IA Generativa está Transformando a Segurança de Dados: O que Líderes de Segurança Precisam Saber

A ascensão da IA Generativa (GenAI) está remodelando os programas de segurança de dados de maneiras profundas, exigindo que sua equipe de segurança repense as abordagens tradicionais. Ferramentas de GenAI como ChatGPT ou DeepSeek se tornaram ferramentas incríveis para equipes de Produto, equipes de Marketing e representantes de Vendas. O que significa que você provavelmente tem mais funcionários usando essas ferramentas e inserindo dados da empresa nelas do que imagina. Mas não se preocupe, você certamente não é a única equipe lidando com isso, e nosso conselho é abraçar essa mudança, mas fazê-lo com uma abordagem orientada por dados.

À medida que sua equipe se apressa para capitalizar o potencial da GenAI, surgem alguns novos desafios relacionados à proteção de dados, privacidade e conformidade que você deve conhecer. Este artigo explora três mudanças monumentais que estão impulsionando essas transformações:

1. A Necessidade Urgente de Plataformas de Segurança de Dados Nativas de IA para GenAI

À medida que as organizações integram a GenAI em seus fluxos de trabalho, um novo risco surge: exposição de dados por meio do treinamento de modelos de IA e por meio de prompts. Se não for devidamente governada, a GenAI pode inadvertidamente expor dados sensíveis a usuários internos não autorizados, fornecedores externos ou provedores de nuvem, e até mesmo criar riscos de acesso interno por meio de prompts descuidados.

Para mitigar esses riscos, as organizações devem priorizar soluções de segurança de dados que foram projetadas com soluções de arquiteturas nativas de IA, que:

• Descubra e Classifique Dados: Identifique dados confidenciais em repositórios estruturados e não estruturados com velocidade, escala e hiperprecisão. Dica Profissional - Durante sua avaliação comparativa, priorize velocidades de implantação, velocidades de varredura e cobertura. Qualquer solução que ofereça menos de 95% de precisão na classificação deve ser evitada. Arquiteturas nativas de IA devem ser um pré-requisito para qualquer plataforma de segurança de dados que você selecionar.
• Identifique ferramentas de IA generativa sem acesso com privilégios excessivos: Identifique e visualize o contexto em torno da identidade não humana e determine quais dados confidenciais estão acessíveis a essas ferramentas. Em seguida, procure minimizar o acesso onde for desnecessário para reduzir riscos
• Monitore o Acesso à GenAI: Acompanhe como os modelos de IA interagem com os dados, garantindo a conformidade com as políticas de segurança.
• Detectar Pipelines de Dados: Descubra conexões não autorizadas com sistemas externos e mitigue riscos de terceiros. Evite que dados sensíveis vazem para ferramentas de IA Generativa e que dados não sanitizados sejam alimentados em LLMs

Comece adotando uma solução DSPM que se concentre principalmente em Descobrir e Classificar. Este é o componente fundamental de toda segurança de dados. Essas soluções evoluíram de um conceito de nicho para uma prática de segurança mainstream, e os líderes de segurança devem adotar essas capacidades como parte de sua estratégia mais ampla de Segurança de Dados.

2. Dados Sintéticos em Vez de Anonimização Tradicional no Treinamento de IA Generativa

Por meio de nossas conversas com nossos clientes da Fortune 2.000, observamos que as equipes de dados estão cada vez mais favorecendo dados sintéticos em vez de técnicas tradicionais de anonimização para treinar modelos de IA. Empresas maduras que buscam mascarar dados sensíveis agora aproveitam soluções que geram conjuntos de dados sintéticos específicos do setor ou personalizados - ajudando a reduzir os riscos de exposição de dados reais. Ao contrário dos dados anonimizados, os dados sintéticos garantem uma preservação de privacidade mais forte, ao mesmo tempo em que abordam o desafio comum de dados de treinamento do mundo real insuficientes.

Aqui estão algumas das vantagens desta abordagem:

• Privacidade e Proteção de Dados Aprimoradas: Ao gerar conjuntos de dados artificiais, as organizações minimizam os riscos associados ao uso de dados do mundo real, que frequentemente contêm informações sensíveis.
• Desempenho Aprimorado do Modelo de IA: Dados sintéticos permitem o treinamento em diversos casos extremos e cenários raros, melhorando a confiabilidade da IA.
• Gerenciamento de Viés e Erros: Dados sintéticos gerados por IA podem ser supervisionados para evitar o reforço de vieses ou, inversamente, para introduzir viés intencional para casos de uso específicos, como detecção de fraudes.

