Navegando pelo mundo do DSPM para IA e por que ele é fundamental para as organizações empresariais.

A segurança da IA ​​tornou-se uma necessidade para os negócios. De acordo com Relatório da IBM sobre o custo de uma violação de segurança de dadosA adoção da IA ​​está superando em muito a segurança e a governança da IA, com 97% das empresas que sofreram uma violação relacionada à IA relatando que não tinham controles de acesso à IA adequados em vigor.

À medida que mais organizações utilizam 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 Gestão de Postura de Segurança de Dados (DSPM) para abranger todos os fluxos de trabalho de IA. O DSPM é uma estrutura de segurança que oferece às empresas visibilidade contínua sobre onde os dados sensíveis estão armazenados, quem pode acessá-los e como estão sendo utilizados.

Neste artigo, você aprenderá o porquê. DSPM para IA É fundamental compreender a importância das capacidades essenciais que as empresas precisam, como soluções como o Microsoft Purview estão evoluindo para abordar a segurança da IA ​​e muito mais.

Principais conclusões

• A inteligência artificial ultrapassou a segurança de dados tradicional: As ferramentas convencionais não foram projetadas para a variedade e velocidade dos dados que os sistemas de IA geram e consomem, tornando o DSPM para IA uma necessidade.
• A IA paralela e a exposição descontrolada de dados estão entre os maiores riscos para as empresas: Funcionários que utilizam ferramentas de IA aprovadas podem, sem saber, expor dados sensíveis e regulamentados, criando pontos cegos que somente um DSPM (Sistema de Gerenciamento de Dados Pessoais) desenvolvido especificamente para essa finalidade pode eliminar.
• As obrigações de conformidade agora se estendem aos fluxos de trabalho de IA: Estruturas como a Lei de IA da UE, o NIST AI RMF, o GDPR e o HIPAA exigem governança contínua, e o DSPM é a maneira mais eficaz de aplicá-la.
• Uma estratégia completa de DSPM para IA deve ir além do escopo da Microsoft: Embora a Purview ofereça recursos robustos para ambientes centrados na Microsoft, empresas com necessidades de nuvem múltipla, híbridas ou de IA de terceiros exigem uma plataforma como a Cyera, que oferece cobertura universal em todos os ambientes de dados.

O que é DSPM?

gerenciamento da postura de segurança de dados O DSPM (Data Security Product Manager) é uma estrutura de segurança que avalia a vulnerabilidade dos seus dados a ameaças de segurança em vários ambientes de nuvem e avalia o risco de não conformidade com as regulamentações. Ele oferece visibilidade sobre onde os dados residem, quem os utiliza, como são gerenciados e se estão em conformidade com as políticas e regulamentações de segurança.

À medida que os ambientes de nuvem se tornam mais complexos, a necessidade de visibilidade dos dados cresce exponencialmente. De acordo com Relatório da IBM sobre o custo de uma violação de dados, 72% das violações de dados envolveram dados armazenados em ambientes de nuvem e 30% dos dados violados abrangiam múltiplos ambientes de computação.

Como funciona o DSPM?

A maioria das soluções DSPM segue cinco etapas principais: descoberta de dados, classificação de dados, avaliação de riscos, remediação e relatórios de conformidade. Veja como cada uma delas funciona na prática:

• Descoberta: Analisa continuamente ambientes locais e em nuvem para encontrar ativos de dados confidenciais, incluindo dados ocultos que existem fora dos inventários oficiais de TI.
• Classificação: Etiquetar dados com base na sensibilidade, âmbito regulamentar (RGPD, HIPAA, PCI DSS, etc.), propriedade e contexto de negócio.
• Avaliação de risco: Avalia os controles de acesso e as configurações para identificar vulnerabilidades antes que elas levem a violações de segurança.
• Remediação: Automatiza correções para problemas identificados em grande escala, sem exigir agentes ou software adicional em cada ativo monitorado.
• Relatórios de conformidade: Gera trilhas de auditoria e parâmetros de referência de políticas vinculados a estruturas regulatórias específicas.

Por que o DSPM para IA é fundamental

De acordo com um Relatório da KPMG67% dos executivos pretendem incluir no orçamento medidas de proteção relacionadas aos modelos de IA. Essa mudança demonstra que os líderes compreendem os novos riscos inerentes aos sistemas de IA.

