O que é segurança de IA?

A segurança de IA protege aplicações de inteligência artificial contra ataques maliciosos que visam enfraquecer cargas de trabalho, manipular dados ou roubar informações confidenciais. Ela adapta os princípios de confidencialidade, integridade e disponibilidade ao ciclo de vida da IA e aos ecossistemas técnicos. 

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As cargas de trabalho de IA introduzem novas áreas que a segurança de TI tradicional não abrange. Por isso, o foco dela é proteger as cargas de trabalho de IA contra uso indevido e manipulação. Isso é diferente de usar a IA para cibersegurança (proteção contra o uso criminoso ou não autorizado de dados eletrônicos) ou segurança no uso da IA (prevenção de consequências nocivas resultantes do uso dessa tecnologia). 

A segurança de IA envolve identificar vulnerabilidades e dar suporte à integridade dos seus sistemas de inteligência artificial para permitir a execução esperada e sem interrupções. Isso inclui garantir a integridade dos dados de treinamento, a proveniência dos modelos e o isolamento das unidades de processamento gráfico (GPUs) dentro da sua plataforma. (A maioria das GPUs não é criada para segurança nem isolamento, e pode ser um alvo fácil para invasores.)

A maior parte das estratégias de segurança existentes precisa de upgrades para dar conta das nova superfície de ataque gerada pelas cargas de trabalho de IA. Nesse cenário dinâmico, uma abordagem flexível ajudará a proteger essas cargas de trabalho e os sistemas onde elas são executadas conforme novas orientações são geradas.

Para proteger seus sistemas de IA, é importante entendê-los bem. Quanto melhor você entender sua tecnologia de IA, melhor poderá protegê-la. 
 

O que é infraestrutura de IA? 
 

Pense assim: uma configuração típica de TI é como uma casa. Ela tem algumas vulnerabilidades, como portas e janelas, mas todas podem ser fechadas e trancadas. Já uma solução de IA é como um prédio em outro planeta, com pontos de entrada que se estendem por dezenas de andares e galáxias. Há vários pontos de ataque que você talvez nunca tenha considerado.

As soluções de IA oferecem inúmeras oportunidades para usuários e invasores, podendo ser tanto ferramentas úteis quanto um pesadelo de segurança. Considerando os desafios de segurança de software tradicional, a complexidade da IA exige estratégias de segurança especializadas que funcionem com os processos em prática.

Uma estratégia eficaz de segurança de IA leva em consideração todas as portas e janelas e adota a prevenção ativa para eliminar brechas e oportunidades de infiltração. Essa estratégia vai muito além de proteger dados confidenciais contra exposição e exfiltração: ela aplica proteções contra ataques, mantém a conformidade com políticas de segurança e frameworks regulatórios explícitos (como a Lei de Inteligência Artificial da UE) e oferece visibilidade e confiança.

Os manipuladores de IA estão cada vez mais inteligentes e, portanto, mais sorrateiros. Os ataques à segurança de IA variam, mas alguns ocorrem com mais frequência que outros. Tipos frequentes de ataque incluem:  

• Ataques de injeção de prompts. Os invasores usam prompts mal-intencionados para manipular saídas de IA e assim revelar dados confidenciais, executar ações indesejadas ou contornar políticas e controles de segurança implícitos e explícitos.
• Envenenamento de dados. Os invasores injetam dados maliciosos ou malware para manipular modelos de IA, gerando saídas imprecisas, tendenciosas ou prejudiciais. Isso pode causar interrupções e resultados inadequados.

Os sistemas de IA enfrentam riscos de ataques maliciosos e falhas operacionais. Assim como qualquer sistema implantado em produção, os modelos podem sofrer desvios e deterioração quando não recebem os cuidados adequados. Quando os modelos são treinados com dados de baixa qualidade ou não são atualizados ao longo do tempo, os dados podem se tornar incorretos, desatualizados e até mesmo prejudiciais, causando baixo desempenho e imprecisões. 

Para proteger sua equipe e sua tecnologia, adote estratégias em camadas, pois uma única linha de defesa provavelmente não será suficiente. Táticas comuns incluem:

