Segurança em IAs e em Infraestrutura: entenda a diferença

Enquanto a infraestrutura necessita segurança de componentes físicos e lógicos, as IAs exigem atenção a proteção de modelos e dados de treinamento, além de questões éticas

Como todo momento em que a sociedade vivencia um importante avanço tecnológico, hoje a adoção das Inteligências Artificiais (IAs) levanta o questionamento sobre a segurança do novo e promissor processo. E, por essa razão, é de suma importância que as empresas entendam como lidar com esta questão, sabendo diferenciar as necessidades exclusivas de segurança das IAs.

O know-how sobre a segurança em infraestrutura de TI já obtido nestes bons anos de prática é uma vantagem, mas é importante a compreensão de que os processos são distintos e que a segurança para IAs pede por olhares específicos para garantir a integridade e confiabilidade dos dados obtidos.

Segurança em Infraestrutura

Antes de falarmos sobre a segurança para IAs, é importante reforçar do que se trata, então, a segurança em infraestrutura.

A segurança em infraestrutura diz respeito aos ambientes de TI nas empresas, englobando toda a parte física e de funcionamento da área. Na prática, é a modalidade responsável pela proteção de componentes físicos e lógicos de uma rede de computadores.

É por meio dela que garante-se a confidencialidade e integridade dos dados em trânsito, a prevenção contra-ataques de negação de serviço (DDoS), invasões e outros riscos associados à conectividade. Geralmente as medidas mais comuns incluem firewalls, VPNs, detecção de intrusões, atualizações regulares de software e políticas de acesso.

A implementação de uma política de governança de TI também é um passo importante na segurança em infraestrutura, definindo funções, permissões, responsabilidades e processos no gerenciamento do setor. Além disso, a política deve estabelecer, também, períodos para atualizações regulares e updates de segurança.

Segurança em Inteligência Artificial

Diferente da segurança em infraestrutura, a segurança em inteligência artificial tem como objetivo proteger modelos, dados de treinamento e resultados gerados pelos algoritmos de IA. A segurança deve garantir que não haja interferência de adversários, preservar a privacidade dos dados utilizados durante o treinamento e prevenir vieses indesejados.

Além disso, para utilização correta de uma IA generativa é importante que questões éticas, como transparência nos algoritmos e responsabilidade no uso das tecnologias, também estejam asseguradas.

É necessário manter em mente também que, conforme as Inteligências Artificiais forem evoluindo e amadurecendo, os processos de segurança deverão acompanhá-las, estando em constante revisão para garantir sincronia com o momento da tecnologia.

Medidas de segurança em IAs generativas

Tendo em mãos a definição do conceito de segurança para IAs, é hora de compreender quais são os métodos indicados para colocar o processo em prática.

As ações a serem aplicadas devem estar de acordo com a necessidade da empresa, com decisões que se conectam à maneira e frequência da utilização de IAs em seus procedimentos.

Modelos criptografados

Garantir a criptografia dos modelos a serem utilizados nas IAs generativas é uma estratégia essencial para que dados sensíveis não acabem vazando, além de certificar que apenas usuários autorizados serão capazes de visualizar.

Análise de Viés e Fairness

Manter as análises em dia será importante para que a empresa possa identificar e corrigir possíveis problemas de viés nos resultados. A garantia de equidade e imparcialidade nos resultados gerados é decisiva na integridade e confiabilidade do processo.

Privacidade dos dados de treinamento

Assim como o cuidado com os modelos, os dados de treinamento devem ser utilizados com máxima cautela e privacidade. Devem ser anônimos e devidamente protegidos para que nenhuma informação pessoal, sensível ou confidencial esteja em perigo.

Detecção de anomalias

A detecção de anomalias pode proteger a empresa de tentativas de comprometimento ou intrusão. Possibilitando identificar mais fácil e rapidamente padrões incomuns de comportamento nos resultados gerados pelas IAs, tornando possível uma ação corretiva mais ágil e assertiva.

Transparência e Interpretabilidade

Quanto mais transparentes e de fácil interpretação forem os modelos adotados, mais fácil será a compreensão de como a IA toma suas decisões e gera seus resultados. Conforme a empresa conhece melhor sua IA generativa, mais fácil fica, também, a detecção de padrões incomuns.

Monitoramento contínuo

Sistemas de monitoramento contínuo são fortes aliados na avaliação de desempenho e a conformidade ética ao longo do tempo. É importante que as ações de segurança sigam em conformidade com os avanços da tecnologia e das necessidades da empresa, reduzindo riscos e fortalecendo a confiança das partes interessadas.

Criação de uma política de governança para IAs

Assim como na segurança em infraestrutura, garantir a criação de uma política de governança para a segurança das IAs generativas é um passo essencial. É por meio dela que a empresa poderá assegurar a abordagem ética, transparente e segura no manuseio da tecnologia.

Tenha na política a determinação de processos e responsabilidades, impondo os princípios éticos, compromissos com a transparência e privacidade. Ela deve ser a diretriz para utilização da tecnologia, tendo todas as regulamentações e leis relacionadas à Inteligência Artificial atualizadas, afirmando frequente conformidade legal.

A política de governança também pode prever treinamentos periódicos com o time, auditorias nos sistemas, práticas robustas de segurança da informação e todas as ações aplicadas devem constar em seu conteúdo, com determinação de processos, períodos e responsabilizações.

Revisão humana

A revisão humana dos resultados gerados pelas Inteligências Artificiais deve ser uma medida de segurança aplicada para manter a confiabilidade dos seus serviços. O olhar de uma pessoa da equipe, que detém conhecimento sobre a empresa e negócio, é importante para corrigir possíveis problemas de vieses, erros ou inconsistências.

A segurança é um dos mais importantes fatores para viabilizar a longevidade, confiabilidade e integridade de uma empresa. Ter sistemas e informações devidamente protegidos é sinônimo de proteção do negócio e das pessoas envolvidas em todo o processo.

Por isso, é indispensável a compreensão e aplicação correta das medidas de segurança que cada processo da empresa exige.

Garanta sempre a segurança da seus dados e a confiabilidade das informações geradas pelas IAs. Se precisar, entre em contato com um de nossos especialistas. Estamos preparados para te ajudar.