Segurança para IA vs. IA para segurança

A IA para segurança usa a inteligência artificial para fortalecer a defesa cibernética. Ela envolve a incorporação de machine learning, deep learning e IA generativa em tecnologias de segurança para aumentar sua eficiência e eficácia. 

Por exemplo, uma classificação de riscos baseada em machine learning em uma solução de gerenciamento de vulnerabilidades ajuda a priorizar as vulnerabilidades que afetam o negócio para que seus profissionais precisem gerenciar apenas uma quantidade menor de exposições em vez de mitigar todos os casos críticos e de alta severidade, uma batalha contínua para muitas organizações. 

A IA generativa também contribuiu para o surgimento dos assistentes de segurança, que comprovadamente aumentam a produtividade geral da equipe de segurança de TI e ajudam a elevar o nível dos membros menos experientes da equipe. 

Ela deixa as operações de segurança mais rápidas, mais adaptáveis e mais capazes de lidar com dados em uma escala além da capacidade humana.

A segurança para IA protege a IA corporativa e shadow AI contra exposição. Ao criar seus próprios modelos de IA ou adotar ferramentas de terceiros, como o ChatGPT e o Gemini, elas expandem sua superfície de ataque. Ela protege os modelos de IA, os dados de treinamento e sua infraestrutura subjacente contra uma nova classe de ameaças, como ataques adversários, envenenamento de dados e roubo de modelos.

Proteger as ferramentas de IA é uma prioridade crescente conforme as equipes da organização as adotam:

Ferramentas de produtividade como:

• ChatGPT
• Gemini
• Microsoft Copilot

Modelos de IA de código aberto, como:

• Llama
• Mistral
• Bloom

Bibliotecas de IA como:

• PyTorch
• TensorFlow
• Scikit-learn

Armazenamento de dados como:

• Bucket do S3 (AWS)
• Armazenamento no Azure Blob
• Armazenamento no Google Cloud

Grandes modelos de linguagem (LLMs) como:

• GPT-4
• Claude 3
• PaLM 2

Porém, quanto mais essas ferramentas tornam-se parte das áreas de segurança, desenvolvimento de software, finanças, marketing e de outros fluxos de trabalho da organização, mais elas mostram novos riscos.

Aqui, segurança para IA refere-se a pessoas, processos, políticas e ferramentas necessários para proteger a infraestrutura, os padrões de uso e os resultados da IA. 

Em muitos ambientes, isso começa com o desenvolvimento de uma política para o uso seguro, ético e apropriado da IA, juntamente com a identificação da shadow AI, que são ferramentas de IA que sua organização não sancionou ou protegeu oficialmente.

Pergunte:

• Nossos desenvolvedores colam o código-fonte em ferramentas públicas de IA?
• Os usuários corporativos fazem upload de dados confidenciais para o ChatGPT?

A segurança para IA começa com o inventário.

Pergunte:

• Quais modelos nós usamos?
• Onde os implementamos?
• Quem pode acessá-los?

Isso inclui:

• IA sancionada
• Uso de IA não sancionada
• Residência de dados
• Retenção de dados
• Políticas de treinamento de modelos
• Uso da API entre LLMs
• IA em sistemas de nuvem
• Governança de modelo ajustada

A segurança para IA é importante, quer você esteja criando com modelos de código aberto, usando ferramentas de IA de terceiros ou incorporando IA em aplicações internas. 

Depois de saber onde os modelos residem, você pode aplicar controles como:

• Acesso por função
• Classificação e proteção de dados
• Monitoramento do comportamento de inferência
• Aplicação de políticas para impedir acesso não autorizado ou vazamentos de dados

Para a infraestrutura de IA hospedada na nuvem, seus controles devem proteger:

• Pesos do modelo e dados de treinamento
• Implementações da infraestrutura como código (IaC)
• APIs que expõem a inferência de modelos
• Serviços associados, como bancos de dados vetoriais

Proteja o uso da IA e evite vazamentos de dados

Um dos maiores riscos da IA é a forma como as pessoas a utilizam. 

