O uso da inteligência artificial está em alta. Observe as tendências da IA — seja em relação ao seu crescimento, aos gastos anuais com empresas ou até mesmo ao uso por indivíduos — e o gráfico mostra números crescentes, ano após ano.
Em 2024, o tamanho do mercado de IA era superior a $500 bilhões, mas espera-se que seja superior a $2.500 bilhões Até 2032. A IA veio para ficar, e as empresas não apenas a estão adotando, como também investindo ativamente em seu desenvolvimento. Se a sua organização é uma delas, você precisa pensar em Gerenciamento de postura de segurança de IA (ou AI SPM).
O que é gerenciamento de postura de segurança de IA (AI-SPM)?
Inteligência artificial é um termo genérico que abrange diversas tecnologias diferentes, incluindo aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo, processamento de linguagem natural (PLN), reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem e muito mais. Estas são baseadas em Modelos e recursos de IA, pipelines de dados e infraestrutura para dar suporte ao sistema de IA.
AI SPM, ou gerenciamento de postura de segurança de IA, é uma estratégia de segurança cibernética que ajuda a manter esses modelos e ativos de IA seguro contra ameaças, tanto internos quanto externos. A estratégia se baseia no monitoramento contínuo, avaliação e mitigação de riscos, como violações de dados e ataques adversários. Ao 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 sobre a Proteção de Dados (GDPR).
O AI-SPM aborda o fato de que a IA apresenta riscos específicos que as ferramentas de segurança tradicionais não conseguem lidar totalmente. Ao contrário de medidas genéricas, uma solução de AI-SPM fornece 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 suas operações comerciais, as tecnologias de IA também apresentam certas fragilidades que podem ser exploradas. Compreender essas fragilidades pode ajudar você a desenvolver um plano abrangente de segurança de IA.
Privacidade e Segurança de Dados
Discutimos as preocupações com a privacidade da IA em detalhes, mas a essência é que você precisa de grandes volumes de dados para modelos de IA. Eles exigem ambos estruturado e não estruturado Dados. Esses dados geralmente são informações pré-coletadas para outros fins, o que pode tornar o consentimento uma preocupação. Também representam um risco à privacidade. se não for gerenciado adequadamente, daí a necessidade de medidas robustas de segurança de IA.
Além disso, os agentes de ameaças podem exfiltrar essas informações proprietárias confidenciais, visando ferramentas de IA generativa (GenAI), bancos de dados e interfaces de programação de aplicativos (API). 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 tecnologia de IA
Sua empresa não é a única a usar IA para escalar e otimizar suas operações; os cibercriminosos também a utilizam. Eles estão usando a GenAI para automatizar ataques e torná-los mais personalizados.
Eles também podem usar essa tecnologia para criar deep fakes — imagens e vídeos gerados artificialmente — ou biometria falsa para se infiltrar na sua infraestrutura e aplicativos de IA, representando ameaças à segurança. A biometria falsa também pode ser usada para obter acesso não autorizado a modelos de IA, permitindo que agentes de ameaças intensifiquem ataques ou se infiltrem em seus ambientes de nuvem corporativa, 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 passará a ter respostas alucinantes. E, se os agentes de ameaças conseguirem invadir os dados de treinamento para manipulá-los ou corrompê-los, seu modelo de linguagem grande (LLM) podem 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 de dados
Saber onde estão seus dados, como está sendo protegido e usado, e como está sendo destruído após o uso, é uma parte importante da conformidade com a privacidade de dados. Como mencionamos 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, há o risco de dados de sombra (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 sombra, operam fora das suas estruturas de governança. O inventário de IA sombra pode levar a brechas de segurança, pois esses modelos podem não ter uma configuração segura de modelos ou conjuntos de dados. Isso aumenta a chance de vulnerabilidades em pipelines de IA serem exploradas.
Governança de dados
Como os dados do modelo de IA estão potencialmente em risco e representam um risco para terceiros, os governos estão criando leis rígidas para governá-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 complicada
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 referência, bibliotecas, APIs e pipelines. Todos esses componentes apresentam riscos de vulnerabilidades ou configurações incorretas que podem ser exploradas por agentes de ameaças. Esse ecossistema complexo precisa de supervisão adequada, ou se tornará um risco para o seu negócio.
Uso indevido do tempo de execução
O uso indevido de IA ocorre frequentemente durante a implantação, quando os modelos estão ativos e interagindo com os usuários. Sistemas de IA implantados, especialmente LLMs, são propensos à exploração ou uso indevido durante sua operação. Se você não tiver as devidas salvaguardas, corre o risco de:
- Sobrecarga de prompt: Sobrecarregar o sistema com entradas complexas ou maliciosas que fazem com que ele tenha um desempenho imprevisível ou emita saídas não autorizadas.
- Contribuições adversárias: Usar entradas cuidadosamente elaboradas para explorar fraquezas no modelo, fazendo com que ele forneça respostas erradas 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 fazê-lo revelar informações confidenciais de dados de treinamento higienizados incorretamente é uma tática comum usada em ataques de IA.
Os benefícios do SPM de IA
Agora que estamos familiarizados com os riscos da IA, podemos entender como a gestão 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 da IA e da cadeia de suprimentos.
