O que é segurança cibernética de IA?

A IA na segurança cibernética é a convergência da IA para segurança, como o uso de machine learning para acelerar o gerenciamento de exposição e facilitar a correção, e a segurança para a IA para proteger os modelos de IA, como o uso de ferramentas de IA generativa pelos funcionários, para impedir o vazamento, o envenenamento e o roubo de dados.

Principais conclusões:

• Automatize a detecção de ameaças em escala com machine learning e fortaleça seus próprios modelos de IA para que os invasores não possam manipulá-los.
• Proteja sua organização contra riscos específicos de IA, como modelos de IA desonestos, injeção de prompts e tratamento perigoso de dados, com gerenciamento da postura de segurança de IA (AI-SPM) dedicado.
• Analise padrões de comportamento em vez de assinaturas conhecidas para detectar ameaças cibernéticas emergentes e ataques sofisticados de IA que contornam as ferramentas legadas de segurança cibernética.
• O Tenable One informa a você o que deve ser corrigido primeiro usando análises orientadas por IA para priorizar exposições críticas em toda a sua superfície, incluindo ativos de TI, recursos de nuvem e modelos de IA.

Em sua essência, a segurança cibernética da inteligência artificial baseia-se em três camadas de tecnologia:

• Machine learning: Usa modelos estatísticos para classificar dados e detectar desvios de padrão no tráfego de rede e nos resultados do modelo de IA da sua organização.
• Deep learning: Um subconjunto mais avançado de machine learning que usa redes neurais de várias camadas para resolver problemas complexos, como o reconhecimento de ameaças de dia zero ou identificação de deepfakes e manipulação de modelos de IA.
• Processamento de linguagem natural (PLN): Permite que os sistemas interpretem a linguagem humana para detectar dados confidenciais em prompts de IA de funcionários e ajuda os analistas a consultar os dados usando inglês simples.

Ao contrário das ferramentas de segurança legadas que dependem de assinaturas estáticas, a IA usa análise estatística para analisar dados não estruturados. A IA pode detectar riscos cibernéticos tradicionais e ameaças especializadas direcionadas aos seus modelos de IA que, normalmente, levariam semanas para serem encontradas pelas equipes de segurança.

Para unir detecção, correção e governança, a IA opera em três estágios funcionais:

• IA preditiva: Prioriza incidentes de alto risco ao sinalizar desvios na atividade dos usuários e nas interações do modelo de IA.
• IA generativa: Agiliza as investigações explicando os riscos em linguagem simples, enquanto monitora o tratamento inseguro dos dados nos prompts de IA dos funcionários.
• IA agêntica: Toma medidas autônomas para concluir tarefas sofisticadas, bloquear ameaças e aplicar a política de uso aceitável (AUP) da IA.

Essa abordagem em várias camadas ajuda sua organização a utilizar a IA para defender toda a superfície de ataque e, ao mesmo tempo, proteger os modelos de IA para impulsionar a inovação.

Tudo pronto para inovar com segurança usando IA? Descubra como o Tenable One ajuda você a utilizar a IA generativa para uma análise mais rápida, sem comprometer a segurança do uso da IA.

Em um nível mais alto, a IA funciona aprendendo o DNA exclusivo do seu ambiente, como a rede normal, o endpoint, o comportamento dos usuários e o uso da IA pelos funcionários, e depois sinalizando ou abordando desvios perigosos.

1. Linhas de base comportamentais

Em vez de se basear em regras fixas, os modelos de IA são treinados em grandes conjuntos de dados para estabelecer uma linha de base de atividade normal. O sistema aprende padrões padronizados, como tempo típico de login, volumes de transferência de dados ou chamadas de API para modelos externos de IA, específicos para sua organização.

2. Detecção de desvios e ameaças

O sistema monitora os desvios dessa linha de base para detectar anomalias que não correspondam às assinaturas conhecidas. A IA pode identificar novas variantes de malware, ataques de injeção de prompts, ataques de dia zero ou tentativas de phishing que as ferramentas tradicionais de segurança cibernética não detectariam.

3. Reconhecimento de padrões complexos

Usando deep learning, o sistema identifica relações sutis e complexas entre eventos aparentemente não relacionados. Ele pode correlacionar um pequeno alerta de endpoint com uma solicitação de rede suspeita para descobrir uma sofisticada via de ataque que pode ser invisível para os analistas humanos.

