Uma boa segurança começa com uma boa defesa e, nesse aspecto, a IA generativa não é diferente de outras novas tecnologias dos últimos anos. Prevenção, detecção e resposta são tão necessárias para ameaças direcionadas à IA quanto para qualquer outro aplicativo ou superfície de ataque. Os invasores têm os mesmos objetivos de sempre: invadir o ambiente, obter acesso a segredos e dados proprietários, interromper operações, apropriar-se de sistemas ou prejudicar a reputação da marca.
O que muda é a rápida adoção da IA generativa pelos usuários finais e a percepção, dentro das organizações, de que, se não aproveitarem essa onda, ficarão para trás em relação à concorrência. As equipes de segurança são pegas de surpresa pela disseminação do uso, por parte dos funcionários, de grandes modelos de linguagem (LLMs) não autorizados, ou pela rapidez com que a liderança busca colocar aplicações baseadas em LLMs em produção. A ameaça vem de dentro de casa!
Outra diferença é a interface baseada em linguagem natural dos LLMs mais usados, o que reduz a barreira de entrada tanto para usuários bem-intencionados quanto para usuários mal-intencionados. Quando técnicas bem-sucedidas de ataque por prompts incluem simples quebras de linha, emojis e poesia, os defensores precisam aprender novos truques (e talvez até tirar o dicionário de sinônimos da gaveta).
A convergência dessas forças coloca as equipes de segurança em uma situação difícil. A defesa tradicional em situações de alto risco e grande incerteza consiste em limitar a exposição, restringindo o escopo das atividades permitidas. No caso dos LLMs, isso significa controlar quais modelos podem ser usados, quem tem acesso e quais prompts e respostas podem ser processados. No entanto, se os controles forem rígidos demais, a produtividade, o moral dos funcionários e a experiência do cliente serão prejudicados. Imagine interagir com um chatbot médico e não poder descrever seus sintomas porque eles violam uma política relativa a termos de natureza sexual.
O que as equipes de segurança precisam é de controle, poder, e flexibilidade para proteger a organização, seus funcionários e seus clientes, ao mesmo tempo que viabilizam operações eficientes, projetos bem-sucedidos e uma experiência de qualidade.
Soluções para segurança de IA
Controle
- Segurança de dados: Organizações que lidam com dados confidenciais ou proprietários e desenvolvem aplicações internas de IA voltadas aos funcionários geralmente se beneficiam mais de uma solução local, que mantém os dados dentro da empresa.
- Controles de acesso robustos: Permissões granulares para indivíduos e equipes — e, cada vez mais, agentes de IA — para limitar o acesso a modelos, mecanismos de proteção e métricas operacionais, além de manter os custos sob controle.
- Conformidade regulatória: Recursos que ajudam as organizações a manter a conformidade com o número crescente de marcos regulatórios para o uso de IA e a privacidade de dados, abrangendo requisitos setoriais e geográficos.
Poder
- Rápido retorno sobre o investimento: A implantação e a configuração de soluções de segurança precisam ser rápidas e fáceis, especialmente em instalações locais, para que as organizações possam desenvolver, testar e lançar aplicações mais rapidamente.
- Defesas impulsionadas por GenAI: Embora as proteções baseadas em expressões regulares e redes neurais ainda tenham seus pontos fortes, elas não chegam perto da adaptabilidade e da compreensão contextual oferecidas pela GenAI.
- Red Teaming: As soluções dos fornecedores precisam oferecer ferramentas que reproduzam ataques adversariais realistas, para que as aplicações possam ser devidamente testadas antes de entrarem em produção e sempre que novos ataques e vulnerabilidades forem descobertos.
Flexibilidade
- Independente de modelo: As empresas precisam ter a capacidade de selecionar os melhores modelos públicos para seus casos de uso, trocar de modelo quando surgirem opções melhores e usar seus próprios modelos internos e dados de RAG.
- Personalização: Nenhuma solução de segurança consegue prever todos os casos de uso e perfis de risco específicos. Por isso, as organizações precisam ter a capacidade de ajustar e refinar os controles e ataques prontos para uso.
- API robusta: É evidente que todo produto de segurança empresarial precisa de uma boa API que permita integrar os dados aos fluxos de trabalho existentes.
- Opções de implantação: Como cada fluxo de trabalho de aplicações é diferente, as equipes de infraestrutura querem ter autonomia para decidir onde as ferramentas de segurança de IA devem ficar na pilha tecnológica.
Há um pequeno número de soluções no mercado atualmente que abordam o problema da segurança de aplicações de IA. Entre elas, somente as soluções de segurança de runtime de IA da F5 têm como foco explícito ajudar a equipe de segurança a implementar uma defesa eficaz para aplicações internas e voltadas ao cliente baseadas em IA generativa.
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