O vazamento de dados de treinamento de IA generativa (GenAI) é resultado de ataques e acidentes. Aprenda a evitar o vazamento de dados e mitigar os efeitos dele.
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A IA generativa (GenAI) pode ajudar as organizações a serem mais produtivas, a tomarem decisões melhores e a avançarem muito mais rapidamente, mas apenas se os modelos de linguagem grandes (LLMs) que utilizam forem treinados com grandes quantidades de dados relevantes e de alta qualidade. Para a maioria das empresas, esses dados de treinamento representam uma de suas propriedades intelectuais mais valiosas. A introdução segura desses dados em modelos de GenAI internos ou externos requer uma abordagem completa para identificar e mitigar riscos.
A GenAI usa modelos de aprendizado profundo para produzir conteúdo: principalmente texto, images, áudio, vídeo ou código de computador. Para fazer isso, esses modelos são treinados com grandes quantidades de dados brutos de treinamento, que geralmente assumem a forma dos dados que o modelo produzirá. Em outras palavras, os modelos de geração de texto são treinados com texto, os geradores de vídeo são treinados com vídeo etc.
Guiado por algoritmos, um modelo examina dados de treinamento, analisando-os em busca de conceitos, images ou padrões relevantes. Ao longo de rodadas de treinamento e ajuste, o modelo utiliza o que aprende com essa análise para responder rapidamente aos prompts do usuário com conteúdo novo e relevante.
A música é uma analogia útil: escalas melódicas, formações de acordes e canções ou obras existentes são os dados de treinamento. Um músico (como um modelo de GenAI) os estuda para identificar padrões eficazes e sintetizar novos solos, progressões e canções (saídas de GenAI).
Na TI corporativa, as organizações geralmente utilizam seus próprios dados de treinamento para criar modelos de GenAI ou ajustar modelos existentes para realizar tarefas específicas. Os dados de treinamento podem vir de:
Como os modelos generativos dependem da escala, muitas organizações incorporam dados internos e externos. No entanto, do ponto de vista da segurança, essa combinação é arriscada. Os dados internos geralmente recebem uma avaliação melhor. A combinação de informações sensíveis ou proprietárias com dados externos pode criar novos vetores para vazamentos subsequentes por meio de inversão moderna ou ataques baseados em prompts.
O vazamento de dados de treinamento ocorre quando conteúdo confidencial, privado ou proprietário dos dados de treinamento do modelo é exposto, direta ou indiretamente, por meio de saídas de modelos, consultas de inferência, logs ou artefatos auxiliares (como embeddings). O “vazamento de memorização” é um tipo de vazamento de dados de treinamento que ocorre quando as saídas de um modelo reproduzem partes de seus dados de treinamento.
O vazamento pode ocorrer em vários pontos ao longo do ciclo de vida da GenAI:
Existem vários motivos interligados pelos quais as organizações, especialmente aquelas que lidam com dados sensíveis ou regulamentados, devem proteger seus pipelines de IA com o mesmo rigor que outros ativos de TI.
Os projetos de IA frequentemente dependem de dados internos, proprietários ou regulamentados: dados de clientes, registros financeiros, contratos legais, segredos comerciais, código-fonte e muito mais. Se o modelo vazar informações de identificação pessoal (PII) ou segredos comerciais, o dano pode ser grave. Esses vazamentos podem levar a roubo de identidade, exposição á concorrência, multas regulatórias, danos à reputação e roubo de propriedade intelectual.
Mesmo que apenas fragmentos (por exemplo, nomes, endereços, pequenos trechos de código) escapem, eles podem ser agregados ou correlacionados com dados externos para realizar uma violação de dados maior.
As leis de privacidade de dados, incluindo o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) na Europa, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e regras específicas do setor como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro de Saúde (HIPAA) nos EUA, impõem obrigações rígidas em relação ao processamento de dados pessoais, minificação, consentimento e notificação de violação. Um modelo que vaza informações de identificação pessoal ou atributos pessoais pode fazer com que a organização viole essas leis, desencadeando multas, exigências de relatórios, auditorias e responsabilidade de ação coletiva.
As principais ameaças aos dados de treinamento de modelos se enquadram em três grandes categorias: ataques maliciosos, ameaças resultantes da falta de visibilidade no uso de IA e vulnerabilidades de API e endpoint.
Ataques internos: as ameaças internas são um problema clássico: um desenvolvedor privilegiado, engenheiro de ML ou cientista de dados pode exfiltrar dados de treinamento ou injetar amostras sensíveis em conjuntos de dados intencionalmente. Eles podem acessar logs de treinamento, parameter dumps, prompt logs ou artefatos intermediários para extrair ou reconstruir conteúdo sensível. Como esses membros da equipe geralmente têm acesso legítimo, a detecção de comportamento malicioso requer monitoramento robusto, registro e segregação de funções.
Ataques de inversão de modelo: os ataques de inversão de modelo (e inferência de associação) buscam reconstruir ou confirmar se certos pontos de dados faziam parte do conjunto de treinamento. Ao criar consultas ou investigar as distribuições de confiança do modelo, os invasores podem reconstruir dados privados no nível do pixel (em modelos de visão) ou dados textuais (para LLMs) a partir do próprio modelo.
Em outras palavras, o modelo de “caixa preta” se torna uma lente por meio da qual os invasores podem recuperar dados privados.
Além da inversão, ataques de consulta adversários, extração de modelos ou “roubo” de um modelo por meio de consultas contínuas são ameaças adicionais.
Estes são os riscos decorrentes da forma como as equipes adotam e utilizam ferramentas de IA generativa, frequentemente de maneira não controlada.
