Apesar de todos os benefícios, ganhos de eficiência e aumentos de produtividade que os grandes modelos de linguagem (LLMs) já trouxeram ao ambiente corporativo, nenhuma organização pode se dar ao luxo de ignorar as ameaças inerentes à sua implantação. A vulnerabilidade da superfície de ataque de uma organização aumenta à medida que o número de ferramentas no sistema cresce.
Código malicioso oculto — qualquer código incorporado a uma resposta que possa causar danos ao dispositivo, aos dados ou à rede do usuário — é um tipo de ameaça grave e que se torna cada vez mais preocupante. Esse código pode ser usado como o primeiro passo para roubar informações confidenciais, instalar malware, sequestrar o dispositivo ou a identidade do usuário ou iniciar ataques de negação de serviço (DoS), entre outros. Sua capacidade de se camuflar como conteúdo legítimo o torna ainda mais perigoso. Os vetores de código malicioso relacionados a modelos de linguagem de grande escala (LLMs) incluem:
- Exploração de vulnerabilidades no modelo para injetar código malicioso nas respostas.
- Realizar ataques de engenharia social que enviam aos usuários respostas cuidadosamente elaboradas que parecem legítimas, mas contêm links para sites ou arquivos que disseminam código malicioso.
- Usar APIs comprometidas ou serviços de terceiros que injetam código malicioso nas respostas.
Em cada um desses cenários, mesmo os funcionários que conhecem bem os protocolos do Programa de Conscientização em Segurança da organização não teriam como saber que suas interações comuns e rotineiras com o LLM permitiram que um malware entrasse no sistema da organização. No entanto, uma vez dentro de uma rede ou de outro sistema privado, um código malicioso pode causar estragos de várias maneiras, como:
- Roubo ou manipulação de dados: O código pode ser projetado para roubar ou manipular dados confidenciais, como informações financeiras pessoais, dados de clientes ou propriedade intelectual (PI). Depois que os dados forem exfiltrados, o invasor poderá:
- Usar os dados roubados para cometer roubo de identidade ou fraude financeira, ou desestabilizar mercados.
- Vender os dados ou a propriedade intelectual na dark web.
- Publicá-los na Internet para que o mundo inteiro os veja.
- Todas as opções acima.
- Interrupção de serviços: Códigos maliciosos podem provocar falhas nos sistemas corporativos, resultando em interrupções de serviços que podem causar atrasos no processamento de interações com clientes ou fornecedores, retardar a tomada de decisões, reduzir a eficiência e prejudicar oportunidades de negócios, o que pode acarretar perdas financeiras significativas para a organização.
- Danos à reputação: Um ataque bem-sucedido de código malicioso por meio de um LLM pode prejudicar a reputação da empresa, resultando na perda de confiança de clientes, acionistas, órgãos reguladores, parceiros e outras partes interessadas, além de gerar impactos financeiros de longo prazo.
Os profissionais de IA e cibersegurança sabem que a primeira linha de defesa contra invasões digitais é um perímetro robusto e bem mantido, e a segunda é um sólido programa de conscientização dos funcionários. Implantada em toda a empresa, a plataforma de camada de confiança leve e independente de modelo do F5 AI Guardrails preenche a lacuna entre essas soluções, permitindo o uso seguro de soluções de IA generativa (GenAI) sem exigir interrupções para instalação ou treinamento. A observabilidade completa permite que as equipes de segurança saibam o que está acontecendo nos modelos em tempo real, possibilitando neutralizar e impedir ataques internos e externos. Os controles de acesso baseados em políticas permitem que os administradores limitem o acesso e o uso dos modelos nos níveis de grupo e individual, garantindo que os custos possam ser monitorados e controlados. Os limites de taxa oferecem proteção contra ataques de DoS aos modelos.
F5 AI Guardrails também oferece proteção granular com um conjunto abrangente de scanners personalizáveis que analisam:
- Cada prompt enviado ao LLM em busca de conteúdo privado, confidencial ou que possa ser explorado de alguma forma, impedindo que ele saia do sistema.
- Verifique todas as respostas em busca de código malicioso e outros conteúdos suspeitos e impeça que eles entrem no sistema.
Todos os detalhes de cada interação são registrados, incluindo o prompt, a resposta, o usuário, a data e a hora, bem como os resultados de cada mecanismo de proteção, proporcionando total capacidade de auditoria e atribuição de atividades, conteúdo e custos em um ambiente seguro e privado.
O F5 AI Guardrails permite a implementação simultânea de práticas de segurança cibernética e de IA, oferecendo às organizações uma opção robusta e segura para manter suas operações habituais e, ao mesmo tempo, proteger pessoas, ativos e processos contra riscos impulsionados pela IA.
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