A corrida do ouro da GenAI: por que a segurança da infraestrutura de rede é fundamental
A IA generativa (GenAI) e os modelos de linguagem ampla (LLMs) estão remodelando rapidamente a TI corporativa, potencializando tudo, desde copilotos de desenvolvedores e automação de suporte ao cliente até análises avançadas e tomada de decisões. À medida que a adoção se acelera, a GenAI está sendo rapidamente incorporada aos fluxos de trabalho essenciais para os negócios.
No entanto, essa rápida inovação cria uma faca de dois gumes. As cargas de trabalho de LLM são altamente distribuídas, intensivas em dados e sensíveis à latência, abrangendo nuvens, data centers, plataformas SaaS e usuários remotos. Em muitos casos, a infraestrutura de IA é implantada mais rapidamente do que os controles de segurança podem amadurecer, aumentando a exposição às vulnerabilidades do sistema de IA. Proteger a infraestrutura de GenAI é agora um requisito fundamental para a inovação segura e dimensionável da IA.
Desconstruindo a superfície de ataque da GenAI
Uma nova geração de vulnerabilidades
A proteção da GenAI não se limita à proteção do perímetro da rede. É necessário proteger todo o ciclo de vida da IA, inclusive a segurança dos dados de treinamento, a proteção do modelo de IA e as interações de tempo de execução nas camadas de aplicativos e API. Diferentemente das cargas de trabalho tradicionais, a infraestrutura LLM apresenta novos caminhos de ataque que exigem controles de segurança com reconhecimento da infraestrutura.
Vulnerabilidades críticas na infraestrutura do LLM
Injeção de prompt: A nova injeção de SQL
Os ataques de injeção de prompt exploram a natureza interpretativa dos LLMs, manipulando as instruções do sistema por meio de entradas criadas. Semelhante à injeção de SQL, esses ataques podem contornar proteções, expor dados confidenciais ou acionar ações não intencionais.
Por exemplo, um prompt malicioso incorporado em uma solicitação de API pode substituir as instruções do sistema, forçando o modelo a revelar informações proprietárias ou dados de treinamento confidenciais. A prevenção de injeção de prompt requer inspeção de tempo de execução, conscientização contextual e aplicação baseada em políticas alinhadas ao comportamento do modelo.
Envenenamento de dados: Corrompendo o núcleo
Os dados de treinamento são o principal alvo de ataques adversários. Durante o ajuste fino, dados envenenados ou tendenciosos podem ser introduzidos para degradar a precisão do modelo ou influenciar os resultados. Mesmo pequenos volumes de dados comprometidos podem minar a confiança nas decisões orientadas por IA.
A segurança eficaz dos dados de treinamento depende da verificação da fonte, da validação, da detecção de anomalias e da capacidade de auditoria em todo o pipeline de ingestão.
Roubo de modelos e risco de propriedade intelectual
LLMs bem ajustados representam uma valiosa propriedade intelectual. O acesso não autorizado ou a exfiltração por meio de APIs fracas, endpoints comprometidos ou controles de acesso insuficientes podem resultar em impacto significativo nos negócios e na concorrência. A criptografia forte, o acesso com privilégios mínimos e o monitoramento contínuo são componentes essenciais da segurança robusta dos LLMs.
Riscos de uso da GenAI em tempo de execução dentro da empresa
Além dos riscos centrados no modelo, como envenenamento de dados ou roubo de modelos, as empresas enfrentam um conjunto cada vez maior de riscos de uso da GenAI em tempo de execução, impulsionados pela forma como os funcionários, aplicativos e agentes interagem com os serviços da GenAI diariamente.
Esses riscos são especialmente desafiadores porque ocorrem no tráfego de rede de aparência normal, muitas vezes contornando os controles tradicionais de aplicativos ou endpoints.
