O que é AI-SPM?
AI-SPM (gerenciamento de postura de segurança de IA) é um componente novo e crítico da segurança cibernética corporativa que protege a IA modelos, pipelines, dados e serviços. Em suma, o AI-SPM ajuda as organizações a integrar a IA com segurança em seus ambientes de nuvem.
De acordo com o nosso Estado da IA na nuvem 2024 relatório mais de 70% das empresas usam serviços gerenciados de IA como serviços de IA do Azure, Azure OpenAI Service, Azure ML studio, Amazon SageMaker e Vertex AI do Google Cloud. Além disso, cerca de 53% das empresas usam kits de desenvolvimento de software (SDKs) OpenAI ou Azure OpenAI, e outras usam SDKs como Hugging Face's Transformers, XGBoost, LangChain, Vertex AI SDK, Streamlit e tiktoken.
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Os serviços de IA e SDKs são suscetíveis a riscos e ameaças críticas de segurança, tornando o AI-SPM a necessidade do momento. McKinsey relata que a adoção da IA generativa (GenAI) pode adicionar até US$ 4,4 trilhões à economia global, tornando a IA uma necessidade estratégica para a maioria das empresas. No entanto, 91% das empresas de médio porte se sentem despreparadas para adotar a IA com responsabilidade.
Devido a essas tendências, as lacunas de cobertura de IA nas soluções tradicionais de segurança cibernética e segurança na nuvem são mais gritantes do que nunca. Adotando a IA sem um robusto Solução de segurança de IA pode incomodar até mesmo as empresas mais resilientes. A única maneira de as empresas adotarem tecnologias de IA com segurança e eficiência é encomendar uma solução de segurança de IA radical e robusta. Vamos dar uma olhada mais de perto no AI-SPM.
Por que o AI-SPM é necessário?
Como vimos, a proliferação do GenAI e suas integrações com infraestrutura de missão crítica introduz uma infinidade de riscos de segurança que estão fora da visibilidade e dos recursos da maioria das plataformas de segurança.
De acordo com a Gartner, os quatro maiores riscos da GenAI incluem:
Privacidade e segurança de dados: Para funcionar com precisão e eficiência, os aplicativos de IA exigem acesso a grandes volumes de conjuntos de dados específicos do domínio. Os agentes de ameaças podem direcionar essas ferramentas, bancos de dados e interfaces de programação de aplicativos (APIs) GenAI para exfiltrar dados proprietários confidenciais. Além disso, negligência interna e configurações incorretas ocultas podem expor dados de IA sem o conhecimento de uma empresa.
Eficiência de ataque aprimorada: Infelizmente para as empresas, os cibercriminosos também estão adotando aplicativos GenAI para dimensionar e automatizar seus ataques. Ataques cibernéticos alimentados por IA, como malware inteligente, ataques de inferência, jailbreak, injeção imediatae o envenenamento de modelos estão se tornando mais comuns do que nunca, e as empresas podem esperar ataques implacáveis à sua infraestrutura de IA.
Desinformação: A mera adoção de GenAI e grandes modelos de linguagem (LLMs) não't garantir benefícios mensuráveis. O sucesso dos aplicativos GenAI depende da qualidade da saída. A adoção da IA introduz o risco de alucinações de IA, que é quando os aplicativos de IA inventam informações devido a dados de treinamento insuficientes. E se os agentes de ameaças manipularem ou corromperem dados de treinamento, os aplicativos GenAI podem gerar informações erradas ou perigosas.
Riscos de fraude e identidade: Com recursos de IA, os agentes de ameaças agora podem criar deepfakes e dados biométricos falsos para obter acesso à infraestrutura e aos aplicativos de IA de uma empresa. Com a biometria falsa, os cibercriminosos podem facilmente se infiltrar em SDKs e APIs GenAI para escalar ataques, exfiltrar dados ou obter uma posição mais forte em ambientes de nuvem corporativa.
Qualquer um dos riscos acima pode resultar em violações de dados, violações de conformidade, danos à reputação e grandes contratempos financeiros. Para entender a escala de danos que os riscos de IA representam, dê uma olhada em nosso investigação sobre como a pesquisa de IA da Microsoft expôs acidentalmente 38 TB de dados.
Em outro recente exemplo de riscos potentes de IA, as equipes de segurança encontraram mais de 100 modelos maliciosos de IA no Hugging Face, uma plataforma de aprendizado de máquina (ML). Embora alguns desses modelos que carregam cargas maliciosas possam ter sido experimentos de pesquisa de segurança, sua disponibilidade pública coloca as empresas em risco.
