O que é Segurança com IA Generativa?

A segurança GenAI refere-se à proteção de ambientes corporativos contra os riscos emergentes de ferramentas de IA generativa, como ChatGPT, Gemini e Claude. À medida que essas ferramentas são adotadas, elas introduzem riscos de vazamento de dados, conformidade e IA paralela. Este artigo define a segurança GenAI e descreve estratégias corporativas para garantir o uso seguro e responsável da IA.

GenAI Explicado

A segurança GenAI é a prática de identificar e mitigar riscos introduzidos por ferramentas de IA generativas, como ChatGPT, Copilot e Claude, em fluxos de trabalho corporativos. Essas ferramentas aumentam a eficiência e a inovação, mas também introduzem uma nova superfície de ataque de IA em rápida evolução que as soluções tradicionais de segurança cibernética frequentemente não conseguem cobrir. A segurança GenAI aborda essa lacuna gerenciando a exposição de dados confidenciais, aplicando políticas de uso de IA em toda a organização e detectando comportamento de IA inseguro, fora de conformidade ou malicioso. Ela combina salvaguardas técnicas como prevenção contra perda de dados (DLP), monitoramento baseado em navegador e controles de acesso com estruturas robustas de governança de IA alinhadas às políticas da empresa e aos padrões regulatórios. Diferentemente da segurança de desenvolvimento de IA, que se concentra em proteger o treinamento e a infraestrutura do modelo, a segurança GenAI protege a camada de uso, onde os funcionários interagem com ferramentas externas de IA, garantindo proteção de IA corporativa segura, alinhada às políticas e responsável.

Principais riscos da GenAI na empresa

À medida que as organizações aceleram a adoção de ferramentas de IA generativa, elas também precisam lidar com uma nova categoria de ameaças. Esses riscos não surgem apenas de agentes mal-intencionados, mas da maneira como a IA generativa interage com dados, usuários e ambientes externos. Abaixo, apresentamos as vulnerabilidades de IA e os riscos de segurança mais urgentes que as empresas precisam gerenciar.

1. Propriedade Intelectual e Exposição de Dados Confidenciais

Um dos riscos mais imediatos e críticos da GenAI é Vazamento de dados de IA. Funcionários frequentemente colam informações confidenciais, como PII de clientes, código-fonte, planos de negócios ou projeções financeiras em ferramentas GenAI como o ChatGPT, sem perceber as implicações. Esses prompts podem ser armazenados, processados ou usados para treinamentos adicionais, criando uma perda permanente de controle sobre esses dados. Mesmo quando os fornecedores alegam não treinar com base em dados de entrada, os dados ainda podem ser armazenados em cache ou registrados no histórico de sessões, deixando a porta aberta para violações ou uso indevido.

Exemplo: Um membro da equipe financeira usa o ChatGPT para gerar um resumo executivo e cola uma planilha com dados de receita do quarto trimestre no prompt. Essas informações financeiras agora podem ser armazenadas pelo provedor do modelo ou potencialmente expostas em consultas futuras de outros usuários.

2. Violações regulatórias e de conformidade

O uso não monitorado do GenAI pode facilmente resultar em violações de regulamentações de proteção de dados, como GDPR, HIPAA, PCI-DSS, ou CCPA. Essas leis exigem um tratamento rigoroso de dados pessoais, de saúde ou de pagamento, algo que a maioria das ferramentas de IA de terceiros não está preparada contratualmente ou arquitetonicamente para garantir.

Exemplo: Um profissional de saúde utiliza um assistente de escrita de IA para redigir um resumo de atendimento ao paciente, incluindo o histórico médico. Mesmo um único prompt contendo PHI (Informações de Saúde Protegidas) compartilhado com uma ferramenta de IA externa pode ser uma violação da HIPAA passível de notificação, com risco de multas regulatórias e danos à reputação. Em setores altamente regulamentados, apenas um incidente desse tipo pode gerar um escrutínio constante por parte de reguladores e auditores.

As empresas devem tratar os avisos de IA como comunicações de saída e aplicar o mesmo política de IA e governança de dados rigor para permanecer em conformidade.

3. Uso de IA de Sombra

Os funcionários costumam usar contas pessoais ou ferramentas de IA não autorizadas Sem conhecimento de TI, criando ambientes de IA paralela. Embora a IA paralela seja frequentemente bem-intencionada e tenha se tornado profundamente incorporada aos fluxos de trabalho para aumentar a produtividade, ela acaba escapando às políticas de segurança e carece de monitoramento ou registro, tornando-se um terreno fértil para violações de conformidade e vazamentos de dados de IA, além de um ponto cego para as equipes de segurança e proteção de dados.

