Navegando pelo Mundo do DSPM para IA e Por Que É Essencial para Organizações Empresariais

A segurança de IA se tornou uma necessidade empresarial. À medida que mais organizações usam IA em suas operações diárias, elas enfrentam riscos crescentes relacionados a dados sensíveis, conformidade regulatória e uso indevido de modelos.

Uma abordagem eficaz para proteger rapidamente esses ambientes é estender os sistemas existentes de Data Security Posture Management (DSPM) para cobrir todos os fluxos de trabalho de IA.

Neste artigo, você aprenderá por que DSPM para IA é tão importante, os recursos essenciais que as empresas precisam, como soluções como o Microsoft Purview estão evoluindo para abordar a segurança de IA e muito mais.

Por que DSPM para IA é Essencial em 2025

De acordo com um relatório da KPMG, 67% dos executivos pretendem destinar orçamento para proteções relacionadas a modelos de IA. Essa mudança mostra que os líderes compreendem os novos riscos que acompanham os sistemas de IA.

Aqui estão as principais razões pelas quais fortalecer a segurança de IA por meio do DSPM está se tornando uma prioridade máxima em 2025:

O Desafio da Explosão de Dados de IA

O volume e a variedade de dados (frequentemente não estruturados) gerados e consumidos por modelos de IA são impossíveis de monitorar e gerenciar com ferramentas de segurança convencionais. Além disso, esses conjuntos de dados podem conter informações confidenciais.

Sem visibilidade sobre onde esses dados residem ou como estão sendo acessados, as organizações enfrentam maior risco de vazamento ou uso indevido.

IA Sombra e Exposição de Dados Não Controlada

Impulsionados pelo desejo de serem mais eficientes, os funcionários podem usar ferramentas de IA não monitoradas e não autorizadas, criando "IA sombra". No processo, eles podem, sem saber, inserir dados proprietários ou regulamentados em sistemas de IA. A IA sombra cria pontos cegos para suas equipes de segurança.

DSPM para IA preenche essas lacunas ao estender a descoberta e o monitoramento para fluxos de trabalho de IA.

Pressão Regulatória e Lacunas de Conformidade

Para abordar adequadamente o risco da IA, os reguladores estão criando novas regras sobre privacidade e segurança de dados. Muitas organizações têm dificuldade em acompanhar, especialmente quando suas estratégias de DSPM foram construídas apenas para ambientes de dados tradicionais.

DSPM para IA preenche essa lacuna ao mapear requisitos de conformidade diretamente para fluxos de trabalho de IA, ajudando as organizações a aderir a estruturas como a Lei de IA da UE, Estrutura de Gerenciamento de Risco de IA do NIST, GDPR e HIPAA.

Riscos de Dados de Treinamento de Modelos de IA

Os dados usados para treinar modelos de IA são um alvo de alto valor para cibercriminosos e uma grande fonte de risco interno. Se informações de identificação pessoal (PII) ou dados confidenciais de negócios forem incluídos nos conjuntos de treinamento, isso pode levar a violações de conformidade, danos à reputação e até ataques de envenenamento de modelo.

O DPSM para IA reduz esses riscos ao escanear conjuntos de dados de treinamento, classificar informações confidenciais e aplicar proteções antes que os dados sejam ingeridos nos modelos de IA.

Recursos Essenciais de DSPM para IA que as Organizações Precisam

Ao configurar um DSPM para uma estratégia de IA, certas capacidades são inegociáveis. Estas incluem:

Descoberta e Classificação de Dados com Reconhecimento de IA

Ao contrário das ferramentas de descoberta tradicionais que escaneiam bancos de dados estruturados, o DSPM para IA precisa entender os dados únicos usados em treinamento e inferência.

Isso significa que deve:

• Identifique informações confidenciais em conjuntos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Classifique dados com tags contextuais como proprietário, finalidade, impacto regulatório, e sensibilidade.
• Detecte combinações de conjuntos de dados aparentemente inofensivos que podem criar problemas de conformidade quando mesclados.
• Obtenha alta precisão para minimizar falsos positivos e reduzir ruídos para as equipes de segurança.

Monitoramento de Interação com IA em Tempo Real

Os sistemas de IA processam dados de forma diferente dos aplicativos tradicionais. Sem visibilidade das entradas e saídas, dados sensíveis podem ser expostos por meio de prompts ou respostas.

DSPM eficaz para IA deve:

• Rastreie consultas de usuários e saídas geradas por IA em tempo real.
• Detecte quando informações regulamentadas ou sensíveis estão sendo inseridas em prompts.
• Sinalizar tentativas de extrair dados confidenciais de modelos (por exemplo, injeção de prompt).

Aplicação Automatizada de Políticas para Cargas de Trabalho de IA

A supervisão manual não é suficiente em escala. DSPM para IA deve aplicar automaticamente regras que se alinhem com as políticas de governança:

• Defina quais dados podem ou não ser usados para treinamento e inferência.
• Integre-se com controles existentes, como DLP, IAM e SIEM, para estender a segurança em toda a pilha.
• Aplique acesso de privilégio mínimo a conjuntos de dados e ambientes de IA.

Mapeamento e Relatórios de Conformidade

Auditores e reguladores exigirão cada vez mais evidências de uso seguro de IA.

DSPM para ferramentas de IA deve ser capaz de:

• Gerar trilhas de auditoria vinculando conjuntos de dados aos modelos que eles treinam.
• Mostre controles implementados para prevenir acesso não autorizado ou uso indevido.
• Produza relatórios de conformidade alinhados com GDPR, CCPA, HIPAA, PCI DSS, SOC 2, NIST AI RMF e regulamentações emergentes de IA.