Aqui estão os principais motivos pelos quais o fortalecimento Segurança de IA por meio do DSPM está se tornando uma prioridade máxima:

O Desafio da Explosão de Dados da IA

O enorme volume e variedade de dados (frequentemente não estruturados) gerados e consumidos por modelos de IA são impossíveis de monitorar e gerenciar com ferramentas de segurança convencionais. Na verdade, os dados eram o ataque empresarial de crescimento mais rápido A superfície terrestre em 2025 deverá ultrapassar 181 zettabytes. Além disso, esses conjuntos de dados podem conter informações sensíveis.

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

Inteligência Artificial Sombra e Exposição Descontrolada de Dados

Motivados pelo desejo de serem mais eficientes, os funcionários podem usar ferramentas de IA não monitoradas e não autorizadas, criando “IA sombraNesse processo, eles podem, sem saber, inserir dados proprietários ou regulamentados em sistemas de IA. A IA paralela cria pontos cegos para suas equipes de segurança.

As consequências financeiras são significativas. Organizações com altos níveis de IA paralela enfrentaram, em média, US$ 670.000 em custos adicionais de violação de contrato Em comparação com aqueles com IA oculta baixa ou inexistente, isso a torna um dos fatores de violação mais dispendiosos.

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

Pressão regulatória e lacunas de conformidade

Para lidar adequadamente com os riscos da IA, os órgãos reguladores estão criando novas regras em torno da privacidade e segurança de dados. Muitas organizações têm dificuldade em acompanhar essas mudanças, especialmente quando suas estratégias de DSPM (Gestão de Proteção de Dados e Segurança) foram desenvolvidas apenas para ambientes de dados tradicionais.

O DSPM para IA preenche essa lacuna mapeando os requisitos de conformidade diretamente para os fluxos de trabalho de IA, ajudando as organizações a aderir a estruturas como a Lei de IA da UE, Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST, GDPR e HIPAA. Se você estiver interessado em saber mais sobre como essas regulamentações estão evoluindo, confira nossas análises sobre A evolução da segurança de dados e IA na UE.

Riscos dos dados de treinamento de modelos de IA

Os dados usados ​​para treinar modelos de IA são um alvo valioso para cibercriminosos e uma importante fonte de risco interno. Se informações de identificação pessoal (PII) ou dados comerciais confidenciais forem incluídos nos conjuntos de treinamento, isso pode levar a violações de conformidade, danos à reputação e vulnerabilidades que tornam os modelos um alvo atraente para ataques de envenenamento.

O DSPM para IA reduz esses riscos ao analisar conjuntos de dados de treinamento, classificar informações sensíveis e impor medidas de segurança antes que os dados sejam inseridos nos modelos de IA.

Mitigação proativa de riscos

A segurança reativa não é mais viável em ambientes de IA, onde os dados se movem rapidamente e as superfícies de ataque se expandem com a mesma rapidez. O DSPM para IA ajuda você a fazer a transição de uma postura reativa para uma proativa, monitorando continuamente os fluxos de dados, aplicando políticas em tempo real e identificando riscos antes que se tornem incidentes.

Empresas com políticas robustas de governança de IA, incluindo políticas de aprovação rigorosas, auditorias regulares e testes de adversidade, podem reduzir significativamente a exposição a violações relacionadas à IA. (IBM) Custo de um relatório de violação de dados em 2025 Constatou-se que 63% das organizações afetadas por violações de segurança não possuíam uma política de governança de IA ou estavam desenvolvendo uma.

O DSPM para IA preenche essa lacuna de governança. Ao estabelecer um ciclo contínuo de feedback de descoberta, classificação, avaliação de riscos e remediação, as organizações podem identificar acessos com permissões excessivas e violações de políticas antes que os invasores o façam. Para saber mais sobre os riscos que o DSPM aborda, consulte nosso guia sobre Riscos críticos de segurança da IA ​​e como evitá-los.

DSPM essencial para as capacidades de IA que as organizações precisam.

Nem todas as ferramentas DSPM são adequadas à complexidade dos ambientes de IA. As plataformas tradicionais de segurança de dados foram projetadas para dados estáticos e estruturados. O que você precisa é de uma solução criada para conjuntos de dados dinâmicos, de alto volume e, muitas vezes, não estruturados, gerados e consumidos por sistemas de IA.

