10 Práticas Essenciais para Fortalecer a Segurança em Workflows de IA
A crescente adoção de inteligência artificial (IA) em diversas indústrias trouxe consigo uma série de desafios de segurança que não podem ser ignorados. Com a capacidade de influenciar decisões críticas e processar vastas quantidades de dados, os sistemas de IA se tornaram alvos atrativos para atores maliciosos. Para mitigar esses riscos e garantir a integridade dos sistemas, é essencial adotar práticas robustas de segurança em todos os estágios dos workflows de IA.
Este artigo apresenta 10 práticas essenciais para fortalecer a segurança em workflows de IA, abordando desde a sanitização de dados de treinamento até a segurança da infraestrutura de IA, proporcionando um guia abrangente para profissionais da área.
10 Práticas Essenciais para Fortalecer a Segurança em Workflows de IA
Sanitização de Dados de Treinamento
Implementar técnicas de sanitização de dados para garantir que os dados usados no treinamento de modelos estejam limpos e livres de influências maliciosas.
Controles de Acesso e Criptografia
Implementar controle de acesso rigoroso e criptografia para proteger dados e modelos armazenados.
Ferramentas de ML Seguro por Padrão
Adotar ferramentas de aprendizado de máquina que sejam seguras por padrão, incluindo verificação de proveniência de modelos usando criptografia.
Treinamento e Teste Adversarial
Organizar exercícios de red team para testar a segurança e a robustez dos modelos contra ataques adversariais.
Validação e Sanitização de Entradas e Saídas de Modelos
Implementar validadores de segurança dedicados para entradas e saídas de modelos, prevenindo a execução de código arbitrário devido a saídas não sanitizadas.
Tecnologias de Privacidade
Utilizar tecnologias de privacidade, como treinamento de privacidade diferencial, para assegurar que os modelos não aprendam e revelem informações pessoais identificáveis (PII).
Gestão de Plugins de Modelo
Gerenciar plugins de modelos com controles de permissões rigorosos e consentimento de usuários para evitar ações não autorizadas.
Mitigação de Ataques DDoS
Implementar técnicas de mitigação de DDoS, incluindo limitação de taxa, para proteger serviços de ML contra negação de serviço.
Revisão de Código e Programas de Bug Bounty
Estabelecer revisões de código e programas de bug bounty para identificar e corrigir vulnerabilidades de segurança no código de aplicação e infraestrutura de IA.
Segurança de Infraestrutura de IA
Garantir que a infraestrutura usada para treinar, ajustar e servir modelos de IA seja segura, incluindo o uso de criptografia, controle de acesso, e práticas seguras de desenvolvimento.
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