Exemplo: Uma equipe de vendas começa a usar uma versão para o consumidor do ChatGPT para elaborar propostas para clientes. Com o tempo, eles começam a inserir estratégias de preços, termos de contrato e métricas internas de desempenho, nenhuma das quais é protegida por ferramentas DLP corporativas.

4. Plugins e extensões de terceiros arriscados

Extensões e plug-ins de navegador com tecnologia de IA apresentam sérios Vulnerabilidades de IA devido a designs excessivamente permissivos. Muitos têm acesso a toda a atividade de navegação, dados da área de transferência ou cookies de sessão para funcionar, tornando-os alvos atraentes para exploração. 

Os riscos incluem:

• Ataques de injeção de IA: Sites ou scripts maliciosos manipulam prompts de plug-ins para extrair ou vazar dados.
• Sequestro de Sessão: Plugins com acesso a tokens de sessão podem ser explorados para representar usuários.
• Coleta silenciosa de dados: As extensões podem ler ou transmitir dados sem o conhecimento do usuário.

A maioria dos plugins é criada por terceiros e pode não passar pelo mesmo escrutínio de segurança que as ferramentas internas. O uso não controlado de plugins pode resultar em exfiltração descontrolada de dados e expor informações regulamentadas a agentes desconhecidos, representando um grande risco de dados de IA generativa para a empresa.

Exemplo: Uma extensão de resumo de IA instalada por um usuário tem permissão para ler todas as guias. Um invasor explora uma falha no plugin para extrair dados confidenciais de CRM visualizados pelo usuário sem nunca disparar um DLP tradicional ou alerta de antivírus.

5. Erosão da postura de segurança interna

O uso não monitorado de IA enfraquece a postura geral de segurança da empresa. Quando os funcionários usam ferramentas públicas de IA por meio de navegadores não gerenciados ou contas pessoais, dados confidenciais ignoram os controles de segurança tradicionais, como firewalls, proteção de endpoints ou DLP na nuvem. As equipes de segurança perdem a visibilidade de como e onde os dados estão sendo manipulados. Com o tempo, isso prejudica a capacidade da organização de detectar violações, manter a prontidão para auditorias e aplicar políticas de segurança, deixando a empresa vulnerável a ameaças internas e externas. pontos cegos de segurança dar aos invasores ou pessoas descuidadas um caminho para explorar dados sem acionar defesas padrão, tornando segurança de IA generativa uma prioridade urgente.

Exemplo:

Funcionários que usam ferramentas GenAI como ChatGPT em dispositivos pessoais compartilham dados de clientes que nunca tocam a infraestrutura corporativa, tornando-os invisíveis para equipes de TI e conformidade.

6. Perturbação Operacional e Legal

A exposição de dados por meio de ferramentas GenAI pode desencadear processos judiciais, auditorias e investigações internas, desviando recursos e interrompendo as operações diárias, atrasando projetos e criando atritos internos entre as equipes que buscam responsabilização e mitigação. Além das perdas financeiras decorrentes do rompimento do acordo, a organização também pode enfrentar ações judiciais, cláusulas de penalidade ou processos de arbitragem. 

Exemplo:

Uma empresa de manufatura descobre que termos sensíveis de fornecedores foram inseridos no ChatGPT e possivelmente vazados. As equipes de compras são forçadas a renegociar contratos, enquanto o departamento jurídico gerencia consultas a fornecedores e avaliações de responsabilidade.

Esses riscos destacam por que os controles de segurança tradicionais não são mais suficientes na era da IA generativa. De vazamentos de dados de IA e IA oculta a violações regulatórias e ameaças baseadas em plugins, as organizações precisam repensar como monitoram, governam e protegem o uso de IA em toda a empresa. Para se aprofundar nessas ameaças em evolução e como lidar com elas, leia o artigo completo em Riscos de IA generativa.

O que está impulsionando a expansão da superfície de ataque da IA nas empresas

A rápida ascensão da IA generativa remodelou fundamentalmente o cenário de ameaças corporativas. O que antes era um perímetro claramente definido agora está fragmentado por uma constelação crescente de ferramentas, plugins e fluxos de trabalho baseados em nuvem com tecnologia de IA. Essas tecnologias aumentam a produtividade, mas também expandem drasticamente a Superfície de ataque de IA, introduzindo novos pontos cegos de segurança que as defesas tradicionais nunca foram projetadas para lidar.

Explosão de ferramentas de IA e aplicativos SaaS integrados à IA

GenAI não é sinônimo de ChatGPT. Na verdade, muita coisa mudou desde o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022. Desde então, o ecossistema GenAI tem evoluído em um ritmo sem precedentes. Novos modelos e ferramentas com tecnologia de IA surgem semanal e mensalmente, cada um oferecendo mais recursos e avanços do que o anterior. A inovação está se acelerando tão rapidamente que, segundo a Gartner, está superando significativamente o ritmo de qualquer outra tecnologia. 