4. Priorização Preditiva

No gerenciamento de vulnerabilidades, a IA vai além das pontuações de severidade de vulnerabilidades estáticas. A Priorização Preditiva analisa a criticidade dos ativos, a threat intel do mundo real e a probabilidade de exploração para prever quais vulnerabilidades os invasores têm maior probabilidade de explorar com o objetivo de focar a correção nas exposições que representam o risco real mais significativo.

5. Assistência operacional

Por meio da PLN, é possível interagir com seus dados usando linguagem natural, como pedir a um assistente de segurança para resumir logs complexos, gerar relatórios de risco ou explicar alertas para reduzir a carga manual da sua equipe.

6. Adaptação contínua

Ao contrário das ferramentas de detecção estática, a IA se adapta continuamente à sua superfície de ataque em constante mudança. Ela aprende com falsos positivos e novos dados para se tornar mais precisa com o tempo, à medida que se integra aos seus dados de exposição e à threat intel.

O resultado? A IA ajuda a fazer perguntas melhores e a descobrir condições de alto risco mais rápido para reduzir a fadiga de alertas e filtrar o ruído para que sua equipe possa se concentrar em exposições críticas.

Quer segurança proativa? Veja como o Assistente de IA da Tenable usa LLMs para pesquisar seus dados, resumir os riscos e gerar diretrizes de mitigação em poucos segundos.

Ao automatizar análises complexas, a IA é um multiplicador de forças que permite que as equipes de segurança expandam sua defesa sem aumentar o número de funcionários.

Principais vantagens da segurança cibernética orientada por IA:

• Mais produtividade ao automatizar a triagem de rotina e a correlação de dados para reduzir o tempo de investigação manual.
• Priorização precisa usando modelos comportamentais que filtram o ruído dos alertas e os falsos positivos para que suas equipes foquem apenas nos riscos críticos que ameaçam as operações do negócio.
• A IA generativa traduz achados técnicos complexos em etapas claras e práticas para que a TI reduza o tempo entre a descoberta e a correção.
• Diferentemente das ferramentas legadas de segurança cibernética, a IA identifica ataques novos e de dia zero com base em desvios comportamentais, abrangendo ameaças cibernéticas tradicionais e riscos direcionados ao seu pipeline de IA.
• Proteja a inovação da IA fornecendo proteções para adotar com segurança as tecnologias de IA, de modo que os funcionários possam usar ferramentas de IA autorizadas sem vazamento de dados confidenciais.

Explore toda a proposta de valor da IA na segurança no nosso guia detalhado dos benefícios da segurança cibernética baseada em IA.

Veja como a IA aprimora as ferramentas de segurança cibernética que você já usa:

Mergulhe mais profundamente em cenários detalhados de uso da IA no mundo real no nosso guia completo para casos de uso comuns de segurança cibernética de IA.

A IA generativa ajuda seus analistas a consultar ambientes complexos usando um inglês simples. Em vez de filtrar manualmente os painéis para obter respostas rápidas e ricas em contexto, as equipes podem fazer perguntas como: "Você pode me mostrar todos os modelos de IA não aprovados em uso?"

A IA generativa tem dois resultados:

• Triagem acelerada
• Ferramentas como o Tenable ExposureAI usam IA generativa para encontrar automaticamente as vias de ataque, explicar os riscos, auditar o uso da IA e gerar evidências práticas de correção.
• Velocidade contra-adversária
• A IA generativa acelera a resposta, decodificando instantaneamente comportamentos complexos para neutralizar rapidamente ameaças sofisticadas, como malware polimórfico e engenharia social automatizada.

Quer se aprofundar mais? Confira esta página sobre IA generativa no nosso guia de segurança cibernética.

As mesmas qualidades que deixam a IA poderosa também introduzem riscos cibernéticos novos e muitas vezes negligenciados:

