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Segurança generativa de IA: prevenção de perda de dados e riscos emergentes
A rápida adoção da IA generativa expõe as organizações a riscos de segurança significativos, especialmente na prevenção de perda de dados (DLP). Vazamentos de dados, acesso não autorizado e ataques adversos ameaçam informações confidenciais, exigindo novas estratégias para proteger ativos digitais valiosos.
O aumento dos riscos de perda e exposição de dados na IA generativa
A capacidade da IA generativa de processar grandes quantidades de dados corporativos aumenta o risco de exposição não intencional de dados. As principais preocupações incluem ataques de injeção imediata, em que agentes mal-intencionados manipulam as respostas da IA para extrair informações confidenciais; o vazamento de dados, em que os modelos de IA expõem inadvertidamente dados confidenciais; e as alucinações de modelos, nas quais a IA gera informações enganosas que podem comprometer a segurança.
Os gerentes de segurança cibernética devem proteger os sistemas de IA para evitar serem explorados por invasores internos ou externos. Além disso, o uso não autorizado de ferramentas de IA dentro de uma organização, conhecido como “IA paralela”, pode comprometer ainda mais a segurança, a privacidade e a conformidade.
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Estratégias defensivas para proteção de dados de IA
Para mitigar os riscos de perda de dados, os especialistas em segurança cibernética da Reply estão ajudando as organizações a implementar mecanismos de defesa robustos personalizados especificamente para ambientes de IA. Uma estratégia importante envolve a implantação de sistemas de prevenção de perda de dados (DLP) em tempo real, usando ferramentas de monitoramento orientadas por IA para detectar e impedir a extração não autorizada de dados. As organizações também devem garantir que os dados confidenciais sejam criptografados em trânsito e em repouso para evitar a exposição.
O controle de acesso e o gerenciamento de identidade são igualmente importantes, implementando o Controle de Acesso Baseado em Funções (RBAC) para limitar o acesso da IA a informações confidenciais. Paralelamente, alinhar também as implantações de IA às regulamentações corporativas de proteção de dados, como GDPR, CCPA e padrões de segurança, como a ISO 27001, é essencial para garantir a conformidade e minimizar os riscos. A abordagem da Reply se concentra na implementação do LLM Runtime Defense, uma estrutura de segurança inovadora que impõe controles rígidos de acesso a dados e evita a exploração maliciosa durante as interações de IA.
Concentre-se no LLM Runtime Defense
O LLM Runtime Defense é um sistema de segurança em tempo real projetado para monitorar e regular as saídas geradas por IA, garantindo proteção contra exploração e mantendo a eficiência. Ele se concentra na detecção de ameaças em tempo real, na identificação de atividades maliciosas e na extração não autorizada de dados. O sistema inclui mecanismos de resposta adaptáveis, como filtragem de conteúdo e higienização de consultas, controles de acesso seguros para evitar o uso não autorizado e desempenha um papel fundamental na prevenção da perda de dados, garantindo que dados confidenciais não sejam expostos. Além disso, ele protege a integridade do modelo ao evitar ataques adversários que poderiam manipular as respostas da IA ou introduzir preconceitos. A solução oferece uma estrutura de defesa em várias camadas para manter os sistemas corporativos de IA seguros.
Protegendo a IA: fortalecendo a segurança cibernética com o LLM Runtime Defense
Com a evolução contínua da IA, tornou-se cada vez mais importante proteger os sistemas orientados por IA contra a perda de dados. Com a crescente adoção da IA generativa, evitar perdas e violações de dados pessoais deve se tornar uma prioridade. A abordagem da Reply ao LLM Runtime Defense fornece a consultoria e as ferramentas necessárias para garantir a integridade e a segurança das aplicações comerciais de IA.
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