Funcionários que colam informações confidenciais em ferramentas de IA sem proteções podem, sem querer, expor dados proprietários. 
 

O que pode dar errado

• Os desenvolvedores podem inserir o código-fonte em ferramentas públicas de IA.
• As equipes de marketing podem fazer upload de listas de clientes.
• Os usuários corporativos podem compartilhar documentos confidenciais com um chatbot. 

Se alguém inserir algum desses dados no treinamento do modelo de outra pessoa, até mesmo ações bem-intencionadas podem resultar em violações de privacidade ou vazamentos de propriedade intelectual.
 

Como reduzir seu risco

• Estabeleça regras claras.
  • Crie e aplique políticas de uso aceitável que definam onde, quando e quais dados seus funcionários podem usar em ferramentas públicas de IA.
• Descubra o uso da IA na sua organização.
  • Comece identificando quem está usando o que por meio de ferramentas de monitoramento de IA. Isso inclui plug-ins de navegador, aplicações e serviços de IA baseados na nuvem, aprovados ou não.
• Impeça a saída de dados confidenciais.
  • Use políticas de DLP ajustadas para interações de IA a fim de sinalizar código-fonte, informações de identificação pessoal (PII) ou documentação interna antes de permitir o compartilhamento externo. Você também pode usar firewalls para bloquear o acesso a endereços IP de IA não sancionada; observe que os funcionários encontrarão uma solução alternativa e você precisará estar sempre a par dos novos serviços. 
     

Bloqueie seu ambiente de desenvolvimento de IA

O desenvolvimento de IA usa uma pilha complexa, como serviços de nuvem, APIs, dados de treinamento, bancos de dados de vetores e plataformas de operações de machine learning (MLOps). Cada camada introduz uma possível exposição. 

Aqui, o AI-SPM é fundamental.
 

O que pode dar errado

• Configurações incorretas podem expor endpoints de modelos, dados de treinamento ou permissões.
  • Um invasor que encontra uma API aberta ou uma função de IAM fraca pode roubar pesos de modelos, acessar dados confidenciais ou até mesmo manipular o comportamento da IA na produção.
     

Como proteger seus modelos e bibliotecas de IA contra vulnerabilidades

• Faça um inventário de seu ecossistema de IA.
  • Rastreie tudo, não apenas os modelos, mas também serviços como SageMaker, Bedrock, Azure AI, Vertex AI e infraestrutura de suporte.
• Verifique configurações incorretas.
  • Detecte buckets públicos, funções com excesso de permissões ou exposição de APIs antes que criem riscos.
• Controle o acesso.
  • Aplique RBAC rigoroso e privilégios mínimos para que somente identidades aprovadas possam acessar seus recursos de IA.
• Proteja sua cadeia de suprimentos.
  • Use ferramentas como uma lista de materiais de IA (AIBOM) para monitorar dependências de terceiros e riscos de modelos pré-treinados.

Proteja os modelos de IA no tempo de execução

Os modelos de IA respondem à entrada dos usuários, e os invasores sabem como explorar isso. As defesas de tempo de execução ajudam você a identificar e interromper ataques adversários antes que eles causem danos reais.
 

O que pode dar errado

• Envenenamento de dados, em que os invasores contaminam os dados de treinamento para introduzir vulnerabilidades ocultas.
• Ataques de evasão, em que os agentes de ameaças criam entradas para enganar seu modelo e fazer com que ele seja classificado ou se comporte de forma incorreta.
• Extração de modelos, em que os padrões de consulta podem fazer engenharia reversa da lógica ou vazar dados de treinamento confidenciais.
• Injeção de prompts, em que agentes mal-intencionados usam prompts maliciosos para manipular os LLMs, de modo que gerem resultados prejudiciais ou mostrem instruções ocultas.
   

