Garantindo a segurança com a incorporação de análises baseadas em IA

A segurança sempre foi uma prioridade para ISVs e plataformas SaaS. Mas quando as equipes implementam análises incorporadas de provedores terceirizados, essa prioridade se transforma em um ponto de pressão.

Os dados do cliente vão além das paredes internas. Os painéis exibem informações para usuários externos. E agora, com a IA na mistura, os riscos aumentam. As equipes devem pensar em como os dados são acessados, processados e expostos, especialmente quando os modelos estão envolvidos.

51% dos líderes de tecnologia classificam a segurança como seu principal desafio de desenvolvimento de software para 2025, enquanto 73% planejam expandir o uso de IA. Isso torna a integração segura inegociável.

Para ajudá-lo a navegar por esse problema urgente, criamos este artigo compartilhando todos os principais desafios que você pode enfrentar ao integrar análises incorporadas baseadas em IA. Você aprenderá as melhores práticas para garantir a segurança de cada usuário, como evitar vazamentos de dados por meio da nova camada de análise incorporada com inteligência artificial e como Reveal ajuda a garantir a segurança de nossas análises incorporadas.

Os desafios de segurança da análise incorporada com tecnologia de IA

Quando você para de enviar usuários para outras plataformas em busca de insights, os riscos de segurança não desaparecem. Pelo contrário, eles se multiplicam. Quando os dados são movidos de sistemas internos para painéis voltados para o usuário, a arquitetura precisa trabalhar mais para mantê-los protegidos. Isso começa com o acesso. A segurança em nível de linha e os painéis baseados em função devem permanecer precisos em todos os locatários, ambientes e tipos de usuário. Uma única configuração incorreta pode expor os dados de um cliente a outro. Esse tipo de erro expõe os dados do cliente e viola os controles de conformidade.

A autenticação e a autorização tornam-se mais estratificadas. Os componentes incorporados precisam herdar regras de identidade existentes, independentemente de você estar usando SSO, OAuth ou um provedor personalizado. Se esses controles forem interrompidos, os usuários poderão obter acesso a visualizações que nunca deveriam ver. Os recursos alimentados por IA aumentam o escrutínio. Mesmo quando os modelos processam apenas metadados de esquema ou resultados agregados, os líderes de conformidade querem provas. Quais dados saem do ambiente? Quem gerencia o endpoint? Quais registros mostram que isso aconteceu? As ferramentas de BI legadas raramente oferecem suporte à transparência total em fluxos de trabalho incorporados. O monitoramento e os alertas geralmente abrangem eventos no nível do aplicativo, não o risco no nível da análise. Isso torna a auditabilidade difícil de aplicar. Também limita a governança, especialmente quando os insights são entregues automaticamente ou quando os usuários interagem com os painéis de maneiras imprevisíveis. Os líderes de segurança precisam ver o que a plataforma expõe e controlar todos os caminhos que os dados podem seguir. Sem essa visibilidade, incorporar análises em um produto SaaS pode parecer abrir a porta para riscos não gerenciados.

Práticas recomendadas para garantir a segurança da análise incorporada

A análise incorporada alimentada por IA não precisa enfraquecer sua postura de segurança. As equipes de SaaS e os fornecedores de análise desenvolveram regras claras para reforçar a segurança em todas as etapas da integração.

Aplique controles de acesso fortes

1. Cada camada de análise incorporada deve espelhar os controles de acesso do seu aplicativo. Isso significa identidade consistente, funções consistentes e sem usuários sombra.

2. Comece com autenticação e autorização. Seus painéis incorporados devem respeitar o fluxo de login do seu aplicativo: SSO, OAuth, SAML ou métodos personalizados. Nunca trate os usuários de análise como entidades separadas.

3. Aplique a segurança em nível de linha no nível da consulta. Isso filtra os dados com base no contexto do usuário atual, para que ele veja apenas o que tem permissão. Ele deve funcionar entre locatários, funções e exibições inseridas.

4. Use painéis baseados em funções para reduzir ainda mais a exposição. Nem todo usuário precisa ver as mesmas visualizações. Limite o conteúdo para corresponder aos direitos de acesso.

Perder apenas uma dessas camadas não apenas arruinará sua credibilidade, mas também poderá levar a sérias consequências financeiras e legais.

Fortalecer a camada de integração

A segurança com análises incorporadas começa na camada de integração.

1. Use uma API segura e umSDK incorporado reforçado para impedir o acesso não autorizado e garantir que apenas front-ends confiáveis se comuniquem com seus serviços de dados.

2. Certifique-se de que os tokens expirem. Valide todas as chamadas. Registre cada interação.

3. Isole os dados do locatário em todas as exibições inseridas em plataformas SaaS nativas da nuvem e multilocatário. Isso evita a exposição entre locatários devido a associações incorretas ou tokens de sessão configurados incorretamente.

