A adoção em escala da GenAI trouxe à tona uma nova e complexa fronteira de ameaças que os perímetros tradicionais de TI não conseguem conter sozinhos. Portanto, a gestão de vulnerabilidades específica para modelos de linguagem tornou-se imprescindível.
Neste artigo, vamos explorar os principais riscos da IA e como a Dedalus atua para garantir que a inovação não comprometa a integridade do seu negócio. Boa leitura!
O custo real da falta de governança em IA
Muitas empresas ainda operam sob o que chamamos de Shadow AI: o uso de ferramentas de IA por colaboradores sem a devida sanção ou supervisão do departamento de TI. Embora pareça um atalho para a produtividade, os riscos dessa prática são financeiros, jurídicos e perfeitamente mensuráveis.
De acordo com o relatório Cost of a Data Breach 2025 da IBM, cerca de 97% das violações relacionadas à IA ocorreram em ambientes onde não havia controles de acesso adequados ou políticas de governança implementadas.
Apesar desse cenário crítico, 63% das empresas ainda não possuem políticas claras de uso. Isso cria uma superfície de ataque invisível, onde dados sensíveis são expostos diariamente sem que os gestores tenham visibilidade ou ferramentas de contenção.
Riscos na interação: Prompt Injection
Um dos riscos da IA mais críticos e específicos da GenAI é a injeção de comandos. Diferente de um ataque de software tradicional, onde o invasor tenta explorar uma falha no código, aqui ele utiliza a linguagem natural para sequestrar a lógica do modelo.
Essa vulnerabilidade se manifesta de três formas principais:
1. Bypass de segurança
O atacante utiliza camadas de linguagem persuasiva, contextos hipotéticos ou comandos complexos para forçar a IA a ignorar suas diretrizes de segurança originais, os guardrails.
Uma vez que o bypass é bem-sucedido, o modelo pode ser manipulado para fornecer instruções para atividades ilegais, gerar código malicioso ou ignorar filtros éticos, expondo a empresa a graves sanções regulatórias e perda de reputação.
2. Acesso a dados privados
Através de conversas manipuladas e técnicas de ataque de inferência, o invasor faz perguntas indiretas que levam a IA a revelar dados sensíveis usados em seu treinamento ou contexto de recuperação (RAG).
Isso pode resultar no vazamento de segredos comerciais, propriedade intelectual e dados pessoais de clientes, ferindo diretamente normas como a LGPD.
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3. Fraude automatizada
Em sistemas onde a inteligência artificial tem permissão para interagir com APIs financeiras ou de ERP, um atacante pode usar a injeção de comandos para que o agente de IA execute uma transação fraudulenta de forma autônoma.
Como a ação é executada por uma conta legítima, ela muitas vezes não dispara os alertas de segurança tradicionais, resultando em prejuízos financeiros de difícil rastreio.
Contaminação de dados e a explosão de incidentes
A eficácia de uma IA depende da qualidade dos dados que a alimentam. É aqui que reside o perigo da contaminação (data poisoning) e o vazamento de segredos industriais.
Dados do estudo Netskope Cloud and Threat Report 2026 revelam um salto preocupante na exposição de informações: foram registrados, em média, 223 incidentes mensais por empresa envolvendo o uso indevido de IA.
Isso inclui, principalmente, o envio acidental de dados sensíveis para prompts de IAs públicas, onde as informações podem ser absorvidas pelo modelo e, eventualmente, vazadas para concorrentes ou atacantes.
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Riscos não-tecnológicos: A dependência excessiva
Nem todos os riscos são estritamente técnicos. A “alucinação” da IA, quando o modelo gera informações falsas com total confiança, combinada com a dependência excessiva dos colaboradores, cria um risco de conformidade severo.
- Erros de decisão: Confiar cegamente em um relatório financeiro ou jurídico gerado por IA sem revisão humana pode levar a erros catastróficos;
- Perda de senso crítico: Quando a equipe para de validar os outputs, a empresa fica vulnerável a falhas que uma supervisão humana simples evitaria.
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A estratégia de governança, portanto, deve incluir o treinamento de pessoas, não apenas a configuração de máquinas.
Como a Dedalus garante a gestão de vulnerabilidades
Na Dedalus, acreditamos que a inovação só é sustentável quando caminha lado a lado com a governança. Para proteger sua empresa, implementamos um tripé estratégico de mitigação que garante a gestão de vulnerabilidades de ponta a ponta.
1. Controle de dados e anonimização
Antes mesmo de um dado chegar ao modelo de IA, ele precisa ser tratado. Utilizamos duas técnicas avançadas para garantir que informações privadas não sejam expostas:
- Anonimização e pseudonimização: Substituição de dados identificáveis por identificadores artificiais, garantindo a utilidade do dado sem o risco de exposição.;
- Sanitização de prompts: Implementação de filtros inteligentes que bloqueiam em tempo real o envio de dados sensíveis para modelos externos.
2. Proteção da infraestrutura e segurança na nuvem
A IA reside em ambientes de cloud complexos que exigem uma camada extra de blindagem. Nossa abordagem de segurança na nuvem foca em:
- Monitoramento em tempo real: Detecção de padrões de uso anômalos que indiquem tentativas de injeção de comandos ou extração de dados;
- Isolamento de ambientes: Garantimos que os dados de treinamento e os dados de negócio fiquem segregados, impedindo que uma falha em uma aplicação comprometa todo o ecossistema de dados da empresa.
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3. Fortalecimento da governança e monitoramento
A tecnologia sozinha não resolve o déficit de controle. Por isso, a Dedalus ajuda sua organização a estabelecer políticas de uso claras e executáveis.
Nossos especialistas em dados e IA conduzem revisões periódicas e auditorias nos modelos para identificar novos vieses, alucinações ou vulnerabilidades emergentes, garantindo que sua IA permaneça ética, precisa e segura.
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Inove com confiança e autoridade
Ao entender que a gestão de vulnerabilidades é um processo contínuo e que os riscos da IA podem ser mitigados com as estratégias certas, sua empresa se posiciona à frente da concorrência, protegendo o que tem de mais valioso: seus dados e sua reputação.
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