Como defender

• Treinar para resiliência adversárias. Use amostras adversárias durante o treinamento do modelo para criar defesas mais fortes.
• Filtrar e validar entradas. Sanitize as consultas antes que elas cheguem ao seu modelo a fim de bloquear ataques de injeção.
• Monitorar o comportamento do modelo. Observe se há anomalias de saída, picos de recusa ou padrões que sugiram uso indevido.

Uma estratégia completa de segurança para IA abrange todas as três camadas. Você precisa de visibilidade de como os usuários interagem com a IA, proteções para infraestrutura e direitos e defesas para modelos em produção. Essas proteções permitem que suas equipes inovem sem abrir a porta para riscos evitáveis.

Como a IA beneficia as tecnologias de segurança cibernética?

A IA para segurança aumenta as ferramentas de segurança na sua pilha para que você possa identificar, priorizar e responder a exposições e ameaças com mais rapidez e precisão. 

A IA analisa grandes volumes de telemetria em tempo real para encontrar padrões, mapear riscos e sugerir as melhores ações para eliminar exposições e corrigir ameaças.

Análise preditiva de ameaças

Os modelos de IA analisam ataques anteriores e threat intel para prever o que está por vir, de modo que você possa fortalecer os sistemas antes que um agente de ameaças os explore.

Por exemplo, a IA pode identificar quais vulnerabilidades os invasores têm maior probabilidade de atacar com base no comportamento do agente de ameaças, na disponibilidade de exploração e na exposição do ativo. 

Soluções com ferramentas de priorização de vulnerabilidades usam machine learning para mostrar os riscos reais de milhares de descobertas, eliminando o ruído das pontuações do CVSS e apontando as falhas que importam.

 

Como a IA oferece suporte a operações de segurança proativas

As plataformas de IA combinam o contexto de várias fontes de anomalias comportamentais, ameaças, vulnerabilidades e outras exposições, incluindo configurações de nuvem e permissões de identidade, para informar o que está em risco e por que isso é importante.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode melhorar suas defesas cibernéticas:

Veja como a pontuação de risco da Tenable ajuda a simplificar a priorização de vulnerabilidades com mais precisão. 

Detecção de ameaças e anomalias

A IA cria uma linha de base dinâmica do que é comum no seu ambiente. Isso inclui logins, comportamentos de serviço, atividade de APIs e operações de carga de trabalho na nuvem.

Uma ferramenta de IA na sua solução de segurança cibernética pode capturar automaticamente atividades incomuns, como tentativas de login de locais suspeitos ou contêineres que estejam bisbilhotando onde não deveriam.

Como esse tipo de detecção de anomalias não depende de assinaturas predefinidas, ele é especialmente eficaz na detecção de novas ameaças, ameaças de dia zero e ameaças internas que as ferramentas tradicionais baseadas em assinaturas e regras provavelmente deixarão passar.

Mapeamento inteligente das vias de ataque

A IA ajuda você a ver o panorama geral. Ao processar dados de exposição de toda a sua superfície de ataque em tempo real, permite que você veja quais vulnerabilidades, configurações incorretas e permissões excessivas nos seus ambientes locais e de nuvem se combinam para criar vias de ataque de alto risco que levam às joias da coroa.

Você pode usar essa informação para interromper proativamente as vias de ataque, seja revogando uma permissão, corrigindo uma configuração incorreta ou isolando um ativo de risco.

Aumento de analistas com IA generativa

A IA generativa facilita a compreensão de dados complexos. Ela pode resumir as vias de exposição, explicar o que uma vulnerabilidade faz e descrever como corrigi-la, tudo em uma linguagem simples.

Em vez de vasculhar painéis ou bases de conhecimento, seus analistas de SOC e de exposição podem fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas imediatas e repletas de contexto. Isso aumenta a eficiência e permite que os analistas foquem em tarefas de maior valor.

O X da questão? Se você não aplicar o mesmo nível de escrutínio e controle de acesso às ferramentas de IA generativa, correrá o risco de introduzir novas exposições, colocando em risco dados confidenciais, modelos proprietários e a confiança do usuário.

