Segurança de IA generativa é o conjunto de governança, controles técnicos e testes que garante que o uso de inteligência artificial na empresa, dos assistentes usados pelos funcionários aos agentes conectados a sistemas internos, não se torne caminho para vazamento de dados, fraude ou decisões manipuladas. O objetivo é que o uso seja intencional, rastreável e seguro.
Em 2023, o blog da Vultus tratou dos primeiros riscos dos modelos de linguagem no artigo análise de 2023 sobre riscos de modelos de linguagem. Desde então, a IA passou a ler documentos, consultar bases internas e executar ações, e o risco cresceu junto.
O uso chegou antes da política
A adoção de IA seguiu o caminho de outras tecnologias de ganho rápido: as pessoas começaram a usar antes de a empresa definir como. Contratos de clientes colados num assistente público para resumo, planilhas de folha de pagamento enviadas para gerar gráficos e código proprietário revisado por ferramentas não avaliadas são situações comuns, sem má-fé envolvida.
Os números mostram a escala. Segundo o Work Trend Index 2024, da Microsoft e do LinkedIn, 75% dos profissionais do conhecimento já usam IA no trabalho, e 78% desses usuários levam ferramentas próprias, fora do que a empresa contratou. O Global Cybersecurity Outlook 2026, do Fórum Econômico Mundial, mostra que 87% dos líderes viram crescer as vulnerabilidades ligadas à IA no último ano.
Proibir costuma empurrar o uso para dispositivos pessoais, fora do campo de visão da segurança. Governar com uma alternativa aprovada tende a funcionar melhor.
Quais riscos são específicos da IA?
Parte do risco é conhecido: dado sensível no lugar errado, fornecedor sem avaliação, acesso sem controle. Outra parte decorre de como os modelos funcionam, e está catalogada no OWASP Top 10 para aplicações com LLM.
Na injeção de instrução (prompt injection), um texto escondido num e-mail, documento ou página carrega ordens que o assistente segue como se viessem do usuário. Em agentes que enviam e-mails ou consultam bancos de dados, essa instrução vira ação. Sistemas que buscam documentos internos podem entregar informação a quem não deveria vê-la se a busca não respeitar as permissões originais. Há ainda o envenenamento de dados e as técnicas para contornar as proteções do modelo.
Os atacantes também passaram a usar IA. Em novembro de 2025, a Anthropic relatou ter interrompido uma campanha de espionagem em que agentes de IA executaram de 80% a 90% do trabalho tático contra cerca de 30 organizações.
As frentes de um programa de segurança de IA
A metodologia da Vultus combina referências reconhecidas em quatro frentes:
- Governança: sistema de gestão no padrão da ISO/IEC 42001, com política de uso, inventário dos ativos de IA e avaliação de risco e de fornecedores, organizada pelo NIST AI RMF.
- Controles técnicos: proteção de dados, modelos, aplicações, agentes e infraestrutura, apoiada no SAIF, o framework de IA segura do Google.
- Validação adversarial: AI red teaming contra os modelos e aplicações em produção.
- Operação contínua: reteste a cada mudança relevante e indicadores de risco residual para a liderança.
Um começo prático inclui inventário das ferramentas em uso, política curta sobre que dados podem ir para quais ferramentas, uma alternativa oficial, teste antes da produção e registro do que os agentes fizeram. A LGPD vale integralmente para dados pessoais usados em prompts, bases de conhecimento ou treinamento.
Segurança de IA com validação adversarial
A Vultus apoia empresas na governança, na proteção e no teste de sistemas de IA generativa. Leia sobre AI red teaming e converse com a Vultus sobre o uso de IA na sua empresa.
