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quinta-feira, junho 20, 2024
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Governança de IA e Segurança: Perspectivas Essenciais

Este é o 36º artigo da série “Por dentro da RSAC”, onde nosso colunista Allex Amorim compartilha insights exclusivos. Estamos nos aproximando do fim desta série intrigante, e hoje focamos em um tema que está se tornando cada vez mais central no universo da cibersegurança: a governança de inteligência artificial (IA).

À medida que a legislação de segurança da IA, as regras de aquisição e as diretrizes se acumulam, as organizações estão a desenvolver rapidamente programas de governação da IA. Esta sessão, liderada por Jonathan Dambrot, CEO da Cranium AI, Inc., e Caitlin Fennessy, vice-presidente e diretora de conhecimento da Associação Internacional de Profissionais de Privacidade (IAPP), explorou como as necessidades de governança, risco e conformidade da IA ​​estão afetando as equipes de segurança hoje e o que elas devem se preparar para o futuro.

O Papel da Governança de IA na Segurança Cibernética

As organizações precisam entender como a IA está sendo construída, implantada ou usada internamente e identificar onde os maiores riscos estão emergindo. É fundamental que os líderes de segurança cibernética não apenas se envolvam, mas muitas vezes liderem os esforços de governança de IA.

Durante o painel, Jonathan Dambrot enfatizou a importância de uma abordagem multidisciplinar, onde a segurança cibernética não é uma reflexão tardia, mas uma parte integrante desde o início do desenvolvimento da IA. Ele abordou como a segurança deve ser incorporada no ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas de IA, para garantir que tanto a segurança quanto a governança sejam proativas e não reativas.

Caitlin Fennessy reforçou essa visão ao discutir a necessidade de equipes de segurança entenderem profundamente as tecnologias de IA que estão sendo implementadas em suas organizações. Ela mencionou que a colaboração entre as equipes de tecnologia, legal e de compliance é crucial para um programa de governança eficaz. Segundo ela, esta colaboração ajuda a criar um ambiente onde a governança de IA não só aborda os riscos de segurança, mas também se alinha com as expectativas éticas e regulatórias.

Finalmente, a discussão destacou a importância de uma cultura organizacional que valorize e priorize a segurança e a governança de IA. Os líderes devem promover uma cultura de responsabilidade e transparência em relação ao uso de IA, garantindo que todos na organização estejam cientes dos padrões de governança e das práticas de segurança recomendadas. Isso envolve treinamento regular e atualizações sobre as tendências emergentes em IA e segurança cibernética, criando um ciclo de feedback contínuo entre as equipes de desenvolvimento de IA e segurança.

Ferramentas e Técnicas para Reforçar a Governança de IA

A discussão sobre ferramentas e técnicas para fortalecer a governança de IA foi particularmente enriquecedora. Jonathan Dambrot trouxe à tona a adaptação das ferramentas de segurança existentes para se adequarem ao contexto de IA. Ele mencionou que, embora muitas ferramentas tradicionais sejam aplicáveis, elas exigem considerações específicas para lidar com a complexidade e a dinâmica dos sistemas de IA. As técnicas de análise de risco e avaliação de vulnerabilidade, por exemplo, precisam ser ajustadas para capturar nuances específicas de modelos de aprendizado de máquina e redes neurais.

Além disso, Caitlin Fennessy destacou a importância do red-teaming adaptado para IA, que difere significativamente do red-teaming tradicional. Ela explicou que enquanto o red-teaming convencional testa a resiliência de sistemas e infraestruturas contra ataques externos, o red-teaming de IA deve considerar cenários onde a própria IA pode comportar-se de maneiras imprevistas ou indesejadas devido a falhas de design ou manipulação de dados. Isso requer uma abordagem mais sofisticada, que inclua profissionais com competências em ciência de dados e ética em IA, para testar e garantir a integridade e a confiabilidade dos sistemas de IA.

Por fim, um ponto crucial discutido foi o uso de frameworks de governança de IA. Dambrot e Fennessy concordaram que aproveitar frameworks existentes pode evitar esforços duplicados e promover consistência nas práticas de governança.

Discutiram vários frameworks que estão sendo usados, como o Modelo de Governança de IA do NIST (National Institute of Standards and Technology) e o framework de ética em IA da União Europeia. Esses frameworks ajudam as organizações a estruturar seus programas de governança de IA de maneira que alinhe segurança, conformidade legal e responsabilidade ética, garantindo que os sistemas de IA operem dentro de limites aceitáveis e seguros.

Essas técnicas e ferramentas são fundamentais para o desenvolvimento de um programa de governança de IA robusto e adaptativo, capaz de enfrentar os desafios emergentes que a tecnologia de IA continua a apresentar.

Governar a IA não é apenas uma necessidade técnica; é uma questão estratégica que toca em todos os aspectos da segurança organizacional. As empresas que lideram na governança de IA estarão melhor equipadas para enfrentar os desafios de segurança que o futuro reserva.

Foi uma sessão esclarecedora que destacou a crescente importância da intersecção entre IA e segurança cibernética. Com esta discussão, ficou claro que a governança da IA é uma área que todos os profissionais de segurança deveriam estar integrando ativamente em suas estratégias de segurança. As perspectivas de Dambrot e Fennessy ofereceram um plano robusto para aqueles prontos para assumir este desafio vital.

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Allex Amorim
Allex Amorimhttp://www.allexamorim.com.br/
Mais de 20 anos de experiência em diversos setores, especializando-se em Tecnologia, LGPD e Segurança da Informação. Desenvolveu e executou planos de segurança, gerenciou crises e equipes multidisciplinares, além de atuar como conselheiro consultivo. Escreveu sobre segurança e inovação, utilizou metodologias ágeis e dominou a gestão de equipes em ambientes complexos, destacando-se pela capacidade analítica, liderança, e habilidade em promover a colaboração e adaptabilidade.
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