A IA para segurança não descarta a supervisão humana. Ela descarrega tarefas manuais e repetitivas que consomem o tempo da sua equipe e levam ao esgotamento.

Você pode automatizar a triagem de alertas, a correlação e o resumo de dados para que os analistas de SOC possam focar em entender melhor a intenção do invasor, investigar incidentes e criar defesas cibernéticas mais maduras. 

A combinação da velocidade e da escala da IA com a experiência humana gera uma vantagem poderosa. 
 

Veja como os recursos de IA da Tenable podem ajudar você a gerenciar as exposições que os novos ataques orientados por IA introduzem e a identificar o uso não autorizado de IA no seu ambiente.

As pessoas usam o termo segurança com tecnologia de IA de forma vaga, mas quando você se aprofunda nas plataformas de AI security que têm o melhor desempenho prático, todas elas têm algo em comum: especialização.

• Alguns modelos são excelentes em previsões.
• Outros buscam reconhecimento de padrões ou interpretação de linguagem natural. 

Quanto melhor uma solução mapear cada modelo para um caso de uso de segurança, mais fortes e eficientes serão os resultados.

Aqui estão alguns dos principais tipos de modelos de IA que suas equipes podem usar para aprimorar a segurança e o que eles fazem de melhor:

Machine learning supervisionado para previsão baseada em padrões

• O que ele faz: aprende com dados históricos rotulados para prever resultados ou classificar novas entradas.
• Onde ele se encaixa na segurança: você precisa saber quais vulnerabilidades representam um risco real. Os modelos supervisionados de machine learning podem aprender com trilhões de pontos de dados, tendências de exploração anteriores, comportamentos dos invasores e criticidade dos ativos para prever quais vulnerabilidades novas os invasores têm maior probabilidade de explorar.
• Como ele é em ação: as plataformas que usam esse modelo podem atribuir uma pontuação de risco preditiva a cada vulnerabilidade com base em sua atividade real. É uma alternativa embasada por dados às pontuações CVSS estáticas e ajuda a reduzir a fadiga de alertas.

Deep learning para detectar ameaças complexas

• O que ele faz: as redes neurais, como as redes de memória de longo prazo (LSTMs) e as redes neurais convolucionais (CNNs), analisam os padrões de tráfego da rede, os comportamentos dos usuários e os registros de acesso a arquivos para descobrir conexões que levariam horas para serem encontradas por analistas humanos.
• Onde ele se encaixa na segurança: o deep learning é essencial para lidar com ameaças sofisticadas que não seguem os manuais de ataque comuns. Esses modelos capturam elementos que os sistemas tradicionais baseados em regras deixam passar totalmente, sobretudo quando os invasores tentam se disfarçar ou usar técnicas novas ou desconhecidas.
• Como ele é em ação: pense em um malware projetado para evitar a detecção tradicional ao mudar sua aparência. O deep learning identifica os padrões de comportamento subjacentes, mesmo quando os invasores modificam intencionalmente o código para parecer novo. Ou considere um cenário em que alguém com acesso legítimo começa a ter atitudes que não são tecnicamente contra a política, mas que parecem erradas, como acessar arquivos em uma ordem incomum ou em horários inesperados. O sistema capta essas mudanças sutis de comportamento.

Gráficos de conhecimento para mapear como as ameaças se espalham

• O que ele faz: conecta entidades, usuários, ativos, permissões e vulnerabilidades em uma rede de relacionamentos visual e pesquisável.
• Onde ele se encaixa na segurança: esses modelos potencializam a análise das vias de ataque. Em vez de tratar os riscos como descobertas isoladas, eles mostram como os invasores podem reunir várias exposições para atingir ativos de alto valor.
• Como ele é em ação: um gráfico de conhecimento pode mostrar uma combinação tóxica, como um servidor voltado para o público com uma falha conhecida que se conecta ao seu banco de dados de produção por meio de contas de serviço com excesso de permissões. Ele informa onde você deve intervir para bloquear uma via de ataque.

