7 práticas recomendadas de segurança para IA que devem ser seguidas para governar sua nova superfície de ataque

• Suas equipes adotam a IA mais rapidamente do que você consegue protegê-la.
• A shadow AI cria riscos cibernéticos e vias de ataque que as ferramentas tradicionais de segurança cibernética não conseguem ver.
• O gerenciamento de exposição orientado por IA descobre e governa o uso de IA em toda a sua superfície de ataque.
• A IA generativa traduz o inglês simples em pesquisas de ameaças para diminuir o tempo de permanência.

Quando os funcionários usam ferramentas de IA sem avisá-lo, ou os desenvolvedores acidentalmente abrem vias de ataque ocultas em sua nuvem, ou um simples prompt de IA vaza dados confidenciais - essa é a sua lacuna de gerenciamento de exposição de IA. É um ponto cego enorme que deixa a sua equipe de segurança no escuro sobre onde a IA está sendo executada e como tudo está conectado.

Enquanto isso, essas mesmas equipes de segurança estão sob pressão para usar ferramentas de segurança de IA para acompanhar o cenário de ameaças que muda rapidamente.

Quando esses problemas se combinam, sua organização passa a enfrentar dois desafios:

1. Os riscos introduzidos pela IA
2. A oportunidade que a IA apresenta para fortalecer suas defesas cibernéticas

Veja toda a superfície de ataque de sua IA e todas as suas vias de ataque com o Tenable One.

Para encontrar todos os seus ativos de IA conhecidos e desconhecidos, você precisa de uma estratégia de segurança de IA que aborde as características exclusivas dos sistemas de IA. Essas sete práticas recomendadas baseiam-se em princípios de gerenciamento de exposição do mundo real para ajudá-lo a proteger a implementação da IA.

1. Use o contexto de risco para justificar as decisões de segurança

Ao selecionar ferramentas de IA para sua pilha, priorize aquelas que oferecem transparência clara na tomada de decisões. Você precisa entender exatamente em quais dados os modelos se baseiam e como eles fazem a pontuação de risco. 

Se uma ferramenta não puder explicar por que sinalizou uma vulnerabilidade ou como priorizou uma ação de correção, ela introduz incerteza em sua postura de segurança cibernética de IA. Exija total transparência sobre o raciocínio da exposição e a lógica de priorização para que você possa criar confiança e justificar suas decisões de segurança para a liderança. 

A estrutura de gestão de riscos de IA do NIST enfatiza a explicabilidade como um pilar central da confiança.

2. Imponha o acesso com privilégios mínimos para agentes de IA

Os desenvolvedores geralmente treinam modelos de IA com permissões amplas e com privilégios excessivos para ingerir grandes quantidades de dados. Um erro crítico que sua organização pode cometer é não revogar o acesso após a implementação do modelo de IA.

Como prática recomendada, aplique protocolos de acesso sem privilégios mínimos para que as identidades não humanas e os agentes de IA mantenham permissões elevadas somente nos momentos exatos em que precisarem delas. Audite rigorosamente suas contas de serviço e remova qualquer acesso permanente que não seja estritamente necessário para a função de tempo de execução do modelo de IA.

3. Evite a exposição à IA baseada em identidade

Os sistemas de IA hospedados na nuvem são conhecidos por gerar funções com privilégios excessivos e despercebidas. Talvez você conceda a um único agente de IA acesso de leitura e gravação a um bucket S3 e depois se esqueça dele, o que cria uma via de ataque oculta.

Para restringir o escopo de acesso, você deve combinar o gerenciamento da postura de segurança de IA (AI-SPM) com o gerenciamento de direitos da infraestrutura de nuvem (CIEM). Essa integração ajuda a detectar identidades com privilégios excessivos em toda a sua superfície de ataque, para que as identidades não humanas não se tornem o elo fraco da sua cadeia.

Impeça a exposição à IA baseada em identidade antes que ela comece. Veja como com o Tenable One.

4. Defenda-se contra invasões de IA adversárias

Os modelos de ameaças de IA enfrentam ameaças que passam despercebidas pelos firewalls tradicionais, como injeção imediata, jailbreak e envenenamento de dados. 

Os invasores usam esses métodos para enganar os modelos e fazê-los revelar dados confidenciais ou executar instruções maliciosas. 

