{"id":33884,"date":"2025-02-08T15:33:48","date_gmt":"2025-02-08T18:33:48","guid":{"rendered":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/02\/08\/oportunidades-e-riscos-na-nova-era-dos-dados-multicloud-e-genai\/"},"modified":"2025-02-08T15:33:48","modified_gmt":"2025-02-08T18:33:48","slug":"oportunidades-e-riscos-na-nova-era-dos-dados-multicloud-e-genai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/02\/08\/oportunidades-e-riscos-na-nova-era-dos-dados-multicloud-e-genai\/","title":{"rendered":"Oportunidades e riscos na nova era dos dados multicloud e genAI"},"content":{"rendered":"

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A Intelig\u00eancia Artificial Generativa (GenAI<\/a>) trouxe avan\u00e7os impressionantes \u2013 e ao mesmo tempo – desafios sem precedentes para o campo da seguran\u00e7a cibern\u00e9tica. Em um cen\u00e1rio em que a infraestrutura de TI j\u00e1 precisa lidar com integra\u00e7\u00f5es on-premises, (multi)cloud, automa\u00e7\u00e3o e edge computing, a chegada da GenAI adiciona uma nova camada de complexidade, permeando cada uma das anteriores, o que se traduz em vulnerabilidades que podem ser exploradas por agentes mal-intencionados.<\/p>\n

Conforme a GenAI come\u00e7a a ser aplicada em dados distribu\u00eddos, a falta de um gerenciamento adequado pode levar a conex\u00f5es descontroladas. Isso reflete a urg\u00eancia de uma governan\u00e7a global de dados, essencial para mitigar riscos e alinhar uma abordagem coordenada na gest\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Essas falhas ampliam a superf\u00edcie de ataque, tornando obrigat\u00f3rio um monitoramento rigoroso de identidades, permiss\u00f5es e configura\u00e7\u00f5es. Uma infraestrutura baseada em nuvem j\u00e1 \u00e9 complexa por si s\u00f3, mas adicionar IA Generativa a essa equa\u00e7\u00e3o, significa lidar com um n\u00edvel in\u00e9dito de interdepend\u00eancias e potenciais riscos.<\/p>\n

\"ia-generativa-06143511541004<\/span><\/p>\n

O recente Tenable Cloud Risk Report 2024 aponta que quatro em cada 10 organiza\u00e7\u00f5es t\u00eam cargas de trabalho expostas publicamente, com vulnerabilidades cr\u00edticas e permiss\u00f5es excessivas. A \u201ctr\u00edade t\u00f3xica na nuvem\u201d \u2014 vulnerabilidade cr\u00edtica, permiss\u00f5es excessivas e exposi\u00e7\u00e3o p\u00fablica \u2014 torna-se exponencialmente mais perigosa com a introdu\u00e7\u00e3o da GenAI. Qualquer uma dessas falhas pode levar a brechas destruidoras, especialmente quando os ativos expostos cont\u00eam dados confidenciais.<\/p>\n

Exemplos j\u00e1 demonstraram os perigos dessa combina\u00e7\u00e3o. O caso na falha do Azure Health Bot Service<\/a>, o qual permitiu acesso cross-tenant, evidenciou como vulnerabilidades em servi\u00e7os de IA conseguiram abrir portas para movimentos laterais dentro de uma infraestrutura.<\/p>\n

Imagine o impacto se o mesmo tipo de explora\u00e7\u00e3o for aplicado a sistemas que usam GenAI para analisar grandes volumes de dados corporativos.<\/p>\n

A vez da Multicloud e o Papel da Seguran\u00e7a<\/h2>\n

Estrat\u00e9gias multicloud est\u00e3o se consolidando como padr\u00e3o, especialmente com as organiza\u00e7\u00f5es evitando a depend\u00eancia de um \u00fanico provedor. Essa tend\u00eancia destaca como o multicloud pode facilitar maior acessibilidade e compartilhamento de dados globalmente, promovendo interoperabilidade e colabora\u00e7\u00e3o entre setores.<\/p>\n

No entanto, essa diversifica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m complica o monitoramento de seguran\u00e7a. Garantir que todas as nuvens sejam configuradas corretamente, com pol\u00edticas consistentes de permiss\u00e3o e prote\u00e7\u00e3o de dados, ser\u00e1 essencial para evitar brechas.<\/p>\n

Para isso, \u00e9 v\u00e1lida a an\u00e1lise de solu\u00e7\u00f5es que possibilitem descobrir e classificar dados confidenciais armazenados em nuvens, identificando quem pode acess\u00e1-los, como ser\u00e3o usados e suas vulnerabilidades. Essa visibilidade passa a ser crucial para priorizar medidas de corre\u00e7\u00e3o de forma eficaz e proativa.<\/p>\n