IA generativa e PLN para capacitação de analistas

• O que ele faz: analisa e gera linguagem natural para que dados de segurança complexos sejam claros, pesquisáveis e tenham uso prático.
• Onde ele se encaixa na segurança: em vez de vasculhar os painéis, sua equipe pode fazer perguntas em linguagem simples e obter resumos das exposições, ameaças e etapas de resposta legíveis por pessoas.
• Como ele é em ação: um analista pode perguntar: "Como corrigir essa exposição?" ou "Quais vulnerabilidades afetam nossos ativos voltados para a Internet com acesso de administrador?" e obter respostas contextuais e precisas imediatamente. Ele reduz o tempo de investigação e deixa os fluxos de trabalho de segurança mais acessíveis a leigos.

Por que a escolha do modelo é importante

Quando um fornecedor afirma usar "IA", você deve perguntar:

• De que tipo?
• Para quais problemas?
• Quantos dados o fornecedor usou para treinar o modelo de IA?
• Com que frequência o fornecedor atualiza o modelo?
• Como o modelo de pontuação de risco da solução se compara ao CVSS, ao CISA KEV ou ao EPSS?

Existe uma grande diferença entre uma plataforma que aplica um algoritmo genérico e outra que combina vários modelos de forma estratégica, cada um ajustado a uma tarefa específica. 

As plataformas de IA para segurança mais avançadas que existem integram todos os elementos acima usando machine learning para previsão de vulnerabilidades, gráficos de conhecimento para mapeamento de vias de ataque e IA generativa para orientação de resposta.

Essas distinções determinam a velocidade com que a sua equipe pode agir, a precisão das respostas e a eficácia da redução do risco real.

Nos EUA, a principal norma que orienta a governança de IA é o NIST AI Risk Management Framework (AI RMF). Trata-se de uma estrutura voluntária criada para ajudar a gerenciar os riscos de IA e apoiar o desenvolvimento de sistemas de IA confiáveis e responsáveis.

A estrutura tem quatro funções principais: governar, mapear, medir e gerenciar. 

O NIST AI RMF oferece um modelo para a governança responsável da IA e a gestão de riscos para que suas equipes possam criar sistemas de IA nos quais você pode confiar.

Para colocar essa estrutura em ação, não bastam boas intenções. Ela requer ferramentas práticas que proporcionem visibilidade profunda e perspectivas úteis. 

Plataformas com fortes recursos de segurança e descoberta de IA — por exemplo, plataformas que sinalizam o uso, os modelos e a infraestrutura de IA aprovados e não aprovados — desempenham um papel direto nas etapas de mapeamento e medição da estrutura, criando um inventário completo e mostrando os riscos relacionados. 

Ao monitorar continuamente as exposições da IA e detectar vulnerabilidades, essas ferramentas também ajudam você a gerenciar os riscos por meio de correções específicas. 

No final, as soluções de segurança modernas podem ajudar a concretizar uma governança responsável de IA e a adotar a IA com mais segurança.

Lembre-se, porém, de que as estruturas não são uma lista de verificação linear; são um guia para processos contínuos de gestão de riscos em todo o ciclo de vida da IA. 
 

Governar

A função de governança é o alicerce do AI RMF. Ela estabelece e cultiva uma cultura de gestão de riscos. Ela cria políticas, define a responsabilidade e garante que você tenha os processos certos para respaldar as outras três funções. 

Embora as pessoas e as políticas impulsionem a governança, a tecnologia a sustenta e a impõe. Uma governança eficaz é impossível sem a visibilidade e os dados abrangentes que as ferramentas de segurança oferecem.

Principais atividades de governança

• Criar diretrizes para a implementação da IA e definir sua tolerância a riscos antecipadamente;
• Definir e atribuir funções e responsabilidades para a governança de IA;
• Promover uma cultura que priorize a comunicação aberta sobre os riscos de IA;
• Criar processos para gerenciar riscos de componentes de IA de terceiros.
  

