Principais preocupações com IA e privacidade de dados

F5 Newsroom Staff

Principais conclusões:

• Os riscos à privacidade de dados estão presentes em todo o ciclo de vida da IA. Eles devem ser compreendidos e tratados em todas as fases de desenvolvimento e implantação para garantir o uso ético e seguro dos dados de IA.
• IA generativa — como os LLMs usados para criar textos, imagens, códigos ou áudios — apresentam níveis particularmente elevados de risco à privacidade dos dados.
• Regulamentações como o GDPR e a CCPA fornecem uma estrutura fundamental para o gerenciamento da privacidade de dados, mesmo com o surgimento de novas regras específicas para IA.
• À medida que novos recursos e casos de uso são introduzidos, as equipes precisam permanecer atentas às implicações para a privacidade e avaliar continuamente como podem proteger dados confidenciais.

A IA traz novos riscos e preocupações com a privacidade

A inteligência artificial (IA) chegou: 78% das organizações entrevistadas para o Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações da F5 de 2026 já operam seu próprio serviço de inferência.

Embora a IA prometa ajudar as organizações a trabalhar de forma mais inteligente, rápida e eficiente, ela também traz preocupações e riscos. Os sistemas de IA, especialmente aqueles baseados em aprendizado de máquina e grandes modelos de linguagem (LLMs), são alimentados por enormes volumes de dados, usados para treinar e ajustar modelos de IA e abastecer mecanismos de IA. Esses dados podem incluir informações confidenciais, como identificadores pessoais, padrões de comportamento, dados de localização e registros financeiros e de saúde. À medida que a IA se torna cada vez mais integrada aos aplicativos do dia a dia, também aumenta o risco de exposição ou uso indevido de dados pessoais: a privacidade de dados na IA é agora uma grande preocupação.

Este post de blog examina o conceito de privacidade em IA e explora como a IA gera riscos e preocupações relacionados à privacidade de dados. O post também aborda as leis de privacidade em IA e discute como proteger a privacidade dos dados em aplicações de IA.

O que é privacidade em IA?

A privacidade em IA é o conjunto de práticas que protegem os dados coletados, armazenados e processados por sistemas de IA. A privacidade em IA está relacionada à privacidade de dados, que se baseia no princípio de que uma pessoa deve ter controle sobre seus dados pessoais. No entanto, a privacidade em IA é um conceito próprio e apresenta diferenças importantes.

Os sistemas de IA utilizam enormes volumes de dados. Na verdade, quanto mais dados esses sistemas consomem, mais precisos e capazes eles tendem a se tornar. Por exemplo, estima-se que o GPT-6 Astra tenha aproximadamente 10 trilhões de parâmetros no total, com base em detalhes de preços e contexto, e o enorme volume de dados coletados gera preocupações com a privacidade. Como esses sistemas são treinados com conjuntos de dados tão grandes, muitas vezes extraídos da Internet ou de outros grandes repositórios de dados, pode ser difícil garantir que dados privados ou pessoais não tenham sido usados ou, caso tenham sido, que o consentimento tenha sido obtido.

Além disso, os pipelines de IA, desde a coleta de dados até a disponibilização da aplicação, são amplamente automatizados, o que dificulta a identificação de problemas de privacidade de dados, a menos que mecanismos de proteção à privacidade sejam incorporados ao sistema desde o início. Os desenvolvedores devem prever possíveis problemas, pois uma falha pode ter implicações significativas para a privacidade dos dados, difíceis de solucionar posteriormente. Se dados pessoais tiverem sido usados em um conjunto de dados de treinamento e a pessoa solicitar que seus dados sejam excluídos, quais serão as implicações para o modelo de IA?

A IA, por sua própria natureza, também reconhece padrões com extrema precisão. Assim, um sistema de IA pode combinar dados aparentemente desconexos para fazer inferências altamente precisas sobre as informações privadas de uma pessoa. A IA não apenas memoriza: ela aprende correlações, aumentando o risco de o modelo deduzir a identidade de alguém a partir de uma combinação de características ou reunir fragmentos de dados para recriar informações confidenciais.

