Por que a arquitetura de dados isolada de redes está se tornando crítica para a IA do setor público

Durante anos, a modernização do setor público consistiu, em grande parte, em conectividade: conectar mais sistemas, disponibilizar mais dados e proporcionar às equipes acesso mais rápido às informações de que precisam. 

Mas as demandas de dados da IA introduzem mais um novo desafio: os dados mais valiosos para treinar a IA de forma eficaz e melhorar os resultados das missões são frequentemente aqueles que os órgãos têm os motivos mais fortes para manter isolados. 

Informações de inteligência classificadas não podem simplesmente ser transferidas para serviços externos de IA, nem informações confidenciais podem ficar circulando pelo ambiente de dados. As agências precisam de uma arquitetura de dados subjacente que mantenha informações confidenciais dentro dos limites de segurança estabelecidos, ao mesmo tempo que forneça acesso governado a esses dados para análises e IA. Isso significa levar a IA aos dados que não podem ser movidos nem expostos, tornando a arquitetura de dados isolada de redes uma base essencial para a IA no setor público. 

Dentro de um ambiente isolado de redes  

Um ambiente air-gapped é uma rede segura ou um sistema de armazenamento intencionalmente separado de redes externas ou não confiáveis. Essa separação oferece às organizações governamentais mais controle sobre dados sensíveis e cargas de trabalho, reduzindo a exposição desses dados e cargas de trabalho a sistemas externos. 

No entanto, esse isolamento cria um desafio claro para o uso da IA. 

Considere uma equipe que opera em um ambiente contestado, com acesso a feeds de sensores locais e dados da missão. Um modelo de IA poderia ajudar a correlacionar essas entradas e identificar uma ameaça emergente, mas os dados subjacentes não podem sair do ambiente seguro, e a conectividade com serviços externos pode ser limitada ou até mesmo totalmente indisponível. Se o uso desse modelo exigir o envio de dados para um serviço externo, então a tecnologia será incompatível com os requisitos de segurança da missão e com as realidades da operação em um ambiente desconectado.  

O recurso de IA precisa operar dentro do ambiente isolado de redes onde os dados estão armazenados. Isso permite que as equipes analisem informações confidenciais e ajam com base nos insights resultantes, preservando os limites de segurança em torno dos próprios dados. Em um ambiente isolado de redes, o isolamento passa a fazer parte da maneira como a IA é implantada, governada e, em última instância, utilizada. 

Para organizações do setor público, essa flexibilidade pode determinar se a IA pode sequer ser usada em ambientes de missão crítica. 

Levando a IA aos dados sem comprometer o controle 

Para entender como a IA pode funcionar em ambientes isolados de redes, é importante distinguir a arquitetura isolada de redes da IA privada. A arquitetura isolada de redes e a IA privada atendem a requisitos relacionados, mas diferentes. 

Uma arquitetura air-gapped isola sistemas e dados de redes externas, criando um limite de segurança definido. 

A IA privada se concentra em manter o controle da própria IA, incluindo os dados aos quais ela pode ter acesso, os modelos que utiliza, onde ocorre a inferência e como esses recursos são implantados e acessados.

A IA privada pode operar em ambientes conectados, mas, quando implantada em um ambiente isolado de redes, esses recursos de IA operam dentro do mesmo limite de segurança que os dados confidenciais que utilizam. Juntos, eles permitem que os órgãos implantem IA em ambientes altamente seguros e isolados, mantendo o controle sobre os dados confidenciais, os modelos e as operações de IA dentro desse limite de segurança. 

Em aplicações de defesa, esse desafio fica especialmente evidente no JADC2, a estrutura do Departamento da Guerra para conectar dados e capacidades entre as forças militares e os domínios. O JADC2 destaca por que levar a IA aos dados é tão importante. Seu sucesso depende de transformar dados de toda a missão em informações que os tomadores de decisão possam usar, mesmo quando alguns dados precisam permanecer em ambientes seguros ou classificados.  

Para dar um passo adiante, o CJADC2 exige que os dados sejam compartilhados entre parceiros de coalizões internacionais, ampliando a escala e a complexidade do ambiente de dados e introduzindo também diferentes requisitos de soberania de dados nos países ou regiões onde os dados são armazenados ou processados. As arquiteturas isoladas de redes podem ajudar os órgãos a manter o controle sobre seus dados, não apenas gerenciando onde as informações são armazenadas, mas também onde os dados são processados, onde os modelos de IA são executados e quais sistemas têm acesso a eles.  

O que torna um ambiente isolado de redes pronto para IA? 

Manter dados confidenciais em um ambiente isolado de redes reduz a exposição a ameaças externas, mas levanta outra questão importante: as equipes podem confiar na IA que opera nesse ambiente? 

Um sistema de IA isolado ainda pode produzir resultados não confiáveis se depender de dados desatualizados, incompletos, com governança inadequada ou mal compreendidos. À medida que os órgãos implantam IA em ambientes isolados de redes, a arquitetura precisa fazer mais do que isolar informações sensíveis. Deve oferecer suporte à governança, ao ciclo de vida dos dados e aos recursos operacionais necessários para tornar essas informações utilizáveis em IA essencial para a missão. 

Antes de ampliar a IA em ambientes isolados de redes, os órgãos devem avaliar rigorosamente algumas questões-chave: 

• As equipes conseguem rastrear os dados por trás de um insight gerado por IA até sua origem e entender como eles foram alterados? 

• Os dados podem ser preparados, processados e usados para IA sem sair do ambiente seguro? 

• Várias cargas de trabalho de análise e IA podem usar com segurança os mesmos dados governados sem criar cópias desnecessárias? 

• É possível implantar e atualizar modelos e recursos de IA sem expor dados confidenciais? 

• A preparação de dados, a análise, o serving de modelos, a governança e o monitoramento podem continuar operando sem acesso a serviços externos?  

• As mesmas políticas de segurança, acesso e governança podem ser mantidas à medida que os dados e as cargas de trabalho mudam? 

As respostas determinam se um ambiente isolado de redes pode oferecer suporte à IA com o nível de confiança que esses casos de uso exigem. A arquitetura de dados isolada de redes precisa manter os dados seguros, confiáveis e utilizáveis durante todo o ciclo de vida da IA. 

Da segurança em redes isoladas à resiliência da missão 

Ambientes isolados de redes têm sido definidos por seu isolamento. A IA amplia seu papel. As agências precisam cada vez mais desses ambientes para oferecer suporte ao processamento de dados, às análises e à IA, preservando as proteções que tornaram o isolamento necessário desde o início. 

A arquitetura subjacente precisa manter os dados confidenciais seguros, tornando-os operacionalmente úteis para IA. Isso significa fornecer acesso governado aos dados, oferecer suporte à IA e a análises onde os dados residem e manter a segurança e a governança consistentes à medida que esses dados são usados. A próxima fase da IA no setor público dependerá da capacidade dos órgãos de transformar dados em inteligência confiável onde quer que a missão exija, inclusive em ambientes isolados de redes onde os dados confidenciais precisam permanecer seguros.

Veja como a Cloudera ajuda organizações do setor público a levar IA segura e governada aos seus dados, mantendo o controle sobre onde e como informações confidenciais são usadas. Para dúvidas sobre como levar IA a ambientes seguros ou isolados de redes, entre em contato com a equipe da Cloudera Government em government@cloudera.com.