Proteja dados confidenciais com o Proofpoint AI Data Governance

A IA generativa gera riscos significativos de exposição quando a governança de dados é deficiente, pois os sistemas de IA podem recuperar e combinar informações confidenciais na velocidade de uma máquina. Quando os repositórios são excessivamente compartilhados ou as regras de acesso são genéricas demais, as ferramentas de IA podem revelar dados que os usuários nunca encontrariam por conta própria. Isso aumenta o risco de divulgação acidental e torna pequenas brechas nas permissões muito mais perigosas. 

As principais áreas de risco incluem: 

• Conteúdo compartilhado em excesso e permissões amplas que permitem que a IA extraia arquivos confidenciais de grandes repositórios. 
• IA e ferramentas de terceiros não aprovadas e não gerenciadas que armazenam prompts ou dados enviados, fora do controle da organização. 
• Erros dos usuários como inserir informações confidenciais em plataformas de IA voltadas para o consumidor. 
• Padrões de recuperação de alto volume em que agentes de IA realizam acessos em massa, análises entre conjuntos de dados ou resumos sem restrições. 

Sem um monitoramento ativo das atividades de IA e do acesso aos dados, esses problemas se agravam rapidamente e criam caminhos de exposição persistentes. 

O Proofpoint AI Data Governance difere das ferramentas tradicionais ao monitorar continuamente a atividade de IA em tempo real e ao associar essa atividade a riscos de acesso aos dados, uso de IA não aprovada e configurações incorretas do sistema. Os modelos de governança mais antigos baseiam-se em regras estáticas e não conseguem acompanhar a forma como os sistemas modernos de IA recuperam, processam e transformam informações em grandes conjuntos de dados. 

As principais diferenças incluem: 

• Visibilidade em tempo real da IA, incluindo prompts, uploads de arquivos e respostas que envolvam dados confidenciais. 
• Visão unificada sobre IA aprovada e não aprovada, identificando ferramentas arriscadas, usuários de alto risco e integrações inseguras. 
• Fluxos de trabalho de remediação de proprietários de arquivos que reduzem permissões excessivas em grande escala. 
• Controles para aplicativos de IA de terceiros, incluindo a capacidade de detectar e revogar acessos não seguros. 
• Proteções de dados consistentes em nível de plataforma , em vez de soluções pontuais isoladas. 

Esse conceito é compatível com ambientes nos quais as cargas de trabalho de IA mudam rapidamente e exigem monitoramento constante. 

A governança de dados de IA reduz a IA não aprovada ao identificar ferramentas não aprovadas, monitorar interações de IA e indicar medidas claras para bloquear ou corrigir usos inseguros. Isso mostra às equipes de segurança como os funcionários interagem com os sistemas de IA, inclusive prompts, uploads e fluxos de dados, independentemente de esses sistemas serem autorizados ou não. 

Veja como a governança de dados de IA reduz a IA não aprovada: 

• Identifica ferramentas de IA não aprovadas por meio de análise da atividade de rede e de SaaS.
• Monitora prompts e uploads de arquivos para detectar quando dados confidenciais são expostos à IA generativa. 
• Revela integrações arriscadas de terceiros que solicitam permissões amplas ou armazenam dados corporativos.
• Viabiliza uma remediação direcionada, incluindo revogação de acesso ou aplicação de controles de política. 
• Identifica usuários de alto risco que usam ferramentas de IA não aprovadas em suas tarefas diárias. 

Ao combinar descoberta, monitoramento e remediação, as organizações podem garantir o uso responsável da IA sem prejudicar a inovação. 

Você pode avaliar a preparação para IA verificando se seus modelos de segurança e acesso aos dados são compatíveis com monitoramento em tempo real de atividades de IA, correlação entre repositórios e recuperação em escala de máquina. A preparação para IA não se resume apenas a classificação e permissões; ela exige visibilidade sobre como os sistemas de IA interagem com dados confidenciais e se os seus controles são capazes de se adaptar a padrões de acesso em constante mudança. 

Uma avaliação estruturada de prontidão deve incluir: 

• Revisão do acesso aos dados para identificar conteúdos compartilhados excessivamente, permissões desatualizadas e repositórios de alto risco. 
• Verificações da qualidade da classificação para confirmar se os dados confidenciais estão devidamente rotulados, se os rótulos são precisos e se são aplicados de forma consistente. 
• Capacidade de monitoramento de atividades de IA, garantindo que prompts, uploads e respostas possam ser inspecionados quanto à possibilidade de exposição. 
• Governança de aplicativos de IA de terceiros, inclusive auditorias de escopos OAuth e do comportamento de integração. 
• Detecção de IA não aprovada para determinar em que medida a IA está sendo utilizada fora dos sistemas aprovados.
• Análise do comportamento do usuário para identificar padrões de risco interno impulsionados por IA.

Uma visão clara dessas áreas permite saber se o seu ambiente pode acomodar uma adoção segura da IA.