\"hacker-06143718064005<\/span><\/p>\n

Se antes os gestores de seguran\u00e7a podiam considerar ajustes como opcional, agora essas a\u00e7\u00f5es tornaram-se obrigat\u00f3rias. Proteger sistemas que utilizam GenAI passou a ser muito mais que um desafio t\u00e9cnico, e sim uma necessidade estrat\u00e9gica com objetivo de preservar a confian\u00e7a em tempos movidos por dados e automa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Portanto, o potencial exponencial da GenAI tamb\u00e9m \u00e9 seu maior risco. A combina\u00e7\u00e3o de dados distribu\u00eddos, permiss\u00f5es excessivas e vulnerabilidades cr\u00edticas em ambientes multicloud pode ser a receita para descontrole e riscos se n\u00e3o houver uma governan\u00e7a robusta. O ideal \u00e9 aliar inova\u00e7\u00e3o e seguran\u00e7a, garantindo que as conquistas da GenAI sejam acompanhadas por prote\u00e7\u00f5es \u00e0 altura de sua complexidade.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Essas falhas ampliam a superf\u00edcie de ataque, tornando obrigat\u00f3rio um monitoramento rigoroso de identidades, permiss\u00f5es e configura\u00e7\u00f5es. Uma infraestrutura baseada em nuvem j\u00e1 \u00e9 complexa por si s\u00f3, mas adicionar IA Generativa a essa equa\u00e7\u00e3o, significa lidar com um n\u00edvel in\u00e9dito de interdepend\u00eancias e potenciais riscos. O recente Tenable Cloud Risk Report 2024 aponta que quatro em cada 10 organiza\u00e7\u00f5es t\u00eam cargas de trabalho expostas publicamente, com vulnerabilidades cr\u00edticas e permiss\u00f5es excessivas. A \u201ctr\u00edade t\u00f3xica na nuvem\u201d \u2014 vulnerabilidade cr\u00edtica, permiss\u00f5es excessivas e exposi\u00e7\u00e3o p\u00fablica \u2014 torna-se exponencialmente mais perigosa com a introdu\u00e7\u00e3o da GenAI. Qualquer uma dessas falhas pode levar a brechas destruidoras, especialmente quando os ativos expostos cont\u00eam dados confidenciais. Exemplos j\u00e1 demonstraram os perigos dessa combina\u00e7\u00e3o. O caso na falha do Azure Health Bot Service, o qual permitiu acesso cross-tenant, evidenciou como vulnerabilidades em servi\u00e7os de IA conseguiram abrir portas para movimentos laterais dentro de uma infraestrutura. Imagine o impacto se o mesmo tipo de explora\u00e7\u00e3o for aplicado a sistemas que usam GenAI para analisar grandes volumes de dados corporativos. A vez da Multicloud e o Papel da Seguran\u00e7a Estrat\u00e9gias multicloud est\u00e3o se consolidando como padr\u00e3o, especialmente com as organiza\u00e7\u00f5es evitando a depend\u00eancia de um \u00fanico provedor. Essa tend\u00eancia destaca como o multicloud pode facilitar maior acessibilidade e compartilhamento de dados globalmente, promovendo interoperabilidade e colabora\u00e7\u00e3o entre setores. No entanto, essa diversifica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m complica o monitoramento de seguran\u00e7a. Garantir que todas as nuvens sejam configuradas corretamente, com pol\u00edticas consistentes de permiss\u00e3o e prote\u00e7\u00e3o de dados, ser\u00e1 essencial para evitar brechas. Para isso, \u00e9 v\u00e1lida a an\u00e1lise de solu\u00e7\u00f5es que possibilitem descobrir e classificar dados confidenciais armazenados em nuvens, identificando quem pode acess\u00e1-los, como ser\u00e3o usados e suas vulnerabilidades. Essa visibilidade passa a ser crucial para priorizar medidas de corre\u00e7\u00e3o de forma eficaz e proativa. Se antes os gestores de seguran\u00e7a podiam considerar ajustes como opcional, agora essas a\u00e7\u00f5es tornaram-se obrigat\u00f3rias. Proteger sistemas que utilizam GenAI passou a ser muito mais que um desafio t\u00e9cnico, e sim uma necessidade estrat\u00e9gica com objetivo de preservar a confian\u00e7a em tempos movidos por dados e automa\u00e7\u00e3o. Portanto, o potencial exponencial da GenAI tamb\u00e9m \u00e9 seu maior risco. A combina\u00e7\u00e3o de dados distribu\u00eddos, permiss\u00f5es excessivas e vulnerabilidades cr\u00edticas em ambientes multicloud pode ser a receita para descontrole e riscos se n\u00e3o houver uma governan\u00e7a robusta. 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