Os principais desafios do tempo de execução incluem:
Adoção de IA sombria
Os funcionários usam cada vez mais serviços de GenAI não sancionados – chatbots públicos, copilotos de navegador, recursos de SaaS com tecnologia de IA e plugins – sem a aprovação da empresa. Essas ferramentas podem processar dados corporativos confidenciais sem controles de governança, visibilidade ou auditoria.
Fluxo de dados de prompts e respostas não controlados
Os prompts e as respostas do GenAI frequentemente contêm informações proprietárias, contexto interno, código-fonte, URLs e dados regulamentados. Sem a inspeção do tempo de execução, esses dados podem ser expostos a serviços de IA de terceiros ou retornados aos usuários de maneira insegura.
Injeção imediata e manipulação de instruções
Os ataques de injeção de prompts exploram a natureza interpretativa dos LLMs, incorporando instruções mal-intencionadas em prompts ou chamadas de ferramentas legítimas. Esses ataques ocorrem em tempo de execução e exigem a inspeção de prompts, respostas e mensagens de ferramentas reais, não apenas a autenticação da API.
Conteúdo não seguro, tom e referências externas
As respostas geradas pelo LLM podem violar as políticas da empresa relacionadas a categorias de conteúdo, segurança, tom da marca ou conformidade. Além disso, os prompts e as respostas podem fazer referência a URLs inseguros ou mal-intencionados que expõem os usuários a riscos de downstream.
Vazamento de propriedade intelectual por meio de código e saídas estruturadas
As ferramentas GenAI são amplamente utilizadas para desenvolvimento e automação de software. Os prompts e as respostas podem vazar inadvertidamente códigos proprietários, APIs internas, credenciais ou detalhes de arquitetura, geralmente incorporados em linguagem natural ou blocos de código.
Esses desafios destacam a necessidade de controles de segurança em linha e em tempo de execução que operem onde o tráfego da GenAI realmente flui – em toda arede corporativa.
Uma estratégia de defesa em várias camadas para a GenAI
O ciclo de vida de desenvolvimento seguro de IA (SAIDL)
Um SAIDL (Secure AI Development Lifecycle, ciclo de vida de desenvolvimento de IA seguro) incorpora segurança em todas as fases do desenvolvimento e das operações de IA. Durante a ingestão de dados, as fontes devem ser autenticadas e registradas. O treinamento e o ajuste fino do modelo exigem validação de integridade e monitoramento de anomalias ou desvios. A implementação estende esses controles para a produção por meio de princípios de confiança zero, forte verificação de identidade e validação contínua da sessão.
Essa abordagem orientada pelo ciclo de vida permite a implantação segura de IA, o monitoramento eficaz da infraestrutura de IA e a resposta mais rápida a incidentes de segurança de IA.
Práticas recomendadas para proteger sua infraestrutura de LLM
O fortalecimento da cadeia de suprimento de dados começa com conjuntos de dados confiáveis, verificações de qualidade automatizadas e controles para detectar envenenamento ou corrupção.
A implementação de controles de acesso robustos exige a aplicação do privilégio mínimo para usuários, aplicativos, APIs e serviços que interagem com os LLMs.
O monitoramento contínuo e a detecção de anomalias em entradas, saídas e APIs permitem a detecção precoce de uso indevido, ataques adversários ou tentativas de violação de dados.
Aproveitamento de uma plataforma SASE unificada para a segurança da GenAI
A rede como um ponto de controle crítico
As cargas de trabalho da GenAI são inerentemente distribuídas, o que torna a rede uma camada de aplicação essencial para a segurança e a visibilidade. Uma plataforma unificada de Secure Access Service Edge (SASE) oferece aplicação consistente de políticas, observabilidade centralizada e conectividade de alto desempenho entre usuários, nuvens, filiais e locais de borda.
A incorporação da segurança na malha da rede elimina pontos cegos e permite controles Zero Trust sem introduzir latência ou complexidade operacional.
