Os 8 principais riscos e desafios da adoção da IA

• Sua superfície de ataque de IA é invisível para as ferramentas de segurança legadas. Essas ferramentas de segurança não conseguem encontrar ou mapear a adoção rápida e descentralizada da IA, o que cria uma camada de shadow AI e serviços expostos.
• O risco de IA é uma cadeia. A exposição à IA raramente é um ativo único. Ele surge de conexões complexas e ocultas entre a infraestrutura da nuvem, identidades não humanas com privilégios excessivos e fluxos de dados confidenciais.
• Proteger sua vasta superfície de ataque, incluindo a IA, significa ir além das ferramentas pontuais isoladas e adotar uma plataforma de gerenciamento de exposição unificada que possa descobrir continuamente o uso da IA, proteger workloads de IA e aplicar proteções de políticas de IA.

A adoção rápida e descentralizada de ferramentas de IA cria uma lacuna de gerenciamento de exposição de IA em sua superfície de ataque. Essa lacuna de segurança é praticamente invisível. É um lugar em que suas equipes de segurança geralmente não têm visibilidade, por isso lutam para gerenciar o uso de shadow AI, os fluxos de dados e a infraestrutura de AI.

Como resultado, sua organização enfrenta três riscos críticos desses fluxos de trabalho de IA distribuídos:

1. Uma superfície de ataque invisível

   Você não sabe onde sua organização usa IA. Ele vive fora de seus sistemas gerenciados centralmente - extensões de navegador, implementações de teste esquecidas, serviços expostos - expandindo silenciosamente sua superfície de ataque como shadow AI.

2. Vias de ataque ocultas

   As workloads de IA criam cadeias de risco complexas em sua infraestrutura, identidades e aplicações. Essas partes interconectadas formam vias de ataque de alto impacto que as ferramentas de segurança cibernética isoladas simplesmente não conseguem ver ou conectar.

3. Vazamentos de dados

   Toda interação com a IA pode expor dados confidenciais, protegidos ou proprietários. Sem visibilidade e proteções, seus fluxos de trabalho de IA, como prompts, uploads e respostas, podem expor acidentalmente dados confidenciais, propriedade intelectual e conhecimento interno.

Veja como oTenable One for AI Exposure pode ajudá-lo a identificar sua lacuna de exposição e fechá-la rapidamente.

To close your AI cybersecurity gap, you must find and mitigate the specific vectors that attackers exploit to breach your environment. These AI risks and challenges extend into your underlying infrastructure, the identities that access them, and the data they consume. Together, they unite to create a complex threat landscape that demands a unified exposure management strategy.

Aqui estão alguns dos principais riscos de IA que contribuem para sua lacuna de gerenciamento de exposição à IA:

1. Viés do modelo de IA e falhas de treinamento

O risco de IA se aplica aos modelos de IA que você cria e às ferramentas públicas de IA que sua força de trabalho usa. Seja um modelo interno de IA que você treinou com dados incompletos ou um modelo público de linguagem grande (LLM) que alucina, a confiança em uma IA com falhas pode levar à geração de códigos inseguros, a decisões automatizadas tendenciosas ou a decisões factualmente incorretas. É preciso ter visibilidade desses riscos para garantir que os resultados gerados pela IA não introduzam novos passivos em seu ambiente.

Gerenciamento de exposição para reduzir os riscos e desafios de IA: Uma plataforma de gerenciamento de exposição, como o Tenable One, cria um inventário unificado de seu software e bibliotecas de IA, para que você possa encontrar componentes vulneráveis ou configurados incorretamente e priorizar a correção com base no contexto de risco do mundo real.

2. Falta de visibilidade na tomada de decisões

Quando os agentes e modelos de IA tomam decisões sem mostrar como ou por que, suas equipes de segurança não conseguem ver como eles interagem com dados confidenciais ou por que solicitam permissões específicas. Aqui, o contexto é fundamental para que você possa entender essas conexões ocultas e confiar no resultado do modelo de IA, sem medo de que ele exponha informações protegidas ou confidenciais.

Gerenciamento de exposição para reduzir os riscos e desafios de IA: Ao correlacionar cargas de trabalho, identidades e dados de IA em uma única visualização com o restante da superfície de ataque, o gerenciamento de exposição oferece às equipes de segurança contexto de ameaças e de negócios para encontrar e fechar vias de ataque ocultas e entender como os modelos de IA interagem com seus recursos confidenciais.

