O que é segurança de IA?
A segurança de IA é um componente essencial da segurança cibernética empresarial que se concentra na defesa da infraestrutura de IA contra ataques cibernéticos. Focar na segurança de IA é vital porque inúmeras tecnologias de IA são tecidas na estrutura das organizações. A IA é o motor por trás dos processos modernos de desenvolvimento, automação de carga de trabalho e análise de big data . Ela também está se tornando cada vez mais um componente integral de muitos produtos e serviços. Por exemplo, um aplicativo bancário fornece serviços financeiros, mas tecnologias alimentadas por IA, como chatbots e assistentes virtuais dentro desses aplicativos, fornecem um fator X.
O mercado global de infraestrutura de IA deve atingir mais de US$ 96 bilhões até 2027. De acordo com a McKinsey , houve um aumento de 250% na adoção de IA de 2017 a 2022, e os casos de uso mais proeminentes incluíram otimização de operações de serviço, criação de novos produtos baseados em IA, análise de atendimento ao cliente e segmentação de clientes. Infelizmente, cada um desses casos de uso de IA é suscetível a ataques cibernéticos e outras vulnerabilidades.
Isso é apenas a ponta do iceberg. Engenheiros de dados e outras equipes ágeis aproveitam soluções GenAI como modelos de linguagem grandes (LLMs) para desenvolver aplicativos em velocidade e escala. Muitos provedores de serviços de nuvem (CSPs) oferecem serviços de IA para dar suporte a esse desenvolvimento. Você pode ter ouvido falar ou usado serviços de IA como Azure Cognitive Services, Amazon Bedrock e Vertex AI do GCP. Embora esses serviços e tecnologias capacitem as equipes a desenvolver e implantar aplicativos de IA mais rapidamente, esses pipelines apresentam vários riscos. O ponto principal é que a IA não é tão segura quanto muitos acreditam e requer fortificações robustas.
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Quão (in)segura é a inteligência artificial?
A narrativa em torno da IA geralmente se concentra na ética e na possibilidade de a IA substituir as forças de trabalho humanas. No entanto, a Forrester afirma que os 11 milhões de empregos nos EUA que serão substituídos pela IA até 2032 serão equilibrados por outras novas oportunidades de trabalho. A complexidade relativamente negligenciada está na encruzilhada da IA e da segurança cibernética. Os agentes de ameaças aproveitam a IA para distribuir malware e infectar códigos e conjuntos de dados. Vulnerabilidades de IA são um vetor comum para violações de dados, e os ciclos de vida de desenvolvimento de software (SDLCs) que incorporam IA estão cada vez mais suscetíveis a vulnerabilidades.
O GenAI, em particular, apresenta muitos riscos. O potencial perigoso do GenAI é visto em ferramentas como o WormGPT , que é semelhante ao ChatGPT, mas com foco na condução de atividades criminosas. Felizmente, a aplicação da IA na segurança cibernética está sendo usada para afastar tais ameaças com a evolução da segurança do ChatGPT . O mercado de IA na segurança cibernética atingirá US$ 60,6 bilhões até 2028, provando que as equipes de segurança humana terão dificuldade para identificar e remediar ataques cibernéticos em larga escala facilitados pela IA sem utilizar a própria IA.
A IA de segurança cibernética continuará a desempenhar um grande papel no combate às ameaças de segurança alimentadas por IA. É importante porque os agentes de ameaças usarão prompts LLM como um vetor para manipular modelos GenAI para revelar informações confidenciais. Os CSPs provavelmente adotarão totalmente a revolução da IA em breve, o que significa que decisões significativas relacionadas à infraestrutura e ao desenvolvimento serão facilitadas por chatbots de IA. O uso de chatbots como armas (como WormGPT ou FraudGPT) sugere que as empresas terão muitos desafios imprevisíveis de segurança cibernética relacionados à IA para enfrentar.
É importante lembrar que a IA pode ser protegida. No entanto, ela não é inerentemente segura.
Gartner® Emerging Tech: Os 4 principais riscos de segurança da GenAI
Neste relatório, a Gartner oferece insights e recomendações para que líderes de segurança e produtos ganhem uma vantagem competitiva ao abordar as principais oportunidades de transformação apresentadas por esses riscos.
