Apesar do avanço da inteligência artificial em diversas áreas, as empresas não podem deixar de lado a preocupação com a proteção de dados. Mesmo com uma atuação revolucionária para os negócios, o fato é que a segurança em inteligência artificial se torna cada dia mais necessária.
Os riscos crescem junto ao surgimento de novas aplicações e casos de uso. Como modelos mal protegidos podem expor informações sensíveis e colocar em risco as operações do negócio, o ideal é se antecipar e saber como se proteger.
Na sequência, você descobre como garantir a cibersegurança da IA e como escolher entre as soluções disponíveis! Boa leitura!
Quais são os riscos à segurança em IA hoje?
O crescimento no uso de inteligência artificial traz oportunidades, mas também gera problemas em relação à cibersegurança. Diversos incidentes recentes, inclusive com as empresas desenvolvedoras dessa tecnologia, apontam para a necessidade de adotar medidas de proteção.
Um exemplo aconteceu em janeiro de 2025, com a plataforma chinesa de IA DeepSeek. Segundo pesquisadores da Wiz Research, houve um vazamento de mais de 1 milhão de dados sensíveis. Entre as informações estavam histórico de conversas, detalhes operacionais e chaves criptografadas.
A OpenAI, criadora do ChatGPT, também passou por um processo de invasão de hackers. No caso da companhia americana, o New York Times reportou em 2024 que o invasor acessou informações operacionais internas e segredos de negócio, mas, ao que tudo indica, não vazou dados sensíveis.
Esses são apenas alguns exemplos que demonstram que não se pode ignorar os riscos à segurança em IA. As empresas que usam essas tecnologias ficam suscetíveis a ataques e vazamentos que podem gerar perda de propriedade intelectual, prejuízos financeiros e mesmo danos à reputação no mercado.
Já as pessoas que utilizam IA ficam sujeitas a invasões de privacidade e exposição de dados pessoais. De modo geral, os riscos à segurança em IA incluem ataques direcionados, fraudes com base no comportamento do usuário, vulnerabilidades de arquitetura e questões semelhantes.
No entanto, a solução não é abandonar a tecnologia, e sim adotar alternativas que unam proteção e eficiência para garantir a segurança em inteligência artificial.
Como garantir a cibersegurança da IA? Melhores práticas
Para garantir a proteção de dados com o uso de IA, é preciso desenvolver um bom planejamento e implementar práticas de controle e eventual contenção de danos. Assim, é possível mitigar riscos e preservar informações sensíveis.
Na sequência, descubra como garantir a cibersegurança da IA!
1. Forme uma equipe qualificada
Fazer a segurança em inteligência artificial uma responsabilidade coletiva aumenta a proteção e diminui os riscos. Em vez de tornar esse cuidado uma exclusividade do time de TI, o ideal é montar uma equipe multidisciplinar e especializada.
É interessante contar com profissionais como especialistas em cibersegurança, cientistas de dados, engenheiros de IA e cargos semelhantes. O objetivo é identificar as vulnerabilidades e corrigi-las com mais rapidez.
2. Elabore e implemente protocolos de segurança
Adotar os princípios de “Security by Design” é outra forma de diminuir os riscos à segurança em IA. Nesse caso, a intenção é integrar princípios de proteção em todo o ciclo de vida de desenvolvimento ou implementação da inteligência artificial.
Ao utilizar a IA para desenvolver novas soluções ou apoiar processos, o protocolo envolve usar recursos como criptografia e controle rigoroso de dados e realizar auditorias periódicas. Ao estabelecer esse padrão desde o começo, é possível ter mais controle e evitar ameaças.
Um exemplo de adoção desse protocolo é implementar uma política de privilégio mínimo de acesso. Nesse caso, somente usuários autorizados têm acesso a informações críticas, enquanto os demais veem apenas os dados realmente necessários.
3. Monitore o comportamento da IA
Apesar dos avanços, as ferramentas de inteligência artificial podem ser alvos de ataques, como data poisoning ou envenenamento de dados. Os modelos também podem sofrer manipulações, o que afeta os resultados e os impactos nos processos.
Entre as soluções de segurança para inteligência artificial, estão ferramentas de monitoramento avançado e a implementação de logs detalhados. Desse modo, é possível detectar anomalias antes que causem danos, além de facilitar a investigação de incidentes.
4. Proteja os dados usados no treinamento
A segurança dos modelos de IA relaciona-se diretamente às informações utilizadas. Logo, é interessante adotar técnicas para proteger os dados usados no treinamento, como anonimização das informações e utilização de dados sintéticos. Caso ocorram vazamentos, os impactos serão menores.
Outro ponto relevante consiste em armazenar dados em ambientes seguros e adotar práticas como a zero trust architecture. Protocolos robustos e com redundâncias são especialmente úteis para lidar com as ameaças cibernéticas.
Quais são as melhores soluções de segurança para Inteligência Artificial?
Além de adotar boas práticas, lidar melhor com os desafios de segurança em inteligência artificial exige as ferramentas certas. A seguir, descubra algumas das possibilidades disponíveis!
1. Firewalls para monitoramento contínuo
Os firewalls de aplicação para IA e os sistemas de detecção de intrusões permitem identificar acessos suspeitos que podem causar prejuízos e vazamento de dados. Esses recursos também ajudam a reconhecer tentativas de exploração de vulnerabilidades.
Uma das vantagens é a possibilidade de responder rapidamente às ameaças. Porém, o desafio principal está nos custos elevados e na necessidade de ajustes para aumentar a precisão.
2. Aprendizado federado
Com o aprendizado federado, o treinamento dos modelos acontece localmente, nos próprios dispositivos dos usuários. Em vez de compartilhar todas as informações, somente os parâmetros ajustados seguem para os servidores centrais, o que diminui os riscos de vazamentos.
Entre as soluções de segurança para inteligência artificial, essa é uma boa alternativa por proteger os dados com mais eficiência. Já a desvantagem se relaciona à complexidade na sincronização dos modelos e no consumo elevado de processamento computacional.
3. Barreira contra ataques adversariais
Os ataques adversariais incluem manipular dados para enganar os modelos de IA. Para lidar com essa questão, é interessante investir em robustez algorítmica e redes neurais adversariais para aumentar as chances de os modelos resistirem aos ataques.
Essa é uma alternativa que oferece uma camada extra de proteção, mas sua implementação, além de complexa, pode exigir um treinamento mais completo.
A escolha da melhor alternativa para a segurança em inteligência artificial exige analisar o estado atual da arquitetura, os objetivos e as necessidades específicas. Ainda, é comum que a combinação de soluções seja uma boa alternativa.
Para tomar uma boa decisão, vale a pena contar com auxílio profissional, como de uma consultoria especializada. Entre as soluções, a Safetec oferece apoio customizado para avaliar as melhores alternativas de segurança e medidas para a implementação da estratégia, sem comprometer a eficiência da IA.
Como você acompanhou, investir na segurança em inteligência artificial é essencial para aproveitar ao máximo o potencial dessa tecnologia. Com as medidas necessárias, você protege os dados, cuida da credibilidade da empresa e evita vulnerabilidades que podem afetar a continuidade do negócio.
Para sua empresa ter os melhores recursos de acordo com as suas necessidades, a Safetec oferece uma consultoria personalizada. Com a nossa expertise de mercado, é possível montar a infraestrutura ideal para garantir a cibersegurança.