3. Uso de ferramentas de IA não aprovadas

Os vazamentos de dados podem começar com funcionários bem-intencionados que usam aplicativos de IA não autorizados para acelerar a produtividade. Sem supervisão, a equipe pode, inadvertidamente, fazer upload de documentos ou colar código proprietário em modelos externos e, sem saber, entregar seus dados a terceiros não autorizados. Você deve aplicar uma política de uso aceitável de IA (AI AUP) para bloquear esses fluxos de dados e governar exatamente quais ferramentas são seguras para uso.

Gerenciamento de exposição para reduzir os riscos e desafios de IA: Uma plataforma de avaliação de exposição (EAP) pode aplicar grades de proteção baseadas em políticas para orientar os funcionários em direção a ambientes seguros e usar a prevenção contra perda de dados (DLP) para IA para encontrar e reduzir o risco de compartilhamento de dados confidenciais ou de propriedade intelectual em prompts e uploads de IA.

4. Injeção de prompt e invasores

Atores mal-intencionados podem manipular a IA generativa. Os invasores já estão elaborando prompts que induzem os modelos a gerar resultados prejudiciais ou a revelar a lógica interna. Você precisa de validação de entrada, monitoramento e proteções em todas as camadas.

Gerenciamento de exposição para reduzir os riscos e desafios de IA: Uma solução de gerenciamento de exposição usa recursos de defesa de IA adversária para encontrar tentativas de injeção imediata, comportamentos de jailbreak e instruções mal-intencionadas. Em seguida, ele pode alertar sua equipe de segurança para que ela saiba sobre tentativas ativas de manipular seus sistemas de IA.

5. Excesso de confiança na automação

Se a sua força de trabalho automatiza decisões críticas, desde a geração de códigos até as interações com os clientes, sem supervisão humana, você cria um caminho direto para que vulnerabilidades e falhas operacionais entrem em seu ambiente. A melhor defesa é uma estratégia human-in-the-loop em que a IA acelera o trabalho, mas os humanos validam o resultado antes que ele afete seus negócios.

Gerenciamento de exposição para reduzir os riscos e desafios de IA: Uma ferramenta de gerenciamento de exposição oferece visibilidade contínua do uso da IA e do comportamento da força de trabalho, para que suas equipes possam governar a adoção da IA e garantir que os fluxos de trabalho automatizados e as interações dos agentes estejam alinhados com suas políticas de segurança.

6. Armação da IA

Kits de phishing, malware e deepfakes estão recebendo um impulso de IA que torna os agentes de ameaças ainda mais rápidos e perigosos. Como esses ataques geralmente contornam as defesas tradicionais de segurança cibernética, seus modelos de ameaças devem levar em conta essa mudança. Espere ciclos de ataque mais rápidos, iscas mais críveis e ameaças que evoluem rápido demais para a defesa baseada em assinaturas.

Gerenciamento de exposição para reduzir os riscos e desafios de IA: O gerenciamento de superfície de ataque externa mapeia continuamente sua superfície de ataque externa para encontrar serviços de IA, APIs e endpoints de bate-papo expostos publicamente, para que você possa fechar as lacunas de visibilidade que os invasores exploram para lançar campanhas sofisticadas orientadas por IA.

7. Modelos de shadow AI e não confiáveis

A ascensão da shadow AI, incluindo extensões de navegador não aprovadas, aplicativos SaaS e modelos soberanos como o DeepSeek, introduz software que pode contornar seus controles de segurança. Os funcionários podem, sem saber, usar modelos de IA de baixo custo ou hospedados no exterior que não se alinham com seus padrões de dados e privacidade e expandem sua superfície de ataque para além de sua visibilidade.

Gerenciamento de exposição para reduzir os riscos e desafios de IA: O gerenciamento de exposição inclui a descoberta contínua de IA sombra para encontrar aplicativos, serviços e plug-ins de navegador de IA não aprovados em execução nos endpoints, para que as equipes de segurança possam gerenciar o uso não sancionado.

8.Identidades e infraestrutura de IA inseguras

As workloads de IA geralmente dependem de identidades não humanas com privilégios excessivos e de infraestrutura de nuvem complexa. Configurações incorretas aqui criam vias de ataque ocultas que concedem aos invasores acesso aos seus dados mais críticos, independentemente do grau de segurança do modelo.

Exposure management to reduce AI risk and challenges: With integrated AI security posture management (AI-SPM), you can detect misconfigured cloud resources and overprivileged non-human identities to sever the attack paths that expose your AI workloads to compromise.

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