Ataques e ameaças de IA: o que são e como funcionam?

A inteligência artificial (IA) está, sem dúvida, mudando o mundo como o conhecemos. Mas, embora essa tecnologia emergente traga muitos benefícios, ela também abre a possibilidade de ataques cibernéticos com IA. Agentes mal-intencionados podem usar IA para aumentar a eficácia de ameaças existentes e criar novos vetores de ataque. Para se manterem à frente, as empresas precisam considerar como proteger seus sistemas contra diferentes ataques com IA.

Confira nosso guia sobre as 10 principais vulnerabilidades de LLMs da OWASP e aprofunde-se nos riscos de IA.

O que é um ataque contra sistemas de IA?

Agentes mal-intencionados podem manipular um sistema de IA implantado por uma organização para fins maliciosos. Esse ataque ocorre quando alguém identifica limitações em um modelo de aprendizado de máquina (ML) e as explora.

Agentes de ameaça também podem usar IA para impulsionar suas ferramentas de ataque. Eles usam IA para gerar automaticamente um volume maior de ataques ou criar exploits, dificultando a proteção das organizações.

Por que CISOs precisam estar atentos aos ataques de IA

CISOs precisam considerar as duas ameaças: o aumento do volume de ataques ofensivos impulsionados por IA e a possibilidade de seus próprios sistemas serem usados contra eles. À medida que as empresas adotam IA em infraestruturas cada vez mais críticas, torna-se ainda mais importante se defender contra ataques de IA.

Como funcionam os ataques de IA

Agentes mal-intencionados podem usar sistemas de IA para realizar ataques, explorando organizações em uma escala muito maior. A IA permite que invasores criem esquemas de phishing e engenharia social mais convincentes, aumentando a probabilidade de os funcionários caírem nesses golpes. 

Os invasores usam IA para aprimorar os seguintes métodos de ataque:

• LLMJacking: sequestro ou manipulação não autorizada de um modelo de linguagem grande (LLM) para obter controle, extrair dados confidenciais ou alterar seu comportamento.

• Phishing: invasores podem usar IA generativa para criar e-mails de phishing direcionados e mais convincentes para as vítimas.

• Malware e descoberta de vulnerabilidades: agentes mal-intencionados também podem usar IA para encontrar brechas em sistemas e criar malware. Por exemplo, uma pesquisa recente demonstrou que o ChatGPT pode gerar versões dinâmicas e mutáveis de código malicioso. Essa nova tecnologia reduz as barreiras para os cibercriminosos, permitindo que iniciantes realizem exploits sofisticados. 

• Engenharia social: invasores podem usar tecnologia deepfake para gerar áudio e vídeo de alguém conhecido e confiável, convencendo as vítimas de que estão falando com essa pessoa.

Quais são os ataques de IA mais comuns?

Além de aprimorar vetores de ataque existentes, a IA permite que agentes mal-intencionados criem novos métodos que representam riscos sem precedentes para as organizações atuais. 

7 estratégias para prevenir ataques de IA

O universo da IA pode parecer intimidador, mas há sete táticas práticas que as empresas podem adotar para começar a se defender contra ataques cibernéticos com IA: 

• Use IA para se defender. As empresas podem usar ferramentas de IA para adotar boas práticas de segurança, como análise de código, manutenção da base de conhecimento e modelagem da postura de segurança.

• Use modelos de IA adequados ao seu caso de uso. Se seus modelos de IA forem precisos e adaptados às finalidades pretendidas, será menos provável que possam ser explorados. 

• Treine os funcionários para reconhecer riscos cibernéticos. Como técnicas de IA, como a tecnologia deepfake, podem tornar a engenharia social muito mais convincente, os funcionários devem receber treinamento aprofundado para identificar e evitar riscos cibernéticos.

• Implemente medidas de defesa aprofundadas. Para responder a ameaças sofisticadas emergentes — especialmente ataques de IA —, as empresas precisam contar com mais de uma camada de segurança para seus projetos e aplicações.

• Use “indicadores de temperatura”. Esses indicadores definem o nível de criatividade das respostas de um modelo. Quanto maior a temperatura, mais difícil é obter respostas iguais dos modelos de IA. As empresas devem ajustar esses indicadores para encontrar o equilíbrio entre pouca criatividade e liberdade e risco excessivos.

• Proteja suas aplicações baseadas em IA. Embora a segurança de aplicações deva estar presente em todas as etapas do desenvolvimento de apps, é fundamental se concentrar também na proteção dos apps baseados em IA.

• Siga as boas práticas de AppSec para IA.

Como a Snyk pode ajudar a prevenir ataques de IA

À medida que a IA se torna parte essencial do desenvolvimento de aplicações, é fundamental proteger todo o ciclo de vida da IA. A plataforma de segurança da Snyk, criada para desenvolvedores, oferece visibilidade e controle abrangentes para proteger suas aplicações baseadas em IA desde o início.

Proteja o código gerado por IA

É comum acreditar, equivocadamente, que o código escrito por um assistente de IA é inerentemente mais seguro. Isso não é verdade. Os modelos de IA são treinados com grandes conjuntos de dados e, se esses dados incluírem código vulnerável, o modelo poderá introduzir as mesmas falhas de segurança sem querer. O Snyk Code foi desenvolvido para lidar com esse desafio.

Com vários modelos de IA ajustados e dados específicos de segurança selecionados por especialistas renomados, o DeepCode AI foi desenvolvido especificamente para entender e analisar código, seja escrito por uma pessoa ou por uma IA. Ele verifica seu código em tempo real no IDE e sinaliza vulnerabilidades assim que aparecem. 

Além disso, o Snyk Agent Fix pode gerar e aplicar automaticamente uma correção segura com um único clique, permitindo que desenvolvedores mantenham a velocidade sem abrir mão da segurança. Assim, você evita introduzir novas vulnerabilidades sem perceber ao usar IA para aumentar a produtividade.

Proteja suas aplicações de IA

Além de proteger o próprio código, a Snyk também ajuda a proteger as aplicações de IA que você desenvolve. Os sistemas de IA têm vetores de ataque específicos, como injeção de prompt e roubo de modelo. Invasores podem manipular as entradas de um modelo para forçá-lo a se comportar de maneiras inesperadas ou roubar a propriedade intelectual de um modelo treinado.

A plataforma da Snyk oferece visibilidade e governança de ponta a ponta para suas aplicações nativas de IA. Com a Snyk, você pode:

• Obter um AI-BOM (inventário de materiais de IA): tenha um inventário completo dos componentes, fontes de dados e modelos que compõem sua aplicação de IA para acompanhar e gerenciar os riscos.

• Identificar vulnerabilidades nas dependências: aplicações baseadas em IA dependem de uma complexa rede de bibliotecas de código aberto. O Snyk Open Source verifica essas dependências para garantir que você não herde vulnerabilidades de pacotes de terceiros.

• Aplicar políticas de segurança: com a Snyk, você pode criar e aplicar políticas de segurança para garantir que seus fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA sigam os padrões da sua organização e do setor, com a tranquilidade de saber que suas aplicações são desenvolvidas sobre uma base confiável.

Pronto para acelerar a segurança na era da IA?

As ameaças evoluem, e suas defesas também precisam evoluir. Saiba como adotar uma estratégia de segurança proativa que usa IA para defesa e ajuda você a criar aplicações mais resilientes. 

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