Acho que 2026 será o ano da segurança cibernética.
Ao longo do ano, as ameaças alimentadas por IA terão a capacidade de se adaptar em tempo real. Isto forçará as organizações a defenderem-se contra eles, e terão de o fazer rapidamente.
Alguns ataques cibernéticos viabilizados pela IA serão contra sistemas de IA que já estão profundamente integrados nas operações empresariais – desde a tomada de decisões e a automatização até ao envolvimento do cliente e serviços críticos.
Diretor de Segurança da Informação da Quorum Cyber.
A infraestrutura moderna de IA inclui modelos, estruturas de treinamento, pipelines de dados, arquiteturas RAG, APIs, bibliotecas de código aberto, ferramentas de desenvolvimento e ambientes de implantação. Embora as violações em grande escala da infraestrutura de IA ainda não tenham se tornado comuns, o cenário de ameaças está evoluindo rapidamente e o impacto potencial é grave.
A questão não é mais onde a infraestrutura de IA será focada, mas como as organizações estão preparadas.
O que queremos dizer com infraestrutura de IA?
Antes de analisar as ameaças, é importante compreender que a infraestrutura de IA consiste nos seguintes componentes:
- Modelos básicos e ajustados
- Estruturas de treinamento e inferência
- Fontes de dados, incorporações e pipelines RAG
- APIs, interfaces e camadas de orquestração
- Bibliotecas de código aberto e dependências de terceiros
- Ambientes de desenvolvimento, teste e implementação
Cada um desses componentes representa uma superfície de ataque potencial e não existe isoladamente.
Embora as violações da IA continuem a ser relativamente raras atualmente, estão a surgir vários cenários de ameaças realistas e cada vez mais observáveis:
- Envenenamento de dados em escala: Os invasores pré-treinam, ajustam ou injetam dados para introduzir vulnerabilidades ocultas, vieses ou backdoors. Esses problemas podem permanecer inativos até o lançamento, comprometendo a integridade e a confiabilidade do modelo.
- Modelo de engajamento da cadeia de suprimentos: Padrões ou dependências de base backdoor são distribuídos por meios legítimos, expondo organizações que os integram inadvertidamente em sistemas de produção.
- Contra-ataques: A manipulação em tempo real das entradas do modelo resulta em classificação incorreta ou saída incorreta; representa um risco grave quando a IA é utilizada em ambientes de segurança, financeiros ou críticos para a segurança.
Quando as coisas dão errado: cenários catastróficos de ameaças de IA
A verdadeira preocupação reside na forma como estas ameaças aumentam. Aqui estão alguns cenários sérios:
- Manipulação de infraestrutura crítica: Sistemas de IA comprometidos que controlam redes elétricas, redes de transporte ou ambientes de saúde podem tomar decisões inseguras ou maliciosas.
- Desinformação generalizada: Modelos envenenados espalhados por múltiplas organizações poderiam ser usados para gerar informações inconsistentes em grande escala, minar a confiança e aumentar os danos.
- Roubo de propriedade intelectual: Os ataques de extração de padrões podem expor algoritmos proprietários, dados de treinamento ou lógica de negócios confidenciais, causando danos competitivos e financeiros a longo prazo.
Estes cenários sublinham uma verdade fundamental: a infraestrutura de IA deve ser tratada como missão crítica.
Por que a segurança tradicional não é suficiente
Os ambientes de IA introduzem novos riscos que os modelos de segurança tradicionais não foram projetados para enfrentar. O aumento de ataques adversários, comprometimentos da cadeia de abastecimento e explorações de dia zero específicas da IA significam que as abordagens de segurança reativas já não são suficientes.
Proteger a infraestrutura de IA requer uma mentalidade de defesa profunda, aplicada em todas as camadas do ciclo de vida da IA.
A chave é tratar a IA como uma infraestrutura crítica e interligada que requer estratégias de defesa.
Com o aumento de contra-ataques que corrompem os dados de formação de IA, ataques à cadeia de abastecimento visando atualizações de modelos de IA e explorações de dia zero concebidas para comprometer os sistemas de segurança de IA, as medidas de segurança proactivas estão a tornar-se essenciais e não opcionais.
Aqui está o que fazer..
Segurança do modelo:
- Rastreie a origem do modelo e estabeleça uma assinatura digital
- Use privacidade diferencial para evitar vazamentos de dados durante o treinamento
- Implementar testes de força do adversário e exercícios da equipe vermelha
- Estabeleça registros de modelos seguros com controles de acesso
- Monitore desvios de padrão e padrões de comportamento inesperados
Segurança do caminho de dados:
- Implementação de rastreamento e validação de linhagem de dados na ingestão
- Use técnicas de proteção de privacidade, como aprendizagem federada
- Estabeleça pipelines para limpeza de dados e detecção de anomalias
- Estabeleça governança segura de dados com políticas de classificação e retenção
- Implementar monitoramento contínuo da qualidade e integridade dos dados
Segurança do pipeline RAG:
- Bancos de dados de vetores seguros com criptografia e controles de acesso
- Implementação de validação e compensação de entrada de consulta
- Use filtragem sensível ao contexto para evitar vazamento de informações
- Implemente o monitoramento de recuperação para detectar padrões de acesso incomuns
- Implemente o gerenciamento seguro da base de conhecimento com controle de versão
Código aberto e cadeia de suprimentos:
- Implemente verificação abrangente de dependências e gerenciamento de vulnerabilidades
- Use o rastreamento de lista de materiais de software (SBOM) para todos os componentes de IA
- Implemente práticas de desenvolvimento seguras com assinatura de código
- Implementar verificação de contêiner e proteção em tempo de execução
- Manter um registro de biblioteca aprovado com avaliações de segurança regulares
Segurança da infraestrutura:
- Implemente uma arquitetura de rede confiável para cargas de trabalho de IA
- Use módulos de segurança de hardware (HSM) para criptografar padrões
- Implemente registro e monitoramento completos em todos os sistemas de IA
- Estabeleça procedimentos de resposta a incidentes para ameaças de IA
- Implemente avaliações regulares de segurança e testes de penetração
Segurança operacional:
- Estabeleça estruturas de governança de IA com responsabilidade clara
- Implementar validação de regime humano para decisões críticas
- Implementar sistemas de alerta e monitoramento de comportamento do modelo
- Manter planos de recuperação de desastres e continuidade de negócios
- Treinamento regular de conscientização sobre segurança focado na ameaça específica da IA
A segurança deve acompanhar o ritmo da IA
A IA está se tornando um poderoso multiplicador de força para organizações e atores de ameaças. À medida que a tecnologia amadurece, também amadurecem os métodos utilizados para explorá-la.
Tratar a infraestrutura de IA como um sistema crítico e interconectado e protegê-la adequadamente não é mais opcional. As organizações que agirem antecipadamente estarão mais bem posicionadas para beneficiar da IA sem sofrer desastres desnecessários e potencialmente perigosos.
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