É seguro utilizar IA no desenvolvimento de software?

Mão apontando para holograma de trinca de chave, simbolizando a segurança da IA no desenvolvimento de software, tema do artigo da Luby.
A Inteligência Artificial (IA) e a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) estão acelerando o mercado de desenvolvimento de software. Empresas em todo o mundo estão adotando soluções impulsionadas pela IA para melhorar suas estratégias empresariais. No entanto, a utilização dessa tecnologia trouxe uma nova preocupação: a segurança do código gerado por IA. É comum que as empresas tenham receio sobre a integridade e a vulnerabilidade de seus sistemas ao utilizar tecnologias de IA no desenvolvimento de software.  Este artigo desmistifica essas preocupações e mostra como a IA no desenvolvimento de software pode ser utilizada de forma segura e eficiente, inclusive como ferramenta na segurança cibernética.

Desafios e considerações éticas da IA no desenvolvimento de software

Apesar dos enormes benefícios oferecidos pela IA no desenvolvimento de software, essas tecnologias também apresentam desafios e considerações éticas. A preocupação mais comum é que a integração de IA possa comprometer a integridade e a segurança dos sistemas.  Essa ansiedade é alimentada por questões sobre a vulnerabilidade do código gerado por IA e a potencial introdução de vieses nos algoritmos, que poderiam levar a decisões injustas ou inseguras. A desconfiança quanto à transparência e à capacidade de auditar esses sistemas adiciona uma camada extra de complexidade.

Por que não é necessário temer a segurança do código acelerado por IA?

A segurança do código gerado por IA é uma questão de governança e implementação responsável. Aqui estão alguns pontos-chave que demonstram porque não é necessário temer a utilização da IA para acelerar a criação de códigos:
  • Verificação e validação automática: ferramentas de IA tem a capacidade de não apenas gerar o código, mas também integram processos de verificação e validação automáticas. Isso significa que o código é continuamente testado contra diversas vulnerabilidades conhecidas, garantindo que quaisquer falhas de segurança sejam identificadas e corrigidas rapidamente.
  • Adaptação às regras de negócios: a IA pode ser configurada para seguir rigorosamente as regras de negócios específicas de cada organização. Isso inclui conformidade com padrões de segurança, regulamentos de privacidade de dados e políticas internas de desenvolvimento de software, minimizando o risco de introdução de vulnerabilidades.
  • Monitoramento contínuo e atualizações: sistemas baseados em IA podem ser monitorados continuamente para detecção de anomalias e comportamentos suspeitos. Além disso, essas ferramentas podem ser facilmente atualizadas para incorporar novas medidas de segurança e práticas recomendadas, garantindo que a proteção esteja sempre atualizada.
  • Redução de erros humanos: a automação de tarefas de codificação com IA reduz significativamente a probabilidade de erros humanos, que são uma das principais causas de vulnerabilidades de segurança. A precisão e a consistência proporcionadas pela IA contribuem para um código mais seguro e robusto.
  • Transparência e auditorias: implementar IA com transparência é essencial para a construção de confiança. Isso inclui permitir auditorias regulares e fornecer documentação detalhada sobre os processos de tomada de decisão da IA. As empresas podem, assim, garantir que as práticas de segurança e conformidade estão sendo rigorosamente seguidas.

O poder da IA na segurança cibernética

Além de não configurar um risco para a sua empresa, a IA está sendo muito utilizada em estratégias de segurança cibernética. Os algoritmos de aprendizado de máquina, são capazes de analisar grandes volumes de dados com velocidade e precisão, permitindo a detecção de anomalias e padrões indicativos de potenciais ameaças cibernéticas. Essa abordagem permite a rápida identificação e mitigação de riscos antes que eles se transformem em violações completas de segurança. Além disso, o surgimento da GenAI representa um salto significativo na segurança cibernética. A GenAI utiliza o poder de modelos generativos, como as Redes Adversariais Generativas (GANs), para simular e antecipar possíveis cenários de ataque. Essa tecnologia permite que os profissionais de segurança cibernética prevejam e combatam preventivamente novas ameaças, mesmo aquelas que ainda não foram encontradas anteriormente.

Detecção e resposta a ameaças com IA

Holograma de cadeado, simbolizando a segurança da IA no desenvolvimento de software, tema do artigo da Luby. Um dos impactos mais notáveis da IA e da GenAI na segurança cibernética está na detecção e resposta a ameaças. Sistemas tradicionais baseados em regras muitas vezes lutam para se adaptar às novas metodologias de ataque. Em contraste, sistemas alimentados por IA se destacam na identificação de anomalias, aprendendo com dados históricos e cenários de ameaças em evolução. Esse recurso de aprendizado adaptativo aumenta a precisão e a eficiência na detecção de ameaças, permitindo que as organizações respondam prontamente a novas ameaças emergentes. Além disso, a IA no desenvolvimento de software vai além da detecção de ameaças. Ela ajuda a automatizar tarefas rotineiras de segurança, permitindo que os profissionais se concentrem em questões mais complexas que exigem intervenção humana. A automação orientada por IA simplifica processos como gerenciamento de patches, avaliação de vulnerabilidades e resposta a incidentes, reduzindo os tempos de resposta e minimizando a janela de oportunidade para invasores.

