O que é a segurança de IA?

A IA levou uma inovação incrível para o mundo em um ritmo sem precedentes. Infelizmente, os criminosos cibernéticos adotaram a tecnologia de IA tão rapidamente quanto o restante do mundo, o que apresenta novas vulnerabilidades, ameaças e desafios de segurança.

Segurança de IA ou segurança de inteligência artificial refere-se às medidas e práticas projetadas para proteger os sistemas de IA contra essas ameaças. Assim como os sistemas de TI tradicionais exigem proteção contra hackers, vírus e acesso não autorizado, os sistemas de IA exigem suas próprias medidas de segurança para garantir que permaneçam funcionais, confiáveis e protegidos.

A segurança de IA é importante por vários motivos, incluindo:
 

• Proteção de dados confidenciais. Os sistemas de IA processam grandes quantidades de dados confidenciais, incluindo informações financeiras, médicas, pessoais e financeiras. 

• Mantendo a integridade do sistema. Vulnerabilidades desmarcadas em sistemas de IA podem levar a modelos comprometidos, que, por sua vez, podem gerar resultados imprecisos ou prejudiciais.

• Proteger a disponibilidade dos serviços de IA. Como qualquer outro serviço, os sistemas de IA devem permanecer disponíveis e operacionais, especialmente à medida que mais pessoas e organizações se tornam dependentes deles. As violações de segurança geralmente resultam em tempo de inatividade que pode interromper serviços essenciais. 

• Responsabilidade. Para que a IA seja adotada em escala global, as pessoas e as organizações precisam confiar que os sistemas de IA são seguros e confiáveis.

• Confidencialidade: Garantir que os dados confidenciais sejam acessíveis somente a indivíduos ou sistemas autorizados. 

• Integridade: Mantendo a precisão e a consistência dos sistemas de IA.

• Disponibilidade: Garantir que os sistemas de IA permaneçam operacionais e acessíveis. 
  
  
• Responsabilidade: A capacidade de rastrear ações feitas por sistemas de IA.

 

É importante distinguir entre dois conceitos relacionados, mas diferentes: Segurança de IA e IA para segurança cibernética.

A segurança de IA se concentra na proteção dos próprios sistemas de IA. É a segurança da IA que abrange as estratégias, ferramentas e práticas destinadas a proteger modelos, dados e algoritmos de IA contra ameaças. Isso inclui garantir que o sistema de IA funcione conforme o esperado e que os invasores não possam explorar vulnerabilidades para manipular saídas ou roubar informações confidenciais.

A IA para segurança cibernética, por outro lado, refere-se ao uso de ferramentas e modelos de IA para melhorar a capacidade de uma organização de detectar, responder e atenuar ameaças a todos os seus sistemas de tecnologia. Ele ajuda as organizações a analisar grandes quantidades de dados de evento e identificar padrões que indicam possíveis ameaças. A IA para segurança cibernética pode analisar e correlacionar eventos e dados de ameaças cibernéticas em várias fontes.

Em resumo, a segurança de IA se refere à proteção de sistemas de IA, enquanto a IA para segurança cibernética refere-se ao uso de sistemas de IA para aprimorar a postura geral de segurança de uma organização.

Garantir a segurança dos sistemas de IA requer uma abordagem abrangente que aborda desafios técnicos e operacionais. Aqui estão algumas práticas recomendadas para proteger sistemas de IA:

Para garantir a integridade e a confidencialidade dos dados usados para treinar modelos de IA, as organizações devem implementar medidas robustas de segurança de dados que incluem: 

• Criptografar dados confidenciais para ajudar a impedir o acesso não autorizado a conjuntos de dados de treinamento de IA.

• Verificando fontes de dados: é importante garantir que os dados usados para treinamento vêm de fontes confiáveis e verificáveis, reduzindo o risco de sobrecarga de dados.

• Limpar dados regularmente para remover elementos mal-intencionados ou indesejados pode ajudar a reduzir os riscos de segurança de IA.

Proteger modelos de IA contra ataques é tão importante quanto proteger dados. As principais técnicas para garantir a segurança do modelo incluem:

• Testar regularmente modelos de IA para identificar possíveis vulnerabilidades a ataques de adversários é essencial para manter a segurança.