Mapear, medir e gerenciar

Depois de ter uma base sólida de governança de IA, você deve se envolver em um ciclo contínuo de mapeamento, medição e gerenciamento de riscos de IA.

Mapear

O mapa foca no contexto e na descoberta. Antes de proteger um sistema de IA, você precisa entender sua finalidade, seus componentes e o possível impacto.

O mapeamento envolve:

• Criar um inventário abrangente de sistemas de IA, incluindo modelos e fontes de dados, serviços de IA da AWS, do Azure e do GCP, software de shadow AI não autorizado e detecção de plug-ins de navegador;
• Documentar o contexto do sistema, incluindo objetivos e recursos pretendidos;
• Identificar os possíveis riscos a todos os componentes, incluindo elementos de terceiros.

Calcular

Na fase de medição, você avalia os riscos do mapeamento para ver o quanto pode confiar na infraestrutura que executa seus sistemas de IA.

A medição envolve:

• Analisar pipelines de dados e infraestrutura da nuvem em busca de possíveis exposições de segurança, como buckets de dados acessíveis publicamente, configurações perigosas em serviços de IA, como o Amazon SageMaker, ou funções de gerenciamento de identidade e acesso (IAM) que dão às pessoas muito mais acesso do que precisam;
• Testar e avaliar continuamente os ativos de IA em busca de vulnerabilidades e configurações incorretas;
• Estabelecer e monitorar métricas relacionadas à segurança e à conformidade da IA ao longo do tempo.

Gerenciar

A fase de gerenciamento trata dos riscos que você mapeou e mediu. Você deve alocar recursos para lidar com os riscos mais significativos de acordo com sua tolerância a riscos definida.

O gerenciamento envolve:

• Aplicar controles de segurança para reduzir o risco, como ações técnicas de mitigação, por exemplo, corrigir configurações incorretas da nuvem, revogar excesso de permissões e criptografar dados;
• Dica: usar uma plataforma de segurança para orientar as ações com instruções de correção passo a passo;
• Transferir o risco para outra parte, por exemplo, por meio de seguro cibernético;
• Decidir não implementar um sistema de IA se os riscos forem inaceitavelmente altos;
• Aceitar formalmente um risco que esteja dentro do nível de tolerância definido pela organização.

Uma estrutura como o NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) fornece um modelo crucial para uma IA responsável, mas é um exercício teórico, sem a abordagem correta para colocá-lo em ação.

Aqui entra o AI Aware. Ele fornece dados para a governança de IA a fim de ajudar a criar e aplicar políticas.

O AI Aware consiste em ter a visibilidade, a compreensão e os controles necessários para gerenciar com eficácia os riscos de IA na sua organização. Trata-se de ir além das diretrizes conceituais e chegar à implementação prática.

Uma plataforma como o Tenable Cloud Security oferece a base técnica de que você precisa para cultivar uma postura AI Aware. Ele fornece um inventário abrangente para mapear seu cenário de IA, análise contínua para medir sua postura de segurança, orientações práticas para mitigar seus riscos e visibilidade de toda a organização, necessária para uma governança eficaz de IA.

Pronto para ir além das estruturas teóricas e realmente entender e gerenciar seus riscos de IA? Descubra como o Tenable Cloud Security pode ajudar.

No papel de CISO, os fornecedores de gerenciamento de exposição provavelmente bombardeiam você com alegações ousadas sobre suas soluções de IA. Mas muitas apenas automatizam tarefas. 

Seu investimento em AI security deve fazer muito mais do que isso; também deve reduzir o risco ao negócio e fortalecer seu programa de segurança. 

Aqui estão algumas perguntas importantes que todo CISO deve fazer para obter perspectivas de como avaliar uma solução de segurança de IA.
 

A solução conecta claramente sua IA a resultados reais de segurança ou apenas lista os recursos técnicos?