Soluções da Aryaka para GenAI segura
AI>Perform: Conectividade de alto desempenho para cargas de trabalho do LLM
O AI>Perform otimiza o tráfego LLM no backbone privado global da Aryaka, oferecendo conectividade de baixa latência e alta taxa de transferência para inferência, treinamento e interações de API. A arquitetura de inspeção OnePASS™ da Aryaka permite a aplicação de políticas em linha e a inspeção de segurança sem degradação do desempenho.
AI>Secure: Proteção avançada para interações com a GenAI
O AI>Secure concentra-se em proteger como o GenAI é realmente usado na empresa, em vez de modelar o treinamento ou os controles do lado da plataforma. Operando como uma camada de aplicação nativa da rede, o AI>Secure inspeciona o tráfego GenAI ao vivo entre usuários, aplicativos, agentes e serviços.
Como ele fica diretamente no caminho dos dados, o AI>Secure pode:
- Detectar e classificar o uso de Shadow AI identificando serviços, modelos e endpoints GenAI em uso
- Permitir que os administradores sancionem ou bloqueiem os serviços GenAI e apliquem controles de acesso com base na classificação do serviço
- Monitore e aplique políticas de forma consistente entre usuários, locais e dispositivos
Controles de proteção de dados
O AI>Secure aplica políticas corporativas em tempo real, tanto em solicitações quanto em respostas, incluindo:
- Aplicação da categoria de conteúdo
- Verificações de segurança e moderação
- Controles de políticas de tom e uso
- Detecção imediata de injeção
- Extração e filtragem de URLs com base na reputação e na categoria
- Detecção de código para evitar vazamento de IP
- Proteção de PII, PHI e dados confidenciais específicos da empresa usando técnicas baseadas em padrões e em NER
Toda a aplicação ocorre em linha, antes que os dados sejam expostos a usuários ou serviços externos.
Deep GenAI API Awareness para uma aplicação precisa
A segurança eficaz da GenAI exige a compreensão da estrutura das interações da IA, não apenas a inspeção do tráfego criptografado.
O AI>Secure realiza uma análise profunda das APIs do GenAI, incluindo pontos de extremidade documentados e não documentados (que são usados por Chatbots, Copilots e Agentes de IA), para extrair e analisar:
- Prompts
- Respostas do modelo
- Chamadas de ferramentas e funções
- Mensagens de agente para agente (A2A)
Essa inspeção com reconhecimento de protocolo permite a aplicação de políticas precisas e ricas em contexto, mesmo com a rápida evolução das APIs GenAI.
O AI>Secure oferece segurança GenAI nativa da infraestrutura dentro da plataforma Unified SASE da Aryaka. Disponível no segundo trimestre de 2026, o AI>Secure permite que as empresas adotem a GenAI com confiança, mantendo a conformidade e reduzindo o risco operacional.
DLP e CASB de última geração para proteção de dados de IA
O DLP de última geração da Aryaka, combinado com os recursos do CASB, amplia a prevenção de violação de dados em fluxos de trabalho de IA. Usando a análise contextual baseada em NLP, a DLP inspeciona dados de treinamento, prompts, saídas de modelos e chamadas de API para dados confidenciais, PII e propriedade intelectual. A redação e o mascaramento em linha impedem o vazamento antes que os dados saiam da rede, com políticas unificadas aplicadas a usuários, endpoints, nuvens e filiais.
Construindo um futuro de IA resiliente e seguro
O dimensionamento seguro da GenAI exige uma abordagem proativa e em várias camadas para a segurança da GenAI e do LLM. As empresas devem proteger os dados de treinamento, os modelos e as interações de tempo de execução e, ao mesmo tempo, preservar o desempenho necessário para casos de uso de IA no mundo real.
O Aryaka Unified SASE 2.0, combinado com o AI>Secure, o AI>Perform, o ZTNA, o CASB e o DLP de última geração, fornece uma base de infraestrutura para a inovação segura de IA em escala. Para saber mais, faça o download do whitepaper técnico da Aryaka ou solicite uma demonstração do AI>Secure para ver como as cargas de trabalho do GenAI podem ser protegidas sem comprometimento.