Construindo IA Confiável: Comparando o Guia de Garantia de IA da MITRE, o NIST AI RMF e o CSA AICM

À medida que os sistemas de IA se tornam cada vez mais integrados às operações empresariais, a conversa mudou de se devemos adotar IA para como fazê-lo de forma responsável. As organizações agora enfrentam um novo conjunto de desafios: Como garantimos que os sistemas de IA sejam seguros, explicáveis e alinhados com nossos valores e obrigações regulatórias? Três dos frameworks mais influentes no ecossistema de risco de IA—o Guia de Garantia de IA da MITRE, o Framework de Gerenciamento de Risco de IA (RMF) do NIST e o Gerenciamento de Controle de IA (AICM) da CSA—oferecem respostas complementares a essa questão.

Cada framework aborda o problema de um ponto de vista diferente. O MITRE AI Assurance Guide está enraizado em práticas técnicas de garantia. É um manual prático para engenheiros de IA, equipes vermelhas e testadores, projetado para avaliar se os sistemas de IA são robustos, resilientes e verificáveis. É profundamente informado por cenários de ameaças do mundo real, especialmente aqueles documentados no MITRE ATLAS, e se concentra fortemente em testes de modelos, robustez adversarial e monitoramento operacional. Importante destacar que a MITRE enfatiza integridade de dados, proveniência e riscos de manipulação de entrada como modos de falha fundamentais que podem degradar o desempenho do modelo ou introduzir comportamento adversarial—destacando o papel fundamental da segurança de dados na garantia de IA.

Por outro lado, o NIST AI RMF fornece uma base estratégica para gerenciar riscos de IA em toda a organização. Desenvolvido por meio de um processo multiparticipativo, o framework introduz quatro funções de alto nível—Mapear, Medir, Gerenciar e Governar—para ajudar as organizações a definir sua postura de risco de IA, identificar possíveis danos, avaliar impactos e incorporar princípios de IA responsável na governança. Dentro deste modelo, a segurança de dados é tratada tanto como um facilitador fundamental quanto como uma fonte de risco—abordando preocupações como violações de privacidade, acesso não autorizado, qualidade de dados e gerenciamento do ciclo de vida. O RMF orienta as organizações a mapear dependências de dados e garantir que controles estejam em vigor para mitigar riscos em cada etapa, desde a coleta até a implantação.

Se o NIST descreve o "porquê" e o MITRE mostra o "como", então a estrutura de Gerenciamento de Controle de IA da CSA entrega o "o quê". O CSA AICM é um catálogo robusto de controles especificamente projetados para sistemas de IA, incluindo salvaguardas técnicas, procedimentais e de nível de governança. Esses controles abrangem toda a pilha de IA—desde pipelines de dados e ambientes de treinamento até implantação de modelos e integrações de terceiros. A estrutura AICM inclui domínios de controle específicos dedicados à classificação de dados, descoberta, linhagem, controles de acesso e validação de integridade, tornando-a a mais prescritiva das três quando se trata de implementar práticas de segurança de dados de nível empresarial para sistemas de IA.

Embora esses frameworks variem em escopo e estrutura, eles não são filosofias concorrentes. Pelo contrário, são mutuamente reforçadores. Um programa maduro de governança de IA pode começar com o NIST RMF para definir objetivos empresariais e tolerância a riscos, depois usar o CSA AICM para implementar salvaguardas concretas e aplicar o MITRE AI Assurance Guide para testar esses sistemas sob pressão em condições do mundo real. Ao fazer isso, as organizações podem ir além de princípios de alto nível e alcançar um estado de garantia ativa e mensurável—especialmente em áreas onde a segurança de dados é crítica para manter a confiança, confidencialidade e confiabilidade do sistema.

Estruturas de Segurança/Garantia de IA Confiável

IA confiável não é produto apenas de políticas, nem pode ser garantida por meio de testes técnicos isolados. É o resultado de uma governança cuidadosa e em camadas que abrange intenção estratégica, controle operacional e integridade técnica—com segurança de dados no centro. Ao compreender como MITRE, NIST e CSA se encaixam, líderes de segurança podem navegar melhor pela complexidade do risco de IA—e construir sistemas que conquistam confiança por design.