As empresas estão integrando IA generativa em todas as camadas da pilha. De copilotos de IA incorporados em ambientes de desenvolvimento a assistentes automatizados em plataformas de CRM, o funcionário médio agora pode interagir com vários sistemas de IA diariamente. Provedores de SaaS, como Notion e Slack, Salesforce e Microsoft 365, lançaram Recursos integrados de IA Projetado para aprimorar a eficiência do fluxo de trabalho. Para os usuários, os aprimoramentos baseados em IA estão se tornando uma expectativa padrão, em vez de um complemento conveniente. A GenAI se tornou parte integrante do ambiente de trabalho. Mas essas mesmas integrações geralmente vêm com amplo acesso a dados internos, documentos, calendários e conversas.

Esta proliferação de Ferramentas de IA SaaS significa que as organizações agora precisam proteger um conjunto diversificado de plataformas externas que ingerem informações confidenciais, muitas vezes sem registro consistente, controle de acesso ou visibilidade. Cada nova integração cria um vetor potencial para Exposição de dados de IA, especialmente quando as configurações padrão priorizam a usabilidade em detrimento da segurança.

Os navegadores são os novos espaços de trabalho da IA

Ao contrário dos aplicativos corporativos tradicionais que operam como aplicativos de desktop dedicados, a maioria das interações da GenAI ocorre por meio de navegadores da web. A maioria das ferramentas de IA, como ChatGPT, Claude e Gemini, são acessadas pelo navegador. Embora conveniente, este modelo baseado em navegador apresenta recursos exclusivos. riscos da IA do navegador como Ataques do tipo man-in-the-middle (MITM), roubo de tokens ou até mesmo exploração de extensões do navegador tornam-se possíveis se a sessão não estiver devidamente isolada.

Ferramentas de segurança tradicionais, projetadas para aplicativos corporativos legados e ambientes controlados, são mal equipadas para inspecionar ou controlar interações de IA em sessões dinâmicas de navegador. Elas não conseguem distinguir entre entradas seguras e inseguras, uso de contas pessoais e corporativas, ou detectar dados confidenciais sendo copiados e colados em prompts de LLM. Por exemplo, os usuários podem facilmente colar dados financeiros confidenciais de empresas no ChatGPT ou carregar código-fonte proprietário sem disparar alertas de segurança. Essa falta de visibilidade e controle em tempo real e com base no contexto no navegador cria riscos significativos, forçando as empresas a repensar suas estratégias de segurança em um ambiente de trabalho com foco em IA.

Extensões de produtividade com tecnologia de IA

Extensões de navegador com tecnologia de IA generativa, como resumos de IA, assistentes de escrita ou anotadores de reuniões, frequentemente solicitam permissões excessivas. Isso inclui acesso ao conteúdo da página, cookies e, às vezes, a pressionamentos de tecla. Muitas são criadas por desenvolvedores terceirizados com supervisão de segurança limitada ou inexistente.

Essas extensões abrem a porta para Ataques de injeção de IA, coleta silenciosa de dados, ou sequestro de sessão, especialmente quando instalados em endpoints não gerenciados. Uma vez instalados, eles operam silenciosamente, interagindo com os dados do usuário em tempo real e transmitindo-os para APIs externas, muitas vezes fora do alcance das ferramentas de segurança tradicionais.

Fluxos de trabalho conectados por API na nuvem

Em ambientes nativos da nuvem, os recursos de IA são cada vez mais incorporados a fluxos de trabalho automatizados por meio de APIs. Os desenvolvedores podem conectar LLMs a pipelines de CI/CD, fluxos de atendimento ao cliente ou pipelines de processamento de dados, frequentemente passando dados estruturados ou não estruturados para modelos de IA de terceiros para sumarização, tradução ou classificação.

Isso cria uma situação em grande parte invisível Superfície de ataque de IA, onde dados confidenciais fluem de e para serviços de IA sem serem devidamente escaneados ou filtrados. Os endpoints de API também podem ser explorados para injetar entradas adversárias, exfiltrar dados internos ou executar explorações de segurança de IA se não forem devidamente validados.

O Desafio da Observabilidade

Um grande desafio para garantir esta nova paisagem impulsionada pela IA é a falta de observabilidade em tempo realFerramentas de segurança tradicionais não detectam nativamente prompts de IA, não rastreiam o uso de ferramentas de IA nem identificam o contexto dos fluxos de dados em sessões de navegador ou interações de API. Como resultado, as organizações não sabem como, onde e quando os dados entram ou saem da camada de IA. 

Para proteger contra a modernidade riscos de segurança de IA, as organizações precisam de visibilidade sobre cada interação entre usuários e IA — seja em uma aba do navegador, uma integração SaaS ou uma chamada de API na nuvem. Sem monitoramento, governança e aplicação contínuos, a camada de IA se torna uma porta de entrada não monitorada para vazamento, deslocamento ou exploração de dados confidenciais.

