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 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 componentes 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).
A razão pela qual você precisa de uma estratégia específica para seus sistemas de IA é porque essa tecnologia traz certos riscos exclusivos que as medidas tradicionais de segurança cibernética podem não ser capazes de abordar.
Riscos de segurança introduzidos pela IA
Embora a aplicação de IA ajude a otimizar suas operações comerciais, ela também apresenta certas fragilidades que podem ser exploradas. Compreender essas fragilidades pode ajudar você a desenvolver um plano abrangente de SPM de IA.
Privacidade e Segurança de Dados
Nós discutimos Privacidade da IA preocupações em detalhes, mas a essência é que você precisa de grandes volumes de dados - ambos estruturado e não estruturado—para treinar modelos de IA. Esses dados geralmente são informações pré-coletadas para outros fins, o que pode tornar o consentimento uma preocupação. Também representa um risco à privacidade se não for gerenciado adequadamente, daí a necessidade de segurança robusta de IA medidas.
Além disso, os agentes de ameaças podem exfiltrar essas informações proprietárias sensíveis, 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.
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 em sua infraestrutura e aplicativos de IA, representando ameaças à segurança. A biometria falsa também pode ser usada para obter acesso aos seus kits de desenvolvimento de software (SDK) ou APIs, permitindo que agentes de ameaças intensifiquem ataques ou invadam seus ambientes de nuvem corporativa.
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) pode fornecer informações erradas ou perigosas.
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 tiver um inventário de dados de IA, existe 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.
Modelos de dados sombra — sistemas de IA não autorizados que operam fora das suas estruturas de governança — podem ser arriscados, pois podem usar conjuntos de dados não verificados ou protegidos de forma inadequada, o que aumenta o risco de ataques de envenenamento de dados. Novamente, se isso acontecer, você corre o risco de violações de conformidade e penalidades, além dos danos à sua reputação.
Governança de dados
Como os dados de IA estão potencialmente em risco e são um risco potencial 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 Complicada
A construção de um sistema de IA 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 o risco de vulnerabilidades ou configurações incorretas que podem ser exploradas por agentes de ameaças. Esse ecossistema complexo precisa de supervisão adequada, ou pode se tornar um risco para o seu negócio.
Uso indevido do tempo de execução
Os sistemas de IA, especialmente os 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 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 as estratégias tradicionais de segurança cibernética podem não ser tão eficazes. É aqui que o SPM de IA pode ajudar 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 e ambientes de execução antes que causem 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?
Como vimos, o gerenciamento da postura de segurança da IA se refere à estratégia de manter os sistemas de IA seguros monitorando, avaliando e mitigando riscos constantemente. 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.
CSPM, ou gerenciamento de postura de segurança em nuvem, por outro lado, lida apenas com dados que residem na 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.
Recursos e capacidades do AI SPM
Gestão de Inventário de IA
Não ter visibilidade dos seus 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 ativos 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 SPM de IA é identificar informações confidenciais, como PII ou PHI (informações pessoais de saúde) em seus conjuntos de dados e registros, e protegê-las. Ele mantém todos os seus dados protegidos contra ameaças como envenenamento de dados e violações, incluindo dados ocultos.
Segurança Operacional
O SPM de IA não é um processo único. Ele protege seus sistemas de IA em todos os seus ciclos de vida, 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 únicos. Felizmente, você pode mitigar a maioria deles com 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. 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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