Essas questões levantam sérias preocupações éticas e regulatórias, mesmo quando os dados no sistema de IA são anonimizados.

Problemas de privacidade de dados em IA

O público está muito preocupado com a privacidade, mas também muito mal informado sobre como se proteger. De acordo com o Pew Research, cerca de 60% dos americanos não confiam que as empresas desenvolvam e usem a IA de forma responsável, e 71% dos adultos afirmam que o aumento do uso da IA tornará suas informações pessoais menos seguras. Na verdade, 79% não usam chatbots de IA devido a preocupações com a privacidade.

As organizações precisam considerar não apenas os requisitos regulatórios relacionados à IA e à privacidade de dados, mas também a opinião pública e o nível de conforto das pessoas em relação ao uso de dados pessoais.

Como a IA cria riscos à privacidade

Os sistemas de IA estão sujeitos a riscos à privacidade de dados durante todo o ciclo de vida da IA, e esses riscos devem ser compreendidos e tratados em todas as fases de desenvolvimento e implantação para garantir o uso ético e seguro dos dados de IA.

• Ingestão de dados. Os modelos de IA exigem enormes conjuntos de dados para treinamento, e a etapa de coleta de dados costuma representar o maior risco à privacidade, especialmente quando são incluídos dados sensíveis, como informações de saúde, dados financeiros pessoais e dados biométricos. Os dados pessoais podem ter sido coletados sem o devido consentimento ou de maneiras que não são totalmente transparentes para as pessoas.
• Treinamento do modelo de IA. Durante a fase de treinamento, um modelo de IA aprende padrões com os dados ingeridos. Mesmo que os dados pessoais sejam coletados com consentimento, os modelos de IA podem usá-los para finalidades diferentes daquelas originalmente previstas. A etapa de treinamento pode gerar preocupações relacionadas à confiança e à transparência, especialmente se as pessoas se sentirem enganadas ou não forem devidamente informadas sobre como seus dados estão sendo usados por sistemas de IA. Por exemplo, as pessoas podem se sentir confortáveis com o acesso de organizações aos seus dados para o gerenciamento de contas, mas não teriam consentido em compartilhar suas informações se soubessem que elas seriam usadas para treinar um sistema de IA.
• Mecanismo de inferência. A etapa de inferência ocorre quando o modelo de IA treinado é usado para gerar insights ou previsões com base em novos dados. Nesse ponto, surgem riscos à privacidade, pois os sistemas de IA podem fazer inferências altamente precisas sobre indivíduos com base em dados de entrada aparentemente inofensivos e anonimizados, ou podem revelar ou ampliar vieses existentes nos dados de treinamento. Essa situação é semelhante à Inteligência de Fontes Abertas (OSINT), prática de coletar informações de inteligência a partir de fontes disponíveis publicamente. A OSINT desempenha um papel fundamental na segurança cibernética, na detecção de ameaças, em investigações e em pesquisas competitivas, transformando dados abertos em insights estratégicos. No entanto, a OSINT não envolve acesso não autorizado nem invasão de sistemas, apenas a coleta de dados legalmente disponíveis ao público.
• Camada de aplicação. Os aplicativos de IA são um ponto de entrada atraente para hackers, pois constituem a parte mais visível e acessível de um sistema de IA. Os invasores podem explorar APIs ou serviços web para acessar grandes volumes de dados confidenciais. Os aplicativos de IA também podem expor inadvertidamente dados confidenciais a usuários legítimos devido a controles de acesso inadequados, mensagens de erro que revelam informações em excesso ou respostas de IA excessivamente detalhadas.

