A recente decisão da Cisco de adquirir a Robust Intelligence por um valor reportado de 400 milhões de dólares colocou um enorme foco num canto do mundo da tecnologia que está rapidamente a mover-se para o centro do palco: a segurança da IA. Durante anos, as empresas estiveram numa corrida para construir e implementar IA, mas a conversa sobre como proteger estes sistemas poderosos de ameaças novas, quase invisíveis, tem estado alguns passos atrás.
A Robust Intelligence é uma empresa focada em tornar os sistemas de IA seguros de dentro para fora. Mas o que é que isso significa realmente? Neste artigo, vamos analisar o que a Robust Intelligence faz, por que a sua missão é tão importante para qualquer empresa que utiliza IA e o que esta tendência significa para si, quer esteja a usar IA para apoio ao cliente, TI ou qualquer outra área.
O que é a Robust Intelligence?
Na sua essência, a Robust Intelligence é uma empresa de segurança de IA. Construíram uma plataforma para proteger modelos de IA, e as aplicações em que estes correm, ao longo de todo o seu ciclo de vida, desde a primeira linha de código até cada interação com o cliente.
Fundada pelo antigo professor de Harvard Yaron Singer e pelo seu então aluno Kojin Oshiba, a empresa foi construída sobre uma ideia simples, mas crítica: os modelos de IA podem falhar, e irão falhar. A sua função é prevenir essas falhas, detetando vulnerabilidades antes que possam ser exploradas e protegendo contra ataques maliciosos em tempo real.
A sua plataforma está dividida em duas partes principais:
-
Validação de IA: Esta é a parte proativa. Antes de um modelo de IA ver a luz do dia, esta ferramenta automatiza o processo de o testar em busca de falhas de segurança e riscos. Pense nisto como um teste de stress que encontra os pontos fracos antes que possam causar danos no mundo real.
-
Proteção de IA (Firewall de IA): Esta é a defesa em tempo real. Assim que um modelo está a funcionar, a Firewall de IA atua como uma barreira de proteção, monitorizando constantemente as entradas e saídas para bloquear ameaças à medida que surgem.
Eles estão basicamente a construir o sistema imunitário de segurança para uma nova geração de tecnologia.
B{Plataforma Robust Intelligence};
B --> C[Validação de IA - Testes Proativos];
B --> D[Proteção de IA - Firewall em Tempo Real];
C --> E[Testes de Stress Automatizados];
C --> F[Identificar Riscos de Segurança e Proteção];
D --> G[Monitorizar Entradas e Saídas];
D --> H[Bloquear Ameaças em Tempo Real];
</assetsก
O problema central que resolve: Por que a segurança de modelos de IA é tão importante
À medida que as empresas se apressam a adotar a IA, estão também a abrir a porta a uma nova classe de riscos que as suas ferramentas tradicionais de cibersegurança simplesmente não conseguem ver. Os modelos de IA não são como o software normal; podem ser manipulados de formas bastante estranhas e subtis.
A Robust Intelligence foi criada para defender contra estas ameaças únicas. Aqui estão algumas das principais:
-
Injeção de Prompts e Jailbreaking: Isto é basicamente engenharia social para IA. Envolve enganar um bot para que ignore as suas próprias regras de segurança ou revele informações sensíveis que não deveria. Um atacante poderia, por exemplo, escrever um prompt que engana um bot de apoio ao cliente para revelar os detalhes da conta de outro utilizador ou gerar conteúdo prejudicial.
-
Envenenamento de Dados: A qualidade de uma IA depende dos dados com que aprende. O envenenamento de dados ocorre quando um atacante alimenta secretamente a IA com dados maus durante a sua fase de treino. Isto pode criar backdoors ocultos ou introduzir vieses que levam o modelo a tomar decisões terríveis mais tarde, tudo sem que ninguém se aperceba até ser tarde demais.
-
Evasão de Modelo: Trata-se de criar entradas que são especificamente concebidas para confundir uma IA e fazê-la errar. Por exemplo, um atacante pode alterar uma imagem de uma forma que é invisível para um humano, mas que faz com que uma IA identifique completamente mal o que está a ver.
