Embora algumas ameaças de SaaS sejam claras e visíveis, outras ficam ocultas, e ambas representam riscos significativos para sua organização. A pesquisa da Wing indica que surpreendentes 99,7% das organizações utilizam aplicativos incorporados com funcionalidades de IA. Essas ferramentas baseadas em IA são indispensáveis, proporcionando experiências perfeitas, desde colaboração e comunicação até gerenciamento de trabalho e tomada de decisões. No entanto, por trás destas conveniências reside um risco largamente não reconhecido: o potencial das capacidades de IA nestas ferramentas SaaS para comprometer dados empresariais sensíveis e propriedade intelectual (IP).
As descobertas recentes de Wing revelam uma estatística surpreendente: 70% dos 10 aplicativos de IA mais usados podem usar seus dados para treinar seus modelos. Essa prática pode ir além do mero aprendizado e armazenamento de dados. Pode envolver o retreinamento de seus dados, a análise de revisores humanos e até mesmo o compartilhamento com terceiros.
Muitas vezes, essas ameaças estão profundamente ocultas nas letras miúdas dos acordos de Termos e Condições e nas políticas de privacidade, que descrevem o acesso a dados e processos complexos de exclusão. Essa abordagem furtiva introduz novos riscos, deixando as equipes de segurança com dificuldades para manter o controle. Este artigo investiga esses riscos, fornece exemplos do mundo actual e oferece práticas recomendadas para proteger sua organização por meio de medidas de segurança SaaS eficazes.
Quatro riscos do treinamento de IA em seus dados
Quando os aplicativos de IA usam seus dados para treinamento, surgem vários riscos significativos, que podem afetar potencialmente a privacidade, a segurança e a conformidade da sua organização:
1. Propriedade intelectual (PI) e vazamento de dados
Uma das preocupações mais críticas é a exposição potencial de sua propriedade intelectual (PI) e dados confidenciais por meio de modelos de IA. Quando os dados da sua empresa são usados para treinar IA, eles podem revelar inadvertidamente informações proprietárias. Isto pode incluir estratégias comerciais sensíveis, segredos comerciais e comunicações confidenciais, levando a vulnerabilidades significativas.
2. Utilização de dados e desalinhamento de interesses
As aplicações de IA utilizam frequentemente os seus dados para melhorar as suas capacidades, o que pode levar a um desalinhamento de interesses. Por exemplo, a pesquisa de Wing mostrou que um aplicativo CRM well-liked utiliza dados de seu sistema – incluindo detalhes de contato, históricos de interação e notas de clientes – para treinar seus modelos de IA. Esses dados são usados para aprimorar recursos do produto e desenvolver novas funcionalidades. No entanto, também pode significar que os seus concorrentes, que utilizam a mesma plataforma, podem beneficiar de insights derivados dos seus dados.
3. Compartilhamento de terceiros
Outro risco significativo envolve o compartilhamento dos seus dados com terceiros. Os dados coletados para treinamento em IA podem ser acessíveis a processadores de dados terceirizados. Estas colaborações visam melhorar o desempenho da IA e impulsionar a inovação de software program, mas também levantam preocupações sobre a segurança dos dados. Os fornecedores terceirizados podem não ter medidas robustas de proteção de dados, aumentando o risco de violações e uso não autorizado de dados.
4. Preocupações com conformidade
Regulamentações variadas em todo o mundo impõem regras rigorosas sobre uso, armazenamento e compartilhamento de dados. Garantir a conformidade se torna mais complexo quando os aplicativos de IA são treinados em seus dados. O não cumprimento pode levar a multas pesadas, ações legais e danos à reputação. Navegar por essas regulamentações exige esforço e experiência significativos, complicando ainda mais o gerenciamento de dados.
Quais dados eles estão realmente treinando?
Compreender os dados utilizados para treinar modelos de IA em aplicações SaaS é essencial para avaliar riscos potenciais e implementar medidas robustas de proteção de dados. No entanto, a falta de consistência e transparência entre estas aplicações coloca desafios aos Chief Info Safety Officers (CISOs) e às suas equipas de segurança na identificação dos dados específicos que estão a ser utilizados para formação em IA. Esta opacidade levanta preocupações sobre a exposição inadvertida de informações sensíveis e de propriedade intelectual.
Enfrentando desafios de exclusão de dados em plataformas baseadas em IA
Em todos os aplicativos SaaS, as informações sobre a opção de não participar do uso de dados são frequentemente dispersas e inconsistentes. Alguns mencionam opções de não participar em termos de serviço, outros em políticas de privacidade e alguns exigem o envio de e-mail à empresa para não participar. Essa inconsistência e falta de transparência complicam a tarefa para profissionais de segurança, destacando a necessidade de uma abordagem simplificada para controlar o uso de dados.
Por exemplo, um aplicativo de geração de imagens permite que os usuários optem por não receber treinamento de dados selecionando opções de geração de imagens privadas, disponíveis em planos pagos. Outro oferece opções de exclusão, embora possa afetar o desempenho do modelo. Alguns aplicativos permitem que usuários individuais ajustem as configurações para evitar que seus dados sejam usados para treinamento.
A variabilidade nos mecanismos de opt-out sublinha a necessidade das equipas de segurança compreenderem e gerirem as políticas de utilização de dados em diferentes empresas. Uma solução SaaS centralizada de gerenciamento de postura de segurança (SSPM) pode ajudar, fornecendo alertas e orientações sobre as opções de exclusão disponíveis para cada plataforma, simplificando o processo e garantindo a conformidade com políticas e regulamentos de gerenciamento de dados.
Em última análise, compreender como a IA utiliza os seus dados é essential para gerir riscos e garantir a conformidade. Saber como cancelar o uso de dados é igualmente importante para manter o controle sobre sua privacidade e segurança. No entanto, a falta de abordagens padronizadas nas plataformas de IA torna estas tarefas um desafio. Ao priorizar a visibilidade, a conformidade e as opções acessíveis de exclusão, as organizações podem proteger melhor seus dados dos modelos de treinamento de IA. Aproveitar uma solução SSPM centralizada e automatizada como o Wing capacita os usuários a navegar pelos desafios de dados de IA com confiança e controle, garantindo que suas informações confidenciais e propriedade intelectual permaneçam seguras.