Ao avaliar uma plataforma de gerenciamento de dados (DSPM) para uma estratégia de IA, vá além da descoberta básica de dados e certifique-se de que a solução escolhida possa abordar todo o ciclo de vida do risco de dados de IA, desde os pipelines de treinamento até a interface em tempo real. Os principais recursos que tornam isso possível incluem:

Descoberta e classificação de dados com inteligência artificial

Ao contrário das ferramentas de descoberta tradicionais que examinam bancos de dados estruturados, o DSPM para IA precisa entender os dados exclusivos usados ​​no treinamento e na inferência.

Isso significa que deveria:

• Identificar informações sensíveis em conjuntos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Classifique os dados com etiquetas contextuais como proprietário, finalidade, impacto regulatório e sensibilidade.
• Detectar combinações de conjuntos de dados aparentemente inofensivos que podem gerar problemas de conformidade quando mesclados.
• Obtenha alta precisão para minimizar falsos positivos e reduzir o ruído para as equipes de segurança.

Monitoramento de interação de 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 avisos ou respostas.

Um DSPM eficaz para IA deve:

• Acompanhe as consultas dos usuários e os resultados gerados por IA em tempo real.
• Detectar quando informações regulamentadas ou sensíveis estão sendo inseridas nos campos de entrada.
• Identificar entradas adversárias projetadas para manipular o comportamento do modelo, que podem levar à exfiltração de dados (por exemplo, ataques de injeção de prompts).

Aplicação automatizada de políticas para cargas de trabalho de IA

A supervisão manual não é suficiente em grande escala. O DSPM para IA deve aplicar automaticamente regras que estejam alinhadas 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 o princípio do menor privilégio aos conjuntos de dados e ambientes de IA.

Mapeamento e Relatórios de Conformidade

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

O DSPM para ferramentas de IA deve ser capaz de:

• Gere trilhas de auditoria que vinculem conjuntos de dados aos modelos que eles treinam.
• Mostre os controles implementados para evitar acesso não autorizado ou uso indevido.
• Produzir relatórios de conformidade alinhados com RGPD, CCPA, HIPAA, PCI DSSSOC 2, NIST AI RMF e regulamentações emergentes de IA

Políticas de minimização e retenção de dados

Os sistemas de IA consomem quantidades massivas de dados, mas coletar mais do que o necessário aumenta o risco. Artigo 5(1)(c) do RGPD Tanto a Lei de Inteligência Artificial da UE quanto o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados estabelecem a minimização de dados como um princípio fundamental, exigindo que os dados pessoais sejam adequados, relevantes e limitados ao necessário para a finalidade do seu processamento.

Para ambientes de IA, isso cria um verdadeiro desafio de conformidade. O GDPR exige que os dados pessoais sejam apagados assim que não forem mais necessários para a finalidade para a qual foram criados, enquanto a legislação da UE exige o arquivamento prolongado da documentação dos sistemas, criando obrigações conflitantes.

O DSPM para IA ajuda a gerenciar essa complexidade regulatória, desde que consiga:

• Sinalize automaticamente conjuntos de dados que contenham mais dados pessoais do que o necessário para uma determinada carga de trabalho de IA.
• Implemente cronogramas de retenção que acionem a exclusão ou anonimização dos dados assim que eles cumprirem sua finalidade.
• Mantenha registros auditáveis ​​que demonstrem a conformidade com as regras de armazenamento e limitação do GDPR e com os requisitos de documentação da Lei de Inteligência Artificial (EI AI Act).
• Identificar dados que foram reutilizados além do escopo original de sua coleta (uma violação comum e frequentemente não intencional em ambientes de IA).

DSPM versus Proteção de Dados Tradicional

As ferramentas tradicionais de segurança de dados foram criadas para uma era em que os dados residiam em locais previsíveis e as redes tinham perímetros bem definidos. Essas ferramentas focavam na proteção de sistemas e redes.

No entanto, os agentes de IA acessam, movimentam e agem sobre os dados de forma autônoma, muitas vezes mais rápido do que a supervisão humana consegue acompanhar. Isso cria três problemas complexos que, juntos, representam a principal ameaça aos dados de IA:

• Acesso excessivo: Os agentes de IA precisam de amplo acesso a dados para funcionar, mas esse acesso raramente é estritamente controlado. Esses agentes geralmente operam como "superusuários" com altos privilégios. Isso significa que eles podem acessar dados confidenciais em ambientes de nuvem e híbridos com muito menos supervisão do que qualquer funcionário humano receberia.
• Uso descontrolado de dadosUma vez que um agente obtém acesso, não há muitas salvaguardas sobre quais dados ele processa e se ele deveria ter tido acesso a eles em primeiro lugar.
• Manipulação: Técnicas de injeção rápida e de desbloqueio permitem que adversários enganem os agentes, levando-os a agir fora do escopo pretendido. Isso expõe dados de maneiras difíceis de detectar até que ocorra um evento adverso.

