Gerenciamento de risco da inteligência artificial (IA) é o processo de identificar, verificar e reduzir riscos com sistemas de IA.
Índice
Compreendendo a necessidade do gerenciamento de risco da IA
O gerenciamento de risco da IA é diferente do gerenciamento de risco tradicional de TI por causa de seus desafios únicos, como dados de treinamento ruins, modelos roubados, algoritmos tendenciosos e comportamentos inesperados. Com a evolução da IA sendo contínua, segundo a Forrester, “O gerenciamento contínuo de risco deve ocorrer com o objetivo de produzir garantia contínua” 1.
A AI continua a mudar como os negócios funcionam, incluindo como estão lidando com os novos e em constante mudança riscos de segurança que ela apresenta. Invasores podem danificar modelos de IA manipulando os dados de treinamento, roubando algoritmos valiosos ou enganando decisões da IA para criar resultados injustos. Esses problemas exigem supervisão especial e proteção técnica feita para IA, a fim de mitigar e gerenciar adequadamente os riscos potenciais.
Supervisão inadequada da inteligência artificial (IA) pode levar a mais do que falhas técnicas; as empresas podem enfrentar multas regulatórias, danos à reputação, perdas financeiras e processos judiciais quando os sistemas de IA falham.
Pesquisas mostram que preocupações com segurança e compliance são o principal desafio para 37% 2 das organizações que avaliam seus sistemas de IA. Entre os líderes de TI, esse número sobe para 44%, destacando uma grande lacuna entre adotar a IA e gerenciar efetivamente seus riscos.
Identificando ameaças à segurança da IA
Sistemas de IA enfrentam riscos de segurança diferentes que ferramentas de segurança tradicionais não conseguem detectar ou impedir. Conhecer essas ameaças ajuda com o bom gerenciamento de risco.
Dados de treinamento ruins
Criminosos adicionam dados prejudiciais a conjuntos de treinamento para quebrar modelos de IA. Isso força os modelos a classificar coisas incorretamente ou a apresentar decisões injustas que podem ajudar atacantes.
Modelos roubados
Invasores inteligentes podem copiar modelos valiosos de IA estudando seus resultados e roubando importantes vantagens comerciais.
Exemplos adversariais
Entradas intencionalmente criadas para enganar sistemas de IA e induzi-los a fazer previsões incorretas. Por exemplo, pequenas alterações podem fazer carros autônomos interpretar sinais de trânsito incorretamente ou sistemas de reconhecimento facial identificarem a pessoa errada.
Extração de dados de treinamento
Invasores usam as saídas do modelo para inferir ou reconstruir atributos sensíveis ou até exemplos específicos dos dados de treinamento, revelando informações privadas sobre indivíduos.
Análise comportamental
Sistemas de IA mostram padrões previsíveis durante a operação normal. Observar mudanças nesses padrões pode sinalizar problemas de segurança ou falhas no sistema.
Acompanhamento de desempenho
Mudanças repentinas na precisão ou desempenho de um modelo de IA podem indicar ataques ou outros problemas de segurança. Monitoramento automatizado pode acompanhar o desempenho e alertar equipes de segurança sobre problemas.
Registro de atividades
O registro completo das atividades do sistema de IA mostra o comportamento do sistema e ajuda a investigar incidentes de segurança. Isso inclui rastreamento de requisições de modelos, acesso a dados e ações administrativas.
Inteligência de Ameaças
Manter-se atualizado sobre novas ameaças à segurança de IA ajuda as organizações a proteger seus sistemas com antecedência. A inteligência de ameaças fornece informações sobre novos métodos de ataque e pontos fracos.
Principais componentes de uma avaliação de risco de IA
Qualquer boa avaliação de risco precisa de um método claro que aborde tanto pontos fracos técnicos quanto os efeitos nos negócios. Aqui estão os principais componentes que você vai querer abordar ao conduzir sua avaliação de risco de IA:
Encontrando ativos
Sua organização deve rastrear toda a sua pilha de IA, desde os modelos e conjuntos de dados até as ferramentas e sistemas de desenvolvimento. Você pode aproveitar ferramentas automatizadas que localizam recursos de nuvem relacionados à IA e os classificam por risco e importância para os negócios.
Análise de ameaças de IA
A análise de ameaças de IA vai além da segurança de software tradicional para incluir vários métodos de ataque envolvendo machine learning. Isso identifica caminhos potenciais de ataque contra modelos de IA, dados de treinamento e sistemas.
Revisão de impacto
As organizações devem avaliar como falhas ou violações nos sistemas de IA podem afetar pessoas, grupos e a sociedade. Isso inclui verificação de viés, violações de privacidade e problemas de segurança.
