MLSecOps
O que é MLSecOps?
MLSecOpsDisciplina que integra controlos de segurança e risco em todo o ciclo de vida do machine learning, desde a recolha de dados até treino, implementação, monitorização e desativação.
O MLSecOps estende o DevSecOps ao machine learning. Trata dados, código, modelos, prompts e infraestrutura de inferência como ativos de primeira classe que precisam de proveniência, assinatura, gestão de vulnerabilidades e testes contínuos. Os programas costumam cobrir governança de datasets, integridade no treino (contra poisoning e backdoors), controlos de cadeia de fornecimento para modelos open-source e dependências, registos de modelos seguros, monitorização em runtime, red teaming e resposta a incidentes. Os referenciais NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, MITRE ATLAS e OWASP ML/LLM Top 10 dão uma taxonomia comum. Programas maduros publicam AIBOM, automatizam portões de avaliação em CI/CD e alinham-se com segurança de produto e privacidade.
● Exemplos
- 01
Pipeline CI/CD que bloqueia a implementação do modelo se os scores de avaliação adversarial ou viés caírem além do limiar.
- 02
Registo central que guarda hashes de datasets, configurações de treino e resultados de red team de cada modelo em produção.
● Perguntas frequentes
O que é MLSecOps?
Disciplina que integra controlos de segurança e risco em todo o ciclo de vida do machine learning, desde a recolha de dados até treino, implementação, monitorização e desativação. Pertence à categoria Segurança de IA e ML da cibersegurança.
O que significa MLSecOps?
Disciplina que integra controlos de segurança e risco em todo o ciclo de vida do machine learning, desde a recolha de dados até treino, implementação, monitorização e desativação.
Como funciona MLSecOps?
O MLSecOps estende o DevSecOps ao machine learning. Trata dados, código, modelos, prompts e infraestrutura de inferência como ativos de primeira classe que precisam de proveniência, assinatura, gestão de vulnerabilidades e testes contínuos. Os programas costumam cobrir governança de datasets, integridade no treino (contra poisoning e backdoors), controlos de cadeia de fornecimento para modelos open-source e dependências, registos de modelos seguros, monitorização em runtime, red teaming e resposta a incidentes. Os referenciais NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, MITRE ATLAS e OWASP ML/LLM Top 10 dão uma taxonomia comum. Programas maduros publicam AIBOM, automatizam portões de avaliação em CI/CD e alinham-se com segurança de produto e privacidade.
Como se defender contra MLSecOps?
As defesas contra MLSecOps costumam combinar controles técnicos e práticas operacionais, conforme detalhado na definição acima.
Quais são outros nomes para MLSecOps?
Nomes alternativos comuns: Operações de segurança de ML, AI SecOps.
● Termos relacionados
- ai-security№ 025
AI Bill of Materials (AIBOM)
Inventário legível por máquina de cada componente de um sistema de IA — datasets, modelos base, dados de fine-tuning, bibliotecas, prompts e artefactos de avaliação — usado para segurança, conformidade e responsabilização.
- ai-security№ 034
Risco de cadeia de fornecimento de IA
Conjunto de ameaças decorrentes dos datasets, modelos base, bibliotecas, plug-ins e infraestrutura de terceiros que as organizações combinam para construir e implementar sistemas de IA.
- ai-security№ 032
Red team de IA
Equipa especializada que simula adversários contra sistemas de IA para descobrir riscos de segurança, safety e uso indevido antes dos atacantes reais.
- ai-security№ 027
Governança de IA
Conjunto de políticas, processos, papéis e controlos usados por organizações e reguladores para garantir que sistemas de IA são desenvolvidos, implementados e operados de forma responsável e conforme à lei.
- ai-security№ 777
OWASP LLM Top 10
Lista mantida pela OWASP com os dez riscos de segurança mais críticos para aplicações construídas sobre grandes modelos de linguagem.
- ai-security№ 029
Resposta a incidentes de IA
Conjunto de processos, papéis e playbooks que uma organização usa para detetar, conter, investigar, comunicar e recuperar de incidentes envolvendo sistemas de IA.