Fortalecendo o Futuro: O Papel Pivotal dos CISOs nas Operações de IA
O papel dos Chief Information Security Officers (CISOs) está se transformando à medida que a adoção generalizada de aplicações e serviços de inteligência artificial (IA) promove uma mudança fundamental na maneira como as políticas e estratégias de segurança cibernética são estruturadas.
Desafios da IA e a Necessidade de Políticas Específicas
As características únicas da IA, sua natureza intensiva em dados, modelos complexos e potencial de tomada de decisão autônoma introduzem novas superfícies e riscos de ataque. Esses fatores exigem melhorias imediatas e específicas nas políticas de segurança.
Os principais objetivos incluem prevenir a vazamento involuntário de dados por funcionários utilizando ferramentas de IA e garantir que as decisões baseadas em sistemas de IA não sejam comprometidas por atores mal-intencionados, sejam internos ou externos. Abaixo, um plano estratégico para que os CISOs alinhem a segurança cibernética com a implantação segura e o uso de sistemas de GenAI.
1. Reformular Políticas de Uso Aceitável e Tratamento de Dados para IA
As políticas de uso aceitável existentes devem ser atualizadas para abordar especificamente o uso de ferramentas de IA, proibindo explicitamente a inserção de dados sensíveis, confidenciais ou proprietários em modelos de IA públicos ou não aprovados. Dados sensíveis podem incluir informações pessoais de clientes, registros financeiros ou segredos comerciais.
As políticas devem definir claramente o que constitui dado sensível no contexto da IA e detalhar requisitos para anonimização, pseudonimização e tokenização dos dados usados para treinamento de modelos internos de IA.
2. Mitigar Compromissos e Manipulação de Sistemas de IA
Os CISOs devem focar na integridade e segurança dos sistemas de IA. É fundamental implementar práticas de segurança em todo o pipeline de desenvolvimento de IA, desde a codificação segura dos modelos até testes rigorosos para vulnerabilidades, como injeção de prompt, envenenamento de dados e inversão de modelo.
Filtros e validadores fortes devem ser implementados para todos os dados que entram no sistema de IA, prevenindo ataques adversariais. Todos os resultados gerados pela IA também devem ser sanitizados e validados antes de serem apresentados aos usuários ou utilizados em sistemas subsequentes, evitando assim injeções maliciosas.
3. Construir Pipelines de Desenvolvimento de IA Resilientes e Seguros
Proteger os pipelines de desenvolvimento de IA é fundamental para garantir a confiabilidade e resiliência das aplicações de IA integradas à infraestrutura crítica. Isso envolve a incorporação de segurança em todo o ciclo de vida da IA. Os códigos, modelos e conjuntos de dados de treinamento de GenAI são parte da moderna cadeia de suprimentos de software.
Os pipelines devem ser seguros, utilizando práticas recomendadas de CI/CD, assinatura de código e verificações de integridade dos modelos. É imprescindível escanear conjuntos de dados de treinamento e artefatos de modelo em busca de código malicioso ou pesos comprometidos.
4. Implementar um Quadro Abrangente de Governança de IA
Os CISOs devem liderar a criação de um quadro de governança de IA que incorpore a segurança desde o início. Os riscos da IA não devem ser isolados, mas sim integrados às práticas de gestão de riscos e conformidade da empresa.
Esse quadro deve definir papéis e responsabilidades explícitas para o desenvolvimento, implantação e supervisão da IA, estabelecendo um processo de gestão de riscos centrado na IA. Um inventário centralizado de ferramentas de IA aprovadas deve ser mantido, junto com suas classificações de risco.
5. Fortalecer Ferramentas de Prevenção de Perda de Dados (DLP) para Fluxos de Trabalho de IA
As estratégias de DLP devem evoluir para detectar e prevenir que dados sensíveis entrem em ambientes de IA não autorizados ou sejam exfiltrados através das saídas da IA. Isso envolve configurar as ferramentas de DLP para monitorar especificamente os canais de interação da IA, identificando padrões indicativos de dados sensíveis sendo inseridos.
Devem ser desenvolvidas regras de DLP específicas para IA para bloquear ou sinalizar tentativas de inserir PII, propriedade intelectual ou código confidencial em prompts públicos de IA.
6. Aumentar a Conscientização dos Funcionários e da Liderança sobre IA
Os funcionários frequentemente representam o elo mais fraco na organização. É fundamental implementar programas de treinamento contínuos sobre o uso aceitável da IA, identificando ameaças centradas na IA e promovendo as melhores práticas de engenharia.
7. Instituir Gestão de Risco de Fornecedores para Serviços de IA
À medida que as empresas dependem cada vez mais de serviços de IA de terceiros, os CISOs devem aprimorar seus programas de gestão de risco de terceiros para abordar esses riscos. Devem ser definidos padrões para avaliar a postura de segurança da cadeia de suprimentos do fornecedor de IA, aderindo a cláusulas contratuais robustas que exijam padrões de segurança, privacidade de dados e direitos de auditoria para provedores de serviços de IA.
8. Integrar Monitoramento Contínuo e Testes Adversariais
Diante da paisagem em constante evolução das ameaças e riscos de IA, medidas de segurança estáticas são insuficientes. Os CISOs devem enfatizar a importância do monitoramento contínuo dos sistemas de IA para detectar possíveis compromissos, vazamentos de dados ou ataques adversariais.
Exercícios regulares de red teaming e testes adversariais, especificamente projetados para explorar vulnerabilidades da IA, devem ajudar as organizações a identificar fraquezas antes que atores mal-intencionados o façam.
Os CISOs que implementam essas mudanças estarão mais bem preparados para gerenciar os riscos associados à IA, permitindo que as práticas de segurança acompanhem ou superem a implantação da IA. Isso requer uma mudança de uma defesa reativa para uma postura de segurança proativa e adaptativa, entrelaçada no tecido das iniciativas de IA.