DLP baseado em navegador e design de plug-in inseguro em ecossistemas GenAI

À medida que a adoção da IA generativa pelas empresas acelera, o navegador se tornou um ponto de acesso central onde os funcionários interagem com ferramentas como ChatGPT, Microsoft Copilot e centenas de extensões com tecnologia de IA. Mas com essa mudança surge uma necessidade urgente de repensar a prevenção contra perda de dados (DLP) tradicional. DLP do navegador está emergindo como uma camada de segurança vital para monitorar e controlar o uso de IA em ambientes cada vez mais dependentes de extensões do Chrome, aplicativos SaaS e plug-ins integrados à web.

Por que o DLP no nível do navegador é importante na era GenAI

Ao contrário dos aplicativos tradicionais, as ferramentas GenAI são em grande parte baseadas na web e frequentemente acessadas fora das plataformas autorizadas. Os funcionários frequentemente usam extensões de navegador ou aplicativos da web para gerar código, conteúdo ou insights. Esse uso ignora ferramentas DLP legadas que se concentram em endpoints, e-mail ou tráfego de rede, criando pontos cegos na proteção de dados de IA.

Soluções DLP baseadas em navegador solucionam essas lacunas inspecionando as interações do usuário no navegador em tempo real. Isso permite que as organizações detectem quando dados confidenciais, como código-fonte, registros de clientes ou documentos financeiros, são copiados, digitados ou carregados em prompts de IA. Combinado com a aplicação de políticas, isso permite que as organizações bloquear, redigir ou alertar sobre comportamentos de risco antes que os dados sejam expostos.

O risco oculto de plugins e extensões de IA inseguros

Extensões do navegador AI que habilitam ou aprimoram a funcionalidade da IA são especialmente problemáticas. Muitas são projetadas com permissões amplas para acessar dados da área de transferência, manipular o conteúdo da página ou interceptar entradas. Sem uma verificação adequada, essas extensões introduzem vazamento de dados baseado em plug-in e outros riscos de alta gravidade, como:

• Seqüestro de sessão – Plugins maliciosos podem coletar cookies de autenticação, concedendo aos invasores acesso a aplicativos SaaS ou sistemas internos.
• Ataques de injeção de IA – As extensões podem modificar entradas ou respostas de prompts, injetando comandos maliciosos ou alterando a saída de maneiras que passam despercebidas.
• Exfiltração silenciosa de dados – Alguns plugins registram interações do usuário ou solicitam conteúdo e os enviam para servidores de terceiros sem o conhecimento do usuário.

O risco não é hipotético. Em 2023, uma extensão popular do ChatGPT com mais de 10,000 instalações foi descoberta roubando tokens de sessão do Facebook, demonstrando como Riscos da extensão GenAI podem evoluir para incidentes de segurança de grande magnitude.

Vazamento de dados entre plugins

Os plug-ins de navegador de IA geralmente exigem permissões amplas para acessar o conteúdo da página, campos de entrada, áreas de transferência ou processos em segundo plano. Quando várias extensões são executadas no mesmo navegador, essas permissões podem se sobrepor, criando caminhos não intencionais para exposição de dados.

Por exemplo, um assistente de escrita pode processar entradas de documentos enquanto um plugin separado acessa o mesmo DOM ou armazenamento local. Sem isolamento rigoroso de dados, conteúdo sensível pode fluir involuntariamente entre plug-ins mesmo quando nenhum dos dois é malicioso. 

Esse risco aumenta com processos em segundo plano e APIs compartilhadas, onde um plugin pode atuar como uma ponte para desviar dados de outro. Portanto, extensões GenAI coexistentes confundem os limites dos dados, tornando o isolamento do plugin e o DLP baseado em navegador essenciais.

Limitações das lojas de aplicativos do navegador

As lojas de extensões do Chrome e do Edge priorizam o acesso do consumidor, não a segurança empresarial. Elas carecem de auditorias de permissão aprofundadas, padrões de desenvolvimento seguros e monitoramento pós-publicação. Isso permite plugins GenAI maliciosos ou excessivamente permissivos permanecer ativo até ser sinalizado por usuários ou pesquisadores. Muitos são criados por desenvolvedores desconhecidos com práticas de dados opacas, mas ainda assim obtêm acesso a fluxos de trabalho críticos. As lojas de aplicativos de navegador não são um guardião confiável. As empresas devem pré-veterinária, controle e monitoramento Os próprios plugins de IA.

Aplicar os princípios de confiança zero às extensões de IA

Aplicando um Confiança zero A mentalidade voltada para extensões de navegador é essencial, especialmente em ambientes com uso intenso de GenAI. Assim como as empresas analisam aplicativos, usuários e dispositivos, os plugins devem ser tratados como não confiáveis por padrão.

