Esteja preparado para ataques acelerados por IA
Com os invasores empregando IA para escalar suas operações, os líderes de segurança devem recorrer à IA para proteger de forma proativa pessoas, dados e infraestrutura. Explore o X-Force Threat Intelligence Index da IBM para saber mais sobre os desafios e sucessos vivenciados pelas equipes de segurança em todo o mundo.
Aumento ano após ano na invasão de softwares ou aplicações de sistemas expostos publicamente
Proporção de vulnerabilidades divulgadas que não exigiam autenticação para serem exploradas com sucesso
Número de credenciais de chatbots de IA observadas à venda na dark web
Aumento de grupos ativos de ransomware em comparação com o ano anterior
Comece agora mesmo
O recente surgimento de centros de operações de segurança autônomos, que utilizam IA agêntica para ampliar as funções dos profissionais de segurança, permite orquestrar múltiplos agentes para trabalharem em todo o ciclo de vida das ameaças — da caça à remediação. Isso pode dar às organizações as ferramentas necessárias para detectar e mitigar ataques gerados por IA cada vez mais complexos.
À medida que os invasores ajustam detalhadamente suas operações, os líderes de segurança precisam recorrer à IA para obter visibilidade dos riscos e ameaças relacionados à identidade. Ao combinar Identity Threat Detection and Response (ITDR) e Identity Security Posture Management (ISPM) impulsionados por IA, é possível identificar vulnerabilidades com mais rapidez e eficiência, além de prevenir ataques.
Você precisa conhecer e lidar com as vulnerabilidades antes que os invasores façam isso. Para alcançar esse objetivo, você deve adotar uma abordagem contínua e proativa para identificar vulnerabilidades em todo o seu ambiente, incluindo avaliações de segurança de código, credenciais fracas ou reutilizadas, configurações incorretas, testes e varreduras dinâmicas em ambientes locais e na nuvem para detectar patches ausentes.
A IA agêntica introduziu novos riscos e ampliou os que já existiam. Como resultado, a IA precisa de soluções de segurança e governança para escalar com confiança e transparência. As organizações devem aplicar controles de acesso e autenticação de IA robustos, proteger as credenciais de serviços de IA e monitorar os padrões de acesso anormais. A governança de modelos é necessária para avaliar a IA subjacente, testar o desempenho quanto a viés, desvios e precisão, além de proteger contra comportamentos inadequados.
Embora a segurança de dados sempre tenha sido importante, ela ganha ainda mais destaque no mundo da IA – descobrindo onde residem os dados confidenciais, entendendo como são utilizados e expostos, priorizando riscos de dados com base no contexto – tudo isso enquanto atende aos rigorosos requisitos de conformidade de dezenas de agências reguladoras globais e regionais.
O recente surgimento de centros de operações de segurança autônomos, que utilizam IA agêntica para ampliar as funções dos profissionais de segurança, permite orquestrar múltiplos agentes para trabalharem em todo o ciclo de vida das ameaças — da caça à remediação. Isso pode dar às organizações as ferramentas necessárias para detectar e mitigar ataques gerados por IA cada vez mais complexos.
À medida que os invasores ajustam detalhadamente suas operações, os líderes de segurança precisam recorrer à IA para obter visibilidade dos riscos e ameaças relacionados à identidade. Ao combinar Identity Threat Detection and Response (ITDR) e Identity Security Posture Management (ISPM) impulsionados por IA, é possível identificar vulnerabilidades com mais rapidez e eficiência, além de prevenir ataques.
Você precisa conhecer e lidar com as vulnerabilidades antes que os invasores façam isso. Para alcançar esse objetivo, você deve adotar uma abordagem contínua e proativa para identificar vulnerabilidades em todo o seu ambiente, incluindo avaliações de segurança de código, credenciais fracas ou reutilizadas, configurações incorretas, testes e varreduras dinâmicas em ambientes locais e na nuvem para detectar patches ausentes.
A IA agêntica introduziu novos riscos e ampliou os que já existiam. Como resultado, a IA precisa de soluções de segurança e governança para escalar com confiança e transparência. As organizações devem aplicar controles de acesso e autenticação de IA robustos, proteger as credenciais de serviços de IA e monitorar os padrões de acesso anormais. A governança de modelos é necessária para avaliar a IA subjacente, testar o desempenho quanto a viés, desvios e precisão, além de proteger contra comportamentos inadequados.
Embora a segurança de dados sempre tenha sido importante, ela ganha ainda mais destaque no mundo da IA – descobrindo onde residem os dados confidenciais, entendendo como são utilizados e expostos, priorizando riscos de dados com base no contexto – tudo isso enquanto atende aos rigorosos requisitos de conformidade de dezenas de agências reguladoras globais e regionais.