Como os MSPs precisam avaliar a segurança de IA

A IA já foi incorporada na maioria dos fluxos de trabalho dos seus clientes. Os funcionários estão usando chatbots e outras ferramentas integradas de IA generativa para redigir e-mails, analisar dados e automatizar tarefas. O desafio é que a maior parte dessas atividades acontece fora dos controles formais de segurança, criando mais uma camada de risco.

Para provedores de serviços gerenciados (MSPs), a questão já não é se eles precisam proteger a adoção de IA para os clientes, mas como avaliar a solução de segurança de IA certa. Você precisa de uma solução que funcione para vários clientes, faça sentido para o seu modelo de negócios e trate ameaças emergentes, incluindo injeções de prompt e IA sombra. Neste artigo, apresentamos uma estrutura prática para ajudar MSPs a comparar soluções de segurança de IA com confiança.

As ferramentas tradicionais de segurança não foram criadas para a forma como as pessoas usam IA generativa hoje. A prevenção contra perda de dados (DLP), o gerenciamento de identidade e acesso (IAM) e a proteção de endpoints ainda são importantes, mas, quando esses sistemas são isolados, expõem alguns dos maiores riscos específicos da IA:

• funcionários colando dados confidenciais no ChatGPT ou no Copilot;
• ferramentas não autorizadas de “IA sombra” em execução em ambientes de clientes;
• ataques de injeção de prompt que manipulam os resultados da IA;
• falta de visibilidade sobre interações e fluxos de trabalho de IA isolados.

Na maioria dos casos, os MSPs conseguem se virar com ferramentas fragmentadas de DLP, IAM e proteção de endpoints, mas essas ferramentas exigem integração complexa e pesada.

É uma solução criada para monitorar, controlar e proteger como a IA é usada em uma organização. Dependendo do uso, pode ser para:

• no caso de empresas clientes finais (consumidores): proteger como os funcionários usam ferramentas de IA generativa como ChatGPT ou Copilot, incluindo prompts, entradas de dados, resultados e acesso de usuários;
• no caso de construtoras: proteger integrações e fluxos de trabalho de IA criados em plataformas como OpenAI, Microsoft ou APIs da AWS;
• no caso de desenvolvedores: proteger modelos e infraestrutura de IA, incluindo dados de treinamento, integridade dos modelos e vulnerabilidades dos aplicativos.

Embora esses casos de uso contemplem diferentes camadas da adoção da IA, o foco da maioria dos MSPs são a aplicação da tecnologia por consumidores e construtoras. No caso dos consumidores, o gerenciamento da forma como os usuários finais interagem com ferramentas de IA é crítico para evitar vazamentos de dados, garantir a conformidade e permitir a adoção segura da IA. Já para construtoras, a IA é integrada a aplicativos, fluxos de trabalho e serviços.

Para a maioria dos MSPs, o importante é encontrar um equilíbrio entre os serviços que a empresa e os clientes exigem, mantendo os custos baixos e reduzindo a complexidade. É nesse ponto que muitas soluções decepcionam. Elas costumam ser criadas para equipes de segurança corporativa, mas não para modelos de negócios de MSPs.

Um diferencial da Acronis GenAI Protection é o custo e a facilidade de gerenciamento, especificamente para consumidores e construtoras. A solução oferece a provedores de serviços controles simples e integrados para proteger os ambientes de IA generativa em expansão dos clientes.

A Acronis GenAI Protection adota uma abordagem orientada por endpoint, permitindo que os MSPs garantam o uso seguro da IA por consumidores e construtoras, aumentando a visibilidade, o controle e a proteção em todos os ambientes de endpoint dos clientes:

• A solução identifica e monitora aplicativos de IA generativa, incluindo ferramentas de IA sombra e o comportamento de usuários em sistemas isolados, além de possibilitar a geração de relatórios e a aplicação de políticas.
• Ela protege dados confidenciais procurando informações confidenciais em prompts e impedindo transferências não autorizadas para ferramentas de IA não aprovadas com controles flexíveis de detecção ou bloqueio.
• Ela se defende contra ameaças de IA detectando e bloqueando prompts maliciosos e ataques de injeção de prompt, garantindo interações mais seguras e reduzindo o risco de uso indevido ou de resultados não intencionais, o que ajuda os MSPs a impulsionar a adoção segura da IA com mais confiança e governança.