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Riscos de segurança da IA
A melhor maneira de lidar com a segurança da IA é entender completamente os riscos. Vamos dar uma olhada nos maiores riscos de segurança da IA .
Aumento da superfície de ataque
A integração de IA, como GenAI, em SDLCs muda fundamentalmente a infraestrutura de TI de uma empresa e introduz muitos riscos desconhecidos. Isso é essencialmente uma ampliação da superfície de ataque. O desafio de segurança abrangente da IA é garantir que toda a infraestrutura de IA esteja sob a administração de equipes de segurança. A visibilidade completa da infraestrutura de IA pode ajudar a remediar vulnerabilidades, reduzir riscos e limitar sua superfície de ataque.
Estado da IA na Nuvem 2024
Você sabia que mais de 70% das organizações estão usando serviços de IA gerenciados em seus ambientes de nuvem? Isso rivaliza com a popularidade dos serviços de Kubernetes gerenciados, que vemos em mais de 80% das organizações! Veja o que mais nossa equipe de pesquisa descobriu sobre IA em sua análise de 150.000 contas de nuvem.
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Maior probabilidade de violações e vazamentos de dados
Os riscos de uma superfície de ataque mais ampla incluem tempo de inatividade, interrupção, perdas de lucro, danos à reputação e outras consequências importantes de longo prazo. De acordo com o The Independent , 43 milhões de registros confidenciais foram comprometidos somente em agosto de 2023. A segurança de IA abaixo do ideal pode comprometer suas joias da coroa e adicioná-lo às listas de vítimas de violação de dados.
Roubo de credenciais de chatbot
ChatGPT roubado e outras credenciais de chatbot são a nova mercadoria quente em mercados ilegais na dark web. Mais de 100.000 contas ChatGPT foram comprometidas entre 2022 e 2023, destacando um risco perigoso de segurança de IA que provavelmente aumentará.
Pipelines de desenvolvimento vulneráveis
Os pipelines de IA tendem a ampliar o espectro de vulnerabilidades. Por exemplo, o reino da ciência de dados, abrangendo engenharia de dados e modelos, frequentemente opera além dos limites tradicionais de desenvolvimento de aplicativos, levando a novos riscos de segurança.
O processo de coleta, processamento e armazenamento de dados é fundamental no domínio da engenharia de aprendizado de máquina. A integração com tarefas de engenharia de modelos exige protocolos de segurança robustos para proteger dados de violações, roubo de propriedade intelectual, ataques à cadeia de suprimentos e manipulação ou envenenamento de dados. Garantir a integridade dos dados é essencial para reduzir discrepâncias de dados deliberadas e acidentais.
Envenenamento de dados
O envenenamento de dados é a manipulação de modelos GenAI. Envolve a entrada de conjuntos de dados maliciosos para influenciar resultados e criar vieses. O Trojan Puzzle , um ataque projetado por pesquisadores, é um exemplo de como os agentes de ameaças podem influenciar e infectar conjuntos de dados dos quais um modelo GenAI aprende para coreografar cargas maliciosas.
Injeções imediatas diretas
Injeções diretas de prompt são um tipo de ataque em que os agentes de ameaças projetam deliberadamente prompts LLM com a intenção de comprometer ou exfiltrar dados confidenciais. Existem vários riscos associados à injeção direta de prompt, incluindo execução de código malicioso e exposição de dados confidenciais.
Segurança cibernética na era da IA: Painel de discussão
Assista a Anna McAbee, arquiteta sênior de soluções de segurança na AWS, Rami McCarthy, engenheiro de segurança na Figma, e Alon Schindel, diretor de pesquisa de dados e ameaças na Wiz, enquanto eles avaliam as implicações da IA na segurança e discutem a melhor maneira de usar essa nova e poderosa tecnologia.
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Injeções indiretas imediatas
Uma injeção indireta de prompt é quando um agente de ameaça conduz um modelo GenAI em direção a uma fonte de dados não confiável para influenciar e manipular suas ações. Essa fonte externa e não confiável pode ser projetada sob medida por agentes de ameaça para induzir deliberadamente certas ações e influenciar payloads. As repercussões das injeções indiretas de prompt incluem execução de código malicioso, vazamentos de dados e fornecimento de informações incorretas e maliciosas aos usuários finais.
