Principais elementos de segurança para proteger a integração de seus dados em LLMs

À medida que as organizações passam a usar cada vez mais dados privados em grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs), a segurança é fundamental. De fato, com base em uma recente pesquisa do MIT, a maioria dos entrevistados (59%) citou a governança, a segurança ou a privacidade de dados entre as principais preocupações, enquanto 48% mencionaram os desafios relacionados à integração de dados. É possível criar integrações seguras do zero. No entanto, isso requer um alto conhecimento e muito tempo para configurar e gerenciar a autenticação, a criptografia, a conformidade, entre outros elementos. Agora, imagine fazer isso de forma separada para cada LLM que sua organização deseja utilizar: a complexidade operacional se multiplica tremendamente.

Neste artigo, você vai obter insights relativos às necessidades de segurança e sobre como o Snowflake Cortex AI foi criado com base nesses princípios para que os desenvolvedores possam se concentrar na criação de aplicações com seus modelos preferidos, sejam eles da Anthropic, OpenAI, Mistral, DeepSeek ou Meta.

Lista de verificação de segurança dos dados para integração de IA

Integrar seus dados a um LLM requer uma análise cuidadosa de várias áreas cruciais de segurança para proteger informações confidenciais. É fundamental ter um forte processo de autenticação, incluindo a autenticação multifator (multi-factor authentication, MFA), pois isso impede o acesso não autorizado adicionando uma camada extra de segurança. A implementação de controles de acesso avançados garante que apenas usuários autorizados e serviços de IA possam interagir com os dados. Para proteger os fluxos de dados, é essencial estabelecer práticas sólidas de segurança de rede, de modo ideal com uma arquitetura zero-trust, para manter o controle do conjunto de serviços autorizados a ver os dados. 

Proteger dados em repouso e em trânsito por meio de criptografia é outra medida vital, protegendo informações confidenciais contra o acesso não autorizado a qualquer momento. A criação de recursos de monitoramento de segurança e detecção de anomalias permite verificações consistentes em tempo real de possíveis ameaças e fornece trilhas de auditoria para investigações aprofundadas. Para atender aos requisitos específicos do setor e reduzir riscos jurídicos, é necessário executar listas de verificação de conformidade e certificação (tais como SOC 2, ISO 42001, HIPAA etc.). A instalação regular de patches de segurança e atualizações de vulnerabilidade também é fundamental para fortalecer as defesas do sistema, mantendo-o atualizado. Por fim, estabelecer uma estrutura de resposta rápida a incidentes permite agir de forma rápida e eficaz para conter e resolver quaisquer riscos de segurança que possam surgir, enquanto os testes contínuos de penetração identificam de modo proativo possíveis vulnerabilidades, garantindo que o sistema permaneça resiliente às ameaças em constante evolução. 

Como o Snowflake Cortex AI simplifica a segurança para você

O Cortex AI fornece uma ampla variedade de LLMs líderes de mercado, juntamente com serviços de recuperação e orquestração de dados estruturados e não estruturados, para a criação de agentes de dados de IA. Funcionando diretamente dentro do perímetro de segurança do Snowflake, esses serviços economizam tempo valioso de configuração e de manutenção da segurança. O Cortex AI oferece controle completo, permitindo aos desenvolvedores focar no desenvolvimento e às equipes de plataforma integrar mais casos de uso, com facilidade e segurança.  

O Snowflake Cortex AI incorpora várias medidas de segurança fundamentais para proteger seus dados ao utilizar recursos de LLM. Para uma forte autenticação durante o uso de Cortex LLM REST API, a autenticação de pares de chaves é empregada. Além disso, o Snowflake oferece suporte à autenticação multifator (MFA) para usuários humanos que acessam a plataforma, melhorando a segurança de login. Esses métodos de autenticação podem ser fortalecidos ainda mais ao combiná-los com políticas de rede para controlar a origem do tráfego. 

