A IA está rapidamente se tornando um componente essencial das operações modernas. Ao mesmo tempo, ela está criando seus próprios riscos. Os desafios de conformidade e segurança da IA estão chegando às mesas dos CISOs em todos os lugares, à medida que a adoção e a inovação avançam mais rápido do que a legislação nos níveis setorial, estadual, federal e regional.
Manter a conformidade será ainda mais importante à medida que os órgãos reguladores passam a acompanhar os avanços nas tecnologias de IA. Embora a implantação de leis específicas e normas de conformidade possa levar algum tempo, as tecnologias de IA ainda precisam estar em conformidade com regulamentações de privacidade, segurança e específicas do setor.
Este artigo abordará os principais elementos da conformidade da IA, os desafios comuns, as práticas recomendadas para empresas modernas e como o AI-SPM (AI Security Posture Management, Gerenciamento da postura de segurança da IA) pode ajudar a reduzir o risco de não conformidade.
Elementos essenciais da conformidade da IA
A natureza dinâmica e fechada dos sistemas de IA gera desafios para organizações e órgãos reguladores que tentam aplicar políticas às tecnologias de IA. As seções abaixo detalham quatro elementos essenciais da conformidade com a IA moderna.
1. Regulamentos de privacidade de dados
A privacidade de dados é um componente crítico e complexo da conformidade da IA. Os sistemas de IA que processam dados pessoais e sensíveis devem seguir regulamentações que regem a coleta, o armazenamento e o processamento desses dados. Esses regulamentos incluem:
Lei de Portabilidade e Responsabilidade do Seguro Saúde (HIPAA)
Padrão de Segurança de Dados da Indústria de Cartões de Pagamento (PCI DSS)
A garantia de privacidade dos dados fica mais complexa diante de dados específicos de sistemas de IA. Devido à frequência com que os sistemas de IA interagem com novos dados e à complexidade dos conjuntos de dados, ter uma ferramenta de monitoramento específica como um AI-SPM é essencial para atender aos protocolos e regulamentos necessários.
2. Segurança e integridade dos dados
Proteger os dados significa utilizar criptografia adequada, controles de acesso e medidas de segurança contra invasores que possam usar indevidamente ou adulterar os dados.
Os sistemas de IA são constantemente atualizados, e rastrear e controlar o acesso aos dados pode ser difícil. Isso ocorre porque os sistemas de IA recebem continuamente novos dados de treinamento, criando novos modelos e saídas.
Os sistemas de IA podem consultar dados em tempo real com ferramentas como RAG (retrieval-augmented generation, geração aumentada por recuperação), que permite que um modelo de IA consulte dados com os quais não foi treinado, como documentação interna em um banco de dados vetorial.
3. Transparência e explicabilidade do modelo
Algo que diferencia os sistemas de IA é que eles podem precisar explicar por que chegaram a uma inferência específica. No entanto, os modelos de IA carecem de transparência, mesmo para os profissionais que trabalham diretamente com eles.
Pesquisas sobre a explicabilidade de modelos de IA indicam um desempenho inversamente proporcional ao aumento da explicabilidade. O AI-SPM ajuda a medir e inventariar o desempenho de um modelo caso a melhoria da explicabilidade reduza inadvertidamente o desempenho desse modelo.
4. Viés e imparcialidade na IA
O viés algorítmico e a imparcialidade já eram tópicos controversos na área da tecnologia, e a IA intensificou ainda mais o escrutínio. A conformidade em áreas como finanças, saúde e RH depende da comprovação de que os modelos de IA não estejam apresentando viés na forma de discriminação ilegal.
No entanto, a forma como os modelos de IA interagem com os dados complica essa dinâmica, uma vez que vieses humanos, misturados com dados incompletos, podem amplificar os vieses existentes.