Estes não são apenas problemas teóricos. Investigadores têm demonstrado repetidamente quão vulneráveis até os modelos mais avançados podem ser. Protegê-los não é apenas algo bom de se ter; está a tornar-se um requisito básico para fazer negócios.
Enquanto empresas como a Robust Intelligence se concentram em proteger os modelos de IA fundamentais, que podem ser vistos como o motor do carro, as empresas que usam aplicações de IA têm outro grande desafio. Proteger o motor é uma coisa, mas também é preciso garantir que o carro conduz de forma segura, segue as regras da estrada e não sai do guião.
Para equipas que usam IA no apoio ao cliente, gestão de serviços de TI ou para questões internas, este desafio da "camada de aplicação" é onde as coisas se tornam reais. Os riscos aqui são menos sobre hackers e mais sobre a reputação da sua marca e a confiança dos seus clientes. Um agente de IA a dar informações erradas, a adotar um tom estranho ou a não encaminhar um problema sensível para um humano pode ser tão prejudicial como uma falha técnica.
É aqui que precisa de um tipo diferente de inteligência robusta, focada no controlo, fiabilidade e confiança na própria aplicação.
Este é um problema que as plataformas modernas estão a começar a resolver. As melhores são construídas em torno de algumas ideias-chave:
Primeiro, precisa de controlo granular. Não pode simplesmente carregar num botão e deixar uma IA agir sem controlo. O controlo real significa que pode escolher exatamente que tipos de perguntas a IA automatiza. Por exemplo, ferramentas como a eesel AI permitem-lhe começar de forma modesta, automatizando tópicos simples e repetitivos, enquanto garante que tudo o resto é encaminhado para um humano. Isto dá-lhe controlo total sobre o seu fluxo de trabalho de suporte, para que não haja surpresas desagradáveis.
Perguntas frequentes
A Robust Intelligence é uma empresa de segurança de IA que desenvolve uma plataforma para proteger modelos e aplicações de IA ao longo de todo o seu ciclo de vida. Resolve o problema crítico de proteger os sistemas de IA contra vulnerabilidades únicas e subtis que as ferramentas de cibersegurança tradicionais não conseguem detetar, garantindo que funcionam de forma segura e fiável.
A Robust Intelligence utiliza uma abordagem dupla: a Validação de IA, que testa proativamente os modelos em busca de falhas de segurança antes da implementação, e a Proteção de IA (Firewall de IA), que monitoriza continuamente as entradas e saídas em tempo real para bloquear ameaças assim que os modelos estão operacionais.
Sim, a Robust Intelligence foi especificamente concebida para defender contra ameaças avançadas de IA, como a injeção de prompts e o jailbreaking, que enganam a IA para que se comporte de forma inadequada, e o envenenamento de dados, em que os atacantes alimentam secretamente dados maus para influenciar o comportamento do modelo. Também protege contra técnicas de evasão de modelo.
A aquisição da Robust Intelligence pela Cisco destaca que a segurança da IA já não é uma preocupação de nicho, mas sim uma prioridade de topo para as grandes empresas. Significa uma mudança no sentido de integrar a segurança avançada da IA diretamente na infraestrutura empresarial, tornando-a um requisito fundamental para a implementação de aplicações de IA.
Enquanto a Robust Intelligence protege os modelos de IA subjacentes, uma estratégia abrangente também requer a gestão da camada de aplicação para garantir que a IA se comporta de forma fiável em cenários de interação com o cliente. Isto envolve um controlo granular sobre as ações da IA, testes sem risco e uma integração perfeita com as ferramentas existentes, como oferecido por plataformas como a eesel AI.
Não, a Robust Intelligence não publica os seus preços. As empresas interessadas precisam de agendar uma demonstração e consultar a sua equipa de vendas para obter um orçamento, uma vez que as suas soluções são normalmente adaptadas às necessidades de grandes empresas.