• Análise comportamental. Esse tipo de detecção de ameaças identifica anomalias e desvios em uma rede. Após rastrear conjuntos de dados, padrões e atividades típicos, essa tática já está bem familiarizada com o comportamento típico do sistema de IA. Ao encontrar comportamento atípico, como conteúdo tendencioso (ou pior, senhas em formato de texto não criptografado e públicas), ela aciona um alerta.
• Detecção de ameaças ao runtime. Se um agente mal-intencionado buscar possíveis vulnerabilidades em um ambiente, a segurança do runtime implantada poderá detectar investigações repetidas e soar o alarme. Use a IA para automatizar e aprimorar essa técnica, agilizando o reconhecimento de ameaças e o acionamento de alertas.
• Inteligência preditiva contra ameaças. Essa tecnologia prevê eventos futuros com base em dados históricos. Por exemplo, se um agente mal-intencionado tiver como alvo sistemas de fintech com ransomware, a inteligência preditiva contra ameaças avaliará a probabilidade de um ataque bem-sucedido considerando a estratégia organizacional.
• Processamento de dados aprimorado. As cargas de trabalho de IA contêm muitos dados: estamos falando de bilhões de pontos de dados. A segurança de IA precisa processar esses dados para determinar se eles estão em risco, são confidenciais ou estão disponíveis. O processamento aprimorado é capaz de detectar anomalias e ameaças no ambiente mais rápido que uma pessoa ou a tecnologia de processamento tradicional. Assim, sua equipe consegue agir rapidamente.
• Análise de trajetória de ataque: com essa estratégia, você mapeia possíveis vulnerabilidades e oportunidades de ameaças. Por exemplo, entender como uma ameaça pode entrar nos seus sistemas e acessar dados confidenciais ajuda a identificar o caminho de um ataque e impedi-lo. 

Todas as fases do ciclo de vida da IA têm vulnerabilidades que precisam ser protegidas. Alguns dos elementos de uma boa estratégia para proteger seus modelos de IA, dados e privacidade são:

• Medidas de segurança de IA: medidas de segurança ajudam os modelos de IA generativa a filtrar discursos de ódio, abusivos ou ofensivos, informações de identificação pessoal, informações de concorrentes ou outras restrições específicas do domínio.
• Dados de treinamento protegidos: os sistemas de IA tendem a ser tão confiáveis quanto os dados usados para treiná-los. Os dados de treinamento originais devem ser protegidos por firewalls ou outras proteções contra adulteração e manipulação para garantir a integridade e não prejudicar as saídas do modelo.
• Segurança robusta da plataforma: proteja a plataforma onde suas cargas de trabalho de IA são executadas para garantir a integridade e a confiabilidade. Se a plataforma for segura, não será tão fácil causar danos.
• Segurança dos sistemas e da cadeia de suprimentos: você pode adaptar as práticas recomendadas dessas áreas para abranger cargas de trabalho de IA. Assim como a segurança da cadeia de suprimentos de software tradicional verifica a integridade de bibliotecas open source, a segurança da cadeia de suprimentos de IA é responsável pela procedência e a integridade de dados de treinamento, modelos pré-treinados e componentes de IA de terceiros.
• Estratégias personalizadas: as cargas de trabalho de IA são únicas e raramente são compatíveis com soluções de segurança genéricas. Sua estratégia precisa ser adaptada às cargas de trabalho, designs e dados de IA individuais. 

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Você pode implementar essas práticas recomendadas com ferramentas e soluções comuns que protegem seus sistemas de IA, como: 

• Gerenciamento de identidade e acesso:esses sistemas controlam quem tem permissão para utilizar a infraestrutura e os recursos de IA, além de definir como e quando o acesso ocorre. Por exemplo, você pode usar a autenticação multifator para proteger dados confidenciais.
• Gerenciamento da estratégia de segurança de IA: essas ferramentas monitoram suas implantações e operações de segurança. Elas oferecem visibilidade e insights sobre modelos e dados para você controlar seus sistemas de IA.
• Processo de validação de saída: saídas comprometidas ou não validadas podem resultar em problemas em sistemas downstream e até mesmo expor dados confidenciais. Esse processo verifica as respostas do seu modelo antes de enviá-las para outras operações downstream.

A segurança de IA pode trazer diversos benefícios para suas estratégias de IA empresarial, inclusive tranquilidade. Seja para ajudar na execução otimizada das cargas de trabalho de IA ou manter o foco da equipe no que realmente importa, ela reforça ainda mais sua estratégia de IA. Alguns benefícios incluem: 

• Riscos e exposição reduzidos. Ao impedir o comprometimento dos dados, a segurança de IA evita que dados confidenciais e privados caiam nas mãos erradas. Quando os ataques são interrompidos antes de causar danos, os usuários e os sistemas de IA não são afetados.
• Economia de tempo e redução de custos. A exposição reduzida dos dados confidenciais resulta em menos interrupções e operações mais tranquilas. Neutralizar ou impedir ataques reduz o tempo de inatividade e libera mais tempo para a inovação.
• Inteligência contra ameaças aprimorada. À medida que a segurança de IA atua contra possíveis ameaças, ela aprende sobre riscos comuns e como eles operam. Com o passar do tempo, ela consegue se antecipar a essas ameaças. 

