Identificação e proteção de workloads de IA

Saiba por que as workloads de IA exigem uma nova abordagem para a segurança da nuvem

O que acontece quando a parte mais inovadora de seu ambiente de nuvem também se torna a mais vulnerável? Se a nuvem é o sistema operacional do mundo digital atual, a IA se tornou seu modo de estilo livre: flexível, criativa e incrivelmente poderosa, mas perigosamente fácil de ser quebrada se você não tomar cuidado.

A mesma liberdade que acelera a inovação da IA também introduz um risco significativo. De acordo com a Tenable Cloud Research, 70% das workloads de nuvem que utilizam serviços de IA contêm pelo menos uma configuração incorreta ou uma vulnerabilidade crítica. Pense nisso por um momento.

Os pipelines de IA não são implementados pelas equipes de segurança. Eles são criados e gerenciados por desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de ML. No processo, essas equipes acabam se tornando administradores de ecossistemas inteiros de IA. Elas ativam instâncias de GPU, anexam contas de serviço privilegiadas, conectam armazenamentos de dados e configuram permissões de identidade que muitas vezes não são revisadas. Em muitos casos, as pessoas que criam sua IA acabam tendo as chaves do reino, mesmo que nunca tenham tido essa intenção.

Dentro dos pipelines de treinamento, notebooks gerenciados, armazenamentos de objetos, registros de modelos, bancos de dados de vetores e as identidades que os unem, acumulam-se pontos fracos ocultos. Essas fraquezas criam discretamente uma das superfícies de ataque de mais rápido crescimento e menos compreendidas na empresa. Até mesmo as opções de configuração mais simples, como o fato de um notebook ter acesso direto à Internet ou o armazenamento de modelos ser criptografado, podem abrir involuntariamente a porta para a exposição.

Os líderes de segurança não estão mais perguntando se a empresa está usando a nuvem. Isso já é passado. Eles estão lutando com uma realidade muito mais difícil: "Como podemos proteger o que não podemos ver, não podemos classificar ou nem sabíamos que tínhamos implementado?"

O problema geralmente não é a falta de cuidado.O problema é a opacidade. A IA na nuvem cria uma miragem de simplicidade. A superfície parece calma, simplificada e lindamente abstraída, mas, por trás dessa abstração, há camadas profundas de automação, padrões herdados, expansão de identidade e privilégios invisíveis que dificultam a detecção da formação de exposição em tempo real. Essas camadas mascaram as combinações tóxicas de risco. Um armazenamento de modelos com acesso público pode parecer inofensivo até que se cruze com uma conta de serviço com privilégios excessivos ou com dados de treinamento confidenciais armazenados sem criptografia.É a interseção dessas questões, e não qualquer uma delas isoladamente, que cria a exposição real. O escaneamento tradicional e as verificações de políticas nunca foram projetados para sistemas que se comportam dessa maneira. O resultado é inevitável. A IA está se movendo mais rapidamente do que os controles de segurança criados para protegê-la, e a lacuna entre inovação e proteção aumenta a cada dia.

Como é uma boa segurança: fechar a lacuna de visibilidade

Se as equipes de segurança tivessem clareza e ampla visão do ambiente, a nuvem teria uma aparência muito diferente. Elas veriam workloads de IA que aparecem e desaparecem em minutos, identidades que acumulam permissões silenciosamente, artefatos de modelos que se deslocam pelas camadas de armazenamento e dados confidenciais que fluem para serviços que ninguém se lembra de ter configurado. Também veriam a linhagem completa de como os modelos são treinados, onde os resultados são gravados e quais serviços em nuvem interagem nos bastidores. Uma visão que revela os riscos que a maioria das equipes nem percebe que estão presentes.

Desse ponto de vista, os riscos reais são inconfundíveis. Sem isso, eles permanecem ocultos dentro da abstração que faz com que a IA na nuvem pareça simples.

A eliminação da lacuna entre a inovação e a segurança da IA começa com esse tipo de visibilidade. À medida que os modelos são treinados, ajustados e reimplantados, o ambiente muda: são exibidas novas conexões de armazenamento, as contas de serviço ganham privilégios, os serviços gerenciados de IA herdam padrões que ninguém revisa e as configurações incorretas se acumulam silenciosamente até formarem uma via de exposição.

Para proteger a IA na velocidade em que ela evolui, as organizações precisam repensar o que é "bom". Bom significa ver o cenário completo de como os pipelines de IA são construídos e como eles se comportam. Isso significa compreender quais identidades podem acessar quais dados, quais workloads introduzem informações confidenciais, para onde viajam os ativos modelo e quais combinações de vulnerabilidades, privilégios e exposição são realmente importantes. Isso significa priorizar o risco por meio do contexto, não com base no ruído.

É ainda mais importante adotar um modelo de avaliação, validação e aplicação contínuas. Os ambientes de IA mudam muito rapidamente e não funcionam como verificações pontuais ou de configuração estática. A segurança deve corresponder ao ritmo da implementação, e não o contrário.