Nenhuma ferramenta sozinha resolve todas as três lacunas. Mas uma plataforma DSPM criada para ambientes de IA chega bem perto, pois torna o acesso aos dados visível e detecta anomalias antes que elas se transformem em incidentes.

Veja como duas abordagens se comparam nas dimensões mais importantes para as equipes de segurança corporativa:

Ao contrário das ferramentas tradicionais que operam isoladamente, o DSPM oferece visibilidade unificada de dados sensíveis em ambientes de nuvem, locais, SaaS e híbridos por meio de uma única plataforma. Isso é especialmente crucial para IA, onde os dados se movem rapidamente por meio de muitos pontos de contato, sendo impossível para ferramentas isoladas e baseadas em perímetro acompanharem o ritmo.

Se você quiser saber mais sobre como integrar o DSPM à sua infraestrutura de segurança existente, acesse nosso guia sobre Integração do DSPM com estruturas de segurança existentes.

Visão geral do Microsoft DSPM para IA: Capacidades e limitações

Para empresas que já operam dentro do ecossistema Microsoft, a expansão da Purview para a segurança de dados representa um desenvolvimento significativo. Em vez de adicionar uma ferramenta separada, as equipes de segurança podem estender os controles de governança e conformidade que já possuem aos fluxos de trabalho de IA sem aumentar a complexidade da infraestrutura. No entanto, é importante compreender as limitações antes de presumir que a Purview atende a todas as necessidades da sua empresa.

Pontos fortes da integração nativa com o Microsoft 365

Os principais pontos fortes incluem:

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

Lacunas de cobertura e limitações empresariais

A Purview tem muitos pontos fortes, mas existem limitações e lacunas que você precisa considerar:

• A integração profunda do Purview está amplamente limitada ao ecossistema da Microsoft, embora o monitoramento de sites de terceiros seja possível por meio de extensões de navegador.
• Pode apresentar dificuldades com diversos tipos de arquivos, arquivos multimídia ou sistemas de armazenamento que não estejam totalmente conectados às suas ferramentas de digitalização, tornando a classificação menos precisa.

Extensão do DSPM para plataformas de IA de terceiros

Ferramentas de IA de terceiros não autorizadas representam sérios riscos se não forem monitoradas e regulamentadas. De acordo com Pesquisa Technology Pulse da EY de março de 2026, 45% dos executivos de tecnologia relataram um vazamento de dados sensíveis confirmado ou suspeito nos últimos 12 meses devido ao uso não autorizado de ferramentas de IA de terceiros por funcionários, e 39% relataram vazamentos de propriedade intelectual confirmados ou suspeitos pelo mesmo motivo.

Diante desses desafios, não é surpresa que 75% das organizações Planejávamos adotar o DSPM no ano passado. Após essa ampla adoção, uma estratégia completa de DSPM para IA vai além dos sistemas internos. Ela considera como os funcionários e as unidades de negócios interagem com plataformas externas de IA, muitas vezes sem a aprovação da TI ou da segurança.

Rastreamento de uso do ChatGPT para empresas e consumidores

A linha que separa a vida pessoal da profissional de um usuário se torna tênue quando se trata de ferramentas como o ChatGPT. Mesmo quando os funcionários têm acesso ao ChatGPT Enterprise, podem inserir, sem saber, dados confidenciais da empresa em suas contas pessoais. De acordo com Pesquisa da CyberhavenQuase 40% das interações dos funcionários com ferramentas de IA envolvem dados sensíveis, sendo que um terço dos funcionários acessa as ferramentas da Gen AI a partir de contas pessoais, fora de qualquer supervisão corporativa.

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

• Detecte quando dados confidenciais são inseridos em formulários, mesmo com uma conta corporativa.
• Monitore as respostas para identificar quando os resultados podem conter dados excessivamente compartilhados ou proprietários.
• Aplique controles automatizados quando for detectado um comportamento inseguro.

