O Papel da IA e ML no DSPM

A rápida adoção da IA está remodelando o setor de segurança de dados, com aplicações de IA e as enormes quantidades de dados das quais dependem introduzindo novos riscos. IA Generativa em particular é desafiadora porque esses algoritmos frequentemente têm acesso a enormes quantidades de dados corporativos.

A segurança da IA é fundamentalmente segurança de dados, mas muitas organizações carecem dos insights de dados necessários para evitar que os sistemas de IA exponham, ingiram ou façam uso indevido de informações inadvertidamente. Adotar a IA com segurança requer uma abordagem orientada por dados para descobrir dados, avaliar seu perfil de risco e aplicar controles de acesso apropriados.

Gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) tornou-se a categoria de segurança de crescimento mais rápido porque aborda os desafios únicos de segurança de dados da infraestrutura moderna, proliferação de dados e aplicações de IA generativa.

Este artigo explora como o DSPM pode ajudar as empresas a proteger seus dados e aplicações de IA:

1. Descubra Dados de IA Extensos

Os dados estão crescendo em um ritmo acelerado em todo o mundo, com o total esperado para atingir 181 zettabytes em 2025. Um dos principais impulsionadores desse crescimento é a adoção de aplicações de IA e aprendizado de máquina, que exigem quantidades enormes de dados para treinamento e inferência.

A adoção de IA ampliou a superfície de ataque, com informações residindo em e-mails, registros de chat, documentos legais e arquivos de mídia sendo alimentados aos modelos de IA. Por exemplo, o Microsoft Copilot introduz riscos de segurança de dados porque usa diversas fontes de dados como Sharepoint e OneDrive que frequentemente contêm informações confidenciais da empresa dentro de alguns arquivos.

À medida que a proliferação de dados cresce, há a necessidade de uma ferramenta DSPM que possa descobrir dados em todos os ambientes em tempo real, desde servidores locais e na nuvem até aplicações SaaS e de IA. Isso inclui criar um inventário de aplicações de IA fantasma e dados dos quais as equipes de segurança ainda não têm conhecimento.

2. Classificar Dados de IA Não Estruturados

A IA generativa tem a capacidade de processar grandes quantidades de dados não estruturados, incluindo texto, imagens e vídeos. Isso significa que as organizações estão coletando enormes quantidades de dados não estruturados e alimentando modelos de IA generativa com eles, o que está causando uma mudança de foco de dados estruturados para dados não estruturados.

No entanto, dados não estruturados são muito mais difíceis de categorizar e historicamente menos prioritários para soluções de segurança de dados. Ferramentas legadas de classificação de dados que usam métodos manuais e expressões regulares rígidas frequentemente levam a falsos positivos ou dados sensíveis classificados incorretamente, especialmente quando essas técnicas são aplicadas a conjuntos de dados não estruturados.

Uma ferramenta DSPM eficaz pode classificar com precisão dados não estruturados usando técnicas automatizadas para identificar dados sensíveis em armazenamentos de dados massivos. Isso inclui a classificação de informações sensíveis no nível do arquivo, o que é crucial para proteger ferramentas de IA que ingerem dados corporativos.

3. Ferramentas de IA Generativa Seguras

À medida que as organizações integram IA em seus fluxos de trabalho, há um risco maior de exposição de dados devido a controles de acesso e políticas de segurança inadequados. Além disso, muitos funcionários agora estão usando ferramentas de IA generativa como ChatGPT e DeepSeek diariamente sem compreender as implicações de segurança.

Como resultado, ferramentas de IA generativa com privilégios excessivos estão levando à exposição inadvertida de dados sensíveis a usuários internos não autorizados, fornecedores externos e provedores de nuvem. Isso significa que há uma necessidade crescente de governança adequada e controles de acesso para evitar que os usuários insiram inadvertidamente dados sensíveis nessas ferramentas de IA.