Para ficar à frente dos agentes de ameaças, implemente proteções baseadas em políticas especificamente para aplicações LLM, como o OWASP Top 10 para aplicações LLM. Essas estruturas podem ajudar suas equipes a entender melhor essas ameaças distintas e a monitorar ativamente o uso indevido para conter a exposição à IA no momento em que ela aparecer.

5. Manter um inventário unificado de IA

Se a sua equipe usa modelos de IA de código aberto ou bibliotecas de terceiros, sua organização herda a postura de segurança deles. Por isso, é necessário validar a integridade desses ativos externos antes que eles entrem em seu ambiente.

Mantenha um inventário unificado de todos os softwares, modelos e serviços de IA para garantir que nenhum ativo opere fora de seu conhecimento. Rastreie exatamente a origem de seus modelos de IA e se há alguma vulnerabilidade conhecida. Trate os componentes de IA de terceiros com o mesmo escrutínio que você aplica ao software padrão.

6. Visualize as vias de ataque para se antecipar às ameaças

Os agentes de ameaças usam IA generativa para escrever campanhas de phishing convincentes e malware polimórfico. Não é possível combater esses invasores de velocidade de máquina com processos manuais.

Use o gerenciamento de exposição à IA(segurança para IA) para superar essa curva. Em vez de reagir a alertas isolados, aproveite o Tenable One for AI Exposure para obter informações sobre a via de ataque. Veja como os pontos fracos de identidade e as falhas de infraestrutura se combinam para expor seus recursos críticos de IA, para que você possa quebrar a cadeia de exposição antes que um invasor a explore.

7. Unifique a segurança de IA no gerenciamento de exposição

Por fim, evite tratar a segurança da IA como um silo. Uma equipe de segurança cibernética de IA isolada geralmente não tem o contexto necessário para ver como um modelo de IA comprometido afeta o restante de suas operações.

Elimine ferramentas e dados de segurança fragmentados consolidando a segurança de IA em uma visão unificada. Ao correlacionar os riscos de IA com seu gerenciamento abrangente de exposição, você capacita sua equipe de segurança a ver o panorama geral, como a conexão entre ativos, identidades e vulnerabilidades, e a priorizar as exposições de IA que representam o maior risco para seus negócios.

Para os líderes de segurança, a rápida adoção e inovação da IA criam um duplo desafio. É preciso fechar a lacuna do gerenciamento de exposição da IA para evitar o vazamento de dados e a shadow IT e, ao mesmo tempo, adotar ferramentas de IA para acompanhar o cenário de ameaças.

Não é possível resolver esse problema com ferramentas de pontos isolados. O Tenable One correlaciona IA, infraestrutura, agentes e exposição de dados em uma visão unificada para correção priorizada em toda a sua superfície de ataque.

Pronto para operacionalizar sua estratégia de segurança de IA? Solicite uma demonstração do Tenable One.

Vamos responder a algumas das perguntas mais comuns que existem atualmente sobre as práticas recomendadas quando se trata de IA na segurança cibernética e seu impacto na superfície de ataque. 

O que é AI-SPM?

O AI-SPM é uma estrutura de segurança que descobre, prioriza e corrige riscos em ambientes de IA. Diferentemente das ferramentas de segurança tradicionais, o AI-SPM visa especificamente vulnerabilidades exclusivas de IA, como configurações incorretas de modelos, exposição de dados de treinamento confidenciais e permissões excessivas que dão acesso a identidades não humanas.

Como faço para proteger os modelos de IA generativa?

A segurança da IA generativa requer uma abordagem em várias camadas além dos firewalls tradicionais. Você deve implementar proteções baseadas em políticas para evitar a injeção imediata e o jailbreak, aplicar privilégios mínimos para limitar o acesso a dados confidenciais e manter um inventário unificado de todos os modelos de IA e bibliotecas de IA de terceiros para garantir que nenhum ativo opere fora do seu conhecimento.

Por que a segurança de identidade é fundamental para IA?

Os modelos de IA precisam de identidades não humanas (como contas de serviço) para funcionar. Contas com privilégios excessivos criam vias de ataque ocultas que os invasores podem explorar para se deslocar lateralmente de um agente comprometido para uma infraestrutura sensível da nuvem. As equipes de segurança devem aplicar privilégios mínimos para quebrar essas cadeias de exposição.

Saiba mais sobre como proteger todos os seus ativos de IA conhecidos e desconhecidos em uma única plataforma de gerenciamento de exposição.