Com um volume crescente de dados na internet torna-se indispensável para as empresas utilizarem de soluções tecnológica, como big data, que possibilitem estruturar e armazenar essa quantidade de dados massiva. Contudo, sabemos que a análise desses dados de forma rápida, precisa e eficaz, é humanamente inviável devido a gigantesca circulação de dados online.
Sendo assim, o apoio da Inteligência Artificial tem sido fortemente adotado nos últimos tempos em virtude da possibilidade de automação desses processos de identificação e análise de dados.
Os estreitos laços dessas duas tecnologias tornam-se um grande potencializador para otimizar as estratégias das empresas, gerando excelentes resultados.
No entanto, a adoção de tecnologias de inteligência artificial traz consigo a necessidade de superar desafios relacionados à segurança e proteção de dados.
Artigo escrito por Luiz Otávio
Desafios da era da IA e Big Data
A coleta de dados a partir de soluções de big data, possibilita que analistas possam compreender, por exemplo, hábitos de navegação na web, conteúdo pesquisados em redes sociais e mecanismos de busca, bem como também, identificar quais os hábitos de compras na web de pessoas. Mas como dito anteriormente, devido a explosão massiva de dados que circulam na internet essa tarefa torna-se inviável de ser realizada com rapidez e eficiência. Assim surge a luz da inteligência artificial tornando-se o braço direito desses analistas. Mas a análise desses dados por parte de soluções de IA levanta um alerta quando a possibilidade de os mesmos serem incorporados aos modelos de inteligência artificial e posteriormente acabarem comprometendo a segurança da empresa.
Vejamos um exemplo:
Uma analista solicita a um modelo de IA que compreenda os padrões de compras de pessoas do sexo feminino com idade de 20 até 30 anos durante o ano de 2023. Após a realização da tarefa, o analista solicita que o modelo de IA elabore um relatório de um novo produto baseado nos padrões de compras que será apresentado para executivos da empresa.
Isso demonstra como pode ser simples que dados confidenciais sejam alimentados aos modelos de IA sem o consentimento da empresa. Dependendo da forma como esses modelos de IA são treinados, seus algoritmos podem tornar-se tendenciosos. Sendo assim, a adoção dessas ferramentas para alavancar a produtividade pode ocasionar um aumento significativo do risco de vazamento de dados confidenciais, se medidas de proteção e segurança não forem tomadas.
Importância da prevenção de perda de dados
A preservação da privacidade é crucial para empresas que investem em IA e Big Date. Por lidarem com um grande volume de informações sensíveis, uma violação de privacidade pode significar a perda irreparável da confiança com seus clientes e até mesmo resultar em implicações legais. Além de danos à reputação, uma violação de dados pode ocasionar riscos financeiros pelo não cumprimento de regulamentações e normativas. Sem contar que muitas das empresas que utilizam dessas soluções acabam desenvolvendo algoritmos e modelos de análise exclusivos e a exposição indevida desses ativos intelectuais podem prejudicar em sua vantagem competitiva no mercado.
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Estratégias para prevenção de perda de dados
Para evitar possíveis violações de dados sensíveis, é importante o estabelecimento de políticas claras de segurança de dados por parte das empresas. Essas políticas devem ser objetivas quanto ao tratamento de dados por colaboradores que utilizam essas tecnologias emergentes como ferramentas de produtividade.
Além disso, técnicas de anonimização e pseudonimização podem garantir a proteção à privacidade desses dados. A técnica envolve na remoção ou modificação de informações sensíveis identificáveis, mantendo, ao mesmo tempo, a integridade e utilidade dos dados para fins analíticos.
Podemos destacar outras meditas de proteção contra violações, como criptografia de dados em todo processo de ciclo de vida e assim evitar o acesso não autorizado, isso inclui o processamento de dados por algoritmos de IA.
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Tecnologias e soluções disponíveis
Precisamos destacar que a escolha de uma solução dependerá das necessidades especificas da empresa, da infraestrutura e dos requisitos regulatórios. Porém existem algumas soluções no mercado projetadas para auxiliar na prevenção contra perda de dados em ambientes de IA e Big Data. Abaixo podemos ressaltar as principais, como:
Data Loss Prevention (DLP):
É uma solução que ajuda a monitorar, detectar e proteger dados confidenciais em real time, utilizando políticas personalizadas e análise de conteúdo;
Criptografia de dados
Algumas soluções oferecem a capacidade de criptografar dados de forma automática ou manual, permitindo controlar o acesso e monitorar o uso dessas informações;
Firewall
Apesar de firewalls serem a principal linha de defesa que isola a rede interna da web, é possível bloquear o acesso a sites específicos que utilizam modelos de IA não homologados pela empresa.
Conclusão
Fica claro que garantir a prevenção contra perda de dados na era da IA e Big Data é um componente vital de sobrevivência e sucesso organizacional. Os desafios enfrentados por empresas requerem que sejam adotadas estratégias e tecnologias adequadas que possibilitem proteger seus ativos digitais.
Quando empresas incorporam essas medidas não somente mitigam seus riscos, mas também estabelecem relações de confiança com seus clientes e parceiros. Então proteger os dados não se trata mais de uma resposta aos desafios emergentes, mas uma necessidade de negócio e garantia de excelência ao atendimento de regulamentações em um mercado cada vez mais competitivo