Considere:

• O fornecedor explica por que usa técnicas específicas de IA, além de apenas listar modelos ou palavras-chave?
• O fornecedor consegue vincular sua arquitetura de IA a resultados como correção mais rápida, MTTD/MTTR aprimorado ou exposição reduzida?
• A IA é otimizada para o seu caso de uso (por exemplo, priorização de vulnerabilidades, risco de direito) ou é um complemento?
• O fornecedor fornece evidências ou métricas que demonstrem o impacto da IA sobre a segurança real?

Um fornecedor que lidera com resultados, não com algoritmos, tem maior probabilidade de fornecer valor estratégico.
 

A IA consegue se comunicar claramente com as pessoas, e não apenas gerar dados?

Considere:

• A plataforma explica as descobertas em uma linguagem comum, que os analistas podem usar sem decodificar?
• Ela consegue traduzir alertas técnicos em contexto para líderes, equipes de risco ou auditores do negócio?
• Ela permite uma triagem mais rápida, mostrando o que está em jogo e por que é importante?
• O resultado pode ser utilizado por todas as equipes, não só pela TI ou segurança?

A IA que melhora a comunicação, gera confiança e acelera a ação. Se a plataforma não falar o idioma da sua equipe, ela não dará suporte à colaboração ou à resposta.
 

A IA se adapta às necessidades da sua empresa ou força você a se adaptar a ela?

Considere:

• A IA pode aprender com o seu ambiente, incluindo como seus usuários se comportam e quais ativos são mais importantes?
• Ela ajusta a pontuação de risco com base no seu setor e no seu ambiente, e não em uma referência genérica?
• O resultado é adaptado à sua superfície de ataque real ou trata todas as organizações da mesma forma?
• Ela pode evoluir à medida que seu ambiente muda ou está presa a suposições estáticas?

A IA que não se adaptar ao seu negócio não ajudará você a gerenciar riscos reais. Ela deixará passar o que importa ou distrairá você com o que não importa.
 

A IA oferece suporte à tomada de decisões com base em riscos, fundamentada na exposição e no impacto?

Considere:

• A IA prioriza as descobertas com base no risco real, e não apenas nas pontuações de severidade?
• Ela consegue diferenciar vulnerabilidades teóricas e vulnerabilidades com vias reais de exposição?
• Ela leva em conta a capacidade de exploração, a criticidade dos ativos e o comportamento do adversário, e não apenas as pontuações estáticas do CVSS?
• Ela ajuda a sua equipe a focar no que reduz os riscos mais rapidamente ou a dispersá-la em ruídos de baixa prioridade?

A IA que viabiliza a segurança baseada em riscos permite que você aja com intenção para concentrar seus recursos limitados nas exposições mais importantes.

As ferramentas de IA da Tenable oferecem suporte aos dois lados da equação de segurança de IA: usar a IA para fortalecer a segurança cibernética e proteger os sistemas de IA que sua empresa cria ou adota. 

Esse foco duplo ajuda a reduzir o risco em duas frentes críticas: proteger sua infraestrutura e proteger sua pegada de IA.

Você verá isso em três ofertas principais:

• O ExposureAI potencializa a detecção de ameaças, a análise de exposição e a correção priorizada.
• O gerenciamento de vulnerabilidades do AI Aware ajuda a tomar decisões de aplicação de patches mais inteligentes com base no contexto de risco real.
• O AI-SPM protege seus modelos, sua infraestrutura e seus direitos de IA.
   

Use a IA para fortalecer a defesa cibernética com o ExposureAI

O ExposureAI é o mecanismo generativo por trás da plataforma de gerenciamento de exposição Tenable One. Ele processa mais de um trilhão de pontos de dados para ajudar você a detectar, compreender e reduzir os riscos com precisão.