Ponto-chave? A adoção do AI-SPM não é negociável. As empresas precisam de uma solução abrangente de segurança de IA para garantir gerenciamento proativo de riscos, visibilidade e capacidade de descoberta em toda a sua pilha de IA. A falha em proteger os modelos de IA pode desfazer todos os benefícios da adoção da IA e até mesmo desmantelar completamente os ecossistemas de TI de uma empresa.
Wiz'Relatório State of AI in the Cloud 2025 descobriu que 85% das organizações estão usando alguma forma de IA, com 74% usando serviços gerenciados de IA. Contudo a ascensão de modelos de IA auto-hospedados como o DeepSeek introduziu novos riscos, como exposição de dados e acesso não autorizado. As soluções AI-SPM são essenciais para obter visibilidade desses riscos e garantir a adoção segura da IA.
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Principais recursos e capacidades do AI-SPM
Nesta seção, exploraremos os principais recursos e capacidades de uma solução robusta de AI-SPM.
Gerenciamento de inventário de IA
As soluções AI-SPM podem inventariar de forma abrangente todos os serviços e recursos de IA de uma empresa, o que ajuda as equipes de segurança na nuvem a entender quais ativos de IA sua empresa administra e os riscos de segurança correspondentes de cada ativo. O inventário de ativos de IA também fornece visibilidade e capacidade de descoberta aprimoradas.
Visibilidade de pilha completa
Não importa os serviços, tecnologias e SDKs de IA auto-hospedados ou gerenciados que você usa, uma solução AI-SPM deve garantir visibilidade completa. Idealmente, sua solução AI-SPM deve garantir visibilidade sem a necessidade de agentes. (Uma abordagem sem agente para a segurança de IA é importante porque permite uma cobertura abrangente sem comprometer o desempenho.)
Segurança de dados de treinamento
Dados de treinamento de alta qualidade são cruciais para o desempenho e a precisão dos aplicativos de IA. Portanto, as soluções AI-SPM devem estender os recursos de segurança de dados existentes para incluir dados de treinamento de IA. É igualmente crucial que um AI-SPM tenha a capacidade de lidar com caminhos de ataque que levam a dados de treinamento e corrigir dados de treinamento expostos ou envenenados.
Exemplo do mundo real: Pesquisadores da Microsoft, da Universidade da Califórnia e da Universidade da Virgínia projetaram e implementaram um ataque de envenenamento de IA chamado Quebra-cabeça de Trojan. O ataque do Trojan Puzzle incluiu o treinamento de assistentes de IA para gerar código malicioso, e não há dúvida de que os cibercriminosos estão projetando armas semelhantes para usar contra aplicativos e infraestrutura GenAI das empresas.
Análise do caminho de ataque
Ao analisar modelos e pipelines de IA com contextos de negócios, nuvem e carga de trabalho, uma solução AI-SPM ideal fornece uma visão abrangente dos caminhos de ataque em ambientes de IA. As melhores soluções AI-SPM abordam os caminhos de ataque antecipadamente, não depois que eles amadurecem em riscos de segurança de IA em larga escala. Para identificar e analisar caminhos de ataque de forma mais abrangente e precisa, as soluções AI-SPM também devem incluir Digitalização de modelos de IA.
Regras de configuração de IA integradas
As soluções AI-SPM devem permitir que as empresas estabeleçam linhas de base e controles fundamentais de segurança de IA. Ao cruzar as regras de configuração de IA de uma empresa com serviços de IA em tempo real, uma solução AI-SPM pode detectar proativamente configurações incorretas, como endereços IP e endpoints expostos.
Ferramentas para desenvolvedores e cientistas de dados
As soluções AI-SPM devem ser amigáveis ao desenvolvimento. É por isso que a capacidade de fazer a triagem dos riscos de segurança da IA é um dos recursos mais importantes que uma ferramenta AI-SPM pode oferecer, especialmente para desenvolvedores e cientistas de dados. Ao oferecer triagem de risco, uma solução AI-SPM garante que desenvolvedores e cientistas de dados tenham uma visão contextualizada e priorizada dos riscos dentro do pipeline de risco.