1. Risco de IA em ambientes de nuvem – As implementações de IA na nuvem apresentam riscos próprios, como shadow AI e endpoints expostos, que as ferramentas de segurança tradicionais não percebem. Saiba melhor como proteger esses ativos no nosso guia de risco de IA em ambientes de nuvem.
2. Viés de modelos e falhas de treinamento – Modelos de IA treinados com dados incompletos podem ter resultados imprecisos e deixar passar ameaças ou falsos positivos.
3. Falta de explicabilidade (IA de caixa preta) – Sem transparência de como os modelos de IA funcionam, você não consegue explicar aos executivos ou aos auditores por que o sistema suspendeu uma conta ou informar à área de conformidade por que o modelo ignorou um alerta crítico.
4. Privacidade e vazamento de dados – Se você não usar a segmentação adequada, os LLMs podem expor acidentalmente dados de treinamento confidenciais.
5. Ataques de injeção de prompts – Os invasores podem criar entradas específicas para enganar os modelos de IA e fazê-los revelar a lógica interna ou ignorar os filtros de segurança.
6. Excesso de confiança na automação – Automatizar decisões sem validação humana acarreta o risco de deixar passar nuances e contextos.
7. Armamento dos invasores – Os agentes de ameaças usam IA para acelerar o phishing, criar deepfakes e escrever malware polimórfico.
8. Modelos de IA hospedados externamente e não confiáveis – O uso de modelos de baixo custo hospedados externamente (como o DeepSeek) pode se desviar dos padrões de privacidade e das barreiras de segurança ocidentais.

Deseja explorar esses desafios mais profundamente? Veja como a IA está remodelando o cenário de ameaças à segurança cibernética e suas implicações para o seu programa de segurança.

A adoção da IA introduz vetores de risco distintos, como envenenamento de dados e roubo de modelos. Para implementar sistemas de IA com segurança, suas equipes de segurança precisam adaptar governança para comportamentos imprevisíveis da IA e autenticação máquina a máquina.

Estratégias básicas:

1. Exija transparência – Selecione ferramentas com recursos de explicabilidade para entender melhor como os modelos de IA classificam o risco e justificam as decisões.
2. Aplique privilégios mínimos – Impeça o acesso permanente a modelos de IA. Use protocolos Just-in-Time (JIT) para limitar as permissões, conceder acesso sob demanda e revogá-lo quando não for mais necessário.
3. Controle a dispersão de identidades – Integre o gerenciamento da postura de segurança de IA (AI-SPM) ao gerenciamento de direitos da infraestrutura de nuvem (CIEM) para evitar o aumento descontrolado de privilégios em ambientes de nuvem.
4. Proteja as entradas do modelo de IA – Bloqueie ataques de injeção de prompts e entradas adversárias com processos de validação rigorosos.
5. Examine sua cadeia de suprimentos – Audite conjuntos de dados de terceiros e modelos de código aberto para encontrar problemas de integridade e vulnerabilidades conhecidas.
6. Contramedidas contra IA adversária – Implemente IA defensiva para igualar a velocidade e a sofisticação dos invasores que usam ferramentas de IA generativa para phishing e malware.
7. Operacionalize os insights – Vá além da detecção usando IA para automatizar a priorização e explicar as etapas de correção para as equipes de TI.
8. Defina o uso aceitável da IA – Estabeleça e aplique políticas claras que detalhem quais ferramentas de IA os funcionários podem usar e quais classificações de dados são seguras para compartilhar, de modo que IPs sensíveis nunca entrem em modelos públicos.

Deseja saber mais? Leia o guia de práticas recomendadas de segurança cibernética de IA para obter mais detalhes.

Ao implementar internamente modelos de IA ou integrar IA nas suas ferramentas de segurança, você deve garantir que sua AUP esteja alinhada com os requisitos de conformidade da sua organização.

Comece incorporando a governança no ciclo de vida de IA:

• Documente o uso pretendido de cada modelo de IA, as fontes de dados de treinamento e as limitações conhecidas.
• Conduza avaliações de risco regulares para avaliar o potencial de uso indevido do modelo de IA ou a exposição de dados confidenciais.
• Rastreie o acesso a modelos e pipelines de IA, especialmente em ambientes de nuvem.
• Alinhe seus controles a estruturas confiáveis, como NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) e ISO/IEC 42001.

Ferramentas como o ExposureAI ajudam na conformidade da IA:

• Geração de evidências para decisões, priorização e correção de riscos.
• Registro de consultas em linguagem natural e recomendações para trilhas de auditoria.
• Destaque de exposições relevantes para a conformidade em ambientes híbridos e de nuvem.

A governança de IA é crítica para gerar confiança com as partes interessadas internas, os reguladores e os clientes. E, com o surgimento do AI-SPM, agora você tem as ferramentas certas para proteger seus modelos de IA como qualquer outra workload crítica.

A plataforma de gerenciamento de exposição Tenable One unifica dois recursos distintos de IA para abranger IA para segurança e segurança para IA.

Mas a IA só funcionará se estiver fundamentada no seu ambiente. Por isso, o Tenable Data Fabric, o maior repositório de dados de exposição do setor, alimenta a plataforma Tenable One. 

