À medida que as organizações integram cada vez mais modelos de inteligência artificial generativa (GenAI) e grandes modelos de linguagem (LLMs) aos seus sistemas digitais, elas enfrentam riscos novos e mais elevados. Não é de surpreender que os riscos que mais frequentemente aparecem no topo da lista das equipes de segurança sejam aqueles associados à exfiltração de dados — a transferência não autorizada de dados de dentro de uma organização para um destino externo. Compreender e mitigar esses riscos são tarefas essenciais para que os responsáveis pelas decisões de cibersegurança garantam a proteção das informações confidenciais e a integridade dos sistemas de suas organizações.
A exfiltração de dados representa uma ameaça significativa para as organizações que utilizam GenAI e LLMs. Esses modelos sofisticados geralmente processam grandes volumes de dados confidenciais, o que os torna alvos atraentes para cibercriminosos. As consequências de um ataque podem ser graves, desde perdas financeiras e danos à reputação até responsabilidades legais e penalidades regulatórias. Incidentes de grande repercussão, como violações de dados em empresas dos setores de saúde e serviços financeiros, ressaltam a necessidade crítica de medidas de segurança robustas. As possíveis vias para incidentes de exfiltração incluem ameaças humanas ou sistêmicas, internas e externas, bem como ameaças e vulnerabilidades na cadeia de suprimentos, tais como:
- Ameaças internas: Funcionários com acesso a dados confidenciais podem causar violações de dados de forma intencional ou não intencional. As ameaças internas são particularmente difíceis de mitigar devido à relação de confiança com as pessoas envolvidas.
- Ameaças externas: os ataques cibernéticos direcionados à infraestrutura de IA estão se tornando cada vez mais sofisticados. Os invasores podem explorar vulnerabilidades em modelos de IA, softwares ou hardwares para obter acesso não autorizado aos dados.
- Vulnerabilidades na cadeia de suprimentos: Os riscos associados a fornecedores terceirizados e parceiros podem introduzir fragilidades na segurança dos sistemas de IA. Garantir a segurança de toda a cadeia de suprimentos é essencial para evitar a exfiltração de dados.
Felizmente, há medidas que podem ajudar — entre as estratégias eficazes no combate a incidentes de exfiltração de dados estão:
- Controle de acesso e autenticação: Implementar controles de acesso robustos e autenticação multifator (MFA) é fundamental para gerenciar quem pode acessar sistemas de IA e dados. Os controles de acesso baseados em políticas (PBAC) garantem que os funcionários tenham apenas as permissões necessárias para suas funções, reduzindo o risco de acesso não autorizado.
- Monitoramento e detecção de anomalias: O monitoramento contínuo de atividades incomuns em sistemas de IA é essencial. O uso de IA e aprendizado de máquina para detectar anomalias em tempo real pode ajudar a identificar e combater possíveis tentativas de exfiltração de dados antes que causem danos significativos.
- Auditorias regulares e testes de invasão: A realização de auditorias de segurança regulares ajuda a identificar vulnerabilidades nos sistemas de IA. Os testes de invasão, nos quais hackers éticos tentam violar um sistema, fornecem informações valiosas sobre possíveis pontos fracos e áreas que precisam ser aprimoradas.
- Segurança da cadeia de suprimentos: Avaliar e mitigar os riscos associados a fornecedores terceirizados é fundamental para manter a segurança dos sistemas de IA. As organizações devem implementar medidas de segurança em toda a cadeia de suprimentos, incluindo uma avaliação rigorosa dos fornecedores e o monitoramento contínuo de suas práticas de segurança.
- Treinamento e conscientização dos funcionários: O treinamento dos funcionários em segurança cibernética é essencial para criar uma cultura de conscientização sobre segurança. Orientar a equipe sobre os riscos de exfiltração de dados e as melhores práticas para evitá-la pode reduzir significativamente a probabilidade de ameaças internas e erros humanos.
Nossas Soluções de Segurança de Runtime de IA enfrentam os desafios e adotam essas estratégias para permitir que as organizações aproveitem o poder da IA generativa, mantendo os mais altos padrões de segurança. Nossa “camada de confiança” sem peso e independente de modelo, camada de confiança fica entre a infraestrutura digital da sua organização e seus modelos para oferecer proteção em 360° sem introduzir latência. Um amplo conjunto de scanners personalizáveis analisa cada prompt para garantir que informações privadas não saiam do sistema e que conteúdos maliciosos, como códigos ou links incorporados, não entrem. O PBAC pode ser aplicado a indivíduos, equipes e modelos, para que somente as pessoas que precisam acessar um modelo tenham esse acesso.
Por ser externa ao sistema, nossa solução oferece às equipes de segurança visibilidade sobre todas as ferramentas de IA em uso, permitindo detectar, em tempo real, atividades anômalas que possam indicar uma ameaça ou um ataque. Todas as interações com cada modelo e todas as interações dos administradores com a solução da F5 são registradas para análise e auditoria, fornecendo informações detalhadas sobre o comportamento dos usuários e o uso dos modelos. A chave para alcançar o equilíbrio ideal entre segurança de dados, desempenho dos modelos e funcionalidade operacional está na escolha das ferramentas certas. Adicionar a F5 à estrutura de segurança de IA da sua organização garante que suas implementações de GenAI sejam e permaneçam transparentes, seguras e estáveis. Se você vai participar da BlackHat em Las Vegas, de 6 a 8 de agosto, clique aqui para entrar em contato conosco e descobrir como nossas soluções de segurança de IA em tempo de execução podem transformar o perfil de segurança da sua organização.
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