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Como evitar que a inteligência artificial se torne um problema de segurança nas empresas

A proteção de dados sensíveis, a prevenção contra ataques cibernéticos e a garantia da integridade dos sistemas de IA são pilares fundamentais para enfrentar as crescentes ameaças digitais nas empresas. O estudo Global Cybersecurity Outlook 2024 revelou que 54% das organizações não estão preparadas para lidar com as vulnerabilidades em suas cadeias de abastecimento, o que eleva os riscos para seus parceiros. Nos últimos 12 meses, 41% das empresas que enfrentaram incidentes cibernéticos apontaram terceiros como a origem do problema, desde ataques simples até sofisticadas operações de ciberespionagem.E o impacto não se limita às grandes corporações: apenas no primeiro semestre de 2023, a América Latina sofreu mais de 63 bilhões de ataques cibernéticos, com o Brasil entre os países mais atingidos, destacando a necessidade urgente de mais robustez na proteção de dados.

O que os líderes tecnológicos dizem sobre o assunto?

Recentemente, no Fórum de Segurança de Aspen, foi lançada a Coalização para a IA Segura (CoSAI), composta por líderes tecnológicos como Google, Amazon, Intel, IBM, Microsoft e NVIDIA, com o objetivo de estabelecer padrões robustos de segurança para IA.

Nesse sentido, Srikrishna Shankavaram, principal arquiteto de segurança cibernética da equipe de Desenvolvimento Avançado e IA da Zebra Technologies, destacou que uma das principais áreas de foco da Coalizão para IA Segura (CoSAI) será a segurança da cadeia de fornecimento de software para sistemas de Inteligência Artificial. “Dada a natureza complexa e interconectada dos ecossistemas de IA, qualquer vulnerabilidade em um estágio pode comprometer todo o sistema”, explicou Shankavaram.

De acordo com o Estudo Global Cybersecurity Leadership Insights da EY, em termos de custos, durante 2022, 37% das empresas indicaram que as fugas de dados representaram uma despesa de cerca de 1,5 milhões de dólares; e 35% comentaram que esse valor atingiu entre 1,5 e 3 milhões de dólares para suas empresas.

E quais medidas de segurança tomar na era da Inteligência Artificial?

Em resposta a esse problema, a Zebra Technologies desenvolveu um portfólio abrangente de soluções de cibersegurança para proteger dispositivos móveis e dados empresariais. Por meio de tecnologias como Zebra LifeGuard™, Mobility DNA e soluções de autenticação biométrica, a Zebra garante a segurança dos dispositivos e a privacidade dos dados.

Suas plataformas analíticas avançadas, alimentadas por inteligência artificial, detectam proativamente ameaças, enquanto as soluções de gerenciamento de identidade e acesso controlam quem tem acesso a quais informações. Essas soluções não só fortalecem a defesa contra ataques cibernéticos, mas também aprimoram a eficiência operacional das empresas. Isso é essencial para preservar a integridade dos dados e garantir que a inteligência artificial seja usada de forma ética e responsável, trazendo benefícios para indivíduos, organizações e a sociedade.

Segundo Manuel González, Gerente Regional de Produtos para a América Latina da Zebra Technologies, “na Zebra, entendemos que a segurança da inteligência artificial não é apenas uma prioridade técnica, mas um compromisso abrangente com nossos clientes e parceiros. Apoiamos e estamos comprometidos com iniciativas que buscam estabelecer padrões de segurança mais elevados em toda a indústria”.

González reforça que Zebra continua aprimorando seu portfólio de IA, que inclui desde aprendizado de máquina para gerenciamento de tarefas no varejo até aplicativos de visão inteligente, IA de voz e IA generativa para dispositivos vestíveis e scanners de auto-checkout. Estas inovações permitem que as empresas criem serviços digitais seguros e escaláveis, apoiados pela plataforma Zebra Savanna.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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