Práticas de segurança para projetos com IA
Descubra práticas essenciais para proteger projetos gerados por IA e evitar vulnerabilidades comuns.
Assistentes de código com IA são comuns em IDEs devido à produtividade que trazem, mas uma pesquisa de Stanford revelou que desenvolvedores com assistência de IA tendem a criar códigos menos seguros. Para proteger um fluxo de trabalho assistido por IA, é necessário adotar uma disciplina ativa e multifacetada. Este artigo apresenta um guia prático baseado em três práticas centrais:
- Prompting proativo: Instruir a IA a gerar código seguro desde o início.
- Guardrails automatizados: Implementar uma rede de segurança inegociável no CI/CD para capturar erros comuns e previsíveis.
- Auditoria contextual: Aplicar revisão humana focada para encontrar falhas complexas e dependentes de contexto que a IA e a automação perdem.
Para começar, é fundamental entender as falhas da IA. Pesquisas mostram que o desempenho de segurança da IA não é uniforme em todos os tipos de vulnerabilidades. Ela se destaca em evitar falhas de sintaxe, mas falha consistentemente em vulnerabilidades dependentes de contexto. As vulnerabilidades de nível de sintaxe são frequentemente identificáveis em pedaços pequenos de código, enquanto as dependentes de contexto exigem compreensão das fronteiras de confiança, fluxo de dados e comportamento pretendido.
Compreendendo os pontos cegos da IA
Para evitar falhas de segurança, inicie com instruções explícitas que incorporem requisitos de segurança no prompt. Por exemplo, ao criar um endpoint para upload de imagem, especifique tipos de arquivo, limites de tamanho e tratamento de erros.
Guardrails automatizados como rede de segurança
Verificações automatizadas robustas no CI/CD capturam erros previsíveis antes do merge. Exemplos incluem escaneamento de segredos, auditoria de dependências e teste de segurança de aplicativos estáticos (SAST).
Auditoria contextual como elemento humano insubstituível
Foque a revisão onde a IA mais falha, como na auditoria de entradas não confiáveis e gerenciamento de recursos. A segurança da IA é uma disciplina ativa baseada em três camadas: prompting proativo, guardrails automatizados e auditoria contextual. Adote esse framework para aproveitar a velocidade da IA sem sacrificar a segurança.