A IA é relativamente nova, e o setor ainda aperfeiçoando essa tecnologia. Como a IA está em constante evolução, garantir sua segurança exige uma abordagem flexível. Desafios recorrentes enfrentados pelo setor incluem: 

• Ameaças específicas de IA cada vez mais sofisticadas. Como a IA está sempre mudando, isso cria oportunidades tentadoras para agentes mal-intencionados atacarem modelos e aplicações de IA. À medida que ela se transforma e evolui, os requisitos de segurança acompanham a mudança.
• Cadeia de suprimentos de software complexa. O ciclo de vida da IA é composto por vários elementos, desde bibliotecas open source até interfaces de programação de aplicações (APIs) de terceiros e modelos pré-treinados. Cada um desses elementos é um possível ponto de entrada para agentes maliciosos. Cadeias de suprimentos de IA complexas exigem uma abordagem de segurança de IA em camadas para abranger seus diversos componentes.
• Requisitos essenciais da segurança de IA . Apagar os dados para remover desvios e vieses do modelo é essencial e garante que ele opere conforme o esperado. Entender e apagar os dados de treinamento de IA exige habilidades específicas que são novas no setor.
• Integração à segurança existente. Ao integrar novas tecnologias como a IA às ferramentas existentes, use sistemas que protejam e observem as cargas de trabalho de IA e a infraestrutura relacionada.
• Deficiências de visibilidade e governança. Apesar dos esforços para criar soluções de segurança e políticas para a nova IA, vários riscos inesperados ainda não foram abordados proativamente (às vezes porque ocorreram pela primeira vez). Para suas políticas de segurança de IA funcionarem, você precisa atualizá-las constantemente à medida que surgem novas recomendações.

Os riscos aos dados e à privacidade dos usuários sempre existiram. No entanto, a IA traz vários riscos novos. As principais diretrizes para o uso da IA incluem: 

• Privacidade da IA. Garantir a privacidade na IA significa proteger dados pessoais e proprietários contra uso não autorizado. Considere adotar medidas de segurança significativas para proteger os dados privados.
• Conformidade da IA. À medida que a IA muda, a conformidade jurídica e as regulamentações governamentais também mudam, podendo criar um padrão do setor que melhorará a forma como usamos a IA. 

Embora não faça parte da segurança de IA, a ética pode afetar o risco geral que essa tecnologia representa para uma organização. Os usuários devem estar cientes das saídas do modelo e de como elas influenciam suas decisões.

O uso ético da IA se resume em respeitar valores sociais como direitos humanos, justiça e transparência. Para garantir o alinhamento dos modelos à sua política de ética, verifique como eles foram desenvolvidos e treinados. Você também precisará monitorar continuamente os resultados para eles não se desviarem da política.

A tecnologia open source incentiva a transparência e a confiança da comunidade. Nossas soluções foram criadas para a nuvem híbrida com tecnologias open source, ajudando a proteger o ciclo de vida da IA de ponta a ponta. 

O Red Hat® AI ajuda as equipes a experimentar, escalar e entregar aplicações inovadoras. Oferece uma abordagem holística e em camadas para a segurança em IA, desenvolvida a partir da nossa base de segurança de plataforma e práticas de DevSecOps. 

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Em dezembro de 2025, a Red Hat adquiriu a Chatterbox Labs para adicionar uma camada de confiança e segurança na IA do Red Hat AI.

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Os clientes podem usar nossas soluções para criar e implantar aplicações de IA confiáveis, reduzindo os riscos de segurança em todas as etapas. O Red Hat OpenShift® AI oferece benefícios para manter a imparcialidade, a segurança e a escalabilidade com a segurança da IA, como:

• Visibilidade aprimorada. Acabe com a “caixa-preta” que oculta como os modelos tomam decisões, deixando algoritmos e usuários sem visibilidade. A IA explicável (XAI) ajuda a gerar transparência. Tenha também insights sobre vulnerabilidades, códigos maliciosos, problemas de licença e possíveis preocupações com a segurança da IA com oRed Hat Trusted Profile Analyzer.
• Fluxos de trabalho de desenvolvimento integrados. Identifique vulnerabilidades o quanto antes e reduza o trabalho caro e redundante aplicando as práticas recomendadas de segurança de IA com antecedência e consistência durante o desenvolvimento. Integrado ao Openshift AI, o Red Hat Advanced Developer Suite hospeda ferramentas como o Red Hat Developer Hub, que você pode implementar em fluxos de trabalho de desenvolvimento para dar suporte à rastreabilidade e avaliação de modelos.
• Consistência da nuvem híbrida. Faça inferências em qualquer ambiente com soluções de IA criadas para a flexibilidade da nuvem híbrida. As cargas de trabalho de IA precisam ter o mesmo nível de segurança e desempenho em operações on-premise, na nuvem ou na edge.
• Alinhamento de modelos. Monitore o alinhamento entre as saídas do modelo e os dados de treinamento para garantir a consistência na precisão dos dados e na integridade do modelo. O OpenShift AI também oferece suporte ao ajuste fino eficiente de Large Language Models (LLMs) com LoRa/QLoRA para reduzir a sobrecarga computacional e o uso de memória.
• Ferramentas de detecção de desvios. Proteja os dados de entrada e os resultados gerados pelos modelos contra informações sensíveis ou ofensivas, como discurso abusivo ou de ódio, dados pessoais ou outros riscos específicos do domínio. As medidas de segurança da IA e os monitores em tempo real detectam quando os dados dinâmicos usados para inferência de modelos se desviam dos dados de treinamento originais e acabam prejudicando o desempenho da IA. 

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