Isso significa:

• Validando a autenticidade do publicador antes da instalação
• Auditoria de escopos de permissão para evitar excessos (por exemplo, área de transferência, DOM, acesso em segundo plano)
• Monitorar o comportamento do plugin continuamente, mesmo após a aprovação

Em fluxos de trabalho GenAI, onde plugins frequentemente acessam entradas de texto sensíveis, essa abordagem ajuda a prevenir a exfiltração silenciosa de dados e o abuso de privilégios. Nenhum plugin deve ser confiado implicitamente pelas empresas. Em vez disso, elas devem tratar cada um como um risco potencial e impor acesso de privilégio mínimo e identidade verificada. Essa abordagem de segurança em camadas garante que as empresas possam aproveitar os ganhos de produtividade do GenAI sem abrir caminho para comprometimento baseado em plug-ins ou transferência de dados não autorizada.

Por que a governança da IA é essencial para a segurança

À medida que ferramentas de IA generativa se tornam incorporadas aos fluxos de trabalho diários dos negócios, o desafio para os líderes de segurança não é mais permitir ou não a IA, mas sim como controlá-la de forma responsável. É aqui que Governança de IA torna-se central para a segurança empresarial e fornece a estrutura para garantir uso seguro de IA, equilibrando inovação com gerenciamento de riscos e permitindo produtividade sem comprometer a integridade, conformidade ou confiança dos dados.

Em sua essência, a governança da IA alinha as equipes de segurança, jurídicas e de conformidade em torno de uma base de conhecimento compartilhada. política de IA que forneça uma estrutura estratégica e operacional necessária para controlar como as ferramentas de IA são acessadas, utilizadas e monitoradas, garantindo a prontidão da empresa à medida que a adoção da IA aumenta. A estrutura deve incluir: 

1. Criação de políticas para uso de IA

A governança eficaz da IA começa com uma definição clara Política de uso de IA que define quais ferramentas são aprovadas, quais dados podem ser usados e onde a IA é apropriada ou restrita. Ela elimina ambiguidades, alinha as partes interessadas e estabelece a base para a adoção segura e compatível de IA em todas as equipes.

2. Acesso baseado em funções às ferramentas de IA

Controles de acesso baseados em funções (RBAC) garantem que os funcionários utilizem apenas ferramentas de IA apropriadas para suas funções, permitindo a produtividade e protegendo dados confidenciais. Baseiam-se no princípio de que nem todos os funcionários precisam ou devem ter acesso aos mesmos recursos ou conjuntos de dados de IA para seu escopo de trabalho. Desenvolvedores, profissionais de marketing e equipes jurídicas, entre outros, obtêm acesso personalizado, reduzindo riscos e prevenindo o uso indevido. Esses controles previnem o uso indevido acidental, ao mesmo tempo em que atendem às necessidades legítimas de produtividade com base na função da empresa e no perfil de risco.

3. Aprovações de uso e tratamento de exceções

As estruturas de governança de IA também devem incluir fluxos de trabalho para gerenciar exceções e casos de uso especiais. Se um funcionário ou equipe precisar de acesso a uma ferramenta de IA ou caso de uso restrito:

• Eles devem enviar uma solicitação formal.
• A solicitação deve passar por um processo de revisão de risco envolvendo partes interessadas em segurança ou conformidade.
• O acesso temporário pode ser concedido sob proteções específicas, como monitoramento adicional ou revisão manual de saída.

Este sistema de aprovações de uso e tratamento de exceções garante flexibilidade sem sacrificar a supervisão.

4. Registro e revisão centralizados de interações de IA

Governança não se trata apenas de definir o que é permitido, mas também de garantir visibilidade sobre o que realmente está acontecendo. Registro centralizado das interações de ferramentas de IA fornece a capacidade de auditoria necessária para responsabilidade interna e conformidade externa.

Isso inclui registrar o histórico de prompts e respostas, capturar metadados como ID do usuário, tempo de sessão e contexto do navegador, etc. Esses registros ajudam a detectar abusos, investigar incidentes e refinar políticas ao longo do tempo.

5. Monitoramento de violações de políticas ou comportamento anômalo

Para fechar o ciclo entre política e proteção, a governança de IA deve ser aliada ao monitoramento em tempo real. As equipes de segurança precisam de sistemas que possam:

• Detecte prompts contendo dados restritos (por exemplo, palavras-chave, padrões de regex).
• Sinalize ou bloqueie o uso não autorizado de ferramentas de IA no navegador ou em dispositivos não gerenciados.
• Identifique comportamento anômalo, como frequência excessiva de prompts, tempos de acesso incomuns ou atividade inesperada de plugins.