Microsoft Purview DSPM para IA: Capacidades e Limitações

O Microsoft Purview estendeu seus recursos de DSPM para IA, tornando-o uma escolha natural para equipes que já usam o Microsoft 365 e o Azure.

Pontos Fortes da Integração Nativa com o Microsoft 365

Os principais pontos fortes incluem:

• Fornece visibilidade das atividades de IA, especialmente para o Microsoft 365 Copilot, agentes e outras ferramentas de IA internas.
• Oferece políticas prontas para uso, que permitem aos administradores ativar rapidamente as proteções sem precisar construir tudo do zero.
• Ótimo para fluxos de trabalho centrados na Microsoft, pois funciona com o Microsoft Security Copilot, Information Protection, Insider Risk Management, DLP, etc.

Lacunas de Cobertura e Limitações Empresariais

O Purview faz muitas coisas bem, mas há limitações e lacunas que você precisa considerar:

• O Pureview tem visibilidade limitada fora do ecossistema da Microsoft, o que significa que integrações adicionais podem ser necessárias para cobertura extra.
• Pode ter dificuldades com diversos tipos de arquivos, multimídia ou sistemas de armazenamento que não estão totalmente conectados às suas ferramentas de varredura, tornando a classificação menos precisa.

Riscos e Monitoramento de Plataformas de IA de Terceiros

Uma estratégia completa de DSPM para IA deve ir além dos sistemas internos. Ela precisa considerar como funcionários e unidades de negócio interagem com plataformas de IA externas, muitas vezes sem aprovação de TI ou segurança. Esses serviços de terceiros introduzem riscos sérios se não forem monitorados e governados.

Rastreamento de Uso Empresarial e do Consumidor do ChatGPT

A linha entre a vida pessoal e profissional de um usuário se torna tênue quando se trata de ferramentas como o ChatGPT. Mesmo quando os funcionários podem ter acesso ao ChatGPT enterprise, eles podem, sem saber, inserir dados confidenciais da empresa em sua conta pessoal.

Para abordar esse risco, uma estratégia de DSPM para IA deve:

• Detecte quando dados confidenciais são inseridos em prompts, mesmo com uma conta empresarial.
• Monitore as respostas para identificar quando as saídas podem conter dados compartilhados em excesso ou proprietários.
• Aplicar controles automatizados quando um comportamento inseguro for detectado.

Google Bard, Claude e Plataformas de IA Emergentes

Além dos LLMs conhecidos, muitas empresas estão adotando aplicações de IA menores e específicas do setor.

Estender o DSPM a essas plataformas significa:

• Verificando conexões e tráfego de API vinculados a serviços de IA não autorizados.
• Sinalizando fluxos de dados incomuns que sugerem que informações confidenciais estão sendo enviadas externamente.
• Aplicar políticas consistentes em todas as plataformas, não apenas nos "grandes nomes".
• Dando à TI e à segurança visibilidade sobre quem está experimentando novas ferramentas e quais dados estão sendo manipulados.

Aplicações de IA Específicas do Setor

Em muitos casos, os dados de maior risco não estão fluindo por chatbots de uso geral, mas por aplicações de IA específicas de cada setor, como:

• IA de saúde analisando registros de saúde de pacientes.
• IA financeira executando modelos de pontuação de crédito ou detecção de fraude.
• IA industrial processando dados de sensores IoT de infraestrutura crítica.

Uma estratégia completa de DSPM para IA deve se estender a esses ambientes especializados, mapeando pipelines de dados em modelos específicos do setor e aplicando proteções baseadas em estruturas de conformidade específicas do setor.

Conclusão

Iniciativas de IA empresariais só podem ter sucesso se forem construídas sobre uma base de segurança e confiança. Sem as proteções adequadas, dados sensíveis podem ser expostos, obrigações de conformidade negligenciadas e modelos deixados vulneráveis ao uso indevido.

DSPM para IA aborda esses desafios ao fornecer às organizações a visibilidade e a governança necessárias para gerenciar riscos de dados de forma eficaz. Ao tornar o DSPM uma parte central da estratégia de IA empresarial, as empresas podem acelerar a adoção enquanto garantem que a inovação permaneça segura, em conformidade e sustentável.

FAQs

O que é DSPM para IA?

DSPM para IA trata-se de aplicar os princípios do DSPM, como descoberta de dados, classificação e monitoramento de conformidade, aos sistemas de IA. Isso envolve:

• Rastreando como os dados sensíveis fluem através dos ambientes de treinamento, inferência e armazenamento.
• Detectando projetos de IA sombra que podem operar fora da governança oficial.
• Aplicando acesso de privilégio mínimo para desenvolvedores, cientistas de dados e operadores de IA.

Como o DSPM para IA difere do DSPM regular?

O DSPM regular se concentra em dados em repouso, monitorando ativos de dados gerais em busca de lacunas de segurança e garantindo a conformidade. O DSPM para IA se baseia nisso para abordar desafios específicos de IA ao:

• Gerenciamento de conjuntos de dados usados em treinamento e inferência de IA, que podem ser grandes, não estruturados ou sensíveis.
• Monitoramento do uso, acesso e potencial uso indevido de modelos de IA.
• Fornecendo avaliação contínua de fluxos de trabalho de IA em vez de apenas ativos de dados estáticos.

O Microsoft Purview DSPM para IA é suficiente para as necessidades empresariais?

A resposta curta é: depende. O DSPM para IA do Purview oferece recursos robustos, especialmente em ambientes com forte presença da Microsoft. No entanto, para empresas com necessidades de IA complexas, multinuvem ou híbridas, pode não cobrir tudo de forma nativa.