A GenAI está transformando a segurança de dados: o que os líderes de segurança precisam saber.

A ascensão da Inteligência Artificial 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, Marketing e Vendas. Isso 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 que você se envolva, mas faça isso com uma abordagem orientada por dados.

À medida que sua equipe se apressa para aproveitar o potencial da IA ​​GenAI, surgem alguns novos desafios relacionados à proteção de dados, privacidade e conformidade, dos quais você deve estar ciente. 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 IA de Geração

À medida que as organizações integram a IA GenAI em seus fluxos de trabalho, surge um novo risco: a exposição de dados por meio do treinamento de modelos de IA e por meio de prompts. Se não for devidamente gerenciada, 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 projetadas com arquiteturas nativas de IA, que:

• Descobrir e classificar dados: Identifique dados sensíveis em repositórios estruturados e não estruturados com rapidez, escalabilidade e hiperprecisão. Dica profissional Durante a fase de avaliação comparativa, priorize a velocidade de implantação, a velocidade de varredura e a abrangência. Evite soluções com precisão de classificação inferior a 95%. Arquiteturas nativas de IA devem ser um pré-requisito para qualquer plataforma de segurança de dados escolhida.
• Identificar ferramentas de IA de última geração sem acesso com privilégios excessivos: Identificar e analisar o contexto em torno da identidade não humana e determinar quais dados sensíveis são acessíveis a essas ferramentas. Em seguida, buscar minimizar o acesso onde for desnecessário para reduzir os riscos.
• Monitorar acesso ao GenAI: Monitore como os modelos de IA interagem com os dados, garantindo a conformidade com as políticas de segurança.
• Detectar fluxos de dados: Descubra conexões não autorizadas com sistemas externos e mitigue riscos de terceiros. Evite que dados sensíveis vazem para as ferramentas GenAI e que dados não tratados sejam inseridos nos LLMs.

Comece adotando uma solução DSPM (Gerenciamento de Proteção de Dados) que se concentre principalmente em Descoberta e Classificação. Este é o componente fundamental de toda a segurança de dados. Essas soluções evoluíram de um conceito de nicho para uma prática de segurança comum; os líderes de segurança devem adotar esses recursos como parte de sua estratégia mais ampla de Segurança de Dados.

2. Dados sintéticos em vez de anonimização tradicional no treinamento do GenAI

Por meio de nossas conversas com nossos clientes da Fortune 2000, percebemos que as equipes de dados estão cada vez mais optando por dados sintéticos em vez de técnicas tradicionais de anonimização para o treinamento de modelos de IA. Empresas consolidadas que buscam mascarar dados sensíveis agora utilizam soluções que geram conjuntos de dados sintéticos personalizados ou específicos do setor, ajudando a reduzir os riscos de exposição de dados reais. Diferentemente dos dados anonimizados, os dados sintéticos garantem uma preservação de privacidade mais robusta, ao mesmo tempo que resolvem o desafio comum da insuficiência de dados reais para treinamento.

Eis algumas das vantagens dessa 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 muitas vezes contêm informações sensíveis.
• Desempenho aprimorado do modelo de IA: Os dados sintéticos permitem o treinamento em diversos casos extremos e cenários raros, melhorando a confiabilidade da IA.
• Gestão de Viés e Erros: Os dados sintéticos gerados por IA podem ser supervisionados para evitar o reforço de vieses ou, inversamente, para introduzir vieses intencionais para casos de uso específicos, como a detecção de fraudes.

Para setores como assistência médica e financiarEm países onde as regulamentações de privacidade são mais rigorosas, os dados sintéticos estão se tornando um componente essencial da adoção da 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 Transição da Segurança de Dados Estruturados para a Segurança de Dados 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 vão muito além dos dados estruturados, pois ela consegue processar grandes quantidades de dados não estruturados, incluindo texto, imagens e vídeos. A parte mais complexa.

Assim como as duas grandes mudanças que já discutimos, esta mudança também tem implicações importantes 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 sensíveis geralmente residem em e-mails, registros de bate-papo, documentos legais e arquivos de mídia, todos os quais o GenAI pode processar. Já vimos exemplos com administradores de arquivos de executivos que possuem uma pasta específica contendo números de cartão de crédito, CPF 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 precisam implementar medidas de segurança que abranjam todo o espectro de formatos de dados.

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

Para finalizar…

A demanda por GenAI continua a crescer, com empresas ansiosas para aproveitar o potencial da IA ​​em diversas aplicações. No entanto, preocupações com a precisão dos dados, privacidade e conformidade regulatória permanecem como barreiras significativas à adoção. Lei de IA da UE é um excelente exemplo desse campo da IA ​​em rápida evolução.

Os executivos seniores estão pressionando os líderes de TI e segurança para que enfrentem esses desafios de frente. Como resultado, orçamentos estão sendo alocados para uma combinação de controles de segurança consolidados e tecnologias inovadoras em estágio inicial., particularmente na área de DSPM. Aliás, a maioria dos CISOs e CIOs com quem conversamos costuma afirmar 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 – Implementar ferramentas que proporcionem visibilidade ao acesso aos dados da GenAI e garantam o alinhamento com as políticas de segurança.Adotar a geração de dados sintéticos – Transição da anonimização tradicional para soluções de dados sintéticos, visando reduzir os riscos à privacidade e os encargos de conformidade.
2. Aprimorar a proteção de dados não estruturados – Implementar medidas de segurança que controlem textos, imagens, vídeos e outros tipos de dados não estruturados cada vez mais utilizados pela GenAI.
3. Alocar orçamentos estrategicamente – Não se engane, sua empresa quer adotar IA. Portanto, redirecione recursos da segurança de dados para uma abordagem de segurança GenAI mais holística que ajudará você a viabilizar a adoção de IA com segurança, sem colocar seus dados em risco. (Este meme me vem à mente)

A IA de geração de leads apresenta enormes oportunidades e novos riscos para as empresas. Ao abordar proativamente as preocupações com a segurança de dados em IA, as organizações inteligentes poderão aproveitar os benefícios da IA, protegendo ao mesmo tempo as informações confidenciais.

Aja agora para tirar proveito desta era impulsionada pela IA.