Ao monitorar continuamente violações de políticas, a governança se transforma de um documento estático em uma camada de segurança ativa e adaptável.

Adaptando a governança a um cenário de IA em rápida evolução

Estruturas de governança existentes, como a ISO/IEC 42001 (Sistemas de Gestão de IA) e a Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST, oferecem pontos de partida úteis, mas devem ser adaptadas para levar em conta o ritmo e o comportamento únicos das ferramentas GenAI. Essas ferramentas não operam como softwares tradicionais; elas evoluem em tempo real, processam entradas imprevisíveis e são frequentemente consumidas por meio de interfaces de nível de consumidor.

Portanto, a governança da IA deve ser iterativa e dinâmica. Deve ser revisada com frequência, refletir padrões de uso do mundo real e evoluir junto com os recursos da IA e a inteligência contra ameaças. 

Governança: a ponte entre a capacitação e a proteção

Em resumo, a governança de IA é o elo entre a capacitação responsável da IA e a proteção de nível empresarial. Ela garante que as ferramentas de IA não sejam apenas permitidas, mas também utilizadas com segurança, ética e em total conformidade com as normas internas e externas. Sem uma estrutura formal de governança, as empresas enfrentam um ambiente fragmentado, no qual os funcionários experimentam livremente o ChatGPT, o Copilot e outras ferramentas — muitas vezes colando dados confidenciais em modelos públicos ou usando plugins não verificados. Isso abre caminho para violações de conformidade, vazamentos de dados e tomada de decisões de IA não monitoradas, que podem impactar as operações ou a legitimidade jurídica. Portanto, à medida que a GenAI continua a evoluir, a governança deve permanecer flexível, executável e profundamente integrada à arquitetura de segurança mais ampla da organização.

Melhores práticas para segurança GenAI

• Mapear todo o uso de IA na organização

O primeiro passo para gerenciar o risco da GenAI é mapear como ela está sendo utilizada na empresa. Como parte desse processo de mapeamento, as organizações devem monitorar:

• Quais ferramentas GenAI estão em uso? Eles são acessados por meio de aplicativos da web, extensões de navegador ou software independente?
• Quem os está usando? Eles estão em P&D, marketing, finanças ou outros departamentos?
• Para que eles estão usando o GenAI? Tarefas como revisão de código, análise de dados e geração de conteúdo?
• Que tipo de dados estão sendo inseridos nessas ferramentas?  Os funcionários estão expondo códigos, dados comerciais confidenciais ou PII?

Depois de ter respostas para essas perguntas, você pode começar a criar um perfil de uso claro, identificar áreas de alto risco e criar um plano que permita a produtividade e, ao mesmo tempo, garanta a proteção de dados.

• Implementar acesso baseado em funções e impedir contas pessoais

Inscreva-se controles de acesso baseados em funções Para limitar a exposição com base na função e no risco de sensibilidade dos dados. Desenvolvedores podem precisar de acesso a assistentes de código de IA, enquanto equipes jurídicas ou financeiras podem exigir restrições devido ao manuseio de dados sensíveis. Utilize fluxos de trabalho de aprovação para exceções, permitindo flexibilidade sob a supervisão da governança. 

Para manter informações confidenciais longe de locatários desprotegidos do LLM, as organizações devem bloquear logins pessoais e exigir acesso por meio de contas corporativas que vêm com recursos de segurança, como locatários privados, compromissos de treinamento zero, controles rígidos de retenção de dados e proteções de privacidade mais fortes.

• Implantar DLP de IA em nível de navegador

As ferramentas de IA generativas são acessadas predominantemente por meio do navegador, tornando DLP de IA no nível do navegador, um ponto de controle crítico. Ferramentas de prevenção contra perda de dados baseadas em navegador podem:

• Detecte quando dados confidenciais estão sendo inseridos em prompts de IA
• Bloqueie ou redija informações regulamentadas em tempo real
• Fornecer interações de log para conformidade e prontidão para auditoria

Os controles DLP baseados em navegador são essenciais para monitorar o uso de IA que ignora as ferramentas tradicionais de segurança de endpoint ou rede.

• Monitorar e controlar extensões de IA

Extensões de navegador com tecnologia de IA apresentam riscos por meio de acesso excessivamente permissivo a páginas da web, pressionamentos de teclas e dados de sessão. Aplique políticas de controle de extensões de IA que:

• Restringir a instalação de plugins não aprovados ou desconhecidos
• Auditar extensões em uso e avaliar suas permissões
• Bloquear extensões com acesso excessivo a aplicativos corporativos

Revise o comportamento do plug-in continuamente para detectar atividades anômalas ou captura silenciosa de dados.