Essa é a base para proteger a IA na nuvem: visibilidade elevada, compreensão contextual e validação contínua. Com isso em vigor, as organizações podem finalmente deixar de reagir às exposições de IA e passar a preveni-las.

Dos desafios às práticas

Agora que entendemos o ritmo e a complexidade dos ambientes de IA, a próxima etapa é estabelecer as práticas que trazem previsibilidade e controle.

Práticas recomendadas para proteger workloads de IA na nuvem

Depois que as organizações entendem como as workloads de IA são realmente fluidas e interconectadas, a próxima etapa é implementar as práticas certas para protegê-las. Uma forte segurança de IA não significa desacelerar a inovação. Trata-se de oferecer aos desenvolvedores e engenheiros de ML ou de aprendizagem profunda, juntamente com as equipes de segurança, uma base compartilhada que reduz o risco sem interromper a velocidade.

Aqui estão as principais práticas que mais importam.

   1. Descubra continuamente todos os recursos de IA em sua nuvem

As workloads de IA estão espalhadas por serviços, armazenamento, pipelines, registros, APIs e serviços gerenciados. Eles também aparecem e desaparecem rapidamente. A primeira prática recomendada é a descoberta contínua de todos os componentes do ciclo de vida da IA. Isso inclui pipelines de treinamento, repositórios de modelos, serviços de computação de inferência e treinamento de IA, bancos de dados vetoriais, endpoints de inferência e os armazenamentos de dados que os alimentam. Isso também significa rastrear como esses serviços se conectam, onde os modelos fluem e de quais serviços em nuvem eles dependem.

A visibilidade não é uma atividade única. A segurança da IA começa quando a descoberta se torna contínua.

2.Classifique os dados que entram e saem dos sistemas de IA

A segurança das workloads de IA depende da segurança dos dados que ela usam. As organizações precisam de uma classificação automatizada e granular que identifique dados confidenciais de treinamento, informações regulamentadas, propriedade intelectual e conjuntos de dados de produção antes que eles entrem nos pipelines de modelos. A identificação de dados confidenciais de treinamento é a primeira etapa para descobrir e proteger toda a workload de IA e seus riscos de implementação. Isso evita a exposição acidental, o vazamento de dados e o treinamento não intencional de modelos em informações de alto risco. A segurança da IA fica mais sólida quando há visibilidade de exemplos dos dados detectados, não apenas de rótulos de alto nível.

Se não puder ver seus dados, não poderá controlar como eles moldam seus modelos ou como expõem seus negócios.

3. Entenda as relações de identidade e privilégio nos fluxos de trabalho de IA

Os serviços de IA dependem de contas de serviço, tokens e direitos que crescem rapidamente além de seu propósito original. Cada trabalho de GPU, notebook, pipeline ou tarefa agendada introduz novas permissões. As equipes de segurança devem entender quem e o que tem acesso a cada recurso de IA e quais privilégios são herdados silenciosamente de outros lugares. Essa visibilidade inclui não apenas o acesso aos modelos, mas também os dados de treinamento e produção que fluem por esses sistemas, bem como as identidades das quais as workloads de IA dependem.

Uma forte segurança de identidade é baseada na higiene da identidade. Controles de identidade fracos criam o caminho mais rápido para o comprometimento do modelo ou roubo de dados.

4. Priorize os riscos de IA por meio do contexto, não do volume

As workloads de IA geram grandes quantidades de ruído. Nem toda vulnerabilidade ou configuração incorreta é igualmente importante. O perigo real surge quando as exposições se cruzam: dados confidenciais combinados com funções com privilégios excessivos ou workloads vulneráveis acessíveis a partir de redes públicas. A Priorização contextual reconhece que as vulnerabilidades que afetam as estruturas ou as ferramentas de IA devem ser avaliadas do ponto de vista de quem pode explorá-las e como elas se conectam a ativos críticos.

As organizações precisam de uma priorização que reflita as vias de ataque reais, e não listas estáticas de problemas. A segurança melhora quando as equipes sabem quais exposições são importantes e por quê.

5. Saia de verificações estáticas para validação contínua

Os ambientes de IA evoluem em uma velocidade que as ferramentas de segurança legadas não conseguem acompanhar. Novos modelos, novos conjuntos de dados e novas etapas de pipeline podem introduzir exposição da noite para o dia. As organizações devem adotar uma validação contínua que monitore as mudanças de postura, aplique proteções e garanta que as condições de risco não retornem após a correção. Isso inclui o monitoramento de configurações incorretas, como armazenamento público de modelos, falta de criptografia ou notebooks com acesso direto à Internet.

A segurança estática cria pontos cegos. Já a validação e controles contínuos os elimina.

6. Implemente proteções que evitem o risco antes que ele seja criado

Uma boa segurança não diminui a inovação da IA; ela a acelera, reduzindo o retrabalho. As organizações devem aplicar o privilégio mínimo, a proteção de dados e as proteções de configuração como parte do processo de desenvolvimento e implementação de IA. Isso inclui impedir a exposição pública de ativos de modelos, restringir a entrada de dados confidenciais em pipelines de treinamento e bloquear direitos que concedem acesso desnecessário a registros de modelos e bancos de dados de vetores e até mesmo especificar onde os dados confidenciais podem ou não residir.

