A Importância da Visibilidade de Rede para Segurança em IA Generativa

Plataformas de IA generativa como ChatGPT, Gemini e Copilot tornaram-se comuns nas organizações, mas apresentam novos desafios para prevenção de perda de dados. Informações sensíveis podem ser compartilhadas através de prompts de chat, uploads de arquivos ou plugins de navegador que contornam controles de segurança tradicionais.

Por que a Prevenção de Perda de Dados Precisa Evoluir

A segurança para IA generativa requer mudar o foco de endpoints e canais isolados para visibilidade em todo o tráfego de rede. Soluções baseadas em rede, como o Fidelis NDR, identificam ameaças conforme trafegam pela rede, analisando padrões mesmo em conteúdo criptografado.

Abordagens de Monitoramento Eficaz

Alertas em Tempo Real Baseados em URL: Monitoram acesso a endpoints de IA generativa e geram alertas imediatos com captura completa de pacotes para análise forense.

Monitoramento Baseado em Metadados: Cria um trilha de auditoria pesquisável com metadados de sessão, ideal para ambientes com baixo ruído e análise de tendências.

Monitoramento de Uploads de Arquivos: Detecta e previne uploads de arquivos sensíveis para plataformas de IA, fornecendo contexto completo da transação.

Melhores Práticas para Implementação

• Manter listas atualizadas de endpoints de IA generativa
• Atribuir modos de monitoramento baseados em risco
• Integrar com fluxos de trabalho existentes do SOC
• Educar usuários sobre uso responsável de IA
• Revisar e atualizar políticas regularmente

Conclusão

Soluções modernas de prevenção de perda de dados baseadas em rede permitem que empresas equilibrem a adoção de IA generativa com proteção robusta de dados. Combinando controles baseados em alertas, metadados e uploads de arquivos, as organizações criam um ambiente de monitoramento flexível onde produtividade e conformidade coexistem.