• Usar a privacidade diferencial para ajudar a impedir que invasores invertam informações confidenciais de engenharia de modelos de IA.

• Implementando o treinamento de adversários, que treina modelos de IA em algoritmos que simulam ataques para ajudá-los a identificar ataques reais mais rapidamente. 

Implementar mecanismos de controle de acesso forte garante que somente indivíduos autorizados interajam ou modifiquem sistemas de IA. As organizações devem: 

• Use o controle de acesso baseado em função para limitar o acesso a sistemas de IA com base em funções de usuário.

• Implemente a autenticação multifator para fornecer uma camada adicional de segurança para acessar dados e modelos de IA.

• Monitore e registre todas as tentativas de acesso para garantir que o acesso não autorizado seja detectado e mitigado rapidamente.

O monitoramento contínuo e a auditoria de sistemas de IA são essenciais para detectar e responder a possíveis ameaças à segurança. As organizações devem: 

• Audite regularmente os sistemas de IA para identificar vulnerabilidades ou irregularidades no desempenho do sistema. 

• Use ferramentas de monitoramento automatizadas para detectar comportamentos incomuns ou padrões de acesso em tempo real. 

• Atualize os modelos de IA regularmente para corrigir vulnerabilidades e melhorar a resiliência a ameaças emergentes. 

Há várias ferramentas e tecnologias que podem ajudar a melhorar a segurança dos sistemas de IA. Isso inclui estruturas de segurança, técnicas de criptografia e ferramentas de segurança especializadas de IA.

Estruturas como o NIST AI Risk Management Framework fornecem diretrizes para que as organizações gerenciem e reduzam os riscos associados à IA. Essas estruturas oferecem práticas recomendadas para proteger sistemas de IA, identificar possíveis riscos e garantir a confiabilidade dos modelos de IA.

O uso de técnicas de criptografia ajuda a proteger os dados e os modelos de IA. Ao criptografar dados confidenciais, as organizações podem reduzir o risco de violações de dados e garantir que, mesmo que os invasores obtenham acesso aos dados, eles permaneçam inutilizáveis.

Várias ferramentas e plataformas foram desenvolvidas para proteger aplicativos de IA. Essas ferramentas ajudam as organizações a detectar vulnerabilidades, monitorar sistemas de IA para possíveis ataques e impor protocolos de segurança. 

À medida que a IA se torna mais predominante, as ameaças a esses sistemas continuarão a ficar mais sofisticadas. Uma grande preocupação é o uso da própria IA para automatizar ataques cibernéticos, o que facilita a realização de campanhas altamente direcionadas e eficientes para os adversários. Por exemplo, os invasores estão usando modelos de linguagem grandes e técnicas de phishing de IA para criar mensagens convincentes e personalizadas que aumentam a probabilidade de ataque da vítima. A escala e a precisão desses ataques apresentam novos desafios para defesas tradicionais de segurança cibernética.


Em resposta a essas ameaças em evolução, muitas organizações estão começando a empregar sistemas de defesa baseados em IA. Essas ferramentas, como as plataformas SecOps unificadas da Microsoft com IA, detectam e mitigam ameaças em tempo real identificando comportamento anormal e automatizando respostas a ataques.

À medida que os desafios de segurança de IA continuam a evoluir, as organizações devem permanecer proativas na adaptação de suas estratégias de segurança para o cenário de ameaças em evolução para garantir a segurança e a confiabilidade de seus sistemas de IA. As principais estratégias incluem adotar estruturas de segurança abrangentes, investir em tecnologias de criptografia e controle de acesso e manter-se informado sobre ameaças emergentes e novas soluções.

As soluções modernas de segurança de IA que protege e controlam a IA aprimoram significativamente a proteção de uma organização contra essas novas ameaças. Ao integrar essas poderosas soluções de segurança de IA, as organizações podem proteger melhor seus dados confidenciais, manter a conformidade regulatória e ajudar a garantir a resiliência de seus ambientes de IA contra ameaças futuras.