O uso generalizado de IA generativa em todos os setores exige segurança e consciência operacional dos riscos e opções de mitigação. Nesta postagem do blog, trazemos os 10 principais riscos e estratégias viáveis ​​para se proteger contra eles. No final, fornecemos ferramentas que podem ajudar.

O surgimento da IA ​​generativa

2022 marcou o início de uma nova área na IA generativa. Este período testemunhou o rápido avanço de LLMs (Large Language Models) como GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral e outros. Esses LLMs apresentaram capacidades notáveis ​​em processamento de linguagem natural (PNL), geração de imagens e criação de conteúdo criativo. Como resultado, as ferramentas baseadas em IA se espalharam por vários setores, aumentando a produtividade e a inovação na criação de conteúdo, atendimento ao cliente, desenvolvimento e muito mais. Eles também têm potencial para revolucionar ainda mais setores como saúde, finanças e entretenimento.

O impacto transformador desta tecnologia moderna ainda não foi totalmente compreendido. No entanto, as organizações que procuram manter uma vantagem competitiva devem planear incorporar a GenAI nas suas operações o mais cedo possível. Ao mesmo tempo, devem abordar os riscos de segurança da GenAI.

Riscos da IA ​​generativa

O uso de aplicativos Gen AI e LLMs, sejam públicos ou de desenvolvimento e/ou implantação interna, pode representar riscos para as organizações. Esses riscos da Geração AI incluem:

Categoria nº 1: Riscos de segurança e privacidade

1. Questões de privacidade

A IA generativa depende de grandes quantidades de dados, muitas vezes recolhidos de várias fontes. Eles podem conter informações pessoais, incluindo PII. Se esses dados forem usados ​​em resultados, poderão expor inadvertidamente detalhes confidenciais sobre indivíduos, levando a violações de privacidade e potencial uso indevido. A natureza de caixa preta de muitos modelos GenAI complica ainda mais a transparência e a responsabilização, tornando difícil rastrear como pontos de dados específicos são usados ​​ou armazenados.

2. E-mails de phishing e malware

A IA generativa permite que os cibercriminosos criem ataques altamente convincentes e sofisticados. Antes da IA ​​generativa, um dos sinais reveladores de um e-mail de phishing era a gramática e o fraseado inadequados. No entanto, os e-mails de phishing gerados pela IA podem imitar o tom, o estilo e o formato das comunicações legítimas. Isso torna difícil para os indivíduos e os sistemas de segurança detectá-los.

Além disso, os invasores podem usar GenAI para desenvolver e depurar malware que pode contornar as medidas de segurança tradicionais. Esse malware de ataque gerado por IA pode se adaptar e evoluir, tornando ainda mais difícil a proteção contra ele.

3. Ameaças internas e uso indevido de funcionários

Ameaças internas são indivíduos dentro da empresa que exploram seu acesso a informações e sistemas confidenciais. Essas ameaças podem ser intencionais, como roubo ou sabotagem de dados, ou não intencionais, como vazamentos acidentais de dados devido a negligência. A familiaridade do insider com as medidas de segurança da organização muitas vezes lhes permite contornar as defesas com mais facilidade do que os invasores externos.

No contexto do GenAI, os usuários internos podem digitar ou colar inadvertidamente dados confidenciais em aplicativos GenAI. Isso pode incluir código-fonte, informações comerciais confidenciais, dados financeiros, informações de clientes e muito mais.

4. Maior superfície de ataque

Os sistemas generativos de IA podem aumentar a superfície de ataque para ameaças à segurança cibernética, pois muitas vezes se integram a várias fontes de dados, APIs e outros sistemas. Isso cria vários pontos de entrada para ataques potenciais. A complexidade destas integrações pode levar a vulnerabilidades que agentes mal-intencionados podem explorar, como a injeção de dados maliciosos para manipular resultados de IA ou o acesso a informações confidenciais através de elos fracos no sistema. 

Categoria nº 2: Riscos de qualidade e confiabilidade

5. Problemas de qualidade de saída

Problemas de qualidade de saída em sistemas de IA generativos surgem quando a IA gera texto, imagens ou outros resultados imprecisos, incorretos, enganosos, tendenciosos ou inadequados. Os fatores que contribuem para a baixa qualidade dos resultados incluem dados de treinamento inadequados, ajuste insuficiente do modelo e a imprevisibilidade inerente dos algoritmos de IA.