4. Revise suas políticas de CORS, CSP e iFrame. Uma integração de análise segura não expõe endpoints ou definições de painel à Web aberta.

Crie fluxos de trabalho de análise auditáveis

Os painéis incorporados precisam gerar logs como qualquer outro serviço crítico para os negócios.

1. Comece com monitoramento e alertas vinculados ao comportamento específico da análise. Isso inclui consultas com falha, incompatibilidades de permissão ou picos de uso incomuns.

2. Acompanhe as cargas do painel, os filtros aplicados, a execução de consultas e o uso de recursos de IA. Armazene isso em seu pipeline de log de auditoria para que você possa investigar qualquer coisa incomum.

3. Certifique-se de que todos os eventos de análise tenham contexto do usuário. Sem ele, você terá dificuldade para provar a intenção ou rastrear o acesso mais tarde.

A auditabilidade não é negociável em ambientes regulamentados.

Priorize a experiência do usuário sem sacrificar a segurança

A segurança não precisa atrapalhar a experiência do usuário. Com análises de marca branca, você pode fornecer painéis limpos e de marca que ainda obedecem a todas as regras de acesso.

1. Mantenha as sessões curtas, mas persistentes. Use padrões sensíveis ao contexto com base em funções. Não sobrecarregue os usuários com opções de que eles não precisam.

2. O objetivo é fazer com que os painéis pareçam nativos e, ao mesmo tempo, proteger todas as interações de dados nos bastidores.

3. Se você precisar de regras diferentes para clientes diferentes, configure a lógica de acesso em seu aplicativo, não em sua ferramenta de análise. O mecanismo de análise deve seguir, não ditar, a política de segurança.

Governe o BI incorporado como a infraestrutura central

1. Trate a análise incorporada como parte da infraestrutura do seu produto, não como um complemento. Isso significa propriedade total de suas equipes de dados e segurança.

2. Estabeleça uma estrutura de governança que abranja alterações de esquema, publicação de painéis, distribuição de recursos de IA e revisões de controle de acesso. Registre-o. Teste-o. Documente-o.

3. Certifique-se de que alguém o possua. A análise sem um proprietário claro geralmente entra em território inseguro.

4. Revise também as práticas do seu fornecedor. Se sua ferramenta de BI incorporada não puder dar suporte a governança, monitoramento ou controles básicos, ela não pertencerá a uma plataforma segura.

Como evitar vazamentos de dados ao incorporar análises baseadas em IA

Proteger a análise incorporada já é complexo. A IA adiciona uma nova camada de risco. Ele apresenta saídas dinâmicas, endpoints de modelo e fluxos de dados imprevisíveis, nenhum dos quais é coberto pela segurança de BI tradicional. Sem controles rígidos, os recursos baseados em IA podem transformar pontos de exposição existentes em vulnerabilidades ativas.
 
Portanto, ao escolher um fornecedor de análise incorporada, certifique-se de que seu produto garanta a prevenção de vazamento de dados, apesar de sua camada de IA. Aqui está o que procurar:

Limite o que chega ao modelo

Os recursos de IA nunca devem receber dados brutos por padrão. Limite as entradas a metadados de esquema, resumos ou resultados pré-agregados. Evite qualquer interação de modelo que extraia registros confidenciais, especialmente entre locatários.

Use a lógica de escopo estrita para definir quais campos ou tabelas o modelo pode acessar. Qualquer coisa exposta à IA deve ser explicitamente aprovada e não apenas herdada de uma fonte de dados compartilhada.

Hospede e gerencie seus próprios endpoints

Você precisa de controle total sobre a infraestrutura de IA. Isso significa escolher o endpoint, configurar o comportamento do modelo e definir o tratamento de respostas.

Use pontos de extremidade gerenciados pelo cliente.

OpenAI, Azure, AWS ou modelos privados. Isso evita o roteamento de terceiros que você não pode auditar ou restringir. Sua equipe deve gerenciar para onde os dados vão, o que é registrado e como os insights retornam.

Torne o uso da IA explícito e auditável

Os recursos de IA devem sempre ser opcionais. Os usuários devem saber quando um modelo está em execução, quais dados ele está usando e como ele está influenciando o que eles veem.

Registre todas as interações de IA com metadados: ID do usuário, consulta ou prompt, tipo de modelo e carimbo de data/hora. Se algo der errado, você precisa de uma trilha completa.

Isso também suporta IA explicável. Auditores, equipes de produtos e até mesmo clientes precisam entender como os insights automatizados foram gerados.