Saiba mais
Para assegurar o uso responsável de IA generativa em segurança, as organizações devem fazer perguntas importantes sobre precisão, proteção de dados, privacidade e o papel crescente dos analistas de segurança. Saiba como utilizar a segurança orientada por IA e, ao mesmo tempo, abordar essas considerações cruciais.
Desafios comuns na manutenção da conformidade da IA
Os sistemas de IA são diferenciados porque processam grandes quantidades de dados (possivelmente sensíveis) e permitem que os usuários interajam com esses dados de maneiras diferentes, resultando em questões de conformidade e segurança exclusivas dos sistemas de IA. Vamos analisar três dos maiores desafios enfrentados pelas organizações que tentam alcançar a conformidade da IA.
Desafio nº 1: modelos dinâmicos e em evolução
A natureza dinâmica dos sistemas de IA dificulta o cumprimento das normas de conformidade. O retreinamento e os novos mecanismos de inferência tornam a manutenção da conformidade um desafio constante.
Alterar dados, algoritmos ou hiperparâmetros gera saídas imprevisíveis, pondo em risco a conformidade de um sistema. Por exemplo, ajustar um algoritmo de treinamento de modelo pode introduzir inadvertidamente um viés que viole as leis de igualdade de oportunidades.
Essa natureza dinâmica e em constante evolução exige monitoramento e alertas quando os modelos sofrem uma mudança que possa gerar risco de não conformidade.
Desafio nº 2: proveniência e governança de dados
A proveniência dos dados, ou seja, a origem dos dados usados para treinar um modelo de IA, pode ser uma grande dor de cabeça em termos de conformidade. Os sistemas de IA treinados com dados derivados de outras saídas de modelos ou agregados de múltiplas fontes são complexos e difíceis de desvendar, além de dificultarem a garantia de conformidade com as regulamentações e diretrizes éticas. Por isso, o gerenciamento de pipelines de dados é tão essencial para a proteção da conformidade.
Desafio nº 3: tomada de decisão automatizada
O último desafio de conformidade da IA está relacionado à natureza automatizada da tomada de decisões pela IA. Com sistemas de IA autônomos, determinar a conformidade é difícil porque a única verificação é um conjunto de testes de software, já que nenhum operador humano está presente para realizar intervenção em tempo real.
Quatro práticas recomendadas para garantir a conformidade da IA
Para se manter em conformidade com as novas regulamentações de IA, siga estas práticas recomendadas:
Prática recomendada nº 1: adote um framework de governança de IA
A base para a conformidade da IA é um robusto framework de governança de IA. Isso engloba as políticas, os procedimentos e as diretrizes éticas que sua organização utiliza para sistemas de IA. Um comitê ou uma força-tarefa de ética da IA deve liderar as iniciativas para desenvolver e implementar o framework de governança.
Prática recomendada nº 2: implemente rastreamento detalhado e trilhas de auditoria
Trilhas de auditoria detalhadas podem ser úteis para sistemas que mudam rapidamente e na comprovação da procedência dos dados. As organizações também devem implementar mecanismos de rastreamento e registro para os sistemas de IA, a fim de registrar quando os modelos são treinados, retreinados e produzem respostas.
Prática recomendada nº 3: imponha a anonimização e a minimização de dados
Como a privacidade é um pilar fundamental da conformidade com os dados, a anonimização e a minimização são essenciais para uma estratégia de processamento de dados com IA. Essa prática está alinhada ao RGPD e a regulamentos semelhantes de privacidade e proteção de dados.
Prática recomendada nº 4: utilize monitoramento e mitigação de vieses
É importante monitorar e mitigar possíveis vieses, pois a negligência nesse sentido pode gerar riscos de conformidade ou de responsabilidade civil. O treinamento de modelos usando ferramentas como privacidade diferencial e testes adversários também mitiga o viés e utiliza engenharia de prompts para evitar que os prompts produzam saídas tendenciosas.