Em aplicações críticas, como cuidados de saúde, finanças e segurança cibernética, resultados imprecisos de IA podem resultar em graves perdas financeiras, responsabilidades legais, paralisação dos negócios e até mesmo pôr vidas em perigo. Mas mesmo em aplicações não críticas, os resultados incorretos e a divulgação de informações incorretas ou enganosas podem ter consequências no trabalho e na vida das pessoas e no desempenho das empresas.

6. “Fatos” e alucinações inventados

Um exemplo extremo da referida questão de qualidade é a geração de “fatos inventados”, denominados “alucinações”. Isso acontece quando o LLM gera informações que parecem plausíveis, mas são totalmente fabricadas. Essas alucinações surgem devido à confiança do modelo em padrões nos dados de treinamento, em vez de uma verdadeira compreensão da precisão factual. Conforme mencionado, isto pode levar à divulgação de informações incorretas ou enganosas, o que representa sérios riscos – especialmente em contextos onde a precisão é crítica, como nos setores da saúde, jurídico ou financeiro.

Categoria #3: Riscos Legais e Éticos

7. Direitos autorais, propriedade intelectual e outros riscos legais

Os sistemas de IA generativa utilizam frequentemente grandes quantidades de dados, incluindo material protegido por direitos de autor, para treinar os seus modelos. Isto pode levar à reprodução não intencional de conteúdos protegidos, potencialmente infringindo os direitos de propriedade intelectual. Além disso, há a questão legal de saber se o LLM tem permissão legal para receber treinamento em dados de direitos autorais. Finalmente, a geração de novos conteúdos que se assemelham muito a obras existentes pode suscitar disputas jurídicas sobre propriedade e originalidade.

Estes desafios são agravados pela ambiguidade nas atuais leis de direitos de autor relativamente ao conteúdo gerado por IA. Atualmente, essas questões estão sendo debatidas nos tribunais e aos olhos do público. Por exemplo, The New York Daily News, Chicago Tribune, Denver Post e outros jornais são processando OpenAI e Microsoft por violação de direitos autorais.

8. Resultados tendenciosos

Os resultados tendenciosos dos sistemas de IA têm frequentemente origem em dados de formação distorcidos ou não representativos que refletem preconceitos históricos e desigualdades sistémicas. Quando os modelos de IA geram resultados tendenciosos, podem levar a práticas discriminatórias em áreas como contratação, empréstimos, aplicação da lei e cuidados de saúde, impactando injustamente os grupos marginalizados. Isto representa uma séria ameaça à justiça e à equidade, uma vez que podem perpetuar e até amplificar os preconceitos sociais existentes.

9. Conformidade

Quando informações confidenciais são processadas por sistemas de IA, existe a possibilidade de vazamento de dados, acesso não autorizado e uso indevido de dados confidenciais. Este risco é agravado se o fornecedor de serviços de IA não possuir medidas de segurança robustas e certificações de conformidade. Portanto, a partilha de dados com ferramentas generativas de IA pode aumentar significativamente o risco de violação dos regulamentos de conformidade e das leis de proteção de dados, especialmente em setores com requisitos rigorosos de proteção de dados.

Categoria #4: Riscos Operacionais e Financeiros

10. Custo de especialização e computação

Ao desenvolver, treinar e implantar LLMs internamente, o custo de conhecimento e computação pode ser substancial. Os sistemas avançados de IA exigem GPUs de alto desempenho, hardware especializado e serviços de computação em nuvem, o que pode gerar despesas pesadas. Além disso, profissionais altamente qualificados, como cientistas de dados, engenheiros de ML e especialistas de domínio, recebem salários premium. A escassez global de GPUs e de talentos aumenta ainda mais esses custos. Isto apresenta barreiras significativas à entrada para muitas organizações. 

Estratégias para mitigar riscos de segurança de IA generativa

Depois de delinear os riscos, vamos discutir estratégias para nos protegermos contra eles. 

