A segurança da Inteligência Artificial exige uma disciplina diferente, indo além da cibersegurança tradicional e focando nos modelos.
Ataques como 'data poisoning' e 'adversarial attacks' exploram fraquezas específicas dos algoritmos de IA e seus dados.
Não basta proteger dados e infraestrutura. Modelos de IA precisam de defesas contra manipulação e extração de informações.
Abordagem proativa é crucial. Segurança 'by design', testes de robustez e IA explicável são essenciais para sistemas confiáveis.
Empresas e profissionais de cibersegurança devem se especializar para proteger o ecossistema da IA em constante evolução.
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