Como contêiner a shadow AI, já que ela assume diversas formas e se espalha por todo o seu ambiente

shadow AI costumava se limitar a alguns cenários simples, como chatbots com IA e extensões de navegador com IA. Hoje, ela abrange um amplo espectro de vetores complexos, o que torna mais difícil detectá-la e controlá-la. Na mais recente edição da nossa série de posts sobre o Mês da Conscientização sobre Segurança Cibernética, descubra como o treinamento de segurança dos funcionários, a governança do uso da IA e o gerenciamento de exposição podem ajudá-lo a lidar com sucesso com a shadow AI.

Principais conclusões

1. A integração da shadow AI ao treinamento de conscientização sobre segurança ajuda os funcionários a reconhecerem seus riscos e a aprenderem como adotar ferramentas de IA com segurança. As equipes de segurança devem promover uma comunicação aberta com os funcionários e tentar entender por que eles utilizam produtos de IA não sancionados.
2. Shadow AI agora abrange modelos locais, assistentes de programação de IA, agentes autônomos e muitos outros tipos de ativos em todo o seu ambiente, tornando-se um problema generalizado e complexo.
3. É possível reduzir a incidência da shadow AI adotando uma política de uso aceitável de IA que forneça diretrizes claras e uma lista de ferramentas de IA aprovadas, além de abordar a shadow AI como parte do seu programa unificado de gerenciamento de exposição.

É um dia normal de trabalho em uma empresa típica de médio a grande porte, e o seguinte está acontecendo sem o conhecimento dos departamentos de TI e de segurança:

• Um gerente de marketing instala um servidor de código aberto do Model Context Protocol (MCP), que não passou por verificação, para conectar secretamente seu assistente de IA no computador à base de dados interna de clientes da empresa.
• Uma executiva de vendas baixa uma extensão gratuita de IA para o navegador com o objetivo de resumir uma página da web, concedendo, sem saber, a um terceiro acesso de leitura aos seus painéis confidenciais do CRM.
• Um supervisor contábil cria habilidades personalizadas para um chatbot de IA a fim de automatizar a elaboração de seus relatórios, inserindo projeções financeiras sem censura em uma ferramenta pública de IA generativa.
• Um engenheiro contorna restrições de software para baixar e executar um modelo de IA não verificado e hospedado localmente, criando um enorme ponto cego para a segurança de terminais.
• Uma analista de negócios transfere suas amplas permissões administrativas para um agente de IA agêntica voltado para o consumidor, para que ele possa acessar de forma autônoma o data warehouse privado da empresa.
• Um desenvolvedor cola código-fonte proprietário e ainda não divulgado em um assistente de IA gratuito e baseado na web para uma depuração rápida, acabando por revelar, sem querer, propriedade intelectual da empresa ao conjunto de treinamento de um modelo público.

Yes, we’ve come a long way from the days when instances of shadow AI consisted mostly of employees oversharing work information with their personal AI chatbot. With AI now permeating enterprises’ operations, shadow AI has spread and morphed accordingly across the attack surface. It has become riskier and harder to detect, especially as autonomous AI agents proliferate. 

Por exemplo, os incidentes de segurança envolvendo ativos ocultos de shadow AI das organizações mais que dobraram, chegando a 43%, em comparação com os 20% do ano passado, de acordo como “Relatório sobre o Custo de uma Violação de Dados em 2026” da IBM. Enquanto isso, o custo médio das violações de dados decorrentes de incidentes relacionados à shadow AI atingiu US$ 5,39 milhões, cerca de US$ 400 mil acima da média global.

O relatório da IBM constatou um impacto direto na privacidade de dados, nas operações e na conformidade:

• Quase metade dos incidentes de segurança relacionados à shadow AI resultou em perda ou comprometimento de dados
• 42% causaram interrupções operacionais
• 21% resultaram em multas regulatórias

Durante um período de 30 dias no início deste ano, a Plataforma de gerenciamento de exposição Tenable One identificou 457 milhões de problemas de segurança em 7.000 ambientes de clientes, utilizando 274 plug-ins de detecção desenvolvidos especificamente para IA. Isso representou, em média, cerca de 62.000 exposições da IA por cliente.

“O panorama da IA corporativa em 2026 tem pouquíssima semelhança com o panorama da IA de apenas três anos atrás”, escreveu a Cloud Security Alliance (CSA) em seu relatório de abril, “The Invisible Enterprise: “shadow AI e a Fronteira Não Governada.”

Como a adoção da IA “superou drasticamente” a governança de IA das organizações, muitas empresas possuem agora uma perigosa “camada invisível de infraestrutura de IA” que não foi inventariada e, portanto, não está sujeita à aplicação de políticas, controles de acesso ou auditorias, de acordo com o relatório da CSA.