Estratégias de segurança e proteção de privacidade

  • Estoque – Identifique as áreas do negócio onde a geração AI é usada. Desde funcionários que consultam aplicativos populares da geração AI, como ChatGPT, Claude ou Gemini, até suas equipes de engenharia que desenvolvem seus próprios LLMs e usam LLMs comerciais ou de código aberto em seus dados.
  • Avaliação de Risco – Mapear e avaliar os potenciais riscos de segurança associados a cada tipo de utilização. Você pode usar a lista acima para ajudar.
  • Implementar controle de acesso – Use mecanismos de verificação para controlar quais sistemas de geração de IA seus funcionários podem acessar e como. Por exemplo, uma extensão de navegador empresarial pode impedir que seus funcionários instalem um extensão maliciosa disfarçando-se como uma extensão legítima do ChatGPT.
  • Implementar Políticas – Aplicar políticas sobre como os aplicativos GenAI podem ser usados ​​na organização. Por exemplo, uma extensão de navegador empresarial pode impedir que seus funcionários colem códigos confidenciais em aplicativos de geração de IA.
  • Patch de software – Atualizar e corrigir sistemas para melhorar sua postura de segurança contra ataques orientados por IA (e não orientados por IA).
  • Monitoramento – Rastreie e detecte incidentes incomuns e comportamentos suspeitos, desde tentativas de acesso não autorizado a padrões de comportamento anormais até a colagem de dados confidenciais em ferramentas de geração de IA.
  • Educação do usuário – Treine regularmente os funcionários sobre os riscos da geração de IA, por meio de palestras, exercícios e suporte contínuo. Uma extensão de navegador corporativo pode oferecer suporte ao treinamento on-line, explicando aos funcionários por que ações, como colar o código-fonte no ChatGPT, estão sendo bloqueadas.

Estratégias de proteção de qualidade e confiabilidade

  • Garantia de Qualidade de Dados – Use conjuntos de dados diversos, equilibrados e livres de preconceitos ou imprecisões. Implemente processos rigorosos de validação de dados, como verificações automatizadas e revisões manuais. Atualize e refine continuamente os conjuntos de dados para refletir informações atuais e precisas. 
  • Métricas de Avaliação – Empregue métricas de avaliação abrangentes, como precisão, recall, pontuação F1 e BLEU para identificar problemas de precisão e desempenho com o modelo e seus resultados.
  • Incorpore sistemas humanos no circuito – Envolver especialistas humanos nas fases de treinamento, validação e ajuste fino do desenvolvimento do modelo. Os seres humanos podem fornecer insights contextuais críticos, identificar questões sutis que os sistemas automatizados podem não perceber e oferecer sugestões que melhoram as respostas do modelo.

Estratégias de proteção legal e ética

  • Conformidade com regulamentos legais – Garanta a conformidade com as leis de proteção de dados, como GDPR e CCPA. Isto significa garantir que os dados utilizados para formação são obtidos e processados ​​legalmente, com consentimento adequado e anonimização.
  • Estabeleça Diretrizes Éticas Claras – Estas orientações devem abranger princípios como a justiça, a transparência, a responsabilização e a prevenção de preconceitos. A implementação de estruturas éticas de IA pode fornecer uma abordagem estruturada para garantir que as considerações éticas sejam abordadas.

Estratégias de Proteção Operacional e Financeira

  • Garanta escalabilidade, otimização e confiabilidade da infraestrutura – Use serviços de nuvem robustos, recursos de computação de alto desempenho, soluções eficientes de armazenamento de dados e pipelines de IA escaláveis. Por exemplo, adote um modelo pré-pago, negocie descontos por volume com provedores de nuvem e use o provisionamento de GPU.

A solução para DLP GenAI

LayerX é uma extensão de navegador corporativo que protege contra ameaças transmitidas pela Web no ponto de risco – o navegador. LayerX fornece um Solução DLP projetada especificamente para IA generativa ferramentas como ChatGPT, com o objetivo de proteger dados confidenciais sem prejudicar a experiência do usuário.

Principais recursos:

  • Mapeamento e definição de dados – Identifique e defina dados confidenciais, como código-fonte e propriedade intelectual, para proteção.
  • Controles de dados personalizáveis – Implemente controles como avisos pop-up ou ações de bloqueio quando dados confidenciais forem detectados.
  • Produtividade segura – Permitir o uso seguro de ferramentas GenAI aplicando medidas semelhantes a DLP para evitar a exposição não intencional de dados.
  • Controles de extensão do navegador – Gerencie o acesso e as ações no GenAI para proteger as interações de dados.

Mitigação granular de riscos – Detecte e mitigue atividades de alto risco, como colar dados confidenciais, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de usuário perfeita.