A análise de dados de negócios pode ser extremamente útil para os tomadores de decisão e, à medida que a integração da IA no local de trabalho se torna mais comum, muitas equipes estão vendo valor ao pedir à LLMS assistência a destilar informações acionáveis dos conjuntos de dados proprietários. Embora essa prática certamente deva ser incentivada, ela precisa ser tratada com cuidado para preservar a segurança e a privacidade dos dados.
De acordo com o Relatório de Segurança e Governança Immuta AI, 80% dos especialistas em dados Concordo que a IA está tornando a segurança dos dados mais desafiadora. Além disso, 88% dos profissionais de dados dizem que os funcionários de suas organizações estão usando a IA, mas apenas 50% dizem que a estratégia de segurança de dados de sua organização está acompanhando a taxa de evolução da IA.
O principal problema é que as pessoas geralmente enviam dados para o LLMS como parte de seus fluxos de trabalho em andamento, sem levar em consideração a segurança. Muitas organizações ainda carecem de monitoramento ou visibilidade básica sobre o que a IA está sendo usada, em um fenômeno conhecido como “Shadow AI”.
A principal preocupação em relação à IA para 56% dos profissionais de dados é o risco de exposição aos dados sensíveis por meio de um prompt de IA. Dois elementos precisam estar em vigor para que um vazamento imediato aconteça: entrada do usuário (dados sensíveis enviados pelos funcionários) e saída de modelo (quando o LLM gera ou revela informações confidenciais a outra pessoa, com base em interações anteriores ou dados de treinamento).
Esses vazamentos são mais comuns do que você pode supor, como mostrado pelo Incidente Deepseek A partir de janeiro de 2025, pelo qual milhões de linhas de registros de bate -papo, chaves da API e outras informações confidenciais foram expostas, afetando muitas organizações. Um incidente semelhante aconteceu com o ChatGPT mais cedo em seu desenvolvimento.
Aqui estão cinco maneiras pelas quais as organizações podem evitar vazamentos de dados ao usar o LLMS.
1. Evite dar acesso direto à IA aos dados
Os LLMs nunca devem se conectar diretamente aos bancos de dados de produção ou sistemas sensíveis. Isso o protegerá de situações como o vazamento de Deepseek. Mesmo que haja um vazamento, nenhum dado sensível pode ser exposto se a IA nunca tiver obtido acesso aos dados brutos. Uma ótima maneira de abordar isso é construir uma camada que obscurece os dados antes que as consultas sejam passadas para o LLM.
Análise de pirâmide é uma solução de inteligência de decisão que separa a camada AI dos dados reais sem comprometer a qualidade das saídas. A maneira como funciona é, quando um usuário pede uma pergunta da Pyramid AI Chatbot para BI, o mecanismo envia uma versão de alto nível da pergunta ao modelo externo de IA da escolha do usuário, juntamente com uma descrição dos dados em questão.
A pirâmide executa a consulta em seu próprio ambiente e retorna resulta na forma de painéis interativos, gráficos ou relatórios. O LLM nunca interage diretamente com os dados da organização, mas você ainda obtém os benefícios completos do insight movido a IA.
2. Implemente fortes controles de acesso
O acesso ao LLMS nunca deve ser gratuito, especialmente em organizações maiores. É preciso haver um conjunto claro de políticas que definem quem pode usar o LLMS, em quais contextos e sob quais condições. O acesso deve ser concedido com base nas funções dos funcionários, implementado com restrições apropriadas para o acesso de dados e modelo.
Os controles de acesso baseados em funções (RBAC) apoiam diretamente a aplicação do princípio de menor privilégio, um componente essencial de um programa de segurança moderno. Esse princípio garante que os usuários, modelos e ferramentas conectadas tenham apenas o acesso e os recursos mínimos necessários para executar suas tarefas.
As organizações maduras de IA podem até usar um servidor MCP (Model Context Protocol), que permite que as equipes controlem como o LLMS interage com os recursos externos, conversando consultas de IA em ações como chamadas de API ou pesquisa de banco de dados. Como os servidores MCP interagem regularmente com sistemas e dados sensíveis, eles devem ser configurados com princípios de confiança zero. Isso significa validar todas as solicitações e registrar todas as atividades.
3. Repensar a engenharia rápida
Os avisos são como todo usuário pode interagir com um LLM. Se não for projetado com a segurança em mente, os prompts se tornam uma vulnerabilidade séria. Os sistemas de IA devem ser capazes de diferenciar um aviso legítimo de um prejudicial. Existem duas etapas para conseguir isso.
A primeira etapa é implementar regras de validação para todos os avisos de entrada, que verificam padrões suspeitos, incluindo comandos incorporados (os tipos de hackers podem usar nas injeções de SQL, por exemplo) ou tentativas de substituir as instruções do sistema. A validação e a higienização de entrada são práticas padrão na segurança da Web e agora devem ser aplicadas aos sistemas de IA da mesma maneira.
Para ainda mais proteção, as organizações podem implantar uma ferramenta como LLM Guardacujo scanner de injeção dedicado analisa os avisos em tempo real e pode capturar tentativas avançadas de manipulação que os filtros baseados em regras podem perder.
4. Log e monitore a saída e o uso da IA
Os LLMs devem ser tratados como qualquer outra tecnologia nos negócios. Muitas organizações monitoram laptops e uso de aplicativos, e os modelos de IA precisam de tanta supervisão.
Acompanhe o que está sendo perguntado, quais respostas estão sendo geradas e quem está interagindo com o modelo. Isso apresentará qualquer uso inadequado ou violações de políticas, mas também quaisquer problemas com o modelo que possa levar ao vazamento de dados.
A meta com essas medidas não é vigilância, mas para garantir que o LLM opere e esteja sendo usado com segurança, eticamente e como pretendido. Afinal, é um sistema de negócios que toca dados confidenciais, por isso deve ser tratado como um.
5. Treine os funcionários em riscos de LLM
Mesmo com os controles de segurança mais restritivos, os funcionários ainda podem representar um risco. Eles podem compartilhar dados excessivamente sensíveis com o modelo, dependem de ferramentas de IA não aprovadas ou levar tudo o que o LLM gera como fato.
Para resolver esse problema, plataformas de treinamento de conscientização como Ninjio Agora ofereça módulos específicos da IA que treinam e educam os funcionários sobre várias práticas e riscos recomendados associados ao uso de LLM. Os funcionários aprenderão a evitar compartilhar informações confidenciais ou usar ferramentas de IA não vetidas e avaliar saídas geradas pela IA antes de agir sobre elas.
Seja através de um provedor externo ou de uma iniciativa interna, o treinamento de segurança em torno da IA é uma obrigação para todas as organizações que planejam implementar o LLMS de maneira significativa.
Pensamentos finais
Os LLMs são uma tecnologia poderosa, mas relativamente imaturosa. Apesar dos esforços para padronizar as práticas de segurança em torno de seu uso e desenvolvimento, ainda há muitos riscos para organizações, o que pode resultar em vazamentos de dados.
Por esse motivo, a segurança deve ser incorporada em todas as camadas de uma implementação de LLM. As medidas discutidas neste artigo fornecem uma base sólida para a integração de LLMs com segurança e responsabilidade.
Source: 5 maneiras de evitar vazamentos de dados ao usar o LLMS para inteligência de decisão