Para implementar essas proteções de controle de acesso de forma eficaz, a abordagem mais segura é limitar as permissões elevadas ao momento exato em que elas são necessárias. O acesso sob demanda e de curta duração ajuda a garantir que as equipes de IA possam se mover rapidamente sem deixar privilégios permanentes para trás no ambiente.

As práticas recomendadas descrevem o destino, mas só são importantes quando podem ser colocadas em prática. A teoria não acompanha a rapidez dos ambientes de IA. As organizações precisam de uma maneira de transformar esses princípios em algo real. É exatamente aí que a Tenable entra no jogo: a visibilidade, o contexto, a validação contínua e o controle que transformam as práticas recomendadas de pontos de discussão em realidade diária.

Como o Tenable Cloud Security protege as workloads de IA na nuvem

A Tenable oferece a clareza que os ambientes modernos de IA exigem. As workloads de IA abrangem computação, armazenamento, identidade, dados e serviços gerenciados, e cada parte desse ecossistema desempenha um papel na formação dos riscos. O gerenciamento de exposição é a estratégia que permite que as organizações vejam, priorizem e corrijam esses riscos em ativos de nuvem interconectados. A CNAPP do Tenable Cloud Security ajuda a implementar essa estratégia unificando configurações de nuvem, caminhos de identidade e sensibilidade de dados em um único entendimento contextual de onde as exposições realmente importam.

A nuvem e a IA reescreveram a curva de aprendizado da noite para o dia. Os serviços de IA nativos em nuvem, como modelos e agentes de fundação do Amazon Bedrock, agentes do Azure AI Studio, modelos do Azure OpenAI e endpoints do Google Vertex AI, podem ser adotados instantaneamente. Eles também introduzem novas formas de risco que a maioria das equipes está apenas começando a entender.

A implementação moderna da IA é cada vez mais moldada por esses serviços gerenciados. A Tenable descobre e monitora os recursos de nuvem que os suportam, avalia suas configurações e mapeia as identidades e permissões que interagem com eles. Isso ajuda as organizações a proteger a IA que consomem de forma tão eficaz quanto a IA que criam.

Tudo começa com a visibilidade. A Tenable faz um inventário dos serviços em nuvem envolvidos em workloads de IA na AWS, Azure, GCP e Oracle Cloud. Isso abrange ambientes de computação, serviços de armazenamento, camadas de rede, identidades, APIs e controles de acesso à rede. Ela também identifica onde os dados confidenciais residem nesses ambientes e quais identidades ou serviços podem acessá-los, inclusive quando os recursos de IA têm acesso.

Daí, a Tenable acrescenta contexto. As workloads de IA raramente se tornam perigosas por causa de um único problema. O risco se materializa quando configurações incorretas, dados confidenciais e privilégios excessivos se chocam nos serviços em nuvem. A Tenable correlaciona esses sinais e revela as exposições com maior probabilidade de resultar em vazamento de dados, acesso não intencional ou uso indevido de privilégios. Por exemplo, ela pode descobrir quando um modelo de IA gerenciado tem acesso a dados de treinamento não criptografados.

Esse contexto permite que as organizações se concentrem no que é importante, em vez de reagir a ruídos. O Vulnerability Priority Rating (VPR) da Tenable aplica threat intel em tempo real para determinar quais problemas representam uma explorabilidade genuína e quais são improváveis de serem alvos.

A exposição de dados geralmente é onde o risco de IA se torna tangível. Os recursos de postura de segurança de dados da Tenable conectam conjuntos de dados confidenciais aos serviços de IA que interagem com eles. Um exemplo é a análise integrada que detecta modelos personalizados do AWS Bedrock treinados com dados confidenciais, fornecendo insights práticos em vez de alertas abstratos.

Por fim, a Tenable fornece validação contínua. Os recursos de nuvem que sustentam as workloads de IA mudam constantemente à medida que novos serviços são implementados, as permissões evoluem e novos dados fluem para o ambiente. A Tenable monitora essas alterações em tempo real, aplicando proteções de políticas que reforçam o privilégio mínimo, protegem dados confidenciais e evitam condições de risco antes que elas entrem em produção.

Juntos, esses recursos criam um ambiente em que a inovação da IA pode avançar rapidamente sem deixar a segurança para trás. As organizações ganham visibilidade dos serviços em nuvem que suportam workloads de IA, confiança em onde o risco se acumula e garantia de que sua postura permanece protegida mesmo quando o ambiente muda com o tempo.

Veja o produto em ação

A breve demonstração abaixo mostra um ambiente real de IA na nuvem e mostra como a Tenable identifica workloads, revela riscos ocultos e destaca os problemas mais importantes.

É uma visão rápida e direta de como é a visibilidade da segurança da IA na prática.

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