IA não autorizada: “IA não autorizada” é o uso de ferramentas de IA sem supervisão, avaliação ou integração com controles centrais. Essas ferramentas de IA podem carregar documentos ou dados internos em modelos de terceiros (por exemplo, LLMs públicos), criando pontos cegos e exposição sem o conhecimento da equipe de segurança.
Controles de acesso inadequados: se as permissões para dados de treinamento, embeddings, prompt logs, representações intermediárias ou pesos de modelo forem muito amplas, usuários ou sistemas que não precisam de exposição total podem ver ou vazar conteúdo sensível acidentalmente. Funções com privilégios excessivos ou controle de acesso baseado em função (RBAC) inadequado são causas comuns.
Exposição acidental por entradas e saídas de GenAI: às vezes, o vazamento acontece acidentalmente por meio de canais de entrada ou saída do modelo. Um prompt interno usado para treinamento pode incluir texto sensível ou um usuário pode inserir conteúdo proprietário em um modelo interativo acidentalmente. A saída do modelo pode reproduzir partes dessa entrada sensível em uma tentativa de "ajudar", expondo-a, assim, a sistemas downstream Da mesma forma, os logs ou arquivos de sessões de prompt/resposta podem se tornar um repositório acidental de dados privados.
Quando os modelos são expostos por meio de APIs, eles apresentam um risco adicional à infraestrutura de serviço. Se a autenticação, a limitação de taxa, a higienização de endpoints ou a filtragem de entrada forem fracas, os adversários podem iniciar:
Para reduzir os riscos dos dados de treinamento, as organizações precisam adotar uma abordagem abrangente de segurança que combine soluções técnicas, políticas e organizacionais. Essas soluções devem proporcionar:
Saber quais modelos, ferramentas e aplicativos de IA suas equipes utilizam é o primeiro passo para reduzir a probabilidade de que um deles exponha dados de treinamento.
Depois de ter uma visão completa do que suas equipes usam, analise-a em busca de possíveis vulnerabilidades e vetores de ataque.
Garanta que apenas os usuários autorizados certos acessem as informações certas no momento certo.
Do treinamento à validação e à inferência, as proteções de camada durante todo o ciclo de vida do desenvolvimento de IA garantem a privacidade e a integridade dos dados.
As soluções mais eficazes para proteger dados de treinamento de IA permitem que as equipes adotem as práticas recomendadas sem aumentar a complexidade dos sistemas existentes. O Cloudflare AI Security Suite fornece controles de visibilidade e segurança para ajudar as organizações a padronizarem e simplificarem sua abordagem para proteger a IA generativa e a IA agêntica Essa plataforma unificada reúne conectividade, funções de serviço de acesso seguro de borda (SASE) como segurança de rede e de aplicativos, e ferramentas para desenvolvedores em uma única solução que permite que enfrentar os desafios de segurança de IA com confiança.
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Os modelos de GenAI são treinados com grandes quantidades de dados brutos, como textos, images ou vídeos. Esses dados de treinamento podem ser provenientes de documentos internos, correspondências de clientes, bases de conhecimento proprietárias ou fontes públicas externas.
O vazamento de dados de treinamento ocorre quando conteúdo sensível, privado ou proprietário dos dados de treinamento é exposto, direta ou indiretamente, por meio de saídas do modelo, logs, consultas de inferência ou artefatos auxiliares. O vazamento pode ocorrer durante o estágio de treinamento, o estágio de inferência ou por meio de vazamento de gradiente ou parâmetros no treinamento distribuído.
A proteção dos dados de treinamento de IA é fundamental, pois esses dados frequentemente incluem informações valiosas, proprietárias ou regulamentadas, como segredos comerciais, dados de clientes e registros financeiros. Os vazamentos desses dados podem resultar em danos graves, incluindo roubo de identidade, exposição competitiva, multas regulatórias (como no âmbito do RGPD ou da HIPAA), danos à reputação e roubo de propriedade intelectual.
Os principais riscos de segurança para dados de treinamento de modelos se enquadram em três grandes categorias: ataques maliciosos, ameaças resultantes da falta de visibilidade sobre o uso de IA e vulnerabilidades de API e endpoints. Os exemplos incluem ataques internos, "IA não autorizada" (uso não controlado de ferramentas de IA) e ataques de prompt injection direcionados a modelos expostos a APIs.
Um ataque de inversão de modelo tenta reconstruir ou confirmar se pontos de dados específicos foram incluídos no conjunto de treinamento. Os invasores fazem isso criando consultas ou investigando as distribuições de confiança do modelo. Essencialmente, eles usam o modelo de "caixa preta" como uma lente para recuperar dados privados, como informações textuais privadas ou em nível de pixel.
A "IA não autorizada" é o uso de ferramentas de IA sem supervisão central, avaliação ou integração com controles de segurança. Isso cria pontos cegos para as equipes de segurança, pois os funcionários podem carregar documentos ou dados internos em modelos de terceiros não autorizados, expondo informações sensíveis ou proprietárias.
Para mitigar os riscos dos dados de treinamento, as organizações devem implementar soluções que ofereçam: (1) visibilidade do uso de IA; (2) avaliação de risco abrangente do ambiente de IA; (3) controle de acesso hermético; e (4) boas práticas de segurança de dados em todo o pipeline de IA.
Práticas recomendadas de segurança de dados podem ser implementadas em todo o ciclo de vida da IA e incluem: minificação e anonimização de dados, higienização e filtragem, injeção de ruído, aprendizado criptografado e filtragem da saída do modelo para bloquear ou higienizar conteúdo sensível.
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