Detecção de ameaças de IA

Origem

As ameaças de IA começaram como extensões da segurança cibernética tradicional, como invasores que visavam modelos de aprendizado de máquina para adulteração ou usavam bots automatizados para ataques.

Evolução

As ameaças modernas agora incluem:

• Ataques gerados por IA (por exemplo, e-mails de phishing, criação de malware)
• Exemplos adversários que enganam os sistemas de visão computacional ou PNL
• Envenenamento de dados em que agentes mal-intencionados corrompem dados de treinamento
• Extração e roubo de modelos por meio de interfaces públicas
• Fraude de identidade sintética usando deepfakes e modelos generativos

Essas ameaças são mais rápidas, mais escaláveis e mais difíceis de rastrear do que suas contrapartes convencionais.

• Manipulação de Modelos – Ataques que alteram ou roubam o modelo de IA subjacente (por exemplo, inversão de modelo)

• Injeção rápida – Entradas maliciosas para manipular saídas em sistemas de IA generativa

• Envenenamento de dados – Inserção de dados corrompidos durante o treinamento do modelo

• Ataques Adversários – Entradas elaboradas que enganam as previsões da IA

• Ameaças Sintéticas – Conteúdo gerado por IA usado para fraude, desinformação ou representação

• IA de Sombra / Modelos Não Monitorados – Uso de ferramentas de IA não autorizadas ou não autorizadas por usuários internos

Os sistemas de IA introduzem novas superfícies de ataque — desde roubo de modelos e injeção imediata até entradas adversárias. Profissionais de segurança usam a Detecção de Ameaças de IA para proteger modelos e conjuntos de dados contra comprometimento, garantir implantação segura e monitorar anomalias geradas por IA em tempo real.

Os sistemas de IA frequentemente processam grandes volumes de dados sensíveis. A detecção de ameaças ajuda a garantir que dados pessoais não sejam expostos, mal utilizados ou inferidos a partir de saídas, além de detectar comportamentos de modelos que possam violar estruturas de privacidade (por exemplo, riscos de reidentificação ou vazamento de dados de treinamento).

A detecção de ameaças de IA oferece suporte ao alinhamento regulatório, garantindo uso responsável da IA, auditando o comportamento do modelo em busca de viés ou discriminação e identificando ferramentas de IA não aprovadas ou obscuras. Desempenha um papel fundamental em estruturas de governança, como AI TRiSM ou ISO/IEC 42001.