RAG Attack – Como a Maior Força da IA Se Tornou Uma Vulnerabilidade de Segurança
As organizações devem parar de tratar o RAG como um experimento de IA “plug-and-play” e começar a tratá-lo como o que ele é: Infraestrutura de dados de missão crítica.
As organizações devem parar de tratar o RAG como um experimento de IA “plug-and-play” e começar a tratá-lo como o que ele é: Infraestrutura de dados de missão crítica.
O data poisoning transforma a maior força de um LLM, sua capacidade de aprender com vastas quantidades de dados, em sua maior fraqueza. Não é apenas uma falha técnica; é uma vulnerabilidade de segurança fundamental que pode ser usada para sabotagem, espionagem e disseminação de desinformação. Preparamos um artigo completo explicando sobre o tema. Confira.
A Formação Cybersecurity & Data Protection Engineer 4.0 (FCDPE 4.0) foi desenvolvida para preparar uma nova geração de especialistas capazes de unir Cibersegurança, Inteligência Artificial e Engenharia de Dados em um mesmo ecossistema de proteção digital.
Ataques adversariais, especificamente ataques de evasão, são uma técnica que visa enganar modelos de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) em produção (na fase de inferência). O ataque consiste em criar entradas maliciosas, chamadas “exemplos adversariais”, que são intencionalmente projetadas para causar uma classificação ou predição incorreta por parte do modelo. Este artigo vai ajudar a compreender o problema e os riscos.
Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) impressionam por sua capacidade de gerar textos, códigos e até reflexões complexas, graças ao treinamento em vastas quantidades de dados da internet. No entanto, essa mesma habilidade traz riscos sérios: os modelos podem reproduzir informações reais e confidenciais, como chaves de API ou dados pessoais, fenômeno conhecido como Vazamento de Dados Sensíveis ou “Regurgitação de Dados”. Esse problema representa uma ameaça crítica à segurança e pode ter implicações legais, exigindo atenção e responsabilidade dos profissionais de IA.
Se você está construindo ou usando aplicações baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como chatbots, Agentes de IA ou assistentes virtuais, existe uma vulnerabilidade que você precisa entender. Ela não é um bug de código tradicional, mas uma falha inerente ao design atual desses sistemas de IA. Seu nome é Prompt Injection (Injeção de Prompt).
Este curso ensina a pensar como um hacker ético, compreender as táticas adversariais e desenvolver estratégias de detecção, mitigação e resposta em ambientes corporativos complexos.