IA aumenta risco de vazamento de dados sensíveis, alerta especialista

A inteligência artificial (IA) está ampliando significativamente a escala e a velocidade dos riscos de vazamento de dados sensíveis, alertou Abílio Branco, diretor regional de Segurança de Dados e Aplicações da Thales. Segundo o Data Threat Report 2026, pesquisa global da Thales com a S&P Global 451 Research, apenas 34% das organizações sabem onde todos os seus dados estão armazenados, e um preocupante 47% dos dados sensíveis guardados na nuvem seguem sem criptografia.

Branco enfatiza que o mapeamento e a classificação de dados são passos cruciais para a proteção. "A IA mudou a escala do problema. Antes, um dado mal protegido dependia de alguém ir atrás dele. Hoje, assistentes e agentes de IA conectados aos sistemas corporativos conseguem localizar, cruzar e resumir informações em segundos", explicou. O risco mais imediato é o vazamento por excesso de acesso, onde ferramentas de IA podem acessar e expor informações indevidas.

O que a IA muda na segurança de dados

A IA, ao ser integrada aos sistemas corporativos, tem a capacidade de localizar e cruzar informações em alta velocidade. Se uma empresa não sabe onde seus dados sensíveis estão, não tem controle sobre o que a IA está acessando. O executivo da Thales ressalta que o roubo de credenciais é a principal técnica de ataque contra a nuvem, citado por 67% das empresas atacadas. Cada agente de IA conectado representa uma nova identidade com chaves de acesso a serem protegidas, e a exposição de dados pessoais por meio de IA é um incidente sob a LGPD.

Para garantir a segurança, Branco recomenda que as empresas conheçam seus processos internos e tenham uma visão completa de onde os dados residem, incluindo bancos de dados, nuvens e repositórios de IA. Ferramentas automatizadas de descoberta e classificação são essenciais devido ao volume e velocidade de multiplicação dos dados.

Classificação e proteção de dados sensíveis

Após a localização, a classificação dos dados é fundamental, separando informações pessoais, sensíveis, financeiras, segredos comerciais e propriedade intelectual. É preciso definir o nível de proteção para cada categoria e identificar os responsáveis e usuários de cada conjunto de dados. Branco observa que a proteção de dados é frequentemente vista como secundária, mas é vital concluir a classificação e proteção antes de conectar novas ferramentas de IA e encará-la como um processo contínuo.

A falta de criptografia em 47% dos dados sensíveis na nuvem é alarmante, pois a criptografia e o controle de acesso são as principais barreiras. A técnica "Harvest now, Decrypt later" é um risco quântico significativo, com 61% das empresas citando-a. Técnicas como criptografia, tokenização e mascaramento, usadas em conjunto, reduzem a superfície de exposição, protegendo dados mesmo em caso de ataques ou erros, que contribuem para 28% das violações de dados por falha humana.

Próximos passos e investimento em segurança de IA

A proteção de dados deve acompanhar a velocidade da IA, o que exige que a própria defesa utilize IA e investimento. Branco aponta que apenas 30% das empresas possuem um orçamento dedicado à segurança de IA, enquanto 53% ainda dependem de programas de segurança voltados para usuários humanos e o perímetro tradicional. Cada agente de IA deve operar sob o princípio do menor privilégio, com credenciais próprias e revisões periódicas.

O monitoramento contínuo do uso da IA é crucial para identificar comportamentos anômalos e interromper vazamentos. A integração de IA nos negócios exige que a segurança acompanhe esse ritmo, com orçamento e responsáveis definidos. A recomendação é que a segurança de IA seja tratada como uma prioridade orçamentária e operacional, adaptada à nova realidade imposta pela inteligência artificial.