DSPM pode identificar e visualizar o contexto em torno de identidades não humanas, como ferramentas de IA generativa. Isso ajudará a determinar quais dados essas ferramentas podem acessar e limitar seu acesso o máximo possível para mitigar riscos de segurança e minimizar o raio de impacto de uma violação de IA.

4. Simplifique Privacidade e Conformidade

A adoção generalizada da IA está adicionando complexidade à conformidade de dados, e novos requisitos estão em constante evolução com regulamentações de privacidade como a Lei de IA da UE a caminho.

A IA aumenta o potencial de violações de conformidade porque processa quantidades massivas de dados, e as organizações nem sempre têm visibilidade sobre se ela tem acesso a informações sensíveis. Por exemplo, ferramentas de IA podem ingerir acidentalmente dados restritos como informações pessoais identificáveis de clientes ou informações financeiras, o que pode violar o GDPR, CCPA ou regulamentações específicas do setor.

DSPM pode fornecer insights contextuais sobre residência, retenção e medidas de proteção de dados para ajudar a prevenir problemas de conformidade ao usar IA. Insights profundos sobre dados ajudam as organizações a garantir que controles de acesso, medidas de criptografia, tokenização, MFA, registro de logs e outros protocolos de segurança sejam aplicados corretamente com base na sensibilidade e no nível de risco dos dados.

Como a IA Está Melhorando o DSPM

Embora a IA esteja introduzindo novos desafios de segurança de dados, ela também está levando a melhorias na forma como os DSPMs e outras ferramentas de segurança combatem ameaças cibernéticas, garantem a privacidade de dados e aplicam a conformidade regulatória.

Melhora a Classificação de Dados

DSPMs inovadores estão usando modelos de linguagem grandes (LLMs) e algoritmos de IA proprietários para classificação de dados. A IA pode analisar padrões de dados complexos e contexto para classificar informações com mais precisão do que os métodos tradicionais, e fazê-lo na velocidade e escala necessárias para proteger conjuntos massivos de dados não estruturados.

Além disso, a classificação não supervisionada baseada em IA pode ser usada para aprender e categorizar dados corporativos exclusivos também. Isso permite que as empresas apliquem medidas de segurança mais granulares e apropriadas com base em seu cenário de dados exclusivo.

Aprimora a Inteligência de Risco

Os DSPMs líderes também estão aproveitando algoritmos de IA para fornecer inteligência de risco que reduz falsos positivos e, por sua vez, a fadiga de alertas. Ao compreender melhor o contexto em torno dos dados — como quem está acessando os dados e onde eles estão localizados — as ferramentas de segurança de dados alimentadas por IA podem fornecer inteligência de risco mais precisa.

Menos falsos positivos dá às equipes de segurança a confiança para implementar ações mais eficientes e direcionadas para mitigar ameaças sem comprometer a segurança ou interromper as operações de negócios.

Acelera a Detecção de Ameaças

Alguns DSPMs têm recursos de detecção de ameaças que aproveitam IA para analisar continuamente padrões de acesso a dados, alterações de permissões e muito mais em tempo real para descobrir anomalias. Isso pode revelar mudanças na exposição de dados, identificar vulnerabilidades emergentes e sinalizar novas ameaças à medida que surgem.

Algoritmos de IA automatizados podem detectar vulnerabilidades potenciais mais rapidamente do que métodos manuais e frequentemente produzem menos falsos positivos. Quando DSPMs alimentados por IA fornecem alertas automatizados que são confiáveis e oportunos, as equipes de segurança podem agir mais rapidamente para mitigar ameaças e reduzir os tempos de remediação.

Escolha um DSPM Nativo de IA

Em resumo, a IA desbloqueia oportunidades tremendas em praticamente todos os setores, mas traz novos riscos de segurança de dados. Ao adotar uma solução DSPM moderna, as empresas podem aproveitar com segurança seus dados e IA para impulsionar seus negócios.

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