Riscos à privacidade da IA generativa

IA generativa — como os LLMs usados para criar textos, imagens, códigos ou áudios — apresentam níveis particularmente elevados de risco à privacidade dos dados. A maioria dos modelos de IA é treinada com conjuntos de dados extraídos da Internet pública, muitas vezes sem a permissão explícita ou o consentimento informado das fontes ou dos criadores do conteúdo. Além disso, os dados extraídos podem conter informações de identificação pessoal, que o sistema de IA generativa pode revelar durante a inferência.

As aplicações de IA generativa, especialmente assistentes de escrita voltados ao público, chatbots e geradores de imagens, geralmente são interativas e acessíveis pela web. Isso as torna vulneráveis a injeções de prompt, nas quais invasores elaboram entradas destinadas a manipular o comportamento do modelo, contornar controles ou induzir a IA a produzir conteúdo restrito, ofensivo ou confidencial. Além disso, os usuários podem inserir informações pessoais ou sensíveis em ferramentas de IA sem perceber que o conteúdo pode ser armazenado no sistema de IA e usado para treinar ou ajustar futuros modelos de IA, expondo essas informações a vazamentos acidentais de dados.

Em conjunto, esses dois fatores criam cenários de alto risco, nos quais um LLM treinado com conteúdo sensível ou utilizado sem consentimento pode ser induzido a reproduzir esse conteúdo e revelar informações pessoais. Além disso, os usuários podem inserir acidentalmente dados sensíveis em prompts, expondo-os a acesso ou reutilização não autorizados.

Inversão de modelo

A inversão de modelo é uma técnica usada por agentes mal-intencionados para extrair os dados de treinamento de um modelo por meio de engenharia reversa baseada em prompts. Consultas altamente específicas são usadas em tentativas repetidas. Os invasores usam os resultados obtidos para reconstruir uma compreensão dos dados de treinamento do modelo. A inversão de modelo já foi usada para reconstruir imagens faciais, violar a privacidade de dados médicos de pacientes, inferir informações financeiras críticas, entre outras finalidades.

Após serem alvo de uma tentativa de inversão de modelo, as organizações frequentemente enfrentam períodos de inatividade e interrupções enquanto retreinam os modelos, implementam medidas adicionais de governança, avaliam se outros modelos estão sujeitos a riscos semelhantes e notificam os órgãos reguladores e as pessoas afetadas.

Desanonimização e reidentificação

A IA também pode ser usada para determinar a identidade de usuários online anônimos ou que utilizam pseudônimos por meio do cruzamento de conjuntos de dados. Dessa forma, os invasores podem deduzir informações confidenciais, como condições de saúde ou situação financeira. Nessas iniciativas, agentes mal-intencionados usam LLMs para explorar fontes de dados em busca de semelhanças, tendências e padrões que lhes permitam associar dados anonimizados a identidades reais.

Leis de privacidade de IA

À medida que a adoção da IA se acelera, os governos estão criando ou atualizando leis para lidar com os riscos à privacidade de dados associados aos sistemas de IA, especialmente aqueles que usam ou armazenam dados pessoais ou sensíveis. Atualmente, 144 países promulgaram leis nacionais de privacidade de dados, enquanto outros países, como os EUA, têm um conjunto fragmentado de leis locais de privacidade de dados. Nem todas essas regulamentações de privacidade de dados são específicas para IA, mas, na maioria dos casos, os sistemas de IA devem estar em conformidade com elas.

Alguns exemplos de leis de privacidade de dados incluem:

• Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia (GDPR)
  O GDPR exige que os dados pessoais sejam coletados e utilizados de forma justa, transparente e para finalidades claramente definidas no momento da coleta. As organizações devem limitar a coleta de dados apenas ao que for necessário para a finalidade pretendida, garantir que os dados sejam mantidos somente pelo tempo necessário e adotar medidas rigorosas para preservar sua segurança e confidencialidade. Embora o GDPR não faça referência explícita à inteligência artificial, qualquer sistema de IA que colete, processe ou armazene dados pessoais deve cumprir integralmente os princípios do GDPR, garantindo o tratamento responsável dos dados durante todo o ciclo de vida da IA.
• Regulamento da União Europeia sobre Inteligência Artificial
  Regulamento de Inteligência Artificial da UE é o primeiro marco regulatório abrangente do mundo para a inteligência artificial instituído por um importante órgão governamental. Ele proíbe aplicações de IA consideradas de “risco inaceitável”, como a pontuação social realizada por governos ou a coleta indiscriminada de imagens faciais de gravações de câmeras de segurança. Além disso, impõe obrigações legais rigorosas aos sistemas de IA de “alto risco”, incluindo ferramentas usadas para a triagem de currículos em processos seletivos. Os desenvolvedores de sistemas de IA de alto risco devem implementar práticas robustas de governança de dados, garantindo que todos os conjuntos de dados de treinamento, validação e teste atendam aos padrões de qualidade definidos.
• Regulamentações estaduais dos EUA
  A Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e a Lei de Privacidade e Segurança de Dados do Texas conferem às pessoas maior controle sobre seus dados pessoais. Essas leis estabelecem direitos fundamentais, incluindo o direito de saber como as organizações coletam, usam e compartilham seus dados, o direito de solicitar a exclusão de informações pessoais e o direito de recusar a venda ou o compartilhamento desses dados.
  
  A Lei de Inteligência Artificial e Política de Utah trata especificamente de aplicações de IA generativa de alto risco. Ela exige que os sistemas de IA informem claramente quando os usuários estiverem interagindo com uma IA generativa, garantindo transparência e uma interação consciente em experiências baseadas em IA.

O escritório de advocacia White & Case publica o AI Watch: Rastreador regulatório global, um bom recurso para se manter atualizado sobre as regulamentações de privacidade relacionadas à IA.

O cenário regulatório de 2026: fiscalização da FTC

A Comissão Federal de Comércio dos Estados Unidos (FTC) adotou medidas de fiscalização contra a ingestão de dados sem consentimento. Seus esforços abrangem três categorias: pixels de rastreamento de dados de saúde, venda de dados confidenciais de geolocalização e conteúdo digital utilizado sem consentimento. Muitas dessas medidas têm se concentrado em marcas de serviços de saúde e farmácias on-line. O objetivo da FTC é proteger informações confidenciais dos consumidores que possam ser usadas como dados de treinamento de IA.

Quando se constata que modelos foram treinados com dados obtidos ilegalmente, os órgãos reguladores podem exigir que eles sejam completamente excluídos. Esse processo é conhecido como destruição algorítmica.

Práticas recomendadas de privacidade em IA

À medida que os sistemas de IA se tornam mais complexos e abrangentes, é fundamental proteger a privacidade dos dados durante todo o ciclo de vida da IA. As práticas recomendadas a seguir podem ajudar a garantir a conformidade, preservar a confiança dos usuários e reduzir os riscos.