Os controles de acesso são simplificados por meio do sistema unificado de controle de acesso baseado em função (role-based access controls, RBAC) do Snowflake, que gerencia o acesso a dados e recursos de IA em escala. Em especial, a função de banco de dados snowflake.cortex_user permite um controle granular sobre quais usuários podem acessar as funções do LLM. Listas de permissões de modelos e políticas de RBAC estão disponíveis caso seja preciso um controle mais granular do acesso a determinados modelos. Em relação à segurança da rede, ao usar um LLM na mesma região da sua conta Snowflake, o LLM permanece inteiramente contido dentro dos limites seguros do Snowflake. A transferência de dados entre os bancos de dados e o serviço de IA é autenticada e criptografada usando um modelo de confiança zero (zero trust). Em cenários entre regiões, onde a solicitação pode ser enviada a um LLM em uma região de nuvem diferente do Snowflake (por exemplo, sua conta Snowflake está no AWS US East 1 (N. Virginia) e o Cortex AI LLM está no Azure East US 2 (Virgínia), os dados em trânsito são protegidos com TLS mútuo 1.2 e acima, usando algoritmos em conformidade com o FIPS (Federal Information Processing Standards) norte-americano.

A criptografia de dados é implementada tanto em repouso quanto em trânsito. A criptografia dos dados, em repouso, ocorre no lado do cliente com a atribuição de uma chave exclusiva vinculada à sua conta, além de usar a criptografia do provedor de serviços de nuvem. Conforme mencionado antes, os dados também são criptografados e autentificados quando transitam por redes não confiáveis usando TLS 1.2 e superior. Para monitoramento e login, a equipe de detecção de ameaças da Snowflake emprega uma tecnologia proprietária para identificar sinais de segurança nos logs, fornecendo alertas para quaisquer anomalias detectadas nos dados. Além disso, nossas equipes de suporte e engenharia estão de prontidão (com turnos “on-call”) para resolver problemas rapidamente em caso de queda de desempenho ou outros incidentes identificados. 

Em termos de conformidade, os usuários se beneficiam de todas as certificações de conformidade existentes da Snowflake. A gestão e a atualização de patches são realizadas por meio do sofisticado sistema de gerenciamento de vulnerabilidades do Snowflake, que verifica as cargas de trabalho próprias, realizando atividades de correção e atualização de patches de acordo com as práticas de conformidade mais rigorosas. Para relatórios de incidentes, as equipes de resposta a incidentes e detecção de ameaças da Snowflake possuem um sistema sólido para lidar com incidentes de segurança que inclui um conjunto de planos preparados e cenários testados regularmente. Por fim, para testes contínuos de penetração, a Snowflake complementa seu programa interno de pentesting com um programa aberto de busca de erros por meio da HackerOne, identificando proativamente possíveis vulnerabilidades para manter um sistema resiliente em relação a ameaças em evolução. 

Resumo

Integrar LLMs e outros serviços de IA com segurança pode ser complicado e requer extensa configuração. Fazer isso você mesmo significa lidar com fluxos de trabalho complexos, de desenvolvimento demorado, implementação de casos de uso, com o risco adicional de configurações e controles não uniformes que podem ser alvo de agentes mal-intencionados. 

O Snowflake Cortex AI oferece acesso seguro a vários LLMs de última geração. Atualmente, nenhum provedor de serviços de nuvem pode fazer isso para você. Tudo que você precisa fazer é configurar a autenticação do usuário e o controle de acesso a esses modelos, como seria feito com qualquer outro produto Snowflake. Em segundo plano, a segurança da rede, a criptografia de dados, o monitoramento e o login, a conformidade, o gerenciamento de patches e assim por diante são cuidados automaticamente pela Snowflake Secure Platform. Esse Secure LLM como serviço libera você para se concentrar em inovação, em vez de no gerenciamento de segurança complexo, porém extremamente importante.

Saiba mais

• Perguntas frequentes sobre confiança e segurança de IA: tenha acesso a informações detalhadas sobre o compromisso da Snowflake com a proteção de seus dados.
• Estrutura de segurança de IA: uma estratégia prática para proteger os sistemas de IA.
• Snowflake Cortex AI: página da documentação.