Google Gemini, Claude e plataformas emergentes de IA

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

Estender o DSPM a essas plataformas significa:

• Análise de conexões e tráfego de API relacionados a serviços de IA não autorizados
• Identificar fluxos de dados incomuns que sugerem o envio externo de informações sensíveis.
• Garantir a aplicação de políticas consistentes em todas as plataformas, não apenas nas "grandes".
• Proporcionar visibilidade às equipes de TI e segurança sobre quem está experimentando novas ferramentas e quais dados estão sendo manipulados.

Aplicações de IA específicas para cada setor

Em muitos casos, os dados de maior risco não estão fluindo por chatbots de uso geral, mas sim por meio de aplicações de IA específicas para determinados setores, como:

• Inteligência artificial na área da saúde analisando registros de saúde de pacientes
• Inteligência artificial financeira executando modelos de pontuação de crédito ou detecção de fraudes
• Processamento de IA industrial de dados de sensores IoT provenientes de infraestrutura crítica

Uma estratégia completa de DSPM para IA deve abranger esses ambientes especializados, mapeando os fluxos de dados em modelos específicos do setor e aplicando diretrizes baseadas em especificidades de cada setor. conformidade estruturas.

Como a Cyera resolve as lacunas do DSPM para IA

A Cyera foi criada para enfrentar os desafios de segurança de dados impostos pelos ambientes modernos de IA. Ao automatizar a priorização e a remediação guiada, ela pode reduzir o risco de dados corporativos em 80% em apenas 3 meses, permitindo que as equipes ajam com confiança.

Em vez de adicionar recursos de IA a uma plataforma legada, a arquitetura da Cyera foi projetada desde o início para oferecer às empresas a visibilidade e o controle necessários para adotar a IA com segurança e em grande escala. Veja como:

Descoberta contínua sem agente

A Cyera é implementada em minutos usando uma arquitetura sem agentes, expondo os dados muito antes que as ferramentas legadas concluam a configuração. A plataforma descobre e analisa dados rapidamente em ambientes SaaS, IaaS, DBaaS e locais, escalando sem dificuldades à medida que os ambientes crescem.

Isso significa que sua equipe de segurança obtém visibilidade imediata de todo o conjunto de dados, incluindo dados não autorizados e ferramentas de IA não aprovadas, sem qualquer impacto no desempenho das cargas de trabalho existentes.

Higiene do armazenamento de dados

A Cyera ajuda você a manter ambientes de dados limpos e bem governados, mapeando continuamente os armazenamentos de dados e exibindo arquivos desatualizados categorizados por classificação, idade e data da última modificação, facilitando a identificação do que deve ser arquivado ou excluído. Em ambientes de IA, especificamente, onde os conjuntos de dados de treinamento se acumulam rapidamente e frequentemente contêm informações confidenciais, esse tipo de higienização contínua é uma prática de segurança essencial.

Classificação com tecnologia de IA

A Cyera utiliza um classificador nativo de IA que se adapta a cada ambiente e classifica os dados automaticamente, atingindo mais de 95% de precisão em fontes estruturadas e não estruturadas, incluindo tipos de dados exclusivos de cada negócio. Isso elimina os falsos positivos e o esforço manual que afetam as ferramentas de classificação tradicionais, garantindo que as equipes de segurança se concentrem apenas nos riscos reais.

Modo SecOps

O centro de comando dedicado do Modo SecOps da Cyera oferece à sua equipe de segurança insights importantes e ações recomendadas para aprimorar a postura de segurança de dados, tudo em um só lugar. Em vez de obrigar os analistas a alternar entre ferramentas e correlacionar alertas manualmente, o Modo SecOps reúne a sensibilidade dos dados, a atividade de acesso, o contexto de identidade e os sinais de exposição em uma única visualização priorizada, que ajuda você a tomar decisões mais rapidamente.

Cobertura universal de dados

A Cyera oferece uma plataforma unificada para descobrir dados sensíveis e proprietários e governar o acesso humano à IA, abrangendo todos os tipos de ferramentas de IA na empresa: autorizadas e não autorizadas, comerciais e desenvolvidas internamente. Essa cobertura universal garante que nenhum pipeline de dados ou integração de terceiros fique fora do perímetro de governança.

Análises de dados unificadas

A Cyera correlaciona a sensibilidade dos dados, a finalidade comercial, as identidades, a atividade de acesso e a exposição para identificar riscos reais e eliminar ruídos, fornecendo à sua equipe pontuações de gravidade baseadas em IA que avaliam os problemas em seu contexto comercial completo, para que possam se concentrar no que realmente importa.