• Desenvolva políticas sólidas de governança de dados. Diretrizes abrangentes devem incluir classificação de dados, controles de acesso baseados em funções, estratégias de segurança de dados, como criptografia e pseudonimização, auditorias regulares e conformidade com regulamentações relevantes de privacidade de dados, como o GDPR e a CCPA.
• Limite a coleta de dados. Colete apenas os dados necessários para a função pretendida do sistema de IA. Minimizar a coleta de dados reduz a exposição e é uma exigência de muitas leis de privacidade de dados.
• Obtenha consentimento explícito. Informe claramente aos usuários como seus dados serão coletados, usados e armazenados. Sempre obtenha consentimento explícito e informado antes de coletar e usar dados pessoais. Essa transparência não é apenas uma exigência legal em muitas jurisdições, mas também fortalece a confiança dos usuários.
• Verifique a cadeia de fornecimento dos dados de treinamento. Certifique-se de que os conjuntos de dados de terceiros usados para treinar modelos de IA sejam confiáveis e tenham seguido práticas rigorosas de privacidade de dados.
• Siga as práticas recomendadas gerais de segurança de aplicações. Fortaleça a base dos seus sistemas de IA implementando medidas comprovadas de segurança de dados, incluindo gerenciamento robusto de identidades e acessos, criptografia de dados em trânsito e em repouso e anonimização de dados para proteger informações pessoais.
• Realize avaliações de risco contínuas. A gestão de riscos nunca é algo que se faz uma única vez, sobretudo quando se trata de IA, que evolui rapidamente e exige a reavaliação periódica dos riscos à privacidade. Realize avaliações contínuas para identificar ameaças emergentes, garantir a conformidade e atualizar as políticas de governança conforme necessário.
• Aproveite o software para aprimorar a proteção de dados. Use ferramentas inteligentes como a F5 Application Delivery and Security Platform para melhorar a observabilidade, reforçar a conformidade com as regulamentações de privacidade e monitorar, em tempo real, os fluxos de dados confidenciais por meio de aplicações de IA.
• Avalie as políticas de privacidade de fornecedores e parceiros. Certifique-se de que todos os parceiros de tecnologia e prestadores de serviços adotem práticas robustas de privacidade e segurança de dados. Os dados de IA geralmente circulam por ecossistemas compartilhados, o que torna a governança de terceiros essencial para minimizar riscos; confira aqui as declarações de privacidade de dados da F5.

Estruturas para o gerenciamento de riscos de IA

Uma característica comum às regulamentações específicas para IA é a exigência de classificar as aplicações de IA com base nos níveis de risco. Essa abordagem baseada em riscos permite que as organizações adotem salvaguardas e mecanismos de supervisão adequados ao impacto potencial do sistema de IA.

Aplicações de IA de alto risco podem incluir:

• Sistemas críticos para a segurança, nos quais funcionalidades de IA são usadas em infraestruturas críticas, transportes ou dispositivos médicos, em que falhas podem resultar em danos à vida ou à propriedade.
• Sistemas de emprego e educação, nos quais ferramentas de IA são usadas em processos de contratação, admissão, avaliação de desempenho ou acesso a oportunidades educacionais, em que vieses ou erros podem afetar significativamente os direitos e as perspectivas das pessoas.
• Segurança pública e aplicação da lei, em que sistemas usados para reconhecimento facial, policiamento preditivo, vigilância ou avaliação de risco podem suscitar preocupações relacionadas às liberdades civis e à discriminação.
• IA generativa voltada ao público, quando aplicativos que geram textos, imagens ou vídeos são diretamente acessíveis aos usuários, especialmente em situações nas quais os conteúdos gerados podem influenciar comportamentos, disseminar desinformação ou divulgar inadvertidamente informações confidenciais.

O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) publicou uma Estrutura de Gestão de Riscos de Inteligência Artificial (AI RMF) em 2023, que oferece orientações práticas gerais para diversos setores e casos de uso. Essa estrutura pode ser útil para desenvolvedores de aplicações de IA porque, em vez de classificar de forma ampla as categorias de aplicações de alto risco, fornece orientações para determinar os riscos e como mitigá-los.

O Núcleo do AI RMF está organizado em quatro funções de alto nível que refletem uma abordagem contínua e cíclica à gestão de riscos de IA:

1. Governar. Estabelecer e supervisionar as políticas, os processos, os procedimentos e as práticas organizacionais para apoiar o desenvolvimento responsável da IA e garantir a transparência e uma implementação eficaz.
2. Mapear. Entenda o contexto em que o sistema de IA operará e avalie todo o ciclo de vida da IA para compreender os riscos e os possíveis impactos em cada etapa do desenvolvimento da IA.
3. Mensurar. Avalie, monitore e quantifique os riscos e impactos da IA usando ferramentas, métricas e técnicas de avaliação adequadas.
4. Gerenciar. Priorize e responda aos riscos, aplicando medidas de mitigação e controles para reduzir danos e otimizar resultados. Aloque recursos para monitorar sistemas de IA e para responder a incidentes, recuperar-se deles e comunicar informações a respeito deles.

