Com a expansão acelerada da inteligência artificial generativa (Generative AI), muitas empresas estão avaliando a adoção de IA ou já a aplicando em operações práticas. Contudo, a ampliação do uso de IA também acompanha sérios riscos de segurança, como vazamento de segredos internos, uso não autorizado e problemas regulatórios. O vazamento de código interno da Samsung e o bloqueio temporário do ChatGPT pela autoridade de proteção de dados pessoais da Itália confirmam isso.
O eixo central da segurança tradicional de IA tem sido as Guardrails fornecidas por AWS, Google e Microsoft, que filtram as saídas da IA para prevenir a exibição de discurso de ódio, exposição de informações sensíveis e similares. Porém, as Guardrails se concentram apenas no ‘conteúdo de saída’, o que limita bastante controles contextuais, como controlar quem, quando e com quais permissões está usando a IA.
Lançado em 2024, o MCP (Model Context Protocol) da Anthropic é uma estrutura de comunicação inovadora que ajuda a IA a integrar-se com sistemas externos como Slack, GitHub e AWS para executar tarefas reais. Entretanto, no ambiente MCP, onde a IA acessa diretamente sistemas externos, é difícil controlar riscos de segurança apenas com filtros de conteúdo simples. Nesse cenário, uma estrutura de Privileged Access Management (PAM), que inclui gestão de permissões de usuário, políticas baseadas em comportamento e trilhas de auditoria, torna-se indispensável.
Este texto analisa em detalhes, com foco na arquitetura de segurança da QueryPie que combina MCP e PAM, como essas camadas funcionam de forma complementar com as Guardrails e como respondem a ameaças atuais de IA, como injeção de prompt, ameaças internas e vazamento de informações sensíveis.
Resumo dos principais pontos
- Guardrails: filtragem centrada na saída da IA, eficaz para bloquear ódio, violência e dados pessoais, mas com carência de controles baseados em contexto
- MCP PAM: validação de permissões e comportamento do usuário antes de chamadas de ferramentas externas pela IA, oferecendo controle de acesso granular baseado em políticas
- Resposta a ameaças: responde de forma política a diferentes cenários de ataque, como abuso de LLM, injeção de prompt, abuso de privilégios, vazamento de informações sensíveis e abuso de API
- Sistema de segurança integrado: segurança de conteúdo do Guardrails + controle de comportamento baseado em política do MCP PAM + integração de DLP após a saída para implementar defesa em camadas
A segurança em IA está evoluindo além da simples filtragem para um sistema que também gerencia “quem, quando e o que foi solicitado”. A arquitetura MCP-PAM é uma solução orientada ao futuro para equilibrar inovação no uso de IA e segurança.
Para mais detalhes, análises técnicas específicas e estratégias de resposta a modelos de ameaça, confira no blog abaixo. 👉 https://www.querypie.com/ko/resources/discover/white-paper/16
Quanto mais inteligente a IA fica, mais a segurança precisa mudar. A QueryPie está encontrando a resposta no centro dessa transformação.
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