Voltar 
Desde seu surgimento dominante em 2022, a IA generativa desencadeou uma mudança sísmica no gerenciamento e na segurança de dados. Estima-se que um em cada quatro funcionários agora usa os aplicativos GenAI diariamente, muitas vezes sem o conhecimento do empregador e da equipe de TI. Isso gera preocupações, pois o GenAI foi projetado com um apetite voraz por consumir dados mundanos e confidenciais.
Proteger seus dados de forma eficaz à medida que o GenAI se torna predominante é um imperativo estratégico. Neglecting data security within the purview of genAI can lead to catastrophic consequences for your business. Nosso novo e-book "Securing Gen AI for Dummies" fornece informações úteis para que o senhor possa equilibrar o uso de ferramentas de genAI em sua organização dentro da estrutura de práticas robustas de segurança de dados.
Gen AI: Uma rápida introdução
No centro dos aplicativos GenAI, como ChatGPT, Jasper e Google Gemini, estão os grandes modelos de linguagem (LLMs) alimentados por redes neurais avançadas. Os LLMs permitem que tecnologias de inteligência artificial (IA), como aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo e processamento de linguagem natural (PNL), interajam de maneiras que imitam de perto o processo de pensamento humano e os padrões de linguagem. Em sua essência, um LLM utiliza um grande volume de dados de amostra para treinar, reconhecer e interpretar a linguagem humana e os conjuntos de dados. E é a forma como um LLM reúne e utiliza novos dados de amostra que está na base do desafio de segurança de dados de uma organização ao usar aplicativos com tecnologia GenAI.
Embora a eficiência e o potencial de inovação que vêm com o GenAI sejam atraentes, existem preocupações significativas quando se trata de segurança e ética de dados.
As implicações de segurança do GenAI
O maior problema de segurança com o GenAI é o risco de expor acidentalmente dados confidenciais. Os funcionários que usam uma ferramenta GenAI podem fornecer dados importantes, proprietários e confidenciais sem perceber os perigos de uma possível exposição. Os funcionários que contornam as melhores práticas de segurança só agravam o problema da perda de dados, juntamente com a possibilidade de criar violações de direitos autorais e disputas legais.
Ao mesmo tempo, um incidente de exposição de dados em um aplicativo GenAI de terceiros pode atingir os principais aplicativos de uma organização conectados a eles, levando ao roubo de IP. GenAI has also opened up new avenues for risks such as data scraping where vast amounts of sensitive data are aggregated from various sources and misused. Outra ameaça sutil, porém potente, é o envenenamento de dados, em que uma ferramenta GenAI é alimentada intencionalmente com dados maliciosos ou imprecisos para produzir resultados comprometidos ou imprecisos.
Semelhante ao envenenamento de dados, os modelos preditivos do GenAI que antecipam os resultados futuros dos padrões de dados existentes podem se tornar vulneráveis à exploração maliciosa, abrindo caminhos para distorção e roubo de dados. Outra ameaça cibernética à GenAI são os ataques rápidos de injeção de invasores que usam insumos inteligentes para fazer com que os modelos de IA revelem informações confidenciais ou tomem ações não autorizadas.
O surgimento de ameaças impulsionadas pela IA representa o lado negro da evolução da GenAI. Mas as organizações podem estabelecer limites operacionais para garantir que a inovação com a GenAI floresça dentro de uma estrutura robusta de segurança e privacidade.
A moderna tecnologia SSE ajuda a proteger a genAI
O conceito de confiança zero é a base das tecnologias modernas de segurança cibernética. No contexto do GenAI, isso significa não restringir o uso dessas ferramentas, mas garantir que cada interação com elas seja monitorada. Mantendo a segurança de dados confidenciais em primeiro lugar, isso significa que cada interação com uma ferramenta GenAI deve ser continuamente verificada para confirmar que ela não está sendo compartilhada inadvertidamente com uma plataforma GenAI, independentemente do tipo de ferramenta ou plataforma usada.
Os princípios de confiança zero são a base de uma plataforma de borda de serviço de segurança (SSE) adequadamente arquitetada que consolida dados, SaaS, navegador e segurança de aplicativos privados em uma plataforma unificada baseada em nuvem. As soluções de segurança de SaaS, como os CASBs (cloud access security brokers), são um componente essencial de uma plataforma de SSE que oferece visibilidade profunda dos perigos ocultos nos serviços de nuvem e SaaS, incluindo possíveis vulnerabilidades com os novos aplicativos genAI. These solutions not only identify genAI apps in use but also the associated risks, data protection concerns, user behaviors, and compliance implications help organizations make informed security enforcement decisions, tailoring their security protocols to address specific threats. A solução de segurança SaaS líder do setor da Netskope aproveita o poder da genAI para a descoberta rápida de aplicativos e a categorização de riscos, fornecendo insights avançados sobre os riscos, a postura de segurança e o comportamento dos aplicativos.
À medida que sua organização explora o potencial da IA generativa, lembre-se de que interagir com essa tecnologia é semelhante a cuidar de uma criança brilhante e curiosa, cheia de possibilidades ilimitadas. Isso exige uma orientação cuidadosa, garantindo que cada interação seja segura e bem informada, promovendo um desenvolvimento saudável em cada etapa do processo. Para obter orientação detalhada sobre como você pode proteger o GenAI em sua empresa, baixe uma cópia gratuita do nosso mais novo e-book para leigos, “Protegendo IA generativa para leigos”.
Leia o Blog