Oportunidades e obstáculos surgem à medida que a IA da equipe vermelha busca criar modelos mais seguros e inteligentes para o futuro.

Nota do editor: Louis moderará uma mesa redonda editorial sobre esse assunto no VB Transform no final deste mês. Registre-se agora.

Os modelos de IA estão enfrentando ataques implacáveis. Com impressionantes 77% das empresas já sendo alvo de ataques adversários - 41% dos quais envolvem injeções rápidas e envenenamento de dados -, os métodos dos atacantes estão avançando mais rapidamente do que as defesas cibernéticas atuais.

Para virar a maré, precisamos repensar fundamentalmente como a segurança é incorporada aos modelos de IA atuais. As equipes de DevOps devem mudar de posturas reacionárias para incorporar testes adversários contínuos em todo o ciclo de vida do desenvolvimento.

Tornando o Red Teaming central para a defesa da IA

A proteção de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao longo dos ciclos de DevOps exige a integração da equipe vermelha como uma prática central. Em vez de tratar a segurança como um ponto de verificação final - comum em pipelines de aplicativos da Web -, os testes adversários contínuos devem ser incorporados em todas as fases do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC).

Uma abordagem de DevSecOps mais integrada está se tornando essencial para combater ameaças crescentes, como injeção imediata, envenenamento de dados e vazamento de informações confidenciais. Esses ataques perigosos são cada vez mais comuns, ocorrendo desde o design do modelo até a implantação, o que ressalta a urgência do monitoramento constante.

As recentes diretrizes da Microsoft sobre o planejamento de exercícios de equipe vermelha para LLMs e seus aplicativos oferecem um ponto de partida sólido para um processo de segurança integrado. Da mesma forma, a estrutura de gerenciamento de riscos de IA do NIST exige uma abordagem proativa e orientada ao ciclo de vida para testes adversários e redução de riscos. Os testes realizados pela Microsoft em mais de 100 produtos de IA generativa reforçam a necessidade de combinar a detecção automatizada de ameaças com a análise especializada durante todo o desenvolvimento do modelo.

Como as regulamentações, como a Lei de IA da UE, impõem requisitos rigorosos de testes contraditórios, a formação contínua de equipes vermelhas não apenas garante a conformidade, mas também melhora a resiliência geral da segurança.

A OpenAI incorpora a equipe vermelha externa desde o projeto inicial até a implementação, validando que testes de segurança consistentes e preventivos são vitais para o desenvolvimento bem-sucedido do LLM.

Por que a segurança cibernética convencional é insuficiente contra ameaças de IA

Os métodos tradicionais de segurança cibernética enfrentam dificuldades contra ataques orientados por IA porque essas ameaças operam com princípios totalmente diferentes. Como as táticas adversárias superam as defesas convencionais, são necessárias novas técnicas de equipe vermelha. Abaixo estão vários métodos de ataque projetados especificamente para atingir modelos de IA durante os ciclos de DevOps e após a implementação:

• Envenenamento de dados: Os invasores introduzem dados maliciosos ou tendenciosos nos conjuntos de dados de treinamento, fazendo com que os modelos de IA aprendam de forma imprecisa. Isso cria erros persistentes e falhas operacionais que podem passar despercebidas, corroendo a confiança nos resultados orientados por IA.
• Evasão de modelos: Os adversários alteram sutilmente as entradas para contornar os mecanismos de detecção, explorando as limitações das regras estáticas e dos sistemas de segurança baseados em padrões.
• Inversão de modelo: Por meio de consultas repetidas e sistemáticas, os invasores podem reconstruir ou expor dados confidenciais usados no treinamento, levando a graves violações de privacidade.
• Injeção de prompt: Os invasores projetam entradas que manipulam a IA generativa para ignorar as proteções, possivelmente produzindo conteúdo prejudicial, não intencional ou não autorizado.
• Riscos de fronteira de uso duplo: Conforme destacado no documento recente, Benchmark Early and Red Team Often: A Framework for Assessing and Managing Dual-Use Hazards of AI Foundation Models, pesquisadores do Center for Long-Term Cybersecurity da UC Berkeley alertam que os modelos avançados de IA reduzem a barreira para que não especialistas executem ataques cibernéticos complexos, ameaças químicas ou outras explorações perigosas - ampliando significativamente os riscos globais.

A natureza interconectada das operações integradas de aprendizado de máquina (MLOps) amplia ainda mais esses riscos. O LLM e os pipelines de desenvolvimento de IA mais amplos expandem a superfície de ataque, exigindo práticas de equipe vermelha mais sofisticadas.

Para combater essas ameaças de IA em evolução, os líderes de segurança cibernética estão adotando testes adversários contínuos. Exercícios estruturados de equipe vermelha que simulam ataques de IA do mundo real são agora cruciais para identificar pontos fracos ocultos e fechar as lacunas de segurança antes que elas sejam exploradas.

Como as principais organizações de IA usam a equipe vermelha para superar os invasores

Os adversários estão usando cada vez mais a IA para desenvolver métodos de ataque sem precedentes que fogem dos controles de segurança tradicionais. Seu objetivo é descobrir e explorar o maior número possível de vulnerabilidades emergentes.

