AI Security (Segurança de Inteligência Artificial) é a disciplina que protege sistemas de IA, modelos, datasets, pipelines, agentes e aplicações LLM, contra ataques específicos como prompt injection, jailbreak, data poisoning, model theft, evasão e adversarial attacks. A VGrid combina o framework OWASP Top 10 for LLM Applications, o MITRE ATLAS, o NIST AI RMF e os controles de segurança da ISO/IEC 42001 para entregar uma camada técnica de defesa que governança de IA sozinha não cobre.
Liderança sênior na entrega · Rafael Lotfi Marrocos Leite
AI Security é a disciplina de segurança que protege modelos, prompts, dados de treinamento e agentes autônomos contra ataques específicos de IA, como prompt injection direta e indireta, jailbreak, extração de modelo, envenenamento de dados e exfiltração via ferramentas conectadas a agentes.
Prompt injection é a manipulação da entrada de um modelo de linguagem para sobrescrever suas instruções originais. Na forma direta, o atacante escreve o comando no chat; na indireta, o comando fica escondido em conteúdo que o modelo lê depois — documento, página web, e-mail ou resposta de API — e é executado sem que o usuário perceba.
Não integralmente. Controles tradicionais protegem rede, endpoint e identidade, mas não cobrem a superfície de ataque própria da IA: o modelo, o prompt, o contexto recuperado e as ferramentas acionadas por agentes. AI Security adiciona testes adversariais, guardrails de prompt, controle de ferramentas e monitoramento de saída.
Modelos de IA introduzem superfície de ataque inteiramente nova, invisível para WAF, EDR, SIEM e DLP tradicionais.
Atacante manipula instruções do LLM via input, exfiltra dados, executa ações não autorizadas ou contorna guardrails. Top 1 do OWASP LLM Top 10.
Envenenamento de dados de treinamento ou fine-tuning para introduzir backdoors, vieses ou degradar performance do modelo.
Extração de modelo proprietário via consultas sistemáticas, engenharia reversa de pesos e roubo de propriedade intelectual.
LLM vaza dados de treinamento, system prompts, credenciais ou informações de outros usuários via interação adversarial.
Output do LLM consumido por sistemas downstream sem sanitização, gera XSS, SSRF, RCE e SQL injection em cadeia.
Agentes autônomos com permissões excessivas executam ações destrutivas via prompt injection ou erro do modelo. Risco crítico em agentic AI.
Da avaliação de riscos técnicos ao red team de IA, com frameworks reconhecidos internacionalmente.
Modelagem de ameaças específica para sistemas de IA: identificação de assets, trust boundaries, ataques aplicáveis e controles.
Avaliação completa frente aos 10 riscos principais do OWASP Top 10 for LLM Applications, com plano de remediação priorizado.
Testes adversariais práticos: prompt injection, jailbreak, data poisoning simulado, model extraction, membership inference e evasão.
Input validation, output sanitization, prompt firewall, rate limiting, anomaly detection e monitoring específicos para LLMs.
Revisão arquitetural: segregação de tenants, isolamento de prompts, gestão de chaves, observabilidade e princípio do menor privilégio em agentes.
Mapeamento das táticas e técnicas de adversários contra IA usando MITRE ATLAS, base para detecção e resposta a incidentes.
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Comparativo de frameworks
As três referências centrais de Governança de IA — uma norma certificável, um framework voluntário e uma regulação obrigatória — comparadas lado a lado para ajudar conselhos, jurídico, segurança e tecnologia a decidirem por onde começar.
| Dimensão | ISO/IEC 42001:2023 | NIST AI RMF 1.0 | EU AI Act (UE 2024/1689) |
|---|---|---|---|
| Natureza | Norma internacional certificável | Framework voluntário de referência | Regulação obrigatória |
| Origem | ISO/IEC (internacional) | NIST — EUA | União Europeia (Regulamento 2024/1689) |
| Foco principal | Sistema de Gestão de IA (AIMS) | Gestão de risco de IA | Conformidade por classe de risco |
| Estrutura | Cláusulas 4–10 + Anexo A (38 controles) | 4 funções: Govern, Map, Measure, Manage | Risco proibido / alto / limitado / mínimo |
| Certificação | Sim, por organismo acreditado independente | Não há certificação formal | Avaliação de conformidade obrigatória para alto risco |
| Sanções diretas | Não (perda de certificado) | Não há | Até 7% do faturamento global ou €35M |
| Aplica a empresa brasileira | Sim, em qualquer setor | Sim, como referência técnica | Sim, se operação, cliente ou output usado na UE |
| Crosswalk com as outras | Mapeada com NIST AI RMF e parcialmente com EU AI Act | Mapeada com ISO 42001 (GAI Profile) | ISO 42001 é caminho prático de adequação |
| Posicionamento VGrid | Implementação completa + auditoria interna | Aplicação prática + GAI Profile | Adequação preventiva |
Resumo VGrid. Empresas que partem da ISO/IEC 42001 antecipam parte das obrigações do EU AI Act e do PL 2338/2023 (Marco Legal da IA brasileiro).
Inventário de sistemas de IA, modelos, datasets, agentes e aplicações LLM. Classificação por criticidade e exposição.
Modelagem de ameaças por sistema, gap analysis frente ao OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS e controles ISO/IEC 42001 de segurança.
Execução de testes adversariais práticos em ambiente controlado: prompt injection, jailbreak, evasão, extração e poisoning simulado.
Implementação de guardrails, prompt firewall, sanitização, monitoramento, detecção de anomalias e rate limiting.
Monitoramento contínuo, threat intelligence específica de IA, runbooks de resposta a incidentes de IA e melhoria contínua.
Quem expõe LLMs (próprios ou via API) para usuários, clientes ou parceiros, precisa proteger contra prompt injection e exfiltração.
Quem usa agentes com tool use (acesso a APIs, sistemas, dados), risco crítico de excessive agency e ações destrutivas.
Empresas cujo core é IA, modelo é o produto, model theft e adversarial attacks afetam o negócio diretamente.
SaaS que usam IA em ambiente multitenant, risco de cross-tenant leakage via prompt injection ou data leakage.
A ISO/IEC 42001 exige controles de segurança de IA, AI Security é parte obrigatória do projeto de certificação.
Times de segurança que precisam expandir capacidade adversarial para a superfície de ataque de IA, ainda mal coberta.
Trabalhamos os 4 frameworks principais de AI Security em um único projeto integrado, não escolha apenas um.
Segurança técnica conectada ao programa de Governança de IA, não como silo. Resultado: defesa em profundidade.
Testes adversariais executados em ambiente controlado, com PoCs reais, não apenas relatórios de conformidade.
Especialização em GenAI Security e Agentic AI Security, segmentos onde a superfície de ataque cresce mais rápido.
Auditoria de controles de segurança de IA conforme ISO/IEC 42001 Anexo A, válida para certificação.
AI Security é a camada técnica de proteção. Combine com Governança de IA (camada de política) e com ISO/IEC 42001 (camada de gestão certificável). Para empresas com agentes autônomos, aprofunde em Agentic AI Security. Para empresas com IA generativa não controlada, comece pelo Shadow AI Control.
Solicite avaliação de AI Security: threat modeling, OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS e red team de IA, defesa técnica que governança de IA sozinha não cobre.
Solicite avaliação de AI Security: threat modeling, OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS e red team de IA, defesa técnica que governança de IA sozinha não cobre.
Retornamos o contato após análise inicial do contexto.
