Centro de recursos de segurança de IA

Segurança de IA: Fato vs Ficção

A IA sombra está colocando sua organização em risco? Suas defesas atuais estão prontas para IA? Obtenha respostas, estratégias de especialistas e insights acionáveis para proteger seu ambiente de nuvem. Vamos mergulhar.

Mito #1: IA não é meu problema (ainda)

De acordo com a equipe da Wiz Research, serviços gerenciados de IA como Amazon SageMaker, Azure AI e GCP Vertex AI estão presentes em mais de 70% dos ambientes de nuvem, mostrando a rápida adoção de avanços de IA pelas organizações

IA das sombras

Shadow AI é o uso ou implementação não autorizada de IA que não é controlada por, ou visível para o departamento de TI de uma organização. Conjuntos de dados para IA, modelos de IA e produtos de IA estão sendo Lançado todos os dias para qualquer pessoa usar - sem necessidade de conhecimento profundo. Isso é especialmente verdadeiro para generativos IA Cada vez mais, as pessoas estão adotando o GenAI na forma de assistentes pessoais, e muitos passaram a confiar na variedade de experiências personalizadas e processos otimizados oferecidos pela IA.

Exposição acidental de dados

Os pesquisadores de IA geralmente compartilham grandes quantidades de dados externos e internos para construir seus modelos de IA, que representa riscos de segurança significativos. As equipes de segurança devem estabelecer diretrizes claras para compartilhar conjuntos de dados de IA externamente. A equipe de pesquisa da Wiz descobriu que 38 TB de dados foram acidentalmente expostos por pesquisadores de IA da Microsoft. O uso de uma conta de armazenamento dedicada para conjuntos de dados públicos de IA poderia ter limitado a exposição.

Vulnerabilidades da cadeia de suprimentos

A IA é fortemente baseada em conjuntos de dados, modelos e ferramentas de pipeline de código aberto com controles de segurança limitados. As vulnerabilidades exploradas na cadeia de suprimentos podem não apenas comprometer o sistema de IA, mas também se estender a outros componentes de produção. Os ataques podem envolver subversão de modelo ou injeção de dados adversários em conjuntos de dados comprometidos.

Riscos de segurança no pipeline de IA

Mito #2: Ninguém sabe como proteger a IA

Os tipos de risco de IA que se aplicam à sua organização dependem da IA que você emprega e implanta. Compreender os controles de segurança a serem configurados em torno da IA exige que você primeiro tenha uma boa visão geral dos riscos de segurança que acompanham o GenAI.

O isolamento efetivo do locatário garante que os dados e as cargas de trabalho de diferentes usuários são separados com segurança, impedindo o acesso não autorizado. Implementar uma gestão rigorosa de privilégios, criptografia e medidas de autenticação para manter limites distintos e seguros entre locatários.

Mito #3: Não há como encontrar riscos de IA

O AI Security Posture Management fornece visibilidade dos pipelines de IA e sua postura de segurança para que as organizações possam remover efetivamente os riscos de IA. Ele incorpora segurança em seus modelos de IA, dados de treinamento e serviços de IA, garantindo a adoção acelerada, mas segura, de tecnologias de IA. As soluções AI-SPM devem permitir que você proteja seus modelos de IA.

Uma lista de materiais de IA (AI-BOM) oferece visibilidade incomparável dos ativos de IA, incluindo serviços gerenciados de IA e tecnologias de IA hospedadas. Ele ajuda a detectar e rastrear todo o uso de IA dentro de uma organização, removendo a IA sombra e permitindo o monitoramento em tempo real e a identificação de implantações inesperadas.

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"A melhor experiência do usuário que eu já vi, fornece visibilidade total para cargas de trabalho na nuvem."
David EstlickCISO
"A Wiz fornece um único painel de vidro para ver o que está acontecendo em nossos ambientes de nuvem."
Adam FletcherDiretor de Segurança
"Sabemos que se a Wiz identifica algo como crítico, na verdade é."
Greg PoniatowskiChefe de Gerenciamento de Ameaças e Vulnerabilidades