O que é a Segurança de IA?

A IA trouxe ao mundo uma inovação incrível a um ritmo sem precedentes. Infelizmente, os cibercriminosos adotaram a tecnologia de IA tão rapidamente quanto o resto do mundo, o que apresenta novas vulnerabilidades, ameaças e desafios de segurança.

A segurança de IA, ou a segurança da inteligência artificial, refere-se às medidas e práticas concebidas para proteger os sistemas de IA contra estas ameaças. Tal como os sistemas de TI tradicionais requerem proteção contra pirataria, vírus e acesso não autorizado, os sistemas de IA requerem as suas próprias medidas de segurança para garantir que permanecem funcionais, fiáveis e protegidos.

A segurança de IA é importante por vários motivos, incluindo:
 

• Proteção de dados confidenciais. Os sistemas de IA processam grandes quantidades de dados sensíveis, incluindo informações financeiras, médicas, pessoais e financeiras. 

• Manter a integridade do sistema. As vulnerabilidades não controladas nos sistemas de IA podem levar a modelos comprometidos, que, por sua vez, podem produzir resultados imprecisos ou prejudiciais.

• Salvaguardar a disponibilidade dos serviços de IA. Tal como qualquer outro serviço, os sistemas de IA têm de permanecer disponíveis e operacionais, especialmente à medida que mais pessoas e organizações se tornam dependentes deles. Muitas vezes, as falhas de segurança resultam em tempo de inatividade que pode interromper os serviços essenciais. 

• Responsabilidade. Para que a IA seja adotada a uma escala global, as pessoas e as organizações têm de confiar que os sistemas de IA são seguros e fiáveis.

• Confidencialidade: Garantir que os dados confidenciais estão acessíveis apenas a indivíduos ou sistemas autorizados. 

• Integridade: Manter a precisão e consistência dos sistemas de IA.

• Disponibilidade: Garantir que os sistemas de IA permanecem operacionais e acessíveis. 
  
  
• Responsabilidade: A capacidade de rastrear ações realizadas por sistemas de IA.

 

É importante distinguir entre dois conceitos relacionados, mas diferentes: Segurança de IA e IA para cibersegurança.

A segurança de IA concentra-se na proteção dos próprios sistemas de IA. É a segurança da IA que abrange as estratégias, ferramentas e práticas destinadas a salvaguardar modelos, dados e algoritmos de IA contra ameaças. Isto inclui garantir que o sistema de IA funciona conforme pretendido e que os atacantes não podem explorar vulnerabilidades para manipular saídas ou roubar informações confidenciais.

A IA para a cibersegurança, por outro lado, refere-se à utilização de ferramentas e modelos de IA para melhorar a capacidade de uma organização para detetar, responder e mitigar ameaças a todos os seus sistemas tecnológicos. Ajuda as organizações a analisar grandes quantidades de dados de eventos e a identificar padrões que indicam potenciais ameaças. A IA para cibersegurança pode analisar e correlacionar eventos e dados de ciberameaças em várias fontes.

Em resumo, a segurança de IA diz respeito à proteção dos sistemas de IA, enquanto a IA para a cibersegurança se refere à utilização de sistemas de IA para melhorar a postura de segurança global de uma organização.

Garantir a segurança dos sistemas de IA requer uma abordagem abrangente que aborda desafios técnicos e operacionais. Eis algumas melhores práticas para proteger sistemas de IA:

Para garantir a integridade e a confidencialidade dos dados utilizados para treinar modelos de IA, as organizações devem implementar medidas robustas de segurança de dados que incluam: 

• Encriptação de dados sensíveis para ajudar a impedir o acesso não autorizado a conjuntos de dados de treino de IA.

• Verificação das fontes de dados: é importante garantir que os dados utilizados para a formação provêm de fontes fiáveis e verificáveis, reduzindo o risco de envenenamento de dados.

• A higienização regular dos dados para remover quaisquer elementos maliciosos ou indesejados pode ajudar a mitigar os riscos de segurança de IA.

Proteger modelos de IA contra ataques é tão importante como proteger dados. As principais técnicas para garantir a segurança do modelo incluem:

• Testar regularmente modelos de IA para identificar potenciais vulnerabilidades a ataques adversários é fundamental para manter a segurança.