Abuso de alucinação
A IA sempre foi propensa a alucinar certas informações, e inovadores ao redor do mundo estão trabalhando para reduzir a magnitude da alucinação. Mas até que isso aconteça, as alucinações de IA continuam a representar riscos significativos à segurança cibernética. Os agentes de ameaças estão começando a registrar e "legitimar" potenciais alucinações de IA para que os usuários finais recebam informações influenciadas por conjuntos de dados maliciosos e ilegítimos.
Estruturas e padrões de segurança de IA
Agora que você conhece os maiores riscos de segurança de IA, vamos dar uma olhada rápida em como as empresas podem mitigá-los. As estruturas de segurança cibernética têm sido uma ferramenta poderosa para as empresas se protegerem de ameaças crescentes, e essas estruturas de segurança de IA fornecem um conjunto consistente de padrões e melhores práticas para remediar ameaças e vulnerabilidades de segurança:
A estrutura de gerenciamento de risco de inteligência artificial do NIST divide a segurança da IA em quatro funções principais: governar, mapear, medir e gerenciar.
O Sensible Regulatory Framework for AI Security e o ATLAS Matrix do Mitre analisam táticas de ataque e propõem certas regulamentações de IA.
O Top 10 da OWASP para LLMs identifica e propõe padrões para proteger as vulnerabilidades mais críticas associadas aos LLMs, como injeções rápidas, vulnerabilidades da cadeia de suprimentos e roubo de modelos.
O Secure AI Framework do Google oferece um processo de seis etapas para mitigar os desafios associados aos sistemas de IA. Isso inclui fortificações de segurança cibernética automatizadas e gerenciamento baseado em risco de IA .
Nossa própria estrutura PEACH enfatiza o isolamento de locatários por meio de fortalecimento de privilégios, fortalecimento de criptografia, fortalecimento de autenticação, fortalecimento de conectividade e higiene (PEACH). O isolamento de locatários é um princípio de design que divide seus ambientes de nuvem em segmentos granulares com limites rígidos e controles de acesso rigorosos.
IA e segurança cibernética: o estado atual da arte e para onde estamos indo
Clint Gibler passou centenas de horas acompanhando como a IA está sendo aplicada à segurança cibernética, e agora Clint vai reunir os melhores artigos, papers e palestras sobre segurança na nuvem, segurança na web, AppSec, segurança ofensiva e muito mais em uma única palestra para que você possa entender rapidamente o cenário.
Assista agoraAlgumas recomendações simples e melhores práticas de segurança de IA
A chave para proteger sua infraestrutura de IA é enquadrar e seguir um conjunto de melhores práticas . Aqui estão 10 das nossas para você começar:
1. Escolha uma estrutura de isolamento de inquilinos
A estrutura de isolamento de locatário PEACH foi projetada para aplicativos de nuvem, mas os mesmos princípios se aplicam à segurança de IA. O isolamento de locatário é uma maneira poderosa de combater as complexidades da integração GenAI.
2. Personalize sua arquitetura GenAI
Sua arquitetura GenAI precisa ser cuidadosamente personalizada para garantir que todos os componentes tenham limites de segurança otimizados. Alguns componentes podem precisar de limites de segurança compartilhados, outros podem precisar de limites dedicados e, para alguns, pode depender de vários contextos.
3. Avalie os contornos e complexidades do GenAI
Mapear as implicações da integração do GenAI aos produtos, serviços e processos da sua organização é essencial. Algumas considerações importantes são que as respostas dos seus modelos de IA aos usuários finais sejam privadas, precisas e construídas com conjuntos de dados legítimos.
4. Não negligencie as vulnerabilidades tradicionais independentes da nuvem
Lembre-se de que o GenAI não é diferente de outros aplicativos multilocatários. Ele ainda pode sofrer com desafios tradicionais, como vulnerabilidades de API e vazamentos de dados. Garanta que sua organização não negligencie vulnerabilidades abrangentes da nuvem em sua busca para mitigar desafios específicos de IA.
5. Garanta um sandbox eficaz e eficiente
Sandboxing envolve levar aplicativos que incorporam GenAI para ambientes de teste isolados e colocá-los sob o scanner, e é uma prática poderosa para mitigar vulnerabilidades de IA. No entanto, certifique-se de que seus ambientes de sandboxing estejam configurados de forma otimizada. Ambientes de sandbox subótimos e processos construídos às pressas podem exacerbar vulnerabilidades de segurança de IA.