Ele pode gerenciar proativamente vulnerabilidades e configurações incorretas nos pipelines de IA, dados de treinamento, recursos locais e na nuvem e ambientes de execução antes que possam causar problemas. O AI SPM também monitorará seus sistemas em busca de uso indevido do 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 "gerenciamento de postura de segurança" disponíveis. Como eles se diferenciam do SPM de IA em termos de abordagem de problemas de segurança?
DSPM, ou gerenciamento de postura de segurança de dados, é o processo e a estrutura que mantém os dados de uma organização — não importa onde eles estejam — seguros.
Como vimos, o AI-SPM se concentra em manter os sistemas de IA seguros. O DSPM e o AI-SPM se complementam, pois o DSPM protege os dados, enquanto o AI-SPM protege os modelos de IA usados em seus ambientes. Juntos, eles fortalecem a postura de segurança dos ecossistemas de IA.
CSPM, ou gerenciamento de postura de segurança em nuvem, por outro lado, lida apenas com recursos e dados em nuvem e configurações que podem levar ao comprometimento das informações.
Finalmente, SSPM, que significa gerenciamento de postura de segurança SaaS, tem como objetivo proteger dados empresariais contidos em aplicativos SaaS que sua organização usa.
Capacidades e recursos do AI-SPM
Gestão de Inventário de IA
Não ter visibilidade dos recursos e dados de IA pode ser um problema e um dos riscos criados pelo uso de IA. O SPM para IA pode ajudar você 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
Este ponto está bem no nome — gerenciamento de postura de segurança. Um dos recursos mais importantes do AI SPM é identificar informações confidenciais, como PII ou PHI (informações pessoais de saúde), em seus conjuntos de dados e registros, e proteger modelos de IA para proteger essas informações. Ele mantém todos os seus dados protegidos contra ameaças de IA, como envenenamento de dados e violações, incluindo dados ocultos.
Segurança Operacional
O SPM de IA não é um processo único. 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 não permitindo alterações não autorizadas. Você também pode implementar medidas para impedir o roubo de ativos proprietários de IA com contramedidas para extração de modelos.
Detecção e priorização de riscos
Se houver alguma configuração incorreta, como APIs expostas, criptografia fraca ou registro inseguro, o AI SPM os detectará. Ele também identificará potenciais pontos e caminhos de ataque e atribuirá a eles pontuações de risco, para que você possa priorizar seus esforços de correção.
Monitoramento de tempo de execução
Como os modelos de IA são tão suscetíveis a ataques durante o uso, ter monitoramento em tempo real Os recursos do seu SPM de IA são uma grande vantagem. Ele monitora anomalias comportamentais, sinaliza acessos não autorizados e previne ataques adversários. Ele também verifica saídas e logs para descobrir se há vazamentos de dados confidenciais ou comportamento suspeito.
Conformidade e Governança
Com o AI SPM, você pode atender aos requisitos definidos pelas legislações e estruturas de governança de IA. Você pode usá-lo para fornecer trilhas de auditoria para o desenvolvimento e as aprovações do seu modelo, além de incorporar políticas de privacidade e segurança aos seus fluxos de trabalho. Como ele detecta e corrige automaticamente possíveis violações, você pode se manter dentro da lei sem esforço.
Remediação Proativa
Como vimos, o AI SPM monitora seus sistemas de IA constantemente e em tempo real. Assim, você pode detectar erros e ameaças potenciais com antecedência, antes que eles causem problemas maiores.
Recursos amigáveis ao desenvolvedor
Ferramentas como controle de acesso baseado em função (RBAC) e a triagem de riscos permitem que seus desenvolvedores e cientistas de dados gerenciem e abordem vulnerabilidades com eficiência. Eles também facilitam a colaboração e facilitam a resolução de riscos críticos.
Escalabilidade e integração em nuvem
As ferramentas de IA SPM podem ser integradas a plataformas de nuvem, e sua compatibilidade com várias nuvens permite que elas ofereçam suporte a diversos ambientes e estruturas.
Proteja seu ambiente de IA com BigID
Embora a IA crie excelentes oportunidades de crescimento por meio da inovação para o seu negócio, ela certamente traz alguns desafios específicos. Felizmente, você pode mitigar a maioria dos riscos associados ao uso de IA e aos dados do cliente usando o SPM de IA. Você também pode usar os recursos de mapeamento de dados, segurança e governança do BigID para reforçar sua proteção.
Por que BigID para segurança de IA?
- Descoberta abrangente de dados: Identifique e classifique automaticamente informações confidenciais, como PII, dados de clientes, propriedade intelectual e muito mais, em todo o seu cenário de dados e na vida útil do modelo de IA. Obtenha visibilidade dos seus dados para evitar o uso indevido em modelos de IA ou LLMs.
- Conformidade aprimorada de governança de IA: Alinhe suas operações com regulamentações emergentes como a Ordem Executiva da IA e Diretrizes de Desenvolvimento de IA Segura, garantindo o uso responsável e ético da IA por meio da abordagem de segurança por design do BigID.
- Gerenciamento de dados otimizado: Minimize dados redundantes ou duplicados para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados de treinamento de IA, reduzir sua superfície de ataque e aprimorar a postura geral de segurança.
- Acesso seguro aos dados: Reduza ameaças internas gerenciando, auditando e restringindo o acesso a dados confidenciais, impedindo o uso não autorizado em sistemas de IA.
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