A ExposureAI mapeia as relações entre seus ativos, usuários, serviços em nuvem, identidades e vulnerabilidades. Criado com base no Exposure Data Fabric da Tenable, ele extrai, normaliza e conecta dados de segurança dispersos de toda a superfície de ataque. Esse tecido de dados transforma descobertas desconectadas em uma rede de perspectivas rica e profundamente vinculada.

E essa visão conectada é importante. 

Em vez de apenas sinalizar problemas isolados, o ExposureAI pode detectar cadeias de ataque complexas e de várias etapas e adicionar precisão a cada alerta. É como um gráfico de conhecimento. Ao estruturar seus dados de forma relacional, é possível rastrear vias de ataque desde o ponto de entrada inicial até as joias da coroa.

Com esse quadro completo, sua equipe vê onde o risco existe e como tudo se une para criar uma exposição real. Ele acelera a forma como você prioriza e corrige problemas. 

Essa base dá aos modelos de ExposureAI o contexto profundo de que precisam para fornecer perspectivas pontuais e etapas futuras claras, mudando a forma como você encontra, entende e elimina os riscos no seu ambiente.

Veja como o ExposureAI pode ajudar você a eliminar todo o ruído das vulnerabilidades para focar no risco real para o negócio. 
 

Priorizar vulnerabilidades com o AI Aware

O AI Aware aprimora os fluxos de trabalho tradicionais de gerenciamento de vulnerabilidades usando machine learning para concentrar a equipe nos pontos fracos que representam as maiores ameaças no momento.

Em vez de se basear em classificações estáticas do CVSS, o sistema considera a capacidade de exploração, as vias de exposição, threat intel e o contexto de negócio para priorizar as vulnerabilidades com base no risco real.

O AI Aware reduz o ruído e acelera a aplicação de patches, destacando as falhas que os invasores têm maior probabilidade de explorar no ambiente. Ele ajuda você a passar do gerenciamento de vulnerabilidades reativo para uma estratégia baseada em riscos.

Veja como o AI Aware aprimora a priorização baseada em riscos.
 

Proteger sua pilha de IA com o AI-SPM

À medida que a adoção da IA aumenta, sua superfície de ataque também aumenta. O AI-SPM ajuda você a descobrir, fortalecer e controlar os serviços, os modelos e os direitos de nuvem que potencializam suas iniciativas de IA.

O AI-SPM detecta a infraestrutura relacionada à IA na AWS, no Azure e no Google Cloud. Ele identifica como os usuários interagem com as plataformas e sinaliza extensões de navegador não autorizadas, pacotes ou serviços de shadow AI que os usuários corporativos acessam.

Ele integra-se a ferramentas de gerenciamento de direitos e infraestrutura da nuvem (CIEM) para aplicar privilégios mínimos. Ele monitora quem acessa seus modelos, APIs e dados confidenciais para que você possa detectar o uso indevido antecipadamente e manter a conformidade.

O Vulnerability Priority Rating (VPR) da Tenable usa machine learning para atribuir pontuações de risco dinâmicas com base em vários fatores do mundo real, não apenas a pontuação estática do CVSS, para ajudar sua equipe a priorizar o risco real, em vez de se perder em tantos alertas.

O VPR incorpora:

• Disponibilidade e transformação de explorações em armas;
• Threat intel ativa de fontes públicas e da dark web;
• Exposição de ativos e contexto de rede;
• Tendências temporais e comportamento dos invasores.

Exemplo:

• O CVSS pode classificar duas vulnerabilidades como 9,8, mas os agentes de ameaças exploram ativamente apenas uma delas no mundo real.
• Em vez de se apressar para corrigir as duas com base nessa pontuação, o VPR aplica outras métricas de pontuação de risco para atribuir um risco maior à que tem atividade de ameaça real. O VPR proporciona a perspectiva de que você precisa para saber qual deve ser corrigida primeiro.

Quer ver como o ExposureAI e o AI-SPM trabalham juntos para proteger seu ambiente e suas iniciativas de IA? Conheça as soluções de segurança cibernética com tecnologia de IA da Tenable.