A ascensão da inteligência artificial generativa (GenAI) trouxe inúmeras possibilidades à inovação, desde ganhos de agilidade no acesso à informação, até automação de processos e muito mais. No entanto, seu uso sem controle pode tornar o ambiente tecnológico ainda mais vulnerável e frágil.
Um dos maiores riscos decorre do acesso root, ou seja, acesso irrestrito, concedido a usuários de plataformas como a Amazon SageMaker a qual oferece instâncias de notebooks altamente privilegiadas. Essa permissividade abre portas a falhas graves de segurança e cria vulnerabilidades que podem ser exploradas tanto por agentes maliciosos externos quanto falha humana interna.
O acesso root é o equivalente digital a dar a uma pessoa as chaves de casa e autonomia total para realizar quaisquer mudanças, da fundação ao telhado. Em um cenário de GenAI, em que as operações dependem de modelos e dados críticos, um comprometimento pode significar a perda irreparável de dados, vazamento de informações sensíveis e interrupção das operações.
–
Entre no Canal do WhatsApp do Canaltech e fique por dentro das últimas notícias sobre tecnologia, lançamentos, dicas e tutoriais incríveis.
–
Segundo o Tenable Cloud AI Risk Report 2025, quase 91% das organizações com o Amazon SageMaker configurado têm pelo menos uma instância de notebook definida com o padrão arriscado de acesso root habilitado.
Por padrão, quando uma instância de notebook é criada, os usuários que fazem login têm acesso root. Mas, conceder esse acesso introduz riscos desnecessários, pois fornece aos usuários privilégios de administrador, o que permite que eles editem ou excluam arquivos críticos do sistema, incluindo aqueles que contribuem ao modelo de IA, instalação de componentes não autorizados e façam modificações essenciais do ambiente, aumentando os riscos.
Além disso, o modelo descentralizado frequentemente empregado em ambientes de trabalho modernos, no qual cada usuário assume a responsabilidade por sua parte do sistema sem uma supervisão centralizada, agrava o problema. Essa fragmentação é como uma casa onde todos os moradores têm as chaves das portas, mas nenhum deles se comunica para garantir que estão trancadas. Basta que um invasor roube a identidade de um desses usuários para ganhar acesso total à casa.
De acordo com a AWS, “em conformidade com o princípio do menor privilégio, é uma prática recomendada de segurança restringir o acesso root a recursos da instância a fim de evitar o excesso de provisionamento não intencional de permissões”. Pois, sem controle adequado é possível aumentar os riscos de acesso não autorizado, permitindo que invasores exfiltrem modelos de IA — ou seja, roubem modelos que possam expor algoritmos proprietários e propriedade intelectual.
Quando todos têm acesso irrestrito e a liberdade de “fazer o que quiserem”, a falta de padronização nos processos aumenta exponencialmente os riscos.
Cada usuário pode configurar o ambiente de uma maneira diferente, criar suas próprias regras ou, ainda, não implementar regras de segurança adequadas. A ausência de comunicação entre esses ‘superusuários’ diminui sensivelmente a detecção e mitigação de vulnerabilidades.
Em caso de um agente mal-intencionado assumir as credenciais de um superusuário, ele é capaz de acessar modelos de GenAI, alterar seus comportamentos ou injetar códigos maliciosos que comprometem a integração e a segurança do sistema. Isso não apenas coloca em risco dados confidenciais, mas também pode permitir que o sistema seja usado como um ponto de entrada a ataques mais abrangentes – causando danos bastante significativos.
Para mitigar esses riscos é crucial que as empresas que utilizam GenAI em plataformas como o Amazon SageMaker implementem medidas rigorosas de segurança.
Algumas ações recomendadas incluem:
- Gestão de Privilégios: limitar o acesso root apenas a situações absolutamente necessárias e adotar o princípio do menor privilégio.
- Centralização e Padronização: implementar protocolos claros para configuração e uso do ambiente, garantindo que todos sigam as mesmas diretrizes.
- Autenticação e Monitoramento: utilizar autenticação multifator e monitorar constantemente as atividades do sistema a fim de detectar comportamentos suspeitos.
- Treinamento Contínuo: educar os usuários sobre boas práticas de segurança e os riscos associados ao acesso root.
A GenAI é capaz de potencializar recursos do ambiente organizacional, mas a gestão inadequada de privilégios pode minar todo o seu valor. Com objetivo de evitar que essa ferramenta poderosa se torne uma séria vulnerabilidade, é fundamental que as empresas adotem uma abordagem cuidadosa e disciplinada em relação às políticas de proteção do ambiente computacional.
Ela pode ser o grande acelerador da transformação digital, mas sem um gerenciamento seguro e eficiente de dados, as empresas correm o risco de investir alto e não colher os resultados esperados.
Leia a matéria no Canaltech.