Para setores como saúde e finanças, onde as regulamentações de privacidade são mais rigorosas, os dados sintéticos estão se tornando um componente essencial da adoção de IA. Os dados reais são usados apenas periodicamente para validar o alinhamento do modelo e monitorar desvios, reduzindo a exposição a informações sensíveis. Portanto, use dados sintéticos!

3. A Mudança da Segurança de Dados Estruturados para Não Estruturados

Historicamente, as soluções de segurança de dados se concentravam em dados estruturados, como bancos de dados e registros transacionais. No entanto, as capacidades da GenAI se estendem muito além dos dados estruturados—porque elas têm a capacidade de processar grandes quantidades de dados não estruturados, incluindo texto, imagens e vídeos. As coisas difíceis.

Assim como as duas megamudanças que já discutimos, essa mudança também tem grandes implicações para as equipes de segurança:

• Dados Não Estruturados como Prioridade de Segurança: As organizações estão cada vez mais conscientes do valor—e do risco—associado aos dados não estruturados.
• Superfícies de Ataque Mais Amplas: Informações confidenciais frequentemente residem em e-mails, registros de chat, documentos legais e arquivos de mídia, todos os quais a IA Generativa pode processar. Vimos exemplos com administradores de executivos que possuem uma pasta especial contendo números de cartão de crédito, CPFs e contas bancárias. Portanto, isso é muito mais comum do que as pessoas imaginam.
• Novas Estratégias de Proteção: As soluções tradicionais de segurança de banco de dados são insuficientes. As empresas agora devem implementar medidas de segurança que abranjam todo o espectro de formatos de dados.

Com a IA Generativa democratizando o acesso à análise de dados não estruturados, as equipes de segurança devem garantir que as proteções adequadas estejam em vigor para evitar acesso não autorizado e vazamento. Isso nem sempre é fácil, dada a velocidade com que a IA Generativa está sendo adotada e o fato de que a segurança nunca quer ser vista como o "Departamento do não".

Finalizando…

A demanda por IA Generativa continua a crescer, com empresas ansiosas para aproveitar o potencial da IA em diversas aplicações. No entanto, preocupações sobre precisão de dados, privacidade e conformidade regulatória permanecem como barreiras significativas à adoção. A Lei de IA da UE é um exemplo claro deste espaço de IA em rápida evolução.

Executivos seniores agora estão pressionando líderes de TI e segurança para enfrentar esses desafios de frente. Como resultado, orçamentos estão sendo alocados para uma combinação de controles de segurança maduros e tecnologias inovadoras em estágio inicial, particularmente no espaço de DSPM. Na verdade, a maioria dos CISOs e CIOs com quem conversamos frequentemente afirma que seus orçamentos estão sendo reduzidos em todas as áreas, EXCETO em segurança de dados.

Algumas ações estratégicas para vocês, líderes de Segurança de Dados

1. Invista em Tecnologias DSPM – Implemente ferramentas que forneçam visibilidade sobre o acesso a dados de GenAI e garantam o alinhamento com as políticas de segurança.Adote a Geração de Dados Sintéticos – Migre da anonimização tradicional para soluções de dados sintéticos para reduzir riscos de privacidade e encargos de conformidade.
2. Aprimore a Proteção de Dados Não Estruturados – Implemente medidas de segurança que governem texto, imagens, vídeos e outros tipos de dados não estruturados cada vez mais utilizados pela GenAI.
3. Aloque Orçamentos Estrategicamente – Não se engane, sua empresa quer adotar IA. Portanto, redirecione recursos para segurança de dados para uma abordagem de segurança GenAI mais holística que ajudará você a habilitar com segurança a adoção de IA, sem colocar seus dados em risco. Este meme vem à mente

A IA Generativa apresenta tanto oportunidades tremendas quanto novos riscos para as empresas. Ao abordar proativamente as preocupações de segurança de dados de IA, as organizações inteligentes irão desbloquear os benefícios da IA enquanto protegem informações sensíveis.

Aja agora para aproveitar esta era impulsionada por IA.