Além disso, você também precisa considerar estes seis fatores:

1. Arquitetura multilocatária e operações de MSP

Muitas soluções de segurança de IA são criadas para organizações únicas, não para MSPs que gerenciam vários ambientes de clientes. Para os MSPs, a eficiência operacional e a escalabilidade são críticas.

Pense nisto:

• um console unificado em todos os locatários;
• personalização flexível de políticas (no nível do cliente, ambiente ou departamento);
• facilidade de criação e gerenciamento contínuo de políticas;
• integração perfeita com a pilha existente.

A proteção de dados continua sendo a base da segurança de IA. Como a IA está cada vez mais presente em aplicativos e serviços, o monitoramento tradicional já não é suficiente. É preciso levar em consideração a forma como os dados se movimentam por prompts, APIs e fluxos de trabalho orientados por IA.

Pense nisto:

• Como os dados confidenciais são identificados e protegidos em todas as interações e integrações de IA?
• É possível aplicar políticas de forma consistente em todos os clientes e casos de uso?
• Qual é o nível de escalabilidade e gestão desses controles nos ambientes?

Para MSPs que possibilitam serviços orientados por IA, a visibilidade tem menos a ver com descobrir cada ferramenta e mais com entender como a IA é usada em fluxos de trabalho, aplicativos e ambientes.

Pense em como a solução:

• garante visibilidade sobre ferramentas habilitadas por IA, integrações e padrões de uso;
• possibilita o monitoramento em todos os ambientes para investigação e auditoria;
• oferece insights úteis que podem ser operacionalizados.

A segurança de IA não é apenas um risco — também é uma nova oportunidade de receita. Essas soluções precisam ajudar os MSPs a oferecer a segurança de IA como um serviço escalável e voltado ao cliente.

Pense em uma solução que:

• ofereça segurança de IA como um serviço com sua marca;
• mantenha preços e margens flexíveis;
• permita escalar serviços sem muita sobrecarga operacional.

A IA traz novos desafios de governança e conformidade, especialmente quando é incorporada a serviços e fluxos de trabalho voltados ao cliente. Os controles precisam continuar aplicáveis mesmo com a expansão para outros ambientes.

Pense nisto:

• controle de acesso baseado em função para serviços e integrações de IA;
• logs de auditoria para interações e atividade de IA;
• alinhamento com estruturas como NIST AI RMF, EU AI Act ou ISO 42001.

Com a integração cada vez maior da IA em fluxos de trabalho e aplicativos, crescem os riscos relacionados à entrada, como injeção de prompt e uso indevido.

Ao avaliar soluções, pense nisto:

• Como entradas suspeitas ou maliciosas são identificadas?
• Há visibilidade sobre prompts e resultados para monitoramento e auditoria?
• Com que eficácia esses controles se integram a fluxos de trabalho mais amplos de segurança?

O ritmo de adoção da IA está mais rápido que a maioria das estratégias de segurança, que não conseguem acompanhar. Para os MSPs, essa lacuna cria tanto riscos quanto oportunidades. No fim das contas, proteger a IA tem a ver com controle, proteção de dados e gerenciamento escalável de riscos. Os MSPs que simplificarem esses fatores entregarão mais valor e sairão na frente.

A Acronis GenAI Protection ajuda MSPs a reduzir essa lacuna, trazendo mais controle, visibilidade e proteção para a forma como a IA é usada em ambientes de endpoint do cliente. Integrada de forma nativa à plataforma Acronis, ela permite que os MSPs monitorem o uso de IA generativa, detectem IA sombra, bloqueiem o compartilhamento de dados sensíveis com ferramentas públicas de IA e evitem o uso indevido prejudicial de prompts.

A Acronis GenAI Protection permite que os MSPs:

• reduzam os riscos de vazamento de dados, fortaleçam a conformidade e se protejam contra ameaças emergentes impulsionadas por IA;
• transformem a segurança de IA em um serviço escalável e voltado ao cliente;
• ajudem na adoção segura de IA para os clientes;
• ampliem as próprias ofertas de serviços para novos mercados.

Para proteger os clientes na era da IA, é preciso começar pelos endpoints. A proteção precisa levar em conta como a IA é usada, como os dados são processados por ela e como sua empresa de MSP controla os riscos.