Outros recursos e ferramentas amigáveis ao desenvolvimento incluem fluxos de trabalho baseados em projetos e controles de acesso baseados em função (RBAC), que permitem que a solução AI-SPM encaminhe vulnerabilidades e alertas de segurança para equipes relevantes. O alerta é fundamental: alertas oportunos facilitam a correção rápida e proativa de problemas de segurança relacionados à IA. Outro benefício do AI-SPM envolve fornecer às equipes uma visão personalizada e priorizada das vulnerabilidades em seus projetos de incorporação de IA. Isso pode nutrir uma cultura de segurança focada na clareza e na responsabilidade.
Detecção de uso indevido de pipeline de IA
Além de reduzir proativamente a superfície de ataque de IA e minimizar os riscos, as soluções AI-SPM podem detectar se os agentes de ameaças estão sequestrando o pipeline de IA de uma empresa ou se um usuário, interno ou externo, está usando indevidamente um modelo de IA. Ao fornecer regras personalizáveis de detecção de ameaças para aplicar em serviços e pipelines de IA, o AI-SPM cobre todos os possíveis cenários de uso indevido.
Gen AI Security Best Practices [Cheat Sheet]
This cheat sheet provides a practical overview of the 7 best practices you can adopt to start fortifying your organization’s GenAI security posture.
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DSPM vs. CSPM vs. ASPM vs. AI-SPM
Nesta seção, destacaremos três soluções críticas de segurança semelhantes ao AI-SPM e explicaremos como e por que o AI-SPM pode completar uma pilha de segurança cibernética.
Um DSPM (gerenciamento de postura de segurança de dados) protege dados corporativos, incluindo PII, PHI, PCI e segredos, em buckets públicos e privados, funções sem servidor, servidores de banco de dados hospedados, bancos de dados SQL gerenciados em nuvem e outras plataformas de missão crítica.
Um CSPM (gerenciamento de postura de segurança na nuvem) A solução fornece recursos de visibilidade, contexto e correção para priorizar e resolver configurações incorretas da nuvem em tempo real.
Ano ASPM (gerenciamento de postura de segurança de aplicativos) fornece um conjunto holístico de ferramentas e recursos para proteger aplicativos personalizados, bem como todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC).
Conforme destacado nas seções anteriores, uma solução AI-SPM fornece recursos de segurança dedicados para ameaças e riscos de segurança exclusivos de IA. O AI-SPM aborda a deficiência crítica em muitas dessas outras soluções de segurança: a capacidade de proteger de forma abrangente modelos e ativos de IA. Por exemplo, o AI-SPM estende a visibilidade do DSPM aos dados de treinamento de IA, protege os modelos GenAI baseados em nuvem com técnicas como isolamento de locatárioe aborda os riscos exclusivos de IA em SDLCs que os aplicativos ASPM tradicionais podem não ter abordado.
O AI-SPM aborda os riscos de segurança que nenhuma outra solução aborda de forma abrangente. No cenário contemporâneo de ameaças, nenhuma solução de segurança cibernética está completa sem um componente AI-SPM poderoso e holístico. Se as empresas quiserem acelerar sua jornada de adoção de IA e evitar o dilúvio de ameaças de segurança relacionadas à IA, elas devem contratar uma solução AI-SPM de ponta.
Wiz's abordagem para AI-SPM
Para obter uma compreensão profunda dos serviços e riscos de IA em seus ambientes, você precisa de uma solução AI-SPM de classe mundial. Quando se trata de AI-SPM, Wiz é um pioneiro. A Wiz foi a primeira a cunhar o termo AI-SPM e integrar os recursos de AI-SPM em sua solução CNAPP. Ao escolher a solução AI-SPM da Wiz, você sabe que está obtendo tecnologia de ponta.
As soluções AI-SPM da Wiz fornecem visibilidade completa de pipelines de IA, configurações incorretas, dados e caminhos de ataque. Com a proteção do Wiz, você pode adotar serviços e tecnologias de IA para seus aplicativos de missão crítica sem medo de complicações de segurança de IA internas ou externas.
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A Orange cria muitos serviços de IA generativa usando OpenAI. O suporte da Wiz para o Azure OpenAI Service nos dá uma visibilidade significativamente aprimorada de nossos pipelines de IA e nos permite identificar e mitigar proativamente os riscos enfrentados por nossas equipes de desenvolvimento de IA.
Wiz também é membro fundador do Coligação para uma IA Segura (CoSAI), uma iniciativa de código aberto projetada para fornecer a todos os profissionais e desenvolvedores as melhores práticas e ferramentas necessárias para criar sistemas de IA seguros desde a concepção.
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AI Security Posture Assessment Sample Report
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