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No dia 28 de janeiro é celebrado o Dia da Privacidade dos Dados. Para não deixar esta importante data passar 🏧 batida, é fundamental pensar em casas de aposta que paga no cadastro como estamos zelando por essa privacidade ao usar a ferramenta do momento: a Inteligência 🏧 Artificial (IA).
Está claro que 2023 foi um ano de grande avanço para a inovação em casas de aposta que paga no cadastro Inteligência Artificial, com progressos 🏧 que já estão remodelando as mais diversas áreas e redefinindo a forma como as empresas pensam e operam.
Impulsionada pela economia 🏧 baseada em casas de aposta que paga no cadastro dados (data economy), a integração da IA em casas de aposta que paga no cadastro inúmeras tarefas operacionais trouxe agilidade na tomada de 🏧 decisões, ainda mais automação aos processos e maior capacidade de prever o comportamento com uma eficiência notável. Os sistemas de 🏧 IA generativa já estão sendo usados, direta e indiretamente, por empresas em casas de aposta que paga no cadastro todo o mundo para dar suporte às 🏧 equipes em casas de aposta que paga no cadastro tarefas em casas de aposta que paga no cadastro sistemas de notação, chatbot e geração de conteúdo rotineiro.
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No entanto, conforme as empresas 🏧 de IA entram em casas de aposta que paga no cadastro uma corrida para permitir que seus serviços coletem o máximo de dados possível para serem 🏧 usados no treinamento de modelos de IA, surgem também as preocupações sobre o possível uso indevido de informações confidenciais e 🏧 a perda da privacidade. Para as empresas, a ascensão da IA levantou questões inevitáveis sobre a privacidade dos dados e 🏧 deixou clara a necessidade de proteger informações confidenciais, forçando-as a reavaliarem e fortalecerem suas estratégias de proteção de dados.
Também cientes 🏧 dos riscos, os órgãos reguladores enfrentam desafios para encontrar um equilíbrio entre promover a inovação e garantir a privacidade dos 🏧 dados. Em um movimento crucial em casas de aposta que paga no cadastro direção à segurança e à melhor proteção, a União Europeia chegou a um 🏧 acordo provisório sobrecasas de aposta que paga no cadastroregulamentação, o AI Act, em casas de aposta que paga no cadastro dezembro de 2023.
Incluído na lei está o requisito de que 🏧 todos os provedores de IA usados por governos e operações de execução legal devem tornar seus modelos transparentes e publicar 🏧 um resumo detalhado dos dados de treinamento utilizados.
Alinhado a isto, ainda no mês passado, o Escritório do Comissário de Informações 🏧 do Reino Unido alertou as empresas para que considerassem as informações pessoais dos clientes em casas de aposta que paga no cadastro todas as circunstâncias ao 🏧 usar a IA, ou correriam o risco de rejeição do cliente — e, consequentemente, redução da inovação.
Está claro que, à 🏧 medida que os órgãos reguladores se apressam para acompanhar o ritmo da inovação, a privacidade de dados está na agenda 🏧 de 2024. As empresas devem começar o ano com o pé direito para garantir que não estejam expondo dados confidenciais 🏧 ou proprietários a riscos desnecessários por meio de aplicativos e integrações de IA de terceiros. As empresas que não tomarem 🏧 essas medidas correm o risco de violações graves e não conformidade.
Infelizmente, aplicativos como o ChatGPT costumam ser mal utilizados por 🏧 funcionários que, consciente ou inconscientemente, enviam dados pessoais, códigos-fonte proprietários altamente confidenciais ou até mesmo informações confidenciais para a plataforma.
Inclusive, 🏧 os pesquisadores do Threat Labs da Netskope descobriram que o código-fonte é postado no ChatGPT mais do que qualquer outro 🏧 tipo de dados confidenciais no local de trabalho, a uma taxa de 158 incidentes a cada 10 mil usuários por 🏧 mês. Então, como podemos gerenciar esse comportamento e minimizar os riscos?
Felizmente, muitos problemas de proteção de dados causados pelo uso 🏧 da IA também podem ser resolvidos com a ajuda da própria IA. Aqui estão quatro maneiras de garantir que os 🏧 dados sejam protegidos mobilizando a IA dentro da postura de segurança de uma empresa.
