De acordo com o estudo Cost of a Data Breach 2023, realizado pela IBM, 42% das violações de dados resultaram na perda de informações em diversos ambientes.
O relatório ainda avalia que 84% das empresas estão focadas em soluções de cibersegurança impulsionadas pela Inteligência Artificial (IA).
Para Wesney Silva, head of Cybersecurity da NAVA Technology for Business, empresa que fornece serviços e soluções de tecnologia, com o aumento do uso da IA em uma variedade de setores, as preocupações com segurança cibernética em torno dessa tecnologia têm se intensificado. “A IA pode ser vulnerável a ataques cibernéticos de várias maneiras, e é crucial compreender essas vulnerabilidades para implementar medidas de segurança eficazes. Com isso, é essencial sabermos os riscos associados e como pode ser comprometida”, explica.
Entre os principais cuidados de cibersegurança relacionados à IA, Wesney destaca:
Ataques de Envenenamento de Dados (Data Poisoning): a inserção de dados maliciosos durante o treinamento de modelos de IA pode levar a previsões incorretas e decisões comprometidas.
Exploração de Vulnerabilidades de Modelo (Model Exploitation): ataques de evasão podem comprometer a integridade dos sistemas de IA, levando a decisões incorretas e potencialmente perigosas.
Ataques de Extração de Modelo (Model Extraction): a extração de informações sobre o modelo pode permitir que adversários compreendam as fraquezas do sistema ou até mesmo recriem modelos semelhantes para seus próprios fins maliciosos.
Adversidades na Privacidade dos Dados (Privacy Adversaries): ataques de inferência podem comprometer a privacidade dos usuários, permitindo que adversários obtenham informações sensíveis sobre os dados de treinamento.
Ataques de Interrupção de Serviço (Disruption of Service): IAs que fazem parte do ecossistema de serviços críticos podem ser alvos de ataques DoS ou DDoS, buscando tornar o sistema indisponível para uso legítimo.
Viés Algorítmico (Algorithmic Bias): os modelos de IA podem perpetuar ou amplificar vieses presentes nos dados de treinamento, levando a resultados discriminatórios ou injustos.
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