Essas informações unificadas não apenas informam quais dados existem; elas explicam por que eles são importantes e quais ações devem ser tomadas, fornecendo o contexto completo necessário para que você tome decisões de segurança de dados com confiança.

Implemente o DSPM para IA para proteger dados sensíveis.

Empresa iniciativas de IA Só podem ter sucesso se forem construídas sobre uma base de segurança e confiança. Sem as devidas salvaguardas, dados sensíveis podem ser expostos, obrigações de conformidade podem ser negligenciadas e modelos podem ficar vulneráveis ​​a usos indevidos.

O DSPM para IA aborda esses desafios, oferecendo às organizações a visibilidade e a governança necessárias para gerenciar os riscos de dados de forma eficaz. Ao tornar o DSPM parte essencial da estratégia de IA da empresa, as organizações podem acelerar a adoção, garantindo que a inovação permaneça segura, em conformidade com as normas e sustentável.

A plataforma DSPM nativa de IA da Cyera oferece a velocidade e a precisão necessárias para proteger dados confidenciais em todos os fluxos de trabalho de IA, desde pipelines de treinamento até inferências em tempo real.

Agende uma demonstração hoje mesmo. Descubra como a Cyera pode ajudar sua organização a adotar a IA com segurança.

Perguntas frequentes sobre DSPM para IA

O que é DSPM para IA?

DSPM para IA consiste em pegar os princípios do DSPM, como descoberta de dados, classificação e monitoramento de conformidade, e aplicá-los a sistemas de IA. Isso envolve:

• Rastreamento do fluxo de dados sensíveis em ambientes de treinamento, inferência e armazenamento.
• Detecção de projetos de IA paralelos que podem operar fora da governança oficial.
• Garantir o acesso com privilégios mínimos para desenvolvedores, cientistas de dados e operadores de IA.

Como o DSPM para IA difere do DSPM regular?

O DSPM padrão concentra-se em dados em repouso, monitorando ativos de dados gerais em busca de falhas de segurança e garantindo a conformidade. O DSPM para IA amplia essa abordagem para lidar com desafios específicos da IA, por meio de:

• Gerenciamento de conjuntos de dados usados ​​no treinamento e inferência de IA, que podem ser grandes, não estruturados ou sensíveis.
• Monitoramento do uso, acesso e possível uso indevido de modelos de IA.
• Fornecer avaliação contínua dos 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 da Purview oferece recursos robustos, especialmente em ambientes com forte presença da Microsoft. No entanto, para empresas com necessidades complexas de IA em várias nuvens ou híbridas, ele pode não atender a todas as suas necessidades de forma imediata.

Podemos usar o DSPM para proteger o GenAI?

Sim, e cada vez mais, é uma das maneiras mais eficazes de fazer isso. A IA generativa introduz riscos de dados únicos, tais como:

• Informações sensíveis inseridas em prompts
• Dados proprietários utilizados no treinamento
• Resultados que podem expor inadvertidamente conteúdo confidencial.

O DSPM aborda esses riscos fornecendo visibilidade contínua sobre quais dados os sistemas GenAI podem acessar, classificando informações confidenciais antes que elas entrem em um modelo, monitorando entradas e saídas em tempo real e aplicando políticas que impedem a exposição não autorizada de dados. Para uma análise mais detalhada de como isso funciona na prática, confira nosso guia sobre Por que o DSPM é a pedra angular da segurança da IA.

Qual a diferença entre CSPM e DSPM?

CSPM (Gerenciamento de Postura de Segurança na Nuvem) e DSPM são disciplinas complementares, porém distintas. O CSPM concentra-se na segurança da infraestrutura em nuvem, o que envolve a identificação de violações de conformidade e vulnerabilidades no nível do ambiente, como buckets de armazenamento expostos ou configurações de rede incorretas. O DSPM, por outro lado, concentra-se nos próprios dados, descobrindo onde os dados sensíveis residem, quem pode acessá-los e como estão sendo usados, independentemente da infraestrutura subjacente.

Em resumo, o CSPM protege o ambiente que hospeda seus dados, enquanto o DSPM protege os dados diretamente. Para empresas que operam cargas de trabalho de IA na nuvem, ambos são importantes, mas o DSPM é essencial para entender os riscos de dados que o CSPM sozinho não consegue detectar.