Projete com a saída em mente

O que o modelo retorna pode ser tão sensível quanto o que ele recebeu. Tenha cuidado com insights contextuais que podem vazar dados indiretamente, por meio de personalização excessiva, padrões de nomenclatura ou métricas inferidas.

• Trate cada saída como uma exposição potencial.

• Higienize as respostas antes de exibi-las.

• Não renderize os resultados automaticamente sem verificar o formato e o escopo.

Não confie nos controles tradicionais de BI

As ferramentas de BI legadas não foram criadas para esse nível de interação dinâmica. Eles não fornecem controle de endpoint, filtragem de prompt ou governança específica de IA. Eles assumem painéis projetados por humanos, não respostas geradas por máquinas.

Você precisa de novas estruturas de governança. Isso inclui políticas de endpoint, sinalizadores de recursos e monitoramento de modelos, juntamente com auditoria tradicional e controle de acesso.

A análise baseada em IA pode gerar valor real. Mas se você estiver incorporando-o a um produto voltado para o cliente, precisará bloquear todas as entradas, processos e saídas. Essa é a única maneira de fornecer automação segura sem abrir novas superfícies de ataque.

Como protegemos a análise baseada em IA no Reveal

Os riscos em torno da análise baseada em IA são reais, mas são gerenciáveis com a arquitetura certa. É por isso que Reveal foi construído com controle, transparência e segurança no centro de todos os recursos de IA.

Reveal oferece controle total sobre como a IA interage com seus dados. Nada é ativado por padrão. Nada é roteado por Reveal servidores. E nenhum acesso ao modelo acontece a menos que você o configure.
 

Os recursos de IA são sempre opcionais

Todos os recursos de IA em Reveal estão desativados até que você os ative. Esteja você criando interfaces de conversação ou habilitando insights automatizados, você decide quando e como introduzir a IA.

Sua equipe de desenvolvimento configura tudo por meio de APIs específicas de JSON e IA. Não há surpresas, dependências ocultas e processos de back-end em execução sem o seu conhecimento.

Você controla os endpoints de IA

Reveal não possui nem opera nenhum modelo de linguagem grande. Você escolhe qual modelo conectar: OpenAI, Azure, AWS, um endpoint privado ou até mesmo um pequeno modelo local.

Reveal atua como a interface. Você gerencia o motor. Isso significa que você define o ponto de extremidade, o comportamento e os limites de conformidade.

Nenhum dado bruto é enviado

A IA conversacional do Reveal envia apenas metadados de esquema, como nomes de tabelas, tipos de coluna e relacionamentos. O modelo nunca vê consultas de usuário, painéis ou registros brutos.

Se você usar a API do agente de dados do Reveal, somente valores pré-agregados e sensíveis ao contexto serão passados para o modelo. O resultado são painéis incorporados seguros alimentados por IA, sem expor registros confidenciais.

Cada ação de IA é auditável

Cada interação de IA pode ser registrada com ID do usuário, modelo usado, hora da solicitação e estrutura de saída. Isso oferece suporte à rastreabilidade e à IA explicável para equipes de produtos e auditorias de conformidade.

Você sempre sabe quem acionou o quê e o que o modelo retornou.

Projetado para ambientes de alta conformidade

Esse modelo funciona em setores onde a maioria das ferramentas falha. Por exemplo, a Sensato, uma empresa de segurança cibernética na área de saúde, incorporou Reveal para potencializar a análise para detecção de ameaças hospitalares, sem comprometer a HIPAA ou a privacidade do paciente.

Eles precisavam de análises baseadas em IA que respeitassem os limites dos dados. Reveal entregou isso, com exposição zero de back-end e controle total do cliente.

Por que a análise de IA que prioriza a segurança é o único caminho a seguir

A pressão para incorporar IA em produtos SaaS é real. Mas a velocidade sem controle é uma responsabilidade. A análise baseada em IA não pode ser tratada como qualquer outro recurso. Eles exigem um nível diferente de disciplina, em relação ao acesso, ao fluxo de dados e ao comportamento do modelo.

É por isso que uma abordagem de segurança em primeiro lugar não é opcional. É o único caminho viável para as equipes responsáveis pelos dados do cliente, conformidade e integridade da plataforma.

Você precisa de uma arquitetura que o coloque no controle. Você precisa de ferramentas que respeitem as regras que você já definiu. Você precisa de governança que funcione em painéis, modelos e entrega de insights em tempo real.

Reveal foi construído para isso.

De recursos de IA opcionais e endpoints gerenciados pelo cliente a auditabilidade completa e limites rígidos de dados, o Reveal ajuda as equipes de SaaS a fornecer insights baseados em IA sem sacrificar a confiança, a velocidade ou a conformidade.

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