Nesta terceira edição da série semanal de posts do blog da Tenable sobre o Mês da Conscientização sobre Segurança Cibernética, vamos abordar as melhores práticas que as organizações podem adotar para lidar com a shadow AI em suas diversas formas — assistentes de código de IA, modelos, aplicações, APIs, recursos integrados, agentes, servidores MCP, dados de treinamento, extensões de navegador e muito mais — e realizar a mitigação de riscos, como falhas de conformidade, violações de sistema e vazamentos de dados.

3 passos para ajudar você na mitigação do risco da shadow AI

1. Aumentar a conscientização e a capacitação dos funcionários e da liderança

Um bom ponto de partida para sua campanha contra a shadow AI é ensinar aos funcionários e líderes como reconhecer e prevenir o problema.

Funcionários

Ainda no mês passado, o governo do Reino Unido destacou a importância de as organizações abordarem o fator humano na shadow AI, especificamente a desconexão entre a rápida adoção por parte dos funcionários e o atraso das organizações na aprovação de ferramentas de IA e na definição de políticas de uso da IA.

Por exemplo, 34% dos funcionários entrevistados no relatório“Future of Professionals 2026”, da Thomson Reuters, admitiram usar, de forma consciente e deliberada, ferramentas de IA que não foram aprovadas por suas organizações. 

Por quê? “Eles estão frustrados com a qualidade das ferramentas aprovadas ou com a falta de uma estratégia clara de IA sancionada”, afirma um artigo da Thomson Reuters sobre o relatório, publicado em junho. 

, Reino Unido O Centro Nacional de Segurança Cibernética (NCSC) recomenda que se concentre em três elementos-chave: 

1. Entenda por que os funcionários utilizam ferramentas de IA não aprovadas.
2. Estabelecer uma“cultura positiva de segurança cibernética”, caracterizada pela comunicação aberta entre os funcionários e a equipe de segurança.
3. Integre sistemas de IA com segurança ao ambiente de trabalho.

“Ao conscientizar sobre os riscos do uso paralelo de shadow AI dentro da sua organização e compreender as necessidades dos funcionários, você pode ajudá-los a aproveitar os benefícios das novas tecnologias e, ao mesmo tempo, utilizá-las com segurança”, escreveu um pesquisador de nuvem do NCSC no blog“Os riscos ocultos do uso paralelo de shadow AI”. 

Em outras palavras, concentre-se na capacitação dos funcionários, e não na punição, e inclua a shadow AI no treinamento do seu programa de conscientização sobre segurança. 

Líderes das unidades de negócios

Entre em contato de forma proativa com os líderes das unidades de negócios para saber quais ferramentas de IA eles estão utilizando, os motivos que os levam a usá-las e os benefícios que elas proporcionam. Participar desse exercício de avaliação de necessidades pode ajudá-lo a decidir quais ferramentas de IA permitir e quais proibir.

2. Estabelecer uma política clara de governança de IA

Evite ser visto como um inimigo da adoção da IA. Abordagens extremamente restritivas, como políticas do tipo “bloqueio por padrão”, tendem a surtir o efeito contrário, pois levam os funcionários e as equipes a ocultar ainda mais o uso da IA, especialmente se essas ferramentas aumentarem sua produtividade.

Em vez disso, você deve adotar uma política de uso aceitável da IA que defina regras claras sobre quem pode usar a IA, quais ferramentas podem ser utilizadas e quais dados podem ser inseridos, de forma a não comprometer a segurança e a conformidade. 

Sua política de IA também deve esclarecer os níveis de responsabilidade, definindo as responsabilidades dos funcionários, dos gerentes e da equipe de governança de IA. Por exemplo, deve-se enfatizar que os funcionários devem verificar a precisão do conteúdo gerado por IA, pois cada indivíduo é, em última instância, responsável pela qualidade de seu trabalho.

A política abrangente deve definir claramente os limites para o uso da IA, como regras para o tratamento de dados, detalhar o processo formal e os critérios que as equipes de segurança e de TI utilizarão para aprovar e adotar ferramentas de IA, além de fornecer uma lista selecionada de ferramentas autorizadas.

Isso deve ajudá-lo ainda mais a avaliar se você deve bloquear completamente uma ferramenta de shadow AI detectada ou se pode permiti-la com os controles adequados. 

Algumas perguntas a fazer:

• O fornecedor de IA reivindica a propriedade do que seus usuários inserem em sua ferramenta?
• A ferramenta criptografa os dados em trânsito e em repouso?
• Quais são os processos do fornecedor para divulgação de vulnerabilidades e incidentes?
• O produto está em conformidade com as regulamentações aplicáveis à sua organização, como a HIPAA?
• O fornecedor utiliza seus dados para treinar modelos públicos de IA?
• Em qual região geográfica o fornecedor armazena seus dados?
• O fornecedor de IA adere a quais tipos de conformidade do setor?