6. Realizar revisões de isolamento
Uma revisão de isolamento de locatário fornece uma topologia abrangente de interfaces voltadas para o cliente e limites de segurança interna. Isso pode ajudar a identificar vulnerabilidades de segurança de IA e otimizar ainda mais o isolamento de locatário para evitar incidentes de segurança cibernética.
7. Priorize a higienização de insumos
Estabeleça certas limitações na entrada do usuário em sistemas GenAI para mitigar vulnerabilidades de segurança de IA. Essas limitações não precisam ser ultracomplicadas. Por exemplo, você pode substituir caixas de texto por menus suspensos com opções de entrada limitadas. O maior desafio com a higienização de entrada será encontrar um equilíbrio entre segurança robusta e uma experiência suave para o usuário final.
8. Otimize o manuseio rápido
O tratamento rápido é vital em aplicativos que incorporam o GenAI. As empresas precisam monitorar e registrar os prompts do usuário final e sinalizar em vermelho quaisquer prompts que pareçam suspeitos. Por exemplo, se um prompt mostrar qualquer sinal de execução de código malicioso, ele deve ser sinalizado em vermelho e resolvido.
9. Entenda as implicações de segurança do feedback do cliente
Isso pode ser visto como um desafio de segurança de IA de risco relativamente baixo, mas sua postura e práticas de segurança de IA não devem ter nenhuma falha. O fato é que uma caixa de texto de feedback pode permitir que agentes de ameaças introduzam conteúdo malicioso em um aplicativo que incorpora GenAI. Uma prática recomendada simples é substituir opções de feedback de texto livre por campos suspensos.
10. Trabalhe com especialistas respeitáveis em segurança de IA
A IA será central para o próximo capítulo dos avanços tecnológicos. É por isso que a segurança da IA é crítica e não pode ser tratada como uma reflexão tardia. Trabalhar com especialistas em segurança de nuvem altamente qualificados e de boa reputação é a melhor maneira de fortalecer sua postura de IA e segurança cibernética.
Protegendo a IA com o Wiz
Wiz é o primeiro CNAPP a oferecer capacidades nativas de segurança de IA totalmente integradas à plataforma. Wiz for AI Security apresenta as seguintes novas capacidades:
Gerenciamento de postura de segurança de IA (AI-SPM) : fornece às equipes de segurança e aos desenvolvedores de IA visibilidade em seus pipelines de IA, identificando todos os recursos e tecnologias no pipeline de IA, sem nenhum agente
Estendendo o DSPM para IA: detecta automaticamente dados de treinamento confidenciais e ajuda a garantir que eles estejam seguros, com novos controles de IA DSPM prontos para uso
Estendendo a análise do caminho de ataque para IA : contexto completo de nuvem e carga de trabalho em torno do pipeline de IA, ajudando as organizações a remover proativamente os caminhos de ataque no ambiente
Painel de segurança de IA: fornece uma visão geral dos principais problemas de segurança de IA com fila priorizada de riscos para que os desenvolvedores possam se concentrar rapidamente no mais crítico
A Wiz também oferece suporte de segurança de IA para usuários do Amazon SageMaker e Vertex AI que podem ajudar a monitorar e mitigar os riscos de segurança associados ao gerenciamento de modelos de IA/ML. Os recursos personalizados da Wiz para integrações do Vertex AI e do Amazon SageMaker incluem ambientes de sandbox robustos, visibilidade completa em aplicativos de nuvem, proteção de pipelines de IA e implantação ágil de modelos de ML na produção. Obtenha uma demonstração para explorar como você pode aproveitar todos os recursos da IA sem se preocupar com segurança.
A Wiz também tem orgulho de ser um membro fundador da Coalition for Secure AI . Ao unir forças com outros pioneiros no campo, a Wiz está comprometida em promover a missão da coalizão de desenvolvimento de IA seguro e ético. Como membro fundador, a Wiz desempenha um papel crucial na formação da direção estratégica da coalizão, contribuindo para o desenvolvimento de políticas e promovendo soluções inovadoras que melhoram a segurança e a integridade das tecnologias de IA.
Desenvolva aplicativos de IA com segurança
Saiba por que os CISOs das organizações de crescimento mais rápido escolhem a Wiz para proteger a infraestrutura de IA de suas organizações.
