Enquanto algumas ameaças de SaaS (Software como Serviço) são claras e visíveis, outras estão escondidas à vista de todos, representando riscos significativos para sua organização. Pesquisas da Wing indicam que incríveis 99,7% das organizações utilizam aplicativos com funcionalidades de IA embutidas. Essas ferramentas movidas por IA são indispensáveis, proporcionando experiências perfeitas, desde a colaboração e comunicação até a gestão do trabalho e tomada de decisões. No entanto, por trás dessas conveniências, existe um risco amplamente não reconhecido: a possibilidade de que as capacidades de IA nessas ferramentas SaaS comprometam dados empresariais sensíveis e propriedade intelectual (PI).
Descobertas recentes da Wing revelam uma estatística surpreendente: 70% dos 10 aplicativos de IA mais usados podem utilizar seus dados para treinar seus modelos. Essa prática pode ir além do simples aprendizado e armazenamento de dados. Pode envolver o retreinamento com seus dados, a análise por revisores humanos e até o compartilhamento com terceiros.
Frequentemente, essas ameaças estão enterradas nas letras miúdas dos acordos de Termos & Condições e políticas de privacidade, que detalham o acesso aos dados e processos complexos de exclusão. Essa abordagem furtiva introduz novos riscos, deixando as equipes de segurança lutando para manter o controle. Este artigo examina esses riscos, fornece exemplos reais e oferece as melhores práticas para proteger sua organização através de medidas eficazes de segurança de SaaS.
Quatro Riscos do Treinamento de IA nos Seus Dados
Quando aplicativos de IA utilizam seus dados para treinamento, surgem vários riscos significativos, potencialmente afetando a privacidade, segurança e conformidade da sua organização:
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Vazamento de Propriedade Intelectual (PI) e Dados Uma das preocupações mais críticas é a exposição potencial de sua propriedade intelectual (PI) e dados sensíveis através de modelos de IA. Quando seus dados empresariais são usados para treinar IA, podem inadvertidamente revelar informações proprietárias. Isso pode incluir estratégias empresariais sensíveis, segredos comerciais e comunicações confidenciais, levando a vulnerabilidades significativas.
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Utilização de Dados e Desalinhamento de Interesses Aplicativos de IA frequentemente utilizam seus dados para aprimorar suas capacidades, o que pode levar a um desalinhamento de interesses. Por exemplo, pesquisas da Wing mostraram que um aplicativo de CRM popular utiliza dados de seu sistema — incluindo detalhes de contato, históricos de interações e notas de clientes — para treinar seus modelos de IA. Esses dados são usados para melhorar as funcionalidades do produto e desenvolver novas funcionalidades. No entanto, isso também pode significar que seus concorrentes, que usam a mesma plataforma, possam se beneficiar de insights derivados dos seus dados.
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Compartilhamento com Terceiros Outro risco significativo envolve o compartilhamento de seus dados com terceiros. Dados coletados para treinamento de IA podem ser acessíveis a processadores de dados terceirizados. Essas colaborações visam melhorar o desempenho da IA e impulsionar a inovação do software, mas também levantam preocupações sobre a segurança dos dados. Fornecedores terceirizados podem não ter medidas robustas de proteção de dados, aumentando o risco de violações e uso não autorizado dos dados.
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Preocupações com Conformidade Regulamentações variadas ao redor do mundo impõem regras rigorosas sobre o uso, armazenamento e compartilhamento de dados. Garantir a conformidade torna-se mais complexo quando aplicativos de IA treinam com seus dados. A não conformidade pode levar a multas pesadas, ações legais e danos à reputação. Navegar por essas regulamentações exige esforço e expertise significativos, complicando ainda mais a gestão de dados.
Quais Dados Estão Sendo Treinados?
Compreender os dados usados para treinar modelos de IA em aplicativos SaaS é essencial para avaliar riscos potenciais e implementar medidas robustas de proteção de dados. No entanto, a falta de consistência e transparência entre esses aplicativos representa desafios para Diretores de Segurança da Informação (CISOs) e suas equipes de segurança na identificação dos dados específicos utilizados para o treinamento de IA. Essa opacidade levanta preocupações sobre a exposição inadvertida de informações sensíveis e propriedade intelectual.
Navegando pelos Desafios de Opt-Out em Plataformas com IA
Em aplicativos SaaS, informações sobre como optar pela exclusão do uso de dados são frequentemente dispersas e inconsistentes. Alguns mencionam opções de opt-out nos termos de serviço, outros em políticas de privacidade, e alguns exigem que a empresa seja contatada por e-mail para optar pela exclusão. Essa inconsistência e falta de transparência complicam a tarefa para os profissionais de segurança, destacando a necessidade de uma abordagem simplificada para controlar o uso dos dados.
Por exemplo, um aplicativo de geração de imagens permite que os usuários optem pela exclusão do treinamento de dados selecionando opções privadas de geração de imagens, disponíveis em planos pagos. Outro oferece opções de opt-out, embora isso possa impactar o desempenho do modelo. Alguns aplicativos permitem que os usuários individuais ajustem as configurações para impedir que seus dados sejam usados para treinamento.