• Educar os funcionários sobre o uso seguro da IA

Programas de conscientização sobre segurança em empresas também devem incluir treinamentos para o uso seguro da GenAI. As organizações devem treinar os funcionários para:

• Reconheça quais dados nunca devem ser compartilhados com ferramentas de IA.
• Use plataformas aprovadas e siga as diretrizes da política.
• Denuncie suspeitas de uso indevido ou ferramentas não autorizadas.

Inclua a segurança da IA nos ciclos regulares de treinamento para reforçar o comportamento responsável à medida que as ferramentas de IA evoluem.

Impactos reais da segurança precária da GenAI

Embora ferramentas GenAI como o ChatGPT possam acelerar a produtividade, seu uso indevido ou implantação desprotegida já levaram a violações significativas, violações de conformidade e danos à reputação. Governança de IA fraca, extensões excessivamente permissivas e uso não autorizado de ferramentas provaram ser os principais contribuintes para falhas de segurança no mundo real, enfatizando por que o gerenciamento de riscos da GenAI não é mais opcional.

1. Exposição do código-fonte na Samsung

No início de 2023, a Samsung ganhou as manchetes depois que engenheiros colaram código-fonte proprietário no ChatGPT para depurar erros. Embora a intenção fosse melhorar a produtividade, o impacto foi imediato: código altamente confidencial foi potencialmente exposto aos modelos e sistemas de armazenamento da OpenAI. Esse incidente desencadeou um banimento interno do ChatGPT e motivou uma auditoria em toda a empresa sobre o uso de ferramentas de IA.

Leve em conta: Mesmo o uso bem-intencionado do GenAI pode levar à perda irreversível de dados se limites de uso adequados não forem definidos e aplicados.

2. O uso indevido do ChatGPT leva a uma investigação de conformidade no DWS Group

O DWS Group, uma subsidiária de gestão de ativos do Deutsche Bank, foi investigado após funcionários utilizarem o ChatGPT para pesquisa de investimentos e comunicação com clientes. Os reguladores sinalizaram isso como uma falha de conformidade, observando que as instituições financeiras devem verificar as ferramentas de IA e garantir que os resultados atendam aos padrões de precisão regulatória e tratamento de dados.

Impacto: Escrutínio regulatório, risco de reputação, reforço da política de conformidade.

3. Teleperformance – Preocupações com a privacidade de dados em relação às ferramentas de monitoramento de IA

A Teleperformance, uma provedora global de atendimento ao cliente, enfrentou questionamentos sobre o uso de ferramentas de vigilância baseadas em IA para monitorar funcionários em regime de home office. Foi descoberto que as ferramentas capturavam dados pessoais e sensíveis, incluindo vídeos, sem o devido consentimento ou salvaguardas do usuário. Os reguladores de proteção de dados levantaram Uso indevido de IA e preocupações éticas.

Impacto: Reação pública, auditorias de proteção de dados e mudanças operacionais na implantação de ferramentas de IA.

4. Alucinação com IA leva a risco legal

Uma empresa de consultoria internacional enfrentou consequências reputacionais quando uma ferramenta de IA generativa usada para pesquisa interna retornou informações imprecisas em um produto entregue ao cliente. O conteúdo alucinante, apresentado como se fosse factual, prejudicou o relacionamento com o cliente e resultou na perda do contrato.

Leve em conta: O impacto da IA generativa vai além da segurança, pois ferramentas que geram resultados falhos ou enganosos podem causar danos à reputação, operacionais e legais se usadas sem a devida revisão.

5. Aumento da carga de trabalho de TI devido à proliferação de ferramentas de IA paralela

Na ausência de controles centralizados, os funcionários frequentemente adotam ferramentas e plugins de IA não autorizados para aumentar a produtividade. Essa dispersão sobrecarrega as equipes de TI com a tarefa de rastrear, avaliar e mitigar riscos desconhecidos.

Exemplo: Uma empresa da Fortune 500 descobriu mais de 40 ferramentas de IA não aprovadas usadas ativamente em todos os departamentos, cada uma com diferentes níveis de acesso e práticas pouco claras de tratamento de dados.

Impacto: Aumento da sobrecarga de TI, cenário de risco fragmentado, necessidade urgente de governança.

6. Incidentes de segurança por meio de extensões ou plugins maliciosos

As extensões de navegador GenAI podem introduzir riscos de injeção de IA, acesso silencioso a dados ou sequestro de sessão, especialmente quando excessivamente permissivas ou não verificadas pelas equipes de segurança.

Exemplo: Uma extensão ChatGPT na Chrome Web Store foi encontrada roubando cookies de sessão do Facebook, concedendo aos invasores acesso total à conta.

Impacto: Invasões de contas, violações no nível do navegador, erosão da confiança do usuário.

Sem uma segurança e governança GenAI robustas, as empresas correm mais riscos do que apenas vulnerabilidades técnicas. Elas enfrentam consequências legais, de reputação e operacionais. Abordar proativamente esses riscos com controles na camada de uso, DLP e governança baseada em funções é essencial para permitir uma adoção segura e produtiva da IA.

