A importância da IA TRiSM
Em sua essência, o IA TRiSM trata tanto da construção de confiança e responsabilidade nos sistemas de AI quanto da proteção contra ameaças cibernéticas.
Sem salvaguardas adequadas, as organizações estão expostas a riscos, incluindo:
- Viés algorítmico: o viés não intencional pode ter consequências graves que perpetuam ou ampliam as desigualdades existentes, levando a resultados injustos que prejudicam a confiança na IA e causam danos à reputação.
- Violações de dados e uso indevido: Os dados confidenciais usados para treinar modelos de AI são um alvo para uso indevido e vazamento, com possíveis repercussões, incluindo responsabilidades legais e Conformidade ou questões regulatórias.
- Perda de confiança: Os sistemas de IA que agem de forma imprevisível, que expõem informações confidenciais privadas do usuário ou que apresentam viés de decisão podem perder rapidamente a confiança da equipe e dos clientes.
O IA TRiSM fornece às organizações um modelo para mitigar esses riscos e criar sistemas de AI responsáveis. O IA TRiSM cultiva e apoia iniciativas de aprimoramento da segurança no uso de sistemas de IA, impactando áreas como:
- Responsabilidade
- Avaliação de riscos
- Governança de dados
- Transparência
- Conformidade ética e legal
A próxima seção aborda os princípios fundamentais da IA TRiSM e como eles ajudam as organizações a prosperar em um cenário cada vez mais aprimorado pela IA.
Os 4 pilares da IA TRiSM
O IA TRiSM é estabelecido em 4 pilares inter-relacionados que reduzem o risco, desenvolvem a confiança e aumentam a segurança nos sistemas de IA.
#1: Explicabilidade
A explicabilidade é fundamental para criar confiança na IA. Como muitos modelos de IA não têm processos de tomada de decisão claramente explicáveis, eles são considerados "caixas pretas " .
Essa falta de transparência pode levar tanto ao uso indevido quanto à desconfiança. A análise da importância das características, uma técnica para identificar as características de entrada que têm o impacto mais significativo na saída de um modelo, é uma forma de obter informações sobre os fatores subjacentes a uma decisão.
O monitoramento contínuo do modelo ajuda a equipe a detectar anomalias e vieses no comportamento da IA ao longo do tempo e, em seguida, a identificar e abordar previsões e decisões injustas.
#2: ModelOps
A prática de operações de modelos aconselha o gerenciamento automatizado e manual do desempenho e da confiabilidade dos modelos de IA. Ele recomenda manter o controle de versão sobre os modelos para rastrear mudanças e problemas durante o desenvolvimento, além de testes completos durante cada estágio do ciclo de vida do modelo para confirmar a consistência.
Além disso, o treinamento regular mantém o modelo atualizado com dados atualizados para preservar a relevância e a precisão. Esses processos garantem que as organizações possam simplificar e dimensionar as operações de IA para atender às necessidades comerciais em constante evolução.
#3: IA AppSec
Os aplicativos de inteligência artificial enfrentam uma série de ameaças exclusivas que exigem uma abordagem distinta de segurança, denominada IA AppSec. Por exemplo, agentes mal-intencionados podem manipular dados de entrada para prejudicar o treinamento do modelo, resultando em influência indesejada ou previsões incorretas.
O IA AppSec protege contra essas ameaças, reforçando a criptografia dos dados do modelo em repouso e em trânsito e implementando controles de acesso em torno dos sistemas de desenvolvimento de IA.
Ele promove a segurança em todas as áreas da cadeia de suprimentos de desenvolvimento de IA para garantir a confiabilidade, incluindo:
- Ferramentaria
- Software libraries
- Hardware
#4: Privacidade
Como os sistemas de IA geralmente lidam com dados pessoais confidenciais, há implicações éticas e legais que devem ser abordadas. Os usuários devem ser informados e consentir com a coleta da quantidade mínima de dados pessoais necessários para uso pelo sistema de IA.
Técnicas de aprimoramento da privacidade, como injeção de ruído ou tokenização, podem ser usadas nos dados do modelo para obscurecer as informações de identificação pessoal (PII) e proteger a privacidade sem prejudicar a eficácia do treinamento do modelo.
Isso garante a conformidade com as normas de proteção de dados existentes e emergentes.
IA TRiSM com Check Point's Infinity IA
A IA TRiSM é construída sobre a base de Explicabilidade, ModelOps, IA AppSec e Privacidade para lidar efetivamente com os riscos de segurança, apoiar a transparência, aumentar a confiança e garantir uma experiência consistente e confiável para os usuários de sistemas de IA.
O Infinity Check PointIA Copilot, da Infinity, é uma plataforma de administração de segurança de IA líder do setor que ajuda as organizações a adotarem com segurança sistemas baseados em IA. O Infinity IA Copilot permite que as organizações criem uma base de IA TRiSM, apoiando a colaboração entre equipes, além de fornecer automação avançada, mitigação e resposta a incidentes e recursos de detecção de ameaças de última geração.
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Opinião