa
Como vimos, o AI SPM monitora seus sistemas de IA constantemente e em tempo real. Dessa forma, você pode detectar erros e ameaças potenciais precocemente, antes que se transformem em problemas maiores.
Recursos amigáveis para desenvolvedores
Ferramentas como controle de acesso baseado em funções (RBAC) A triagem de riscos permite que seus desenvolvedores e cientistas de dados gerenciem e resolvam vulnerabilidades com eficiência. Ela também facilita a colaboração e simplifica a resolução de riscos críticos.
Escalabilidade e integração com a nuvem
As ferramentas de IA para SPM podem se integrar a plataformas em nuvem, e sua compatibilidade com múltiplas nuvens permite que elas suportem diversos ambientes e estruturas.
Proteja seu ambiente de IA com o BigID.
Embora a IA crie excelentes oportunidades de crescimento por meio da inovação para o seu negócio, ela também apresenta alguns desafios únicos. Felizmente, você pode mitigar a maioria dos riscos associados ao uso da IA e aos dados do cliente com o AI SPM. Você também pode usar os recursos de mapeamento, segurança e governança de dados do BigID para reforçar a proteção desses dados.
Por que usar o BigID para segurança de IA?
- Descoberta abrangente de dados: Identifique e classifique automaticamente informações sensíveis, como dados pessoais, dados de clientes, propriedade intelectual e muito mais, em todo o seu panorama de dados e ciclo de vida de modelos de IA. Obtenha visibilidade dos seus dados para evitar o uso indevido em modelos de IA ou modelos de aprendizagem de linha de frente.
- Conformidade aprimorada com a governança de IA: Alinhe suas operações com as regulamentações emergentes, como a Ordem Executiva sobre IA e as Diretrizes de Desenvolvimento de IA Segura, garantindo o uso responsável e ético da IA por meio da abordagem de segurança integrada da BigID.
- Gestão de dados otimizada: Minimize dados redundantes ou duplicados. Para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados de treinamento de IA, reduzir a superfície de ataque e aprimorar a postura geral de segurança.
- Acesso seguro aos dados: Mitigar ameaças internas através da gestão, auditoria e restrição do acesso a dados sensíveis, prevenindo a utilização não autorizada em sistemas de IA.
Para proteger seus dados e sistemas de IA, Agende uma demonstração gratuita individual. Com o BigID hoje.
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