A crescente adoção de sistemas de inteligência artificial (IA) autônomos, como agentes generativos, está transformando a forma como as organizações operam. Esses sistemas são capazes de tomar decisões, executar tarefas e interagir com outros sistemas de maneira independente, baseando-se em padrões aprendidos a partir de dados. No entanto, essa autonomia traz consigo riscos significativos que desafiam as abordagens tradicionais de segurança cibernética.
Segundo Thomas Squeo, CTO da Thoughtworks nas Américas, os modelos tradicionais de segurança, que presumem comportamentos previsíveis, falham ao serem aplicados a sistemas de IA autônomos. Esses sistemas podem responder de maneiras inesperadas a entradas novas ou situações imprevistas, tornando as falhas emergentes e difíceis de antecipar. Além disso, a própria arquitetura da IA, incluindo seus modelos e prompts, pode se tornar uma vulnerabilidade.
Para mitigar esses riscos, é essencial adotar abordagens de design que mantenham o controle sobre os agentes de IA. Isso inclui a implementação de limites de ação, filtros de saída, supervisão humana em decisões críticas e mecanismos de interrupção dinâmica. Além disso, é fundamental tratar os agentes de IA como componentes não confiáveis, aplicando princípios de identidade e gerenciamento de acesso rigorosos, além de detecção contínua de anomalias.
O modelo de ameaça para sistemas de IA deve evoluir para reconhecer vetores de ataque únicos, como injeção de prompts, extração de dados e comportamentos autônomos inseguros. É necessário integrar estruturas tradicionais com taxonomias específicas para IA, como o MITRE ATLAS, e incorporar o modelo de ameaça ao ciclo de vida de desenvolvimento seguro (SDLC). A integridade dos dados e a detecção de anomalias em tempo real também são componentes cruciais dessa abordagem.
Quando agentes de IA interagem com sistemas sensíveis, como APIs financeiras ou dados de pacientes, é vital garantir conexões seguras sem limitar indevidamente suas capacidades. Isso envolve autenticação e autorização rigorosas, isolamento e sandboxing, verificação de integridade dos dados e detecção de anomalias. Além disso, mecanismos de controle em tempo real e princípios de confiança zero devem ser aplicados para proteger contra comportamentos maliciosos ou não autorizados.
A responsabilidade pelas ações dos agentes de IA exige registros detalhados de todas as interações, decisões e chamadas de API. Esses registros devem ser seguros, imutáveis e revisados regularmente para garantir conformidade regulatória e facilitar auditorias. A inclusão de metadados, como a lógica de decisão da IA e pontuações de confiança, pode auxiliar na compreensão e explicação das ações tomadas.
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