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Proofpoint AI Security
Unifique a segurança de IA entre pessoas, agentes e MCP
Proteja cada camada da sua IA empresarial, desde o primeiro prompt de funcionário até o fluxo de trabalho agêntico mais complexo.
A IA empresarial está se expandindo em três camadas — cada qual com desafios de segurança distintos
Os funcionários estão adotando ferramentas de IA em todos os canais nos quais trabalham, muitas vezes sem o conhecimento das equipes de segurança. Os aplicativos estão incorporando IA em fluxos de trabalho nos quais modelos processam informações confidenciais e influenciam decisões de negócios. Agentes autônomos estão se conectando a sistemas empresariais por meio do protocolo de contexto de modelo (MCP) e de integrações diretas. Eles raciocinam e agem em nome dos usuários, muitas vezes sem supervisão contínua.
Essas camadas são conectadas, assim como os riscos que elas introduzem. As ferramentas de segurança tradicionais foram projetadas para monitorar apenas o acesso humano a aplicativos de nuvem. Elas não conseguem inspecionar o que a IA faz dentro de um fluxo de trabalho, verificar se as ações de um agente são apropriadas ou reconstruir o que aconteceu quando acontece algo de errado.
Proteja cada interação de IA na sua organização com descoberta unificada, imposição em tempo de execução e um histórico de auditoria defensável
Descubra e inventarie cada aplicativo, agente, servidor MCP, cadeia de ferramentas e serviço externo de IA no seu ambiente. Avalie continuamente o risco da IA em cada camada.
Aplique política contextual em tempo real ao uso de IA por funcionários, comportamento de apps, ações de agentes e conexões MCP. Avalie cada interação e bloqueie, ajuste, restrinja ou expanda conforme necessário via política unificada.
Produza registro de auditoria defensável para cada interação com IA, de prompts individuais a fluxos multiagente. Garanta reconstrução completa de transações, atribuição de usuários e contexto de segurança para conselhos, reguladores e resposta a incident
Proteja sua empresa em todas as camadas
Proteja o uso de IA por pessoas
Os usuários frequentemente adotam ferramentas de IA sem o conhecimento da segurança. Ferramentas tradicionais podem bloquear o acesso a serviços de IA não autorizados, mas não conseguem examinar prompts, moderar resultados ou entender o que a IA está fazendo com os dados da empresa.
O Proofpoint AI Access Security descobre todas as ferramentas de IA ativas no seu ambiente. Ele inspeciona interações em tempo de execução, impõe políticas contextuais e produz evidências prontas para auditoria de cada interação dos funcionários com a IA.
Proteja o uso de IA por agentes
Agentes autônomos raciocinam, planejam e agem de forma independente em sistemas empresariais em nome dos usuários por meio de conexões de API, MCP ou integrações personalizadas. Controles de acesso tradicionais podem confirmar se um agente tem permissão para agir, mas não conseguem determinar se as ações de um agente correspondem à tarefa atribuída.
O Proofpoint Agentic AI Security governa o comportamento do agente com detecção baseada em intenção, observabilidade em tempo de execução em fluxos de trabalho de múltiplas etapas e detecção de anomalias comportamentais. Ele reconstrói na íntegra cada transação baseada em agente — desde a solicitação do usuário até a ação do agente e o resultado final.
Proteja servidores MCP
O protocolo de contexto de modelo (MCP) está se tornando a interface padrão para conectar IA a ferramentas e dados empresariais. No entanto, ele foi projetado para conveniência do desenvolvedor e não para governança empresarial. Os desenvolvedores podem implantar servidores MCP sem revisão de segurança e os agentes podem obter acesso inesperado entre sistemas.
O Proofpoint AI MCP Security impõe autenticação e inspeção de conteúdo no perímetro do MCP. Ele mantém um catálogo de servidores aprovados e verifica a postura de segurança de cada serviço na cadeia de fornecimento de IA.
Perguntas frequentes
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Como descobrir aplicativos, agentes e integrações de IA não autorizada no ambiente da minha empresa?
