Top 5 Passos para Proteger LLMs e Dados Críticos

No cenário atual da IA generativa, as técnicas tradicionais de segurança não são suficientes para proteger aplicações modernas de IA. As equipes de cibersegurança enfrentam o desafio de promover a inovação empresarial ao mesmo tempo que mitigam ameaças às aplicações LLM e protegem os dados sensíveis da empresa. A rápida adoção da IA generativa, combinada com o aumento da Shadow IA, vulnerabilidades desconhecidas e ameaças emergentes, apresenta riscos significativos de segurança, privacidade e conformidade.

Junte-se ao nosso webinar detalhado para explorar os 5 principais passos de segurança em IA recomendados para fortalecer suas defesas de GenAI. Abordaremos:

1. Compreensão dos Desafios de Segurança em IA: Discussão sobre Shadow IA, as 10 principais ameaças OWASP para LLMs, mapeamento de dados e riscos de exposição de dados sensíveis.
2. Implementação de Firewalls LLM: Proteja seus prompts, recuperação de dados e respostas contra ataques.
3. Aplicação de Direitos de Dados: Evite o acesso não autorizado aos dados por usuários de aplicações GenAI.
4. Aplicação de Controles Empresariais Inline: Proteja dados sensíveis contra uso indevido no treinamento de modelos, ajuste e RAG (Geração Aumentada por Recuperação).
5. Automatização de Conformidade: Simplifique a conformidade com regulamentações emergentes de dados e IA.