A primeira etapa para priorizar a privacidade 🏧 dos dados é conseguir decifrar quais informações requerem proteção. A categorização dos dados é uma etapa fundamental desse processo e, 🏧 se realizada manualmente, é uma tarefa extremamente demorada. Felizmente, a IA e o machine learning (ML) podem ser aproveitados para 🏧 automatizar essa categorização nos sistemas.
Por exemplo, a IA e o ML podem ser usados para digitalizar imagens, identificar dados pessoais, 🏧 dados financeiros, chaves de segurança ou até mesmo contratos que incluam termos confidenciais e, em casas de aposta que paga no cadastro seguida, categorizá-los adequadamente para 🏧 o tratamento da política de proteção de dados. Depois que os dados são categorizados, eles podem ser gerenciados e protegidos 🏧 por controles de segurança com maior eficiência.
Ao aplicar um reforço de treinamento de conscientização sobre IA no local de trabalho, 🏧 os líderes de segurança podem ajudar a defender suas empresas contra a perda de dados e proteger informações críticas. No 🏧 entanto, se os funcionários forem submetidos a sessões de treinamento anuais sobre o assunto, como infelizmente acontece com frequência, é 🏧 improvável que o conhecimento seja retido para uso no momento crucial.
A melhor opção para os líderes é instalar uma tecnologia 🏧 de treinamento em casas de aposta que paga no cadastro tempo real (mais uma vez, alimentada por IA) para lembrar os funcionários da política da empresa, 🏧 como os riscos associados ao upload de dados confidenciais para apps de IA. Se necessário, as equipes de segurança podem 🏧 fazer outras intervenções, como direcionar os funcionários para aplicativos alternativos aprovados ou bloquear totalmente o acesso.
As ferramentas de prevenção de 🏧 perda de dados podem utilizar a IA para detectar arquivos, publicações ou e-mails que contenham informações potencialmente confidenciais, como código-fonte, 🏧 senhas ou propriedade intelectual, e alertar e bloquear quando esses ativos estiverem deixando a organização em casas de aposta que paga no cadastro tempo real.
Na atual 🏧 onda da IA generativa, essa é uma maneira muito útil de garantir que as postagens contendo informações confidenciais não sejam 🏧 carregadas em casas de aposta que paga no cadastro plataformas de terceiros sem uma aprovação prévia. Essa estratégia pode ser aplicada em casas de aposta que paga no cadastro conjunto com o 🏧 treinamento em casas de aposta que paga no cadastro tempo real, garantindo que as equipes sejam alertadas imediatamente sobre o possível uso indevido de dados, por 🏧 exemplo, no momento em casas de aposta que paga no cadastro que informações confidenciais são detectadas.
Outra maneira essencial de proteger os dados é garantir que a 🏧 IA seja solicitada para monitorar e detectar ameaças, como malware e ransomware, e, ao mesmo tempo, reduzir a superfície de 🏧 ataque. Para grandes empresas, a inteligência de dispositivos com IA, juntamente com tecnologias avançadas de redes de longa distância definidas 🏧 por software, pode monitorar proativamente as redes e fornecer insights preditivos para as equipes, evitando problemas de redes antes que 🏧 eles aconteçam.
A IA também pode ser aproveitada para detectar e sinalizar comportamentos incomuns como parte de uma abordagem de zero 🏧 trust (confiança zero), em casas de aposta que paga no cadastro que o acesso de um dispositivo ou local incomum fica automaticamente visível para as equipes 🏧 de redes e de segurança.
Concluindo…
Para concluir, as empresas estão evoluindo rapidamente graças à popularidade da IA em casas de aposta que paga no cadastro suas organizações 🏧 e tornando as operações mais simplificadas e eficientes. No entanto, a privacidade e a proteção de dados continuam sendo extremamente 🏧 importantes para garantir que as empresas possam continuar a utilizar com segurança esses avanços tecnológicos, mantendo a conformidade com as 🏧 regulamentações de cada localidade. A privacidade dos dados precisa ser lembrada todos os dias, independentemente de ser um elemento humano 🏧 ou alimentado por IA.
Country manager Brasil da Netskope
Bruno Capozzi é jornalista formado pela Faculdade Cásper Líbero e mestre em casas de aposta que paga no cadastro 🏧 Ciências Sociais pela PUC-SP, tendo como foco a pesquisa de redes sociais e tecnologia.
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