Equilibrando a inovação em IA e a privacidade de dados

À medida que a inovação em IA avança, é fundamental encontrar um equilíbrio entre o progresso tecnológico e a manutenção de proteções robustas para a privacidade dos dados. As regulamentações de privacidade atuais reconhecem a importância de criar espaço para a inovação contínua, preservando, ao mesmo tempo, as salvaguardas de privacidade e segurança dos dados.

Leis gerais de privacidade de dados, como o GDPR e a CCPA, fornecem uma estrutura fundamental para a gestão da privacidade de dados, mesmo com o surgimento de novas regras específicas para IA. As organizações devem avaliar continuamente as implicações de seus sistemas de IA para a privacidade, especialmente à medida que os recursos evoluem ou surgem novos casos de uso.

Avalie continuamente as questões de privacidade relacionadas à IA em sua organização e atualize regularmente as políticas de governança de dados para garantir que permaneçam alinhadas à evolução das tecnologias, aos requisitos regulatórios e às expectativas culturais.

Combata os novos riscos à privacidade de dados de IA com a F5

A F5 AI Security Platform oferece segurança de IA adaptável, ajudando as equipes a proteger os sistemas de IA à medida que as ameaças evoluem. Com proteções personalizadas, testes adversariais automatizados e correção de vulnerabilidades, a F5 ADSP ajuda a proteger a IA em todos os ambientes, incluindo ambientes locais, isolados, de nuvem privada ou híbridos. Ela também permite que as organizações atendam a requisitos rigorosos de privacidade de dados, soberania e conformidade.

IA e privacidade de dados: perguntas frequentes

Quais são os principais riscos da inteligência artificial para a privacidade?

A privacidade de dados é uma preocupação crítica para as organizações que treinam e implementam recursos baseados em IA. Dados confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII) ou informações financeiras, podem ser incorporados aos conjuntos de dados de treinamento dos modelos. Essas informações podem então ser expostas por sistemas de IA generativa, ou esses sistemas podem ser manipulados por invasores para revelá-las. Os prompts e dados inseridos pelos usuários também podem gerar riscos à privacidade.

O que é aprendizado federado e como ele protege a privacidade dos dados?

O aprendizado federado é uma abordagem descentralizada de aprendizado de máquina na qual vários servidores ou clientes trabalham em conjunto para treinar um modelo de IA. Um aspecto fundamental é que os dados não são compartilhados entre os clientes. Em vez disso, o próprio modelo é enviado aos servidores. As atualizações do modelo feitas por cada cliente são transmitidas ao servidor central, onde são unificadas.

Qual é a diferença entre aprendizado federado e privacidade diferencial?

A privacidade diferencial introduz ruído matemático aleatório e calibrado nos conjuntos de dados para ajudar a proteger a privacidade de cada ponto de dados. O aprendizado federado é uma abordagem que distribui o aprendizado de máquina entre dispositivos ou servidores descentralizados, eliminando a necessidade de agregar os dados de forma centralizada. A privacidade diferencial pode ser usada em um contexto de aprendizado federado para reforçar ainda mais a privacidade.

Como as empresas podem impedir que modelos de IA generativa vazem dados proprietários?

A proteção de dados proprietários começa pela adoção de medidas rigorosas para proteger a ingestão de dados e o treinamento de modelos. As organizações precisam garantir que os modelos não sejam treinados com informações proprietárias ou confidenciais. Em produção, as soluções de segurança de IA em tempo de execução podem monitorar as interações com a IA para identificar situações em que os usuários inserem informações proprietárias e tomar medidas para impedir essa entrada. A segurança de IA em tempo de execução também pode ser usada para controlar as saídas dos modelos e impedir o compartilhamento de informações proprietárias.

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