10 práticas para Fortalecer a Segurança em Ambientes de Cloud e AI/ML
Com o avanço acelerado da tecnologia, a integração de ambientes de computação em nuvem e inteligência artificial/machine learning (AI/ML) tornou-se uma prática comum nas organizações modernas. No entanto, essa convergência tecnológica traz consigo desafios significativos de segurança. Proteger esses ambientes requer uma abordagem multifacetada e a implementação de práticas robustas para mitigar riscos e assegurar a integridade dos dados e sistemas.
Este artigo apresenta dez práticas essenciais para fortalecer a segurança em ambientes de cloud e AI/ML, abordando desde a gestão de identidade e acesso até o treinamento e conscientização em cibersegurança. Cada prática é acompanhada de exemplos práticos para ilustrar sua aplicação no mundo real, oferecendo um guia compreensivo para profissionais que buscam aprimorar a segurança de suas operações tecnológicas.
10 práticas para Fortalecer a Segurança em Ambientes de Cloud e AI/ML
- Gestão de Identidade e Acesso (IAM) – Implementação de controle de acesso baseado em função (RBAC) para restringir permissões de usuários e serviços. Exemplo prático: Restringir o acesso de notebooks Jupyter para prevenir acesso não autorizado ao sistema operacional subjacente.
- Segurança de Modelos de ML – Tratamento de modelos como algoritmos, realizando análises de segurança estática (SAST), varredura de malware e análise de composição. Exemplo prático: Uso de repositórios Git privados para armazenamento seguro de código.
- Gerenciamento de Composição de Software – Implementação de um espelho de pacotes para consumo de pacotes aprovados e criação de configurações de ciclo de vida com referência ao repositório de pacotes. Exemplo prático: Avaliar políticas de privacidade e termos de licença de pacotes de ML para evitar coleta indesejada de dados.
- Segurança de Recursos Computacionais – Habilitação de criptografia inter-nodos e em trânsito, além de definir limites de uso de recursos. Exemplo prático: Criptografia de containers em repouso usando KMS.
- Segurança de Dados – Uso de fontes de dados confiáveis para treinamento e verificação de permissões e consentimento para uso de dados. Exemplo prático: Manter documentação de permissões de dados para conformidade.
- Monitoramento e Registro de ML/AI – Adoção de práticas recomendadas para monitoramento contínuo de cargas de trabalho de ML/AI, incluindo auditoria de atividade e detecção de deriva de dados. Exemplo prático: Implementar controles de auditoria para rastrear atividades e mudanças nos dados de treinamento.
- Aplicação de Controles de Segurança para RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Implementação de controle de acesso e criptografia em bancos de dados vetoriais, validação de consultas e de conteúdo gerado. Exemplo prático: Anonimização de dados e controle de acesso de saída.
- Segurança em Implantações de IoT (Edge) – Otimização do modelo para inferência em tempo real e assinatura criptográfica para verificação de integridade de modelos. Exemplo prático: Monitorar modelos em dispositivos de borda para reduzir custos operacionais.
- Aplicação de Frameworks para Detecção de Configurações Incorretas – Uso de frameworks como MITRE ATLAS e NIST CSF para detectar e corrigir configurações incorretas em ambientes existentes. Exemplo prático: Identificar e corrigir padrões de acesso e permissões incorretas em contas multi-nuvem.
- Treinamento e Conscientização em Cibersegurança – Programas de treinamento contínuo para funcionários sobre práticas de segurança e atualizações de políticas. Exemplo prático: Workshops regulares sobre segurança cibernética, phishing e melhores práticas de segurança para todos os funcionários.
Confira também: O que é o OSINT framework? Como você pode usá-lo?
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