Gerenciamento de riscos da IA no desenvolvimento de software

A GenAI é uma faca de dois gumes para a segurança cibernética. A chave está em utilizar os benefícios ao mesmo tempo em que se aborda os riscos de forma proativa e vigilante. Uma pesquisa realizada pela Dell Technologies revelou que 39% dos tomadores de decisão de TI em empresas dos Estados Unidos relataram hesitação na adoção da GenAI, com preocupações de segurança citadas como um dos principais fatores. No entanto, a GenAI também pode oferecer muito para ajudar a proteger os nossos ambientes. Com a expansão das capacidades da GenAI, a segurança se torna uma questão prioritária. Hackers podem usar a velocidade e a automação da GenAI para descobrir vulnerabilidades mais rapidamente, desenvolver malware em tempo real e criar melhores e-mails de phishing e falsificações digitais. Os sistemas generativos exigem medidas de segurança adequadas para evitar que se tornem alvos de ataques e para reduzir as oportunidades de fraudes e novas superfícies de ataque, como deepfakes.

Construindo uma infraestrutura de confiança

A proteção da GenAI começa com a implementação de uma infraestrutura baseada na confiança, desde o nível do dispositivo até os dados e o usuário. O objetivo é ter medidas robustas de controle de acesso que evitem acessos prejudiciais e usos indevidos do sistema. Para proteger os dados, é necessário implementar capacidades como classificação de dados, encriptação e armazenamento seguro de dados. O elemento humano também desempenha um papel crítico: auditorias regulares, meios para identificar quando o sistema não se comporta conforme esperado e técnicas para mitigar preconceitos e orientar a ética são importantes para abordar essas preocupações.

Governança e regulação da IA no desenvolvimento de software

Empresas devem utilizar como base os Princípios de IA, adotados pela OCDE e pelo G20, além da recente Declaração de Bletchley, relacionando essas diretrizes com as legislações existentes sobre assuntos correlatos, como a de dados pessoais. A Declaração de Bletchley fornece a base para a construção de um consenso amplo sobre os esforços necessários para garantir uma IA responsável e confiável, passando pela transparência desses sistemas e prestação de contas. O desafio para as empresas será estabelecer uma governança robusta em IA para garantir, ao mesmo tempo, a conformidade com as regras existentes e construir confiança perante os reguladores e outras partes interessadas nas suas aplicações de inteligência artificial.

Ações práticas para implementação de governança em IA

Para implementar a governança em IA no desenvolvimento de software, as empresas devem seguir algumas etapas fundamentais:
  1. Definir princípios e valores: estabelecer os princípios que guiarão o uso da IA no desenvolvimento de software, considerando as leis e regulamentações existentes, como a LGPD.
  2. Estrutura de governança: criar uma estrutura que defina as responsabilidades das diferentes partes interessadas, como um comitê de ética em IA.
  3. Desenvolver políticas e procedimentos: formular políticas específicas para aspectos como ética, transparência, segurança e privacidade.
  4. Implementar medidas de controle: garantir que as políticas e procedimentos sejam cumpridos por meio de medidas de controle eficazes.
  5. Monitorar e avaliar: avaliar continuamente a efetividade da governança em IA e fazer ajustes conforme necessário.

IA no desenvolvimento de software: o início do futuro digital

Quando utilizada de forma responsável e acompanhada por uma governança adequada, a IA no desenvolvimento de software pode ser uma ferramenta poderosa e segura para a criação de textos e códigos. As preocupações com a segurança são válidas, mas podem ser mitigadas através de práticas robustas de verificação, validação, monitoramento contínuo e transparência.  Com essas medidas, as empresas podem tirar proveito das vantagens oferecidas pela IA sem comprometer a segurança de seus sistemas. A adoção de IA no desenvolvimento de software, inclusive na geração de conteúdo e código, deve ser vista como uma evolução benéfica e segura, que não apenas aumenta a eficiência, mas também fortalece a integridade dos processos de desenvolvimento de software. Para explorar todo o potencial da IA no desenvolvimento de software e garantir a proteção contra riscos cibernéticos em evolução, convidamos você a preencher nosso formulário e entrar em contato com nossa equipe.
Rodrigo Gardin

Rodrigo Gardin

CTO da Luby

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