Medição de risco
Medir riscos ajuda as organizações a focar nos gastos com segurança e tomar decisões inteligentes sobre níveis aceitáveis de risco. Isso inclui calcular possíveis perdas financeiras decorrentes de problemas de segurança de IA e violações de compliance.
Como gerar uma forte governança de IA
Como qualquer outro padrão de governança, uma forte governança de IA precisa de trabalho em equipe em diferentes áreas da empresa e técnicas, além de regras claras e consistentes, controles e monitoramento.
Criar regras
As organizações precisam de políticas abrangendo o desenvolvimento, uso e operação da IA. Essas políticas devem corresponder às metas de negócios, atendendo às necessidades regulatórias e ao que as partes interessadas esperam.
Definir trabalhos claros
A responsabilidade clara garante que os riscos da IA sejam gerenciados adequadamente ao longo de todo o ciclo de vida do sistema. Isso significa nomear responsáveis pelos riscos da IA, criar comitês de supervisão e estabelecer procedimentos de escalonamento.
Adicionar controles técnicos
Controles de segurança específicos da IA lidam com riscos únicos que a cibersegurança tradicional não consegue resolver. Isso inclui varredura de modelos de IA, proteção em tempo de execução e monitoramento especial.
Monitoramento constante
Sistemas de IA precisam de monitoramento constante para detectar mudanças de desempenho, problemas de segurança e violações de compliance. O monitoramento automatizado pode rastrear o comportamento do modelo e alertar as equipes de segurança sobre problemas.
Controles de segurança importantes para sistemas de IA
A segurança é um componente crucial de qualquer bom gerenciamento de risco, especialmente no mundo da IA. Proteger os sistemas de IA exige várias camadas de segurança que abordem riscos em todo o ciclo de vida da IA.
Segurança no desenvolvimento
O desenvolvimento seguro garante que os sistemas de IA incluam segurança desde o início. Isso abrange varredura de código, verificações de vulnerabilidade e codificação segura para aplicações de IA.
Proteção de dados
Sistemas de IA lidam com muitos dados confidenciais que exigem proteções especiais. Isso inclui criptografia de dados, controles de acesso e técnicas de privacidade.
Segurança de modelos
Modelos de IA precisam de proteção contra roubo, adulteração e ataques. Criptografia de modelos, controles de acesso e verificação ajudam a proteger ativos valiosos de IA.
Proteção em tempo de execução
Aplicações de IA precisam de proteção em tempo real contra ataques durante a operação. Isso inclui validação de entrada, filtragem de saída e monitoramento de comportamento para detectar atividades incomuns.
Regras e regulamentos para o gerenciamento de risco da IA
Seguir regulamentações se torna mais importante à medida que os governos criam regras específicas para IA. Segundo a Forrester, “IA Agente introduz tomada de decisão autônoma que deve estar em conformidade com regulamentações em evolução, mantendo alinhamento regulatório em várias jurisdições” 3. Novas regulamentações, como o EU AI Act, exigem critérios específicos para o desenvolvimento e uso de sistemas de IA. As organizações devem entender e seguir as regulamentações aplicáveis em suas áreas. Padrões da indústria, como o ISO 42001, fornecem estruturas para sistemas de gerenciamento de IA que ajudam as organizações a mostrar práticas responsáveis de IA. Seguir esses padrões pode reduzir o risco regulatório e melhorar a confiança das partes interessadas.
Sistemas de IA frequentemente processam dados pessoais, tornando as regulamentações de privacidade como o GDPR diretamente relevantes. As organizações devem garantir que seus sistemas de IA sigam requisitos de proteção de dados, mantendo documentação detalhada de desenvolvimento, testes e uso de sistemas de IA para demonstrar conformidade durante auditorias.
Construindo uma equipe de segurança de IA
Para construir uma forte estratégia de gerenciamento de risco de IA, é necessário conhecimento profundo em IA combinado com uma solução de cibersegurança proativa.
Habilidades necessárias
Profissionais de segurança de IA precisam de fortes habilidades em cibersegurança e conhecimento básico de como modelos de machine learning são construídos, implantados e monitorados. Defender sistemas de IA exige compreender tanto riscos tradicionais de segurança quanto como o comportamento de modelos, pipelines de dados e escolhas de implantação criam novas vulnerabilidades. Essa combinação é incomum, então contrate e desenvolva para isso, e use equipes multifuncionais em vez de esperar que uma única pessoa saiba tudo.
