As 5 Principais Lacunas de Segurança de Dados de IA Generativa em Ambientes Corporativos - E Como Corrigi-las

Todas as empresas estão dizendo isso, mas desta vez é realmente verdade. A GenAI está redefinindo como as empresas operam, inovam e competem. Mas ela também traz um novo conjunto de riscos em rápida evolução - especialmente quando se trata dos dados que alimentam esses sistemas. A maioria das empresas adotou a GenAI mais rapidamente do que suas estratégias de segurança e conformidade conseguem acompanhar, criando vulnerabilidades invisíveis que podem resultar em violações regulatórias, exposição de propriedade intelectual ou vazamentos públicos.

Aqui estão os cinco principais pontos cegos de risco relacionados à IA que estamos observando nos centenas de ambientes corporativos que apoiamos atualmente - e como você pode corrigi-los.

1. Você Não Sabe Onde Seus Dados Sensíveis Estão

Você não pode proteger o que não consegue ver. À medida que os LLMs consomem mais dados, a maioria das equipes ainda não tem um inventário claro do que está sendo ingerido—ou se são dados regulamentados, sensíveis ou proprietários. É assim que a exposição acontece. A IA sombra só piora a situação, com ferramentas como Copilot e ChatGPT silenciosamente puxando dados para fluxos de trabalho não autorizados.

Corrija:
Comece com visibilidade. A Cyera descobre e classifica automaticamente dados sensíveis em seus ambientes de nuvem, SaaS e não estruturados—sem agentes ou marcação manual. Ela oferece um mapa em tempo real do que você tem, onde está localizado e como está sendo usado, para que você possa assumir o controle antes que os dados acabem no lugar errado. Procure por marcação automatizada, mapeamento de linhagem e pontuação de sensibilidade para construir um inventário de dados completo e em tempo real.

2. Acesso Excessivo de IA a Dados

A IA é tão segura quanto o acesso que lhe é concedido. Copilots, contas de serviço e funções de usuário frequentemente têm permissões excessivas—especialmente em ambientes de rápida evolução. É assim que dados sensíveis são expostos ou acidentalmente incluídos em conjuntos de treinamento, logs ou conteúdo gerado.

Corrija:
Você precisa de uma forma de vincular identidades aos dados que elas realmente usam. Na Cyera, conseguimos isso com nosso Módulo de Acesso de Identidade (não adoramos o nome, então se você tiver um melhor, por favor me envie uma mensagem!). Expomos combinações de acesso tóxicas, sinalizamos identidades inativas com direitos excessivos e ajudamos você a aplicar o privilégio mínimo com base no contexto. É assim que você ajusta o acesso em escala—antes que se transforme em uma violação.

3. Sem Proteções para o Uso de Dados por IA

Políticas sem aplicação são apenas pensamento positivo. A maioria das organizações não definiu quais dados os LLMs podem acessar, muito menos implementou os controles necessários para impedir o uso arriscado em tempo real. Essa é uma receita para vazamento de dados—especialmente com ferramentas que armazenam histórico ou direcionam tráfego externamente.

Corrija:
A Cyera aplica políticas com reconhecimento de IA que controlam quais dados podem ser usados, como e por quem. Ajudamos você a aplicar regras dinamicamente—como bloquear prompts sensíveis para LLMs desenvolvidos internamente ou redigir dados regulamentados de interações do Copilot. Adapte os controles ao aplicativo e ao risco.

4. Falta de Visibilidade nos Fluxos de Trabalho de IA

Você não pode proteger a IA se não entender como ela está usando seus dados. A maioria das equipes não tem nenhuma visibilidade sobre como copilots, modelos internos ou ferramentas de terceiros estão interagindo com informações sensíveis. Isso deixa uma lacuna enorme em sua estratégia de detecção e resposta.

Corrija:
A Cyera oferece observabilidade contínua dos fluxos de dados impulsionados por IA. Rastreamos entradas de prompts, saídas de modelos e os dados que os alimentam—para que você possa identificar comportamentos de risco, auditar o uso e responder em tempo real. Chega de voar às cegas. Dica profissional: Selecione soluções de segurança de dados com metadados específicos de IA e trilhas de auditoria que ajudam a detectar padrões de uso anômalos e fluxos de dados não autorizados em tempo quase real.

5. A Conformidade Não Está Acompanhando a Adoção de IA

Os regulamentos não mudaram, mas seu perfil de risco mudou. GDPR, HIPAA, CPRA—todos ainda se aplicam, mesmo quando os dados fluem através de IA. A maioria das equipes não consegue provar como os dados regulamentados estão sendo usados em contextos de IA, e auditorias manuais não conseguem acompanhar.

Corrija:
A Cyera mapeia automaticamente dados sensíveis para requisitos regulatórios e sinaliza quando estão sendo usados de forma inadequada. Ajudamos você a comprovar conformidade em escala e evitar surpresas custosas durante auditorias. É conformidade proativa, não controle de danos. Procure por recursos como modelagem de políticas por regulamentação, descoberta automatizada de fluxos de dados não conformes (por exemplo, dados de cidadãos da UE migrando para modelos hospedados nos EUA) e relatórios prontos para auditoria. Você deve sinalizar violações proativamente - antes que reguladores ou clientes o façam!

No Fim das Contas….IA Segura Começa com Dados Seguros

Quanto mais rápido as empresas adotam IA, mais importante se torna proteger a base que a sustenta: os dados. Plataformas de Segurança de Dados não são uma mera formalidade—elas são um pré-requisito para a adoção segura, escalável e em conformidade da IA Generativa nas empresas atualmente.

Na Cyera, ajudamos as organizações a eliminar essas lacunas de risco de dados, com visibilidade em tempo real, controles automatizados e aplicação com reconhecimento de identidade que escala com seus dados.

Confira a plataforma e veja por si mesmo