Em resposta, as principais empresas de IA transformaram o red teaming sistemático em uma pedra angular de sua estratégia de segurança. Em vez de realizar o red teaming esporadicamente, elas implementam testes adversários contínuos que combinam conhecimento humano, automação disciplinada e avaliações iterativas de humanos no circuito. Essa abordagem proativa ajuda a identificar e neutralizar as ameaças antes que elas se tornem uma arma.

Por meio de metodologias de teste rigorosas, esses líderes identificam sistematicamente os pontos fracos e fortalecem seus modelos em relação a cenários adversos do mundo real.

As principais abordagens incluem:

• A Anthropic utiliza uma avaliação humana rigorosa em seu processo contínuo de equipe vermelha. Ao integrar avaliações humanas no circuito com ataques adversários automatizados, a empresa revela vulnerabilidades de forma proativa e aprimora continuamente a confiabilidade e a interpretabilidade de seus modelos.

• A Meta dimensiona a segurança por meio de uma abordagem que prioriza a automação. Seu sistema MART (Multi-round Automatic Red-Teaming) gera iterativamente prompts adversários, identificando rapidamente falhas ocultas e estreitando os vetores de ataque em implementações de IA em larga escala.

• A Microsoft conta com a colaboração interdisciplinar para a eficácia do red-teaming. Usando seu Python Risk Identification Toolkit (PyRIT), a Microsoft combina o conhecimento de segurança cibernética com análises avançadas e validação humana, acelerando a descoberta de vulnerabilidades e fornecendo insights acionáveis para reforçar a resiliência do modelo.

• A OpenAI envolve especialistas globais em segurança para aprimorar as defesas de IA em escala. Ao mesclar insights de especialistas externos com testes adversários automatizados e ciclos de validação humana, a OpenAI aborda ameaças sofisticadas - especialmente riscos de desinformação e injeção imediata - para manter um desempenho de modelo robusto e confiável.

Em essência, as principais organizações de IA reconhecem que ficar à frente dos invasores exige um esforço inabalável e proativo. Ao incorporar a supervisão humana estruturada, a automação disciplinada e o refinamento iterativo em seus esforços de equipe vermelha, essas empresas estabelecem uma referência para a criação de sistemas de IA resilientes e confiáveis.

Cinco estratégias práticas para aprimorar a segurança da IA agora

À medida que os ataques aos LLMs e aos modelos de IA aumentam em complexidade, as equipes de DevOps e DevSecOps devem colaborar estreitamente para fortalecer a segurança da IA. A VentureBeat recomenda estas cinco estratégias de alto impacto que os líderes de segurança podem implementar imediatamente:

1. Integrar a segurança desde o início (Anthropic, OpenAI)
   Incorpore testes contraditórios diretamente na fase inicial do projeto e mantenha-os durante todo o ciclo de vida do modelo. A detecção precoce de vulnerabilidades reduz os riscos, minimiza as interrupções e reduz os custos de longo prazo.

• Implante o monitoramento adaptável e em tempo real (Microsoft)
  As defesas estáticas são insuficientes contra ameaças avançadas de IA. Use ferramentas de monitoramento contínuo com tecnologia de IA, como o CyberAlly, para detectar rapidamente anomalias sutis, reduzindo a janela para exploração.

• Equilibre a automação com o julgamento humano (Meta, Microsoft)
  A automação por si só não tem nuances, e os testes manuais não são escalonáveis. Combine varreduras adversárias automatizadas e avaliações de vulnerabilidade com análise especializada para garantir resultados precisos e acionáveis.

• Envolva regularmente equipes vermelhas externas (OpenAI)
  As equipes internas podem desenvolver pontos cegos. Avaliações periódicas de equipes vermelhas externas revelam pontos fracos negligenciados, fornecem validação independente e promovem melhorias contínuas na segurança.

• Mantenha uma inteligência dinâmica sobre ameaças (Meta, Microsoft, OpenAI)
  Os invasores refinam constantemente seus métodos. Integre continuamente a inteligência contra ameaças em tempo real, a análise automatizada e os insights de especialistas para atualizar e reforçar proativamente suas medidas defensivas.

Juntas, essas estratégias ajudam os fluxos de trabalho de DevOps a permanecerem resilientes e seguros diante da rápida evolução das ameaças adversárias.

A formação de equipes vermelhas agora é essencial, não opcional

As ameaças de IA se tornaram sofisticadas e frequentes demais para que a segurança cibernética tradicional e reativa possa gerenciar com eficácia. Para manter uma vantagem defensiva, as organizações devem incorporar testes adversários contínuos em cada estágio do desenvolvimento do modelo. Ao equilibrar a automação com o insight humano e adaptar as defesas de forma dinâmica, os principais provedores de IA demonstram que a segurança forte e a inovação rápida podem andar de mãos dadas.

Em última análise, a formação de equipes vermelhas é mais do que apenas proteger os modelos de IA - trata-se de criar confiança, resiliência e segurança em um futuro orientado por IA.

Participe da discussão no Transform 2025

Liderarei duas mesas-redondas com foco em segurança cibernética no Transform 2025 da VentureBeat, que ocorrerá de 24 a 25 de junho no Fort Mason, em São Francisco. Registre-se agora para participar.

Uma sessão, intitulada AI Red Teaming and Adversarial Testing (Equipe vermelha de IA e testes adversários), explorará estratégias para testar e fortalecer as soluções de segurança cibernética baseadas em IA contra ameaças adversárias avançadas.