Programas de treinamento
Programas de treinamento em segurança de IA ensinam equipes sobre ameaças específicas de IA, práticas seguras no ciclo de vida de machine learning, red teaming e resposta a incidentes, compliance e privacidade, e incluem laboratórios práticos. O ideal é que sejam oferecidas sessões baseadas em funções para engenheiros, analistas e líderes, com atualizações contínuas para acompanhar a evolução dos riscos.
Suporte externo
Muitas organizações contam com provedores especializados em segurança de IA para complementar suas capacidades internas. Essas parcerias oferecem acesso a conhecimentos e ferramentas que seriam caros para desenvolver internamente.
Aprendizado contínuo
O campo da segurança de IA muda rapidamente, exigindo educação contínua e desenvolvimento de habilidades. As organizações devem investir em programas contínuos de aprendizado para manter suas equipes atualizadas com novas ameaças e tecnologias.
Benefícios comerciais de implementar o gerenciamento de risco de IA
Investir em gerenciamento de risco de IA gera valor significativo para os negócios além de reduzir riscos, incluindo:
Vantagem competitiva. Organizações com forte governança de IA estão capacitadas a usar sistemas de IA com mais confiança e rapidez — permitindo inovação mais rápida e vantagem de mercado sobre concorrentes que não possuem gerenciamento adequado de risco em vigor.
Construção de confiança. O gerenciamento completo de risco de IA constrói confiança com clientes, parceiros e reguladores, criando mais espaços para novas oportunidades de negócios e parcerias que comprovem capacidades de governança de IA.
Prevenção de custos. Prevenir incidentes de segurança de IA evita custos significativos decorrentes de vazamentos de dados, multas regulatórias e danos à reputação. O custo médio de um vazamento de dados é de US$ 4,45 milhões, com incidentes relacionados à IA potencialmente custando ainda mais.
Melhor eficiência. Controles automáticos de segurança de IA reduzem a necessidade de supervisão manual, ao mesmo tempo em que oferecem melhor proteção. Isso permite que sua organização amplie o uso da IA sem aumentar proporcionalmente a sobrecarga de segurança.
Iniciando o gerenciamento de risco da IA
Construir um gerenciamento completo de risco da IA exige uma abordagem estruturada que desenvolva capacidades ao longo do tempo. A questão não é se deve implementar gerenciamento de risco da IA, mas quão rapidamente sua organização pode alcançar governança eficaz e vantagem competitiva por meio de investimento estratégico em capacidades de segurança de IA.
- Avaliação e planejamento
Comece com uma avaliação completa do seu cenário atual de IA e posição de segurança. Identifique lacunas de capacidades e desenvolva um plano para resolvê-las. - Vitórias rápidas
Foque em controles básicos de segurança de IA que proporcionam valor imediato. Isso inclui descoberta de ativos de IA, monitoramento básico e desenvolvimento de políticas. - Configuração passo a passo
Construa gradualmente as capacidades de gerenciamento de risco da IA, começando pelos sistemas de maior risco e expandindo a cobertura ao longo do tempo. Essa abordagem ajuda no aprendizado e na melhoria, ao mesmo tempo em que fornece proteção imediata. - Melhoria contínua
O gerenciamento de risco da IA é um processo contínuo que precisa de refinamento e melhoria constantes. Avaliações e atualizações regulares garantem que as capacidades permaneçam eficazes e resilientes diante de ameaças em constante mudança.
Onde posso obter ajuda com o gerenciamento de risco da IA?
Com a rápida mudança da IA, você precisa de uma solução que evolua tão rapidamente quanto para se manter atualizado. O Trend Vision One™ AI Security fornece uma abordagem em várias camadas para proteger toda a pilha de IA e usa IA na plataforma para melhorar a eficiência operacional de suas equipes de segurança. Saiba mais sobre Cibersegurança de IA em https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html
Fontes:
Fonte 1: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025). Introducing Forrester’s AEGIS Framework: Diretrizes de IA Agente da Empresa para Segurança da Informação. Forrester Research, Inc.
Fonte 2: Leone, M., & Marsh, E. (janeiro de 2025). Navegando pelas Dinâmicas de Construção versus Compra para uma IA Pronta para Empresas. Enterprise Strategy Group.
Fonte 3: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025). Introduzindo a Estrutura AEGIS da Forrester: Diretrizes de IA Agente da Empresa para Segurança da Informação. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso é o Vice-Presidente de Gerenciamento de Produto na Trend Micro, com foco no mundo em constante evolução de IA e cloud. Sua carreira começou como Network and Sales Engineer, onde aprimorou suas habilidades em datacenters, cloud, DevOps e Cibersegurança — áreas que continuam sendo sua paixão.
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