• Utilização da privacidade diferencial para ajudar a impedir que os atacantes façam engenharia inversa de informações sensíveis a partir de modelos de IA.

• Implementação de formação adversária, que treina modelos de IA em algoritmos que simulam ataques para os ajudar a identificar mais rapidamente ataques reais. 

A implementação de mecanismos sólidos de controlo do acesso garante que apenas as pessoas autorizadas interagem com os sistemas de IA ou os modificam. As organizações devem: 

• Utilize o controlo de acesso baseado em funções para limitar o acesso aos sistemas de IA com base nas funções do utilizador.

• Implemente a autenticação multifator para fornecer uma camada adicional de segurança para aceder a modelos e dados de IA.

• Monitorize e registe todas as tentativas de acesso para garantir que o acesso não autorizado é rapidamente detetado e atenuado.

A monitorização e auditoria contínuas de sistemas de IA são essenciais para detete e responda a potenciais ameaças de segurança. As organizações devem: 

• Realize auditorias regulares aos sistemas de IA para identificar vulnerabilidades ou irregularidades no desempenho do sistema. 

• Utilize ferramentas de monitorização automatizadas para detetar comportamentos invulgares ou padrões de acesso em tempo real. 

• Atualize os modelos de IA regularmente para corrigir vulnerabilidades e melhorar a resiliência a ameaças emergentes. 

Existem várias ferramentas e tecnologias que podem ajudar a melhorar a segurança dos sistemas de IA. Estas incluem estruturas de segurança, técnicas de encriptação e ferramentas de segurança de IA especializadas.

Estruturas como a Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST fornecem diretrizes para as organizações gerirem e mitigarem os riscos associados à IA. Estas estruturas oferecem melhores práticas para proteger sistemas de IA, identificar potenciais riscos e garantir a fiabilidade dos modelos de IA.

A utilização de técnicas de encriptação ajuda a proteger os dados e os modelos de IA. Ao encriptar dados sensíveis, as organizações podem reduzir o risco de violações de dados e garantir que, mesmo que os atacantes tenham acesso aos dados, estes permanecem inutilizáveis.

Foram desenvolvidas várias ferramentas e plataformas para proteger aplicações de IA. Estas ferramentas ajudam as organizações a detetar vulnerabilidades, a monitorizar os sistemas de IA para potenciais ataques e a aplicar protocolos de segurança. 

À medida que a IA se torna mais predominante, as ameaças a estes sistemas continuarão a tornar-se mais sofisticadas. Uma das principais preocupações é a utilização da própria IA para automatizar os ciberataques, o que facilita aos adversários a realização de campanhas altamente direcionadas e eficientes. Por exemplo, os atacantes estão a utilizar modelos de linguagem de grande dimensão e técnicas de phishing com IA para criar mensagens convincentes e personalizadas que aumentam a probabilidade de deceção da vítima. A escala e precisão destes ataques apresentam novos desafios para as defesas tradicionais de cibersegurança.


Em resposta a estas ameaças em evolução, muitas organizações estão a começar a utilizar sistemas de defesa com tecnologia de IA. Estas ferramentas, como as plataformas SecOps Unificadas com tecnologia de IA da Microsoft, detetam e mitigam ameaças em tempo real ao identificar comportamento anormal e automatizar respostas a ataques.

À medida que os desafios de segurança da IA continuam a evoluir, as organizações devem permanecer proactivas na adaptação das suas estratégias de segurança ao cenário de ameaças em evolução para garantir a segurança e a fiabilidade dos seus sistemas de IA. As principais estratégias incluem adotar estruturas de segurança abrangentes, investir em tecnologias de encriptação e controlo de acesso e manter-se informado sobre ameaças emergentes e novas soluções.

As soluções modernas de segurança de IA que protegem e governam a IA melhoram significativamente a proteção de uma organização contra estas novas ameaças. Ao integrar estas poderosas soluções de segurança de IA, as organizações podem proteger melhor os seus dados sensíveis, manter a conformidade regulamentar e ajudar a garantir a resiliência dos seus ambientes de IA contra ameaças futuras.