A inteligência artificial (IA) já é parte integrante do dia a dia das empresas, suportando processos de marketing, desenvolvimento, atendimento e decisões estratégicas em setores como crédito, logística e saúde.

Contudo, a presença crescente da IA traz desafios concretos para a segurança e governança corporativa. É fundamental entender como proteger dados sensíveis e manter a confiança em ambientes digitais cada vez mais dinâmicos e complexos.

A tecnologia de IA é alimentada por grandes volumes de informações, muitas delas estratégicas e confidenciais. A simples interação com ferramentas generativas pode expor dados proprietários, segredos industriais ou informações pessoais de clientes.

Além dos riscos tradicionais, surgem novas ameaças específicas, como vazamentos em prompts, manipulação de respostas (prompt injection), e vulnerabilidades em APIs conectadas a sistemas de IA.

Garantir a segurança em ambientes de IA não significa frear a inovação, mas sim adotar uma postura de segurança responsável que assegure a continuidade dos negócios, a confiança de clientes e parceiros, e a sustentabilidade da transformação digital.

É a partir desse entendimento que nasce o conceito de AI Security, um novo paradigma de segurança focado nos desafios únicos da inteligência artificial.

Principais riscos em AI Security

Os riscos práticos já são realidade e exigem estratégias específicas de governança para mitigá-los:

Exposição de dados sensíveis em prompts

Ao utilizar ferramentas de IA, colaboradores podem inserir informações críticas em prompts que são armazenados em repositórios externos. Sem controle rigoroso, esses dados podem ser acessados de forma indevida, comprometendo a integridade de informações estratégicas.

Dependência de modelos de terceiros

Muitas organizações utilizam serviços de IA externos sem transparência suficiente sobre como os dados são tratados e armazenados. Essa falta de visibilidade aumenta o risco de uso indevido e exposição acidental de informações.

Manipulação de respostas (prompt injection)

Ataques que exploram vulnerabilidades para induzir modelos a produzirem saídas incorretas ou fraudulentas são uma ameaça crescente. Controlar esse tipo de ataque é essencial para evitar fraudes e disseminação de desinformação.

Vulnerabilidades em integrações e APIs

Conforme aumenta o número de aplicações conectadas a sistemas de IA, cresce também a superfície de ataque, tornando precisa a implementação de mecanismos robustos para proteger essas integrações.

Veja também: Ataques cibernéticos: o que são, principais tipos e como proteger sua empresa

Governança: o pilar da AI Security

Para mitigar riscos e assegurar a confiabilidade na utilização da IA, a governança é o ponto de partida.

Uma governança sólida implica definir políticas claras sobre o uso da tecnologia, mapear e classificar dados que podem ser expostos, garantir visibilidade total de acessos e integrações, além de capacitar equipes para identificar e responder a riscos em tempo hábil.

Essa estrutura não apenas protege informações como também cria um ambiente em que a inovação pode prosperar com segurança, alinhada aos objetivos estratégicos da empresa.

Pilares da segurança em AI Security

A ACTAR estrutura sua abordagem de AI Security apoiada em três pilares fundamentais:

Governança e estratégia de adoção de IA

Implementação de políticas, frameworks e processos que orientam o uso de IA, assegurando conformidade regulatória e alinhamento com a estratégia corporativa. Essa governança é flexível para se adaptar às rápidas evoluções tecnológicas, incorporando ciclos ágeis de atualização das políticas e controles.

Proteção de dados e fluxos em ambientes de IA

Monitoramento constante da exposição de dados sensíveis durante interações com modelos. Isso inclui controle rigoroso sobre prompts, acessos e integrações externas para reduzir o risco de vazamentos e uso não autorizado.

Segurança de modelos, APIs e aplicações de IA

Defesa contra ataques emergentes como prompt injection e manipulação de outputs, com soluções que garantem resiliência e observabilidade contínua dos ambientes de IA, fundamentais para a detecção rápida de anomalias e resposta eficiente a incidentes.

Melhores práticas de AI Security

Com base na análise de especialistas, o cenário atual aponta para um conjunto de boas práticas que sustentam ambientes seguros de IA:

• Adotar uma postura ágil e colaborativa, integrando equipes de segurança, desenvolvimento e governança para rápida adaptação às mudanças e ameaças emergentes.
• Estabelecer políticas de segurança específicas para o ciclo de vida da inteligência artificial, com controle rigoroso sobre a coleta, processamento e descarte de dados.
• Implementar autenticação robusta, criptografia e monitoramento contínuo para proteger modelos e dados contra acessos indevidos e ataques.
• Realizar avaliações de risco frequentes e testes simulados de ataques adversariais para fortalecer a resiliência dos sistemas.
• Promover uma cultura organizacional aberta à comunicação sobre riscos de IA e responsabilidade compartilhada em segurança.

Essas práticas refletem a necessidade de equilibrar segurança e inovação, permitindo que as empresas explorem o potencial da inteligência artificial sem comprometer seus ativos e reputação.

AI Security como vantagem competitiva

Organizações que estruturam sua segurança em IA de forma consistente não apenas minimizam riscos, mas também ganham confiança do mercado, clientes e investidores. O compromisso com uma AI Security robusta sinaliza maturidade digital e responsabilidade, diferencial crucial na economia atual.

A ACTAR está pronta para assessorar sua empresa na avaliação da maturidade em segurança de IA e no desenvolvimento de rotas customizadas para um roadmap de AI Security eficaz. Com expertise consolidada em cibersegurança e governança, oferecemos suporte para que a adoção de inteligência artificial seja uma jornada segura, responsável e sustentável.

Entre em contato para dar o próximo passo rumo a uma AI Security que protege e potencializa o futuro do seu negócio.