Como a LayerX protege o uso do GenAI

À medida que as empresas adotam as ferramentas GenAI, o desafio de proteger dados confidenciais contra exposição não intencional torna-se urgente. As ferramentas de segurança tradicionais não foram desenvolvidas para a natureza dinâmica e baseada em navegador das interações GenAI. É aí que a LayerX entra em cena, oferecendo defesas específicas e nativas para navegadores que proporcionam visibilidade, controle e proteção em tempo real contra vazamentos de dados inadvertidos sem comprometer a produtividade.

• DLP de navegador em tempo real para prompts de IA

No centro da solução da LayerX está sua capacidade de DLP (Prevenção contra Perda de Dados). Ao contrário das ferramentas DLP legadas que operam no nível da rede ou do endpoint, a LayerX integra-se diretamente ao navegador — a interface principal para ferramentas de IA como o ChatGPT. Isso permite inspecionar e controlar a entrada do usuário em tempo real, antes mesmo que os dados saiam do perímetro da empresa. A LayerX detecta dados sensíveis, como PII, código-fonte, detalhes financeiros ou documentos confidenciais, quando os usuários tentam colá-los ou digitá-los no ChatGPT. Em seguida, ela aplica ações baseadas em políticas, como redação, avisos ou bloqueio total.

Resultado: Dados confidenciais são bloqueados na fonte, evitando exposição acidental ou não autorizada sem interromper o fluxo de trabalho do usuário.

• Monitoramento de IA generativa e visibilidade de IA de sombra

O LayerX oferece visibilidade total de todas as ferramentas, sites e aplicativos SaaS da GenAI acessados pelos usuários, sejam eles sancionados ou ocultos. Ao monitorar continuamente a atividade do navegador, ele identifica quem está usando quais ferramentas de IA e por meio de quais contas – corporativas, SSO ou pessoais. Ele também detecta que tipo de dados está sendo inserido, se estão escrevendo prompts, colando dados de clientes ou enviando arquivos confidenciais. 

Resultado: Isso permite que as equipes de segurança detectem uso não autorizado, eliminem IA oculta, monitorem interações de dados confidenciais, identifiquem comportamentos de alto risco e tomem medidas corretivas antes que ocorra um incidente de dados.

• Aplicação de políticas granulares e sensíveis ao contexto

Com o LayerX, as empresas podem definir políticas contextuais adaptadas aos casos de uso de IA. As políticas podem ser aplicadas no nível do navegador com base na função do usuário, contexto do aplicativo, tipo de dados e atributos da sessão. Por exemplo, as políticas podem permitir que as equipes de marketing usem o ChatGPT para geração de conteúdo, enquanto bloqueiam o envio de dados de clientes ou documentos internos. Os desenvolvedores podem testar trechos de código, mas não compartilhar repositórios de código-fonte. O LayerX aplica ações baseadas em políticas, como redação, avisos para alertar os usuários quando eles estão prestes a violar uma política ou bloqueio total.

Resultado: Habilitação de IA e proteção de IA empresarial, garantindo uso responsável sem restringir a inovação.

• Governança de plugins e extensões

O LayerX também protege contra interações arriscadas com plugins de IA, que podem secretamente exfiltrar conteúdo de prompts para APIs de terceiros. Ele identifica e categoriza extensões e plugins de navegador de IA por nível de risco, origem e funcionalidade. Ele também monitora e controla o comportamento dos plugins, permitindo que os administradores aprovem, bloqueiem ou restrinjam plugins com base em suas práticas de tratamento de dados. 

Resultado: As empresas reduzem sua exposição a vulnerabilidades baseadas em plug-ins e impõem uma governança de dados de IA mais forte em toda a organização.

Conclusão: Habilitando IA segura e escalável em toda a empresa com o LayerX

A IA generativa veio para ficar e está remodelando a forma como o trabalho é realizado em todas as organizações. Mas, sem as proteções adequadas, ferramentas de IA generativa como o ChatGPT podem rapidamente deixar de ser um impulsionador de produtividade e se tornar um risco de vazamento de dados. A LayerX capacita as empresas a adotar a IA com confiança, com a visibilidade, o controle e a proteção necessários para manter dados confidenciais seguros, em conformidade com o uso e os riscos sob controle. Seja combatendo a IA oculta, aplicando políticas de uso de IA ou prevenindo vazamentos de dados em tempo real, a LayerX oferece a base de segurança para uma adoção segura e escalável da IA. 

Não deixe que a inovação da IA supere sua estratégia de segurança. Adote a LayerX hoje mesmo e transforme a IA de um risco em uma vantagem competitiva.

Solicite uma demonstração para ver o LayerX em ação.