Como detectar e interromper a perda de dados na era da IA generativa
Proteja os dados confidenciais da sua organização na era da IA generativa e saiba como ir além das soluções tradicionais de DLP, simplificar a implementação e as operações e capacitar os funcionários a usar a IA generativa de forma segura sem o risco de perda de dados.
Baixe agoraO papel do AI-SPM na conformidade da IA
O AI-SPM (Gerenciamento da postura de segurança da IA) é framework estratégico que abrange as questões regulatórias e de segurança dos seus sistemas de IA. As soluções de AI-SPM gerenciam e protegem modelos de IA ao longo de todo o seu ciclo de vida, contra riscos de exposição ou ataques de envenenamento de dados.
O AI-SPM oferece adesão contínua a padrões de segurança e requisitos regulatórios, além de documentar a conformidade com o RGPD e outras leis nacionais e regionais.
A tabela abaixo detalha os componentes essenciais das ferramentas de AI-SPM.
| Componentes | Definição | Por que é importante |
|---|---|---|
| Gestão de inventário de IA | A capacidade de visualizar todos os diferentes tipos de modelos implementados e utilizados por uma organização em um só lugar. | Detecta modelos desprotegidos e não gerenciados em execução dentro da sua organização. |
| Detecção de tempo de execução | Observabilidade do uso do modelo em tempo real. | Protege contra uso indevido ou atividade anormal. |
| Análise do caminho de ataque | Identifica rotas onde um ataque pode ocorrer em seu sistema de IA. | Fornece uma estratégia para impedir e mitigar ataques. |
| Configuração integrada | Configurações e políticas de segurança integradas aos sistemas de IA desde o início. | Evita erros de configuração e protege os modelos. |
Proteção de dados e detecção de IA oculta
As ferramentas modernas de DLP (data loss prevention, prevenção contra perda de dados) e proteção de dados complementam o AI-SPM e fornecem às organizações uma forte linha de defesa contra a exposição de dados confidenciais. Ferramentas de proteção de dados, como o CrowdStrike Falcon® Data Protection, dão um passo além e são capazes de detectar proativamente ferramentas de IA generativa "oculta" não autorizadas.
Como a CrowdStrike ajuda você a alcançar a conformidade da IA
A utilização de sistemas de IA torna mais complexo o cumprimento das leis e regulamentos que os governos criaram e continuam criando. As regulamentações de privacidade de dados, segurança de dados, disposições de integridade, explicabilidade do modelo e vieses são elementos essenciais da conformidade da IA que devem ser abordados.
Como parte de um framework de governança de IA, o AI-SPM pode ser uma ferramenta importante para documentar sua conformidade, pois aborda o dinamismo, a necessidade de grandes conjuntos de dados e a natureza autônoma da IA.
O AI-SPM da CrowdStrike oferece uma solução de monitoramento em tempo real para seus sistemas de IA e protege dados e modelos de IA, além de facilitar a conformidade regulatória. O AI-SPM oferece às organizações:
- Visibilidade de todos os seus sistemas de IA.
- Monitoramento da conformidade e identificação de lacunas.
- Redução dos riscos de problemas legais.
- Detecção de potenciais ameaças à segurança antes que elas se agravem.
Além disso, o CrowdStrike Falcon® Data Protection complementa o AI-SPM ao detectar ferramentas de IA generativa não autorizadas e implementar controles de segurança nos dados de saída, o que reduz o risco de exposição de dados sensíveis.
Como parceiro de cibersegurança confiável, a CrowdStrike mantém diversas certificações de conformidade para ajudar as organizações a se beneficiar de ferramentas líderes do setor e simultaneamente atender aos requisitos de auditoria. Para descobrir como o AI-SPM da CrowdStrike pode ajudar sua organização, inicie seu teste gratuito hoje mesmo. Você também pode experimentar a demonstração interativa.
Lucia Stanham é Gerente Sênior de Marketing de Produtos na CrowdStrike com foco em proteção de endpoint (EDR/XDR) e IA em cibersegurança. Trabalha na CrowdStrike desde junho de 2022.
