Segurança de dados em IA: riscos, estruturas e práticas recomendadas

Hoje, muitas empresas usam ferramentas com tecnologia de IA para aprimorar seus processos. No entanto, como essas ferramentas precisam de informações internas para gerar insights avançados, seu uso pode aumentar o risco de exposição ou uso indevido de dados confidenciais. Essas preocupações se aplicam a todos os usos da IA, mas são particularmente relevantes em ferramentas de segurança com IA. Por isso, a segurança de dados em IA — a prática de proteger os dados usados em ferramentas de IA e aprendizado de máquina — é cada vez mais necessária. 

Para reduzir os riscos e manter uma postura de segurança robusta em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), é importante entender como as ferramentas de segurança com IA funcionam na sua pilha de tecnologia, onde introduzem e reduzem os riscos e quais são as práticas recomendadas para implementá-las. 

Como a IA é usada na segurança: soluções de segurança com IA

Com as proteções e os protocolos de segurança adequados, as ferramentas com tecnologia de IA podem fortalecer a cibersegurança ao automatizar a detecção de ameaças, aprimorar as avaliações de vulnerabilidades e reforçar as defesas em geral. Entre as principais soluções estão:

• Ferramentas de teste de segurança de aplicações estáticas (SAST): a IA permite que ferramentas de análise SAST analisem o código-fonte em tempo real para encontrar vulnerabilidades antes da implantação.

• Sistemas de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM): a IA pode ajudar os sistemas SIEM a detectar ameaças e responder a elas em tempo real.

• Detecção de anomalias: essas ferramentas usam modelos de IA para identificar padrões incomuns que podem indicar ameaças cibernéticas.

• Inteligência de ameaças: soluções com tecnologia de aprendizado de máquina atualizam continuamente o conhecimento sobre ameaças em evolução.

Quais são os riscos de segurança da IA? 

Ferramentas de segurança com tecnologia de IA transformaram a cibersegurança, mas também trazem riscos específicos, como:

• Exposição de dados: ferramentas de segurança com IA que dependem de servidores de terceiros expõem dados confidenciais a terceiros, aumentando o risco de violações.

• Manipulação de modelos: invasores podem explorar modelos de IA com entradas adversariais, envenenando dados de treinamento ou manipulando resultados. Alguns formatos de arquivo usados para armazenar pesos de redes neurais podem ser sequestrados para executar código arbitrário e potencialmente malicioso. 

• Viés e imprecisão: modelos de IA mal treinados ou que não foram treinados com dados específicos para o caso de uso podem gerar resultados incorretos ou enviesados, levando a decisões de segurança equivocadas.

• Desafios de interoperabilidade: algumas ferramentas de segurança não podem ser totalmente integradas à pilha de tecnologia de uma organização, o que aumenta o risco de brechas de segurança.

Práticas recomendadas de segurança para IA

Para reduzir esses riscos de segurança relacionados à IA, as organizações precisam adotar práticas recomendadas que protejam seus dados proprietários, informações confidenciais e a própria organização. Para começar, você pode:

• Optar por LLMs selecionados: para aumentar a precisão, use LLMs desenvolvidos para finalidades específicas, voltados a casos de uso especializados e, se possível, revisados por especialistas no assunto. 

• Usar ferramentas que hospedam seus próprios LLMs: evite a exposição de dados escolhendo ferramentas que os mantenham no ambiente local. Caso contrário, seus dados e os dos seus clientes serão enviados a servidores de terceiros para processamento, aumentando o risco de uma violação de segurança de dados. 

• Limitar a retenção de dados: garanta que os dados dos clientes sejam mantidos apenas pelo período mínimo necessário e anonimizados sempre que possível para aumentar a segurança.

• Realizar testes rigorosos: o SAST ajuda a detectar e corrigir vulnerabilidades desde o início.

• Adotar um SDLC seguro: incorporar a segurança em todas as etapas do desenvolvimento reforça a proteção.

• Usar licenças empresariais: acordos empresariais que impedem o treinamento de modelos de IA com dados dos usuários ajudam a manter os dados proprietários protegidos.

Como criar uma estratégia eficaz de segurança de dados em IA

Criar uma estratégia eficaz de segurança de dados em IA envolve identificar riscos potenciais, implementar proteções e monitorar continuamente as medidas de segurança. As organizações podem proteger seus dados e otimizar os processos de segurança ao adotar práticas recomendadas e escolher as ferramentas de segurança com IA certas: 

• Avalie cuidadosamente as opções de hospedagem: leve em conta os riscos envolvidos no tratamento de dados e os recursos de criptografia disponíveis. 

• Escolha os formatos de arquivo com cuidado: ao executar redes neurais no seu próprio hardware, use apenas pesos compartilhados no formato de arquivo safetensors para evitar a execução acidental de código malicioso.  

• Confira o trabalho da IA: analise o código gerado por IA com uma ferramenta SAST de ponta, como o Snyk Code. 

Etapas para reduzir os riscos

A redução dos riscos de segurança de dados começa pela ferramenta de segurança que você escolhe e pela forma como ela é implementada. Avalie cuidadosamente a estratégia e as certificações de cada fornecedor e não hesite em fazer perguntas sobre a segurança dos modelos e as políticas adotadas. Fornecedores de referência, como a Snyk, compartilham abertamente os aspectos técnicos considerados na concepção e operação de seus modelos, além das medidas que adotam para reduzir os riscos para os clientes. 

Antes de escolher uma ferramenta, procure também por recursos como:

• Integração simples com as demais ferramentas que você usa. 

• Bancos de dados selecionados para alimentar LLMs de segurança auto-hospedados. 

• Políticas claras de governança e segurança de dados. 

• Manutenção e monitoramento contínuos do modelo para garantir seu desempenho.

Melhores ferramentas com IA para segurança de dados

Ao escolher uma ferramenta de segurança, procure fornecedores com práticas robustas de governança de IA, experiência específica em segurança e transparência sobre o uso de IA. Um benefício adicional: uma solução SAST com suporte de plataforma garante a cobertura de segurança em todo o SDLC. 

Ferramentas de ponta para análise de vulnerabilidades se baseiam em um conhecimento profundo dos desafios enfrentados por equipes de segurança e desenvolvedores. Por exemplo, o Snyk Code usa o DeepCode AI para oferecer correções automáticas com mais de 80% de precisão durante a análise SAST, tornando rápida e simples a correção de vulnerabilidades desde o início do ciclo de desenvolvimento. O LLM auto-hospedado do Snyk Code reduz o risco de vazamentos de dados e imprecisões.

Para saber mais sobre como reforçar a segurança em implementações de IA, leia nosso guia de compra de SAST/SCA para a era da IA.