Antes de tudo, ataques IA Adversarial estão se tornando cada vez mais comuns. Isso se deve, em parte, ao fato de muitos modelos de IA serem treinados em grandes conjuntos de dados que podem conter informações tendenciosas ou incorretas. 

Ataques adversários que exploram as vulnerabilidades nos modelos de aprendizado de máquina (ML) estão crescendo em intensidade, frequência e sofisticação. 

Juntamente com a adoção generalizada da IA a superfície de ameaças está em rápida expansão, com a qual as empresas têm dificuldade para acompanhar.  

Mais empresas estão admitindo que já sofreram um incidente de segurança relacionado à IA. Segundo a pesquisa recente da Gartner sobre adoção de IA, mostra que 73% das empresas têm centenas ou milhares de modelos de IA implantados. 

Portanto, com o avanço da IA, invasores aprimoram técnicas para explorar vulnerabilidades, acompanhando o crescimento das superfícies de ataque em volume e variedade.

Neste artigo, vamos explorar o que é esse tipo de ataque, por que ameaça as aplicações, os impactos para as organizações e estratégias de segurança cibernética. 

O que é a IA Adversarial e por que ameaça suas aplicações? 

Resumidamente, a IA Adversarial se refere ao uso de inteligência artificial para criar ataques capazes de enganar ou explorar sistemas. 

Contudo, existem algumas categorias de ataques adversários. Uma delas é o ataque de evasão, em que a intenção do invasor é forçar o sistema de IA a fazer uma previsão errada.  

Já o ataque de extração, é uma técnica de ataque de caixa preta usada para fazer engenharia reversa em modelos de IA/ML ou obter insights sobre os dados usados para treiná-los. 

Outros ataques adversários, como envenenamento de dados, inversão de modelo e roubo de modelo, impactam um ou mais dos três princípios principais da segurança: confidencialidade, disponibilidade e integridade.  

Logo, ataques adversários exploram falhas em modelos de ML com entradas manipuladas, dados corrompidos, prompts de jailbreak e comandos ocultos em imagens enviadas para análise.

Os invasores ajustam os ataques para fazer com que os modelos forneçam previsões e classificações falsas, produzindo a saída errada. 

Segundo o Gartner constatou que 45% das organizações relataram ter sofrido algum tipo de incidente de segurança de IA incluindo ataques adversários direcionados a modelos de ML. 

Desses incidentes relatados, 60% foram comprometimentos de dados por uma parte interna, enquanto 27% foram ataques maliciosos à infraestrutura de IA da organização.  

Ainda, 30% de todos os ataques cibernéticos de IA utilizam envenenamento de dados de treinamento, roubo de modelos de IA ou amostras adversárias para atacar sistemas alimentados por IA. 

Tipos de Ataques Adversários: 

• Envenenamento de Dados: o data poisoning é um tipo de ataque cibernético, onde os invasores tentam inserir informações enganosas ou incorretas no conjunto de dados, criando uma linguagem corrompida. 

• Ataques de Evasão: envolve a manipulação de dados de entrada para enganar um sistema, fazendo com que ele não detecte atividades maliciosas ou produza resultados incorretos.

• Inversão de Modelo: permite que os adversários infiram dados sensíveis a partir dos resultados de um modelo, representando riscos significativos quando treinados com dados confidenciais.

• Roubo de Modelo: é uma forma de ataque no qual o cibercriminoso replica a funcionalidade de um modelo de aprendizado de máquina (ML) sem ter acesso direto aos seus parâmetros internos ou dados de treinamento. O objetivo é usar engenharia reversa de sua funcionalidade para que se comporte de maneira semelhante ao original.
• Ataques de inferência de associação: busca determinar se um ponto de dado específico foi usado no conjunto de dados de treinamento de um modelo de aprendizado de máquina. 

Novos cenários de ataque em apps móveis e web 

Com a popularização de IA em aplicações móveis e web surgem novos vetores de ataque baseados em técnicas de IA adversarial. 

Esses ataques manipulam os próprios insumos dos modelos para induzir falhas, escapar de detecção ou explorar lógicas ocultas 

A questão não é mais se uma organização enfrentará um ataque adversário, mas quando. Ataques adversários de IA exploram fragilidades na integridade dos dados e na robustez do modelo de ML. 

O fato é que os aplicativos modernos, especialmente em ambientes cloud e mobile, estão cada vez mais vulneráveis.  

Entre os principais impactos está a obsolescência das defesas tradicionais, onde antivírus e firewalls têm dificuldades de acompanhar esse tipo de ataque. 

Assim como, o aumento da superfície de ataque é outro ponto, já que mais integrações e APIs expõem os sistemas, além do risco de dados sensíveis serem expostos ou roubados. 

Impactos estratégicos para empresas 

Sobretudo, o aprendizado de máquina (ML) está promovendo excelentes transformações em áreas críticas como finanças, saúde e defesa.  

Entretanto, os atacantes podem manipular modelos de ML para induzir decisões incorretas, especialmente em sistemas financeiros, de saúde ou segurança, comprometendo a integridade dos resultados.  

Além disso, a exploração de vulnerabilidades pode levar ao vazamento de dados sensíveis, violando normas de conformidade como LGPD ou GDPR.  

Esses incidentes resultam não apenas em prejuízos financeiros, mas também em danos severos à reputação da marca, à confiança dos usuários e à continuidade dos negócios. 

Estratégias de defesa contra a IA Adversarial 

As empresas precisam de uma defesa multifacetada que vá além do perímetro e incorpore proteção em todos os pontos de exposição, desde o tráfego de entrada até os dados em nuvem e o comportamento dos usuários. 

Dessa forma, a primeira linha de defesa começa na borda, por meio de WAFs, mitigação de DDoS e segurança de API, capazes de bloquear inputs maliciosos e tentativas de exploração direcionadas a aplicações web e móveis.  

Em seguida, a observabilidade contínua permite monitorar em tempo real o comportamento das aplicações e dos fluxos de dados.  

A detecção automática de anomalias e a análise ajudam a identificar sinais de ataques adversariais, como variações incomuns no desempenho de modelos ou respostas inconsistentes a dados legítimos. 

No plano da infraestrutura, a segurança nativa em nuvem, assegura que workloads que hospedam modelos de IA estejam devidamente protegidos.  

Isso inclui detectar vulnerabilidades, configurações incorretas e exposições em ambientes multicloud, reduzindo a superfície de ataque explorável por técnicas adversariais.

Por fim, o monitoramento comportamental contínuo por meio de XDRs e SOCs complementa a estratégia, analisando eventos em endpoints, redes e identidades.  

Esses sistemas ajudam a detectar desvios de padrão associados a ataques adversariais, como movimentações laterais silenciosas, automações suspeitas ou acessos maliciosos com aparência legítima.  

Integrar essas frentes cria uma defesa em camadas, correlacionando dados em tempo real para detectar e mitigar ataques adversariais antes de causarem impacto.

Portanto, é essencial adotar uma estratégia de defesa unificada, que combine proteção de aplicações, visibilidade contínua, segurança em nuvem e resposta comportamental. 

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