O Tenable Data Fabric tem mais de um trilhão de pontos de dados de milhões de sensores de endpoints, nuvem, OT e identidade. Esse enorme conjunto de dados alimenta o ExposureAI. Uma equipe especializada de pesquisadores de IA e cientistas de dados, que têm mais de 40 patentes em machine learning e algoritmos, desenvolveu esse mecanismo para transformar dados brutos em intel de decisão.

Essa combinação de dados superiores e engenharia especializada gera dois resultados importantes:

1. O ExposureAI impulsiona suas principais operações de gerenciamento de exposição. Ele usa IA generativa e insights preditivos para ajudar você a encontrar ativos de alto risco usando consultas em linguagem natural, explicar vias de ataque complexas e priorizar a correção no mundo real com base na explorabilidade.
2. O Tenable AI Exposure ajuda a proteger o uso de ferramentas de IA generativa na sua organização. Ele oferece visibilidade de como suas equipes usam plataformas de IA, como o ChatGPT Enterprise ou o Microsoft Copilot para que você possa governar efetivamente o uso da IA, detectar vazamentos de dados e mitigar os riscos de injeção de prompts.

Em última análise, o Tenable One ajuda você a aproveitar o poder da IA para escalar seu programa de gerenciamento de exposição, sem comprometer a segurança da inovação da IA nos seus workflows diários. A plataforma filtra o ruído dos alertas e identifica o uso perigoso da IA, para que suas equipes de segurança possam se concentrar em encontrar e corrigir vulnerabilidades críticas, seja na rede, na nuvem, em identidades ou nos modelos de IA.

Explore como o Tenable One combina o maior conjunto de dados de exposição do mundo com IA conduzida por especialistas para ajudar você a eliminar os pontos cegos de segurança.

A segurança de IA é uma prática crescente e em rápida evolução e, dada a natureza da sua velocidade e surgimento, são muitas as perguntas; todos os dias são criados cenários que geram outras perguntas. Vamos responder a algumas perguntas mais comuns e impactantes.

O que é IA em segurança cibernética?

A IA na segurança cibernética é a convergência da proteção do seu pipeline de IA (dados e modelos) e da aplicação da machine learning para automatizar o gerenciamento de exposição, a detecção de ameaças e a resposta.

Como a IA preditiva e a IA generativa diferenciam-se na segurança cibernética?

A IA preditiva, muitas vezes chamada de análise preditiva em segurança cibernética, procura padrões nos dados para prever possíveis ameaças ou comportamentos mal-intencionados. A IA generativa cria conteúdo, como resumos, consultas ou respostas, para responder melhor aos riscos.

A IA está substituindo os analistas humanos?

Não. A IA dá suporte aos analistas ao acelerar a detecção de ameaças cibernéticas, resumir dados e mitigar a fadiga de alertas. Até mesmo a IA agêntica, que gerencia de forma autônoma tarefas de várias etapas, é uma extensão do esforço humano. A IA ainda precisa de supervisão estratégica e validação final. Em última análise, a IA ajuda a escalar, mas os analistas são essenciais para o julgamento contextual, o escalonamento de decisões e a navegação em cenários complexos que precisam de conhecimentos humanos.

O que é DeepSeek e por que ele é importante para a segurança cibernética?

O DeepSeek é um LLM criado na China. Isso é importante porque sinaliza um cenário crescente de LLMs de alto desempenho e acesso aberto que podem ser usados pelos invasores, o que muda a forma como você precisa pensar sobre modelos de ameaças de IA e uso abusivo de IA.

O que é AI-SPM?

O AI-SPM monitora e protege os sistemas de IA em ambientes de nuvem, incluindo modelos, pipelines e dados. Baseia-se no gerenciamento da postura de segurança na nuvem (CSPM) com recursos adaptados a riscos específicos da IA.

Quais são os riscos do uso de IA em setores de alta conformidade, como saúde ou finanças?

As ferramentas de IA que lidam com dados confidenciais, como modelos de diagnóstico ou mecanismos de detecção de fraudes, poderão provocar exposição se não estiverem devidamente protegidas. É essencial monitorar o fluxo de dados, os direitos de acesso e as entradas/saídas do modelo. O uso do AI-SPM e do ExposureAI ajuda a garantir que seus modelos de IA atendam aos requisitos de conformidade, como HIPAA ou PCI DSS, minimizando o risco para os dados dos clientes.

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