Por fim, a política de uso da IA deve ser um documento dinâmico, que sua organização revise continuamente, à medida que a tecnologia de IA avança e o uso por parte da organização evolui.

“Os líderes devem se concentrar na criação de uma estrutura de governança que equilibre a inovação com a gestão de riscos, garantindo que os funcionários se sintam capacitados a usar a IA de Geração (GenAI) de forma responsável”, afirmao “GenAI Workforce Survey” da Deloitte, publicado em setembro. O relatório revelou que 31% dos funcionários do Reino Unido utilizam ferramentas de IA sem a permissão de suas organizações.

3. Encare shadow AI como parte do seu programa mais amplo de gerenciamento de exposição

Com a IA agora amplamente difundida na maioria das empresas, a shadow AI está presente em todo o seu ambiente de TI, assumindo as mais diversas formas. Esse é exatamente o tipo de questão de segurança complexa e multidimensional que uma plataforma unificada de gerenciamento de exposição ajuda a esclarecer. 

Na Tenable, acreditamos que tentar detectar e controlar a shadow AI como um problema isolado, utilizando ferramentas pontuais e isoladas, é a abordagem errada.

Para mitigar com sucesso os riscos de segurança relacionados à IA, incluindo a shadow AI, é necessário coletar dados de segurança de IA ricos em contexto, para que você possa correlacioná-los e analisá-los juntamente com seus outros dados de exposição. Dessa forma, você pode ver como suas vulnerabilidades de segurança se combinam para criar vias de ataque que levam aos seus sistemas e dados mais críticos.

Estas são algumas das principais maneiras pelas quais uma plataforma de gerenciamento de exposição pode ajudá-lo a lidar com os riscos ocultos da shadow AI.

• Obtenha uma visibilidade abrangente do seu ambiente de IA por meio de um inventário continuamente atualizado dos seus ativos de IA — o que são, quem e o que pode acessá-los e a quais dados eles têm acesso — independentemente de onde estejam no seu ambiente, incluindo em:
  • Datacenters
  • Endpoints
  • Apps da Web
  • Cloud workloads
  • Network traffic
  • Pipelines de desenvolvimento de aplicações
  • Plataformas de IA para empresas
  • Sistemas de tecnologia operacional (OT)
  • Infraestrutura de IoT
• Detectar falhas de segurança em ativos de shadow AI, incluindo vulnerabilidades, configurações incorretas, permissões excessivas, tratamento inseguro de resultados e dados de treinamento expostos. 
• Mapeie e priorize, de acordo com o contexto, as questões de segurança que exigem atenção imediata em toda a sua superfície de ataque, com base em fatores como a criticidade dos ativos de IA e o impacto nos negócios. 
• Tome medidas e automatize a correção, inclusive aproveitando os recursos de IA agêntica, para implementar as correções necessárias para eliminar suas exposições da IA.
• Reduza o risco de que os dados sejam compartilhados indevidamente por meio de prompts de IA e envios, da seguinte forma: 
  • Identificação e classificação de dados confidenciais
  • Auditar as permissões dos ativos de IA e aplicar políticas de privilégios mínimos
  • Monitoramento de fluxos de dados em tempo real
  • Detectar e bloquear propriedade intelectual sensível, código-fonte proprietário e informações de identificação pessoal (PII) dos clientes antes da exposição ou comprometimento

Volte na próxima semana, quando encerraremos nossa série do Mês da Conscientização sobre Segurança Cibernética com um post sobre os desafios de segurança cibernética enfrentados pelos governos estaduais e municipais. Leia os dois primeiros posts da série:

• Como realizar a mitigação de riscos decorrente de aplicativos gerados por IA criados por seus funcionários “programadores amadores”
• Organizações de infraestrutura crítica enfrentam riscos cibernéticos cada vez maiores por parte de grupos ligados a Estados-nação e ameaças relacionadas à IA

Para saber mais sobre a shadow AI e como a Tenable pode ajudá-lo a lidar com essa questão, confira os seguintes recursos:

• O que é a shadow AI? (guia)
• Introdução ao Tenable One AI Exposure: Um novo padrão para garantir a segurança do uso da IA em grande escala (blog)
• Segurança para IA: Um quadro estratégico para eliminar a lacuna de exposição da IA (blog)
• Como lidar com os riscos de segurança da IA por meio do gerenciamento unificado de exposição (webinar sob demanda)
• Tenable Hexa AI: Automatizando a correção de exposições com rotinas autônomas (blog)
• O que é o gerenciamento da postura de segurança de IA (AI-SPM)? (guia)
• O que é uma política de uso aceitável (AUP) para IA? (guia)