Recursos de aprendizagem sobre segurança de inteligência artificial
A segurança de IA tornou-se um foco crítico da segurança cibernética nas organizações. À medida que as tecnologias de IA continuam evoluindo, as organizações devem priorizar uma gestão de riscos robusta e a proteção de dados confidenciais durante todo o seu ciclo de vida. As vulnerabilidades devem ser identificadas e mitigadas antes que as aplicações sejam comprometidas. Saiba como gerenciar riscos de segurança e aumentar a resiliência das aplicações de IA contra ameaças cibernéticas com os diversos recursos da F5 abaixo.
O que é segurança de IA?
A segurança de IA é a prática de proteger modelos, aplicações, agentes e APIs de IA contra ataques maliciosos, vazamentos de dados e outros comportamentos não autorizados. Adotar uma abordagem em várias camadas para a segurança de IA geralmente envolve filtrar as entradas e saídas dos sistemas de IA, implementar mecanismos de proteção e trabalhar para identificar e corrigir vulnerabilidades antes que ocorram ataques.
Ao trabalhar para proteger os sistemas de IA, as organizações também podem incorporar recursos de IA à segurança cibernética. Por exemplo, ferramentas de segurança cibernética que usam aprendizado de máquina (ML), uma forma de IA, podem aprimorar a detecção de ameaças ao identificar comportamentos incomuns e automatizar respostas.
Segurança de APIs de IA
Proteger as APIs é o primeiro passo para garantir a segurança de aplicações que interagem com modelos de IA. Saiba como proteger aplicações contra acesso não autorizado, violações de dados e uso indevido.
Riscos de cibersegurança da IA generativa
Entenda as vulnerabilidades e os riscos específicos associados às tecnologias de IA generativa e saiba como mitigar essas ameaças emergentes.
Segurança de ML
Saiba como proteger modelos de machine learning e os dados associados, evitando o roubo e a adulteração de modelos, além de outras ameaças a LLMs.
Inferência de IA
Descubra como proteger e otimizar o processo de inferência de IA, garantindo resultados resilientes e seguros. Proteja os dados e evite a manipulação ou o uso indevido de modelos de IA.
Mitigação de ataques e ameaças de IA
Conheça os vetores comuns de ataques à IA e saiba como implementar estratégias eficazes de mitigação para proteger dados confidenciais e manter os aplicativos seguros.
Adoção e inovação em IA
Descubra como integrar a IA à sua empresa com segurança, equilibrando inovação e medidas de proteção essenciais para garantir uma implementação responsável.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre a segurança de aplicações web tradicionais e a segurança de IA generativa?
A segurança web tradicional protege o código determinístico das aplicações, endpoints de API fixos e bancos de dados estruturados. A segurança de IA generativa protege modelos probabilísticos que interpretam a linguagem natural tanto como entrada quanto como código de execução. A segurança de IA generativa pode ser complexa porque as entradas dos usuários e as instruções maliciosas podem se misturar, diferentemente do que ocorre com as ameaças típicas a aplicações web.
Como prevenir ataques de injeção de prompt em LLMs empresariais?
A injeção de prompt ocorre quando invasores inserem instruções maliciosas nas entradas dos usuários ou em fontes de terceiros. As empresas devem adotar uma abordagem de defesa em profundidade para a prevenção, incluindo a implementação de mecanismos de proteção, red teaming (para identificar e corrigir vulnerabilidades antecipadamente) e a filtragem tanto das entradas quanto das saídas.
Quais são os principais riscos de segurança associados à IA autônoma ou agêntica?
De acordo com o Open Web Application Security Project (OWASP), os três principais riscos de segurança para agentes de IA são o sequestro de objetivos, o uso indevido de ferramentas e o abuso de identidade. O sequestro de objetivos ocorre quando invasores manipulam agentes para redirecioná-los a objetivos não autorizados. O uso indevido de ferramentas ocorre quando invasores fazem com que um agente selecione as ferramentas erradas ou as utilize de maneira não prevista. No abuso de identidade, os invasores exploram permissões válidas para executar ações maliciosas.
Qual estrutura as organizações devem usar para gerenciar vulnerabilidades de segurança de IA?
A Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA (AI RMF) do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) pode ajudar as organizações a projetar, implantar e administrar sistemas de IA de forma responsável e segura. Trata-se de um modelo estruturado e voluntário que se concentra na governança da IA, no mapeamento de vulnerabilidades, na avaliação da segurança e no gerenciamento dos riscos de IA.
O que é IA paralela e como as organizações podem controlá-la?
IA paralela é o uso, pelos funcionários, de ferramentas de IA não autorizadas, sem a aprovação ou supervisão das equipes de TI ou segurança. Para controlar a IA paralela, as organizações precisam de uma solução que ofereça visibilidade até mesmo do tráfego criptografado, encaminhe o tráfego para ferramentas de inspeção e aplique políticas granulares para permitir ou bloquear o tráfego destinado a determinadas ferramentas ou sites.