Você pode descobrir atividades de IA não autorizada usando uma plataforma que analise sinais de rede, contexto de identidade e comportamento de API para localizar aplicativos, agentes e integrações de MCP não autorizados.Você pode descobrir atividades de IA não autorizada usando uma plataforma que analise sinais de rede, contexto de identidade e comportamento de API para localizar aplicativos, agentes e integrações de MCP não autorizados. Um conjunto de soluções como o Proofpoint AI Security correlaciona padrões de tráfego, uso de permissões e interações de modelos para identificar serviços de IA que contornam a integração padrão. Ele constrói um inventário vinculado ao risco, para que você possa ver onde a IA se conecta, quais dados utiliza e como opera.
Essa abordagem oferece:
- Inventário de ativos: cataloga aplicativos de IA, agentes, servidores MCP e cadeias de ferramentas.
- Mapeamento de integrações: mostra caminhos de API e vínculos de MCP entre sistemas.
- Pontuação de risco: avalia sensibilidade, escopo e exposição por contexto.
- Diretrizes de integração: acomoda modelos de política, rotulagem e aprovação.
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Como criar um registro de auditoria de prompts de IA e fluxos de trabalho de agentes para fins de conformidade e geração de relatórios?
Você pode produzir um registro de auditoria de IA defensável capturando cada prompt, saída de modelo, chamada de ferramenta e etapa do agente, vinculando-os em uma única sequência de eventos.Você pode produzir um registro de auditoria de IA defensável capturando cada prompt, saída de modelo, chamada de ferramenta e etapa do agente, vinculando-os em uma única sequência de eventos. Um conjunto de soluções como o Proofpoint AI Security anexa a identidade do usuário, a identidade do agente e as ações de política a cada etapa do fluxo de trabalho. Ele reconstrói a maneira como uma decisão foi tomada, valida a cadeia de ações e exporta evidências confiáveis para auditorias ou revisões regulatórias.
As evidências de auditoria geralmente incluem:
- Linhagem do evento: prompt → decisão → chamada de ferramenta → saída.
- Atribuição: identidade do usuário e do agente com permissões efetivas.
- Resultados do controle: bloqueios, alterações, restrições, escalonamentos.
- Registros exportáveis: logs estruturados para auditorias e investigações.
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Como reduzir o risco de perda de dados e exposição de dados confidenciais por ferramentas de IA e LLMs?
Você pode reduzir o risco de perda de dados avaliando prompts e respostas em tempo de execução e impondo políticas com base em classificação de dados, função do usuário e intenção da tarefa.Você pode reduzir o risco de perda de dados avaliando prompts e respostas em tempo de execução e impondo políticas com base em classificação de dados, função do usuário e intenção da tarefa. Um conjunto de soluções como o Proofpoint AI Security analisa cada interação quanto à presença de conteúdo confidencial, solicitações excessivamente amplas e saídas inseguras. Ele pode alterar ou bloquear atividades antes que os dados saiam do seu controle. Ele também gera um registro do que foi sinalizado e das razões pelas quais houve a imposição.
Controles efetivos incluem:
- Varredura de prompts/saídas: detecta segredos, informações de identificação pessoal (PII), propriedade intelectual (IP) e dados regulamentados.
- Imposição granular: altera campos ou bloqueia solicitações de alto risco.
- Limites baseados em tarefas: restringem a recuperação e o uso de ferramentas conforme o escopo das tarefas.
- Políticas baseadas em postura: tornam os controles mais rigorosos para aplicativos ou agentes de maior risco.
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Como a segurança de IA agêntica difere dos controles de acesso tradicionais?
A segurança de IA agêntica avalia a intenção do agente, o plano do fluxo de trabalho e as ações executadas, e não apenas as credenciais anexadas à solicitação.A segurança de IA agêntica avalia a intenção do agente, o plano do fluxo de trabalho e as ações executadas, e não apenas as credenciais anexadas à solicitação. Um conjunto de soluções como o Proofpoint Agentic AI Security monitora cada passo em uma sequência de múltiplas ferramentas e verifica se o comportamento do agente corresponde à tarefa definida. Ele inspeciona chamadas de ferramentas e identifica desvios em relação aos padrões esperados. Ele também reconstrói a sequência completa de ações para que os analistas possam verificar se tudo está correto e investigar anomalias.
Controles práticos incluem:
- Avaliação de intenção: compara os resultados solicitados com o caminho de ação do agente.
- Rastreamento de fluxo de trabalho: rastreia etapas de execução, chamadas de ferramentas e pontos de decisão.
- Detecção de anomalias: sinaliza excessos, loops ou comportamentos incomuns.
- Reconstrução: produz um registro defensável para resposta a incidentes.
