Segurança desde o zero: um pré-requisito para IA confiável

Em muitos projetos de inteligência artificial, a segurança entra em cena tarde demais—depois do treinamento, da publicação em produção e da exposição ao mundo real. Quando isso acontece, o máximo que se pode fazer é aplicar remendos em falhas estruturais que deveriam ter sido resolvidas desde o começo.

Tratar a segurança como uma funcionalidade essencial desde o dia um é a única forma confiável de evitar riscos comuns (e custosos), como roubo de modelos, injeções de prompt e vazamentos de dados.

Sistemas de IA são especialmente vulneráveis à manipulação de entradas e operam com grandes volumes de dados, muitas vezes confidenciais ou proprietários. Isso os torna alvos atraentes—e relativamente fáceis—para atacantes, se não estiverem bem protegidos. Se sua equipe está desenvolvendo ou integrando modelos de IA, é hora de aplicar as melhores práticas de segurança como se fossem qualquer outro componente crítico da sua infraestrutura.

Comece com um modelo de ameaças bem estruturado

Você não pode proteger o que não entende. Todo projeto de IA deve começar com um modelo de ameaças personalizado—assim como já se faz com aplicações web ou redes internas.

Perguntas-chave para o modelo de ameaças em IA:

• Quais são os pontos de entrada com inputs não confiáveis (ex: prompts de usuários, chamadas via API)?
• Quais componentes lidam com dados ou lógica sensível?
• O modelo pode ser consultado ou extraído por terceiros?
• Há efeitos em cadeia ou sistemas que dependem das decisões do modelo?

Riscos comuns a considerar:

• Injeções de prompt
• Roubo ou extração do modelo
• Manipulação de inferências
• Abuso de respostas do LLM para engenharia social ou bypass de restrições

Um bom modelo de ameaças orienta todas as decisões de segurança futuras e ajuda a evitar surpresas caras na produção.

Proteja seu pipeline de dados e o processo de treinamento

Os dados de treinamento são a espinha dorsal de qualquer modelo—e, ao mesmo tempo, uma das áreas mais negligenciadas em termos de segurança.

Boas práticas para reduzir a exposição:

• Controles de acesso: Trate seus datasets como código-fonte. Apenas quem realmente precisa deve ter acesso.
• Higienização massiva dos dados: Nunca confie em dados externos sem validação. Elimine amostras envenenadas ou cargas maliciosas.
• Privacidade diferencial: Técnicas que reduzem o risco de que informações sensíveis fiquem memorizadas e acabem vazando nas respostas.
• Versionamento e auditoria: Todo processo de treinamento deve ser reproduzível e contar com logs para análise posterior.

Reforce as interfaces do modelo contra abusos

Depois que o modelo entra em produção, ele vira um alvo direto—especialmente LLMs acessíveis via chatbots ou APIs.

Medidas defensivas recomendadas:

• Filtros contra injeções de prompt: Use lógica contextual e expressões regulares para bloquear tentativas de sobrescrever instruções do sistema.
• Rate limiting e autenticação: Limite quem pode consultar o modelo e com que frequência.
• Monitoramento das saídas: Empregue classificadores para detectar e bloquear respostas tóxicas, sensíveis ou perigosas antes de chegarem aos usuários.
• Restrições de funcionalidade: Desative recursos como navegação na web, execução de comandos ou geração de código, a menos que sejam estritamente necessários.

Na Strike, nossos hackers éticos já conseguiram extrair dados de treinamento, se passar por administradores e gerar desinformação a partir de endpoints de LLM mal protegidos. Não são hipóteses—isso acontece quando faltam barreiras.

Automatize testes de segurança durante todo o ciclo de vida

Testes pontuais não bastam. Sistemas que se reentrenam ou evoluem dinamicamente exigem verificações de segurança contínuas. Inclua isso no seu pipeline de CI/CD.

O que automatizar:

• Testes de comportamento: Envie prompts maliciosos e verifique se o modelo responde de forma inadequada.
• Fuzzing de saídas: Identifique falhas lógicas ou edge cases usando técnicas generativas.
• Testes de permissão: Garanta que o acesso a APIs e funções esteja segmentado corretamente.
• Detecção de desvios: Monitore mudanças inesperadas no comportamento do modelo—elas podem indicar comprometimentos ou reentrenamentos não autorizados.

A funcionalidade de Reteste Automatizado da Strike já permite aplicar essa lógica em pipelines de software tradicional—e agora estamos expandindo essa abordagem para ambientes de IA.

Segurança é responsabilidade de todos

A segurança não pode ser responsabilidade exclusiva do red team no final do ciclo. Devs, engenheiros de ML e especialistas em segurança devem colaborar desde o início.

Boas práticas organizacionais:

• Inclua treinamento em segurança de IA na onboarding técnica
• Realize workshops de modelagem de ameaças ao iniciar novos projetos
• Faça revisões conjuntas entre as equipes de segurança e ML antes da publicação
• Invista em ferramentas internas de testes, monitoramento e resposta

Testes ofensivos seguem sendo essenciais

Mesmo com as melhores práticas, nada substitui a simulação de ameaças reais. Injetar segurança desde o início reduz o risco, mas atacantes não seguem regras. É por isso que o pentesting ético continua sendo indispensável.

Quanto mais inteligente for seu sistema, mais criativos serão os ataques. Seja um chatbot simples ou uma arquitetura avançada de agentes de IA, incorporar segurança desde o primeiro dia não é opcional—porque tentar corrigi-la depois não só é caro, como muitas vezes é tarde demais.