Duas ameaças, um problema de dados: principais conclusões do Relatório de Ameaças Quânticas e de IA da Thales
Por Anina Steele, Senior PR Manager da Thales A inteligência artificial e a computação quântica costumam ser tratadas como tendências tecnológicas distintas. No entanto, as novas descobertas do Relatório de
Como proteger a camada de armazenamento de cópias de segurança contra a destruição intencional de arquivos
Ataques de ransomware passaram por uma evolução significativa nos últimos anos. Além de criptografar os dados do ambiente de produção, grupos cibercriminosos agora buscam localizar e destruir as cópias de
A exploração da lógica de aplicação em APIs como vetor cego de vazamento de dados
A digitalização dos processos de negócio fez das APIs o principal meio de integração entre aplicações internas, sistemas de parceiros e serviços na nuvem. Essas interfaces de programação permitem a
A vulnerabilidade dos acessos privilegiados no avanço silencioso de ameaças internas
Ataques cibernéticos modernos raramente terminam no ponto onde o invasor obteve o primeiro acesso. Após conseguir entrar em uma rede corporativa, o objetivo principal do atacante passa a ser a
Bancos de dados vetoriais: quais riscos de segurança sua empresa precisa conhecer
O uso da IA generativa deixou de ser uma iniciativa experimental e passou a integrar processos de negócios em diferentes setores. Assistentes virtuais, mecanismos de busca corporativos, copilotos e aplicações
Cinco erros que atrasam a preparação para a criptografia pós-quântica
A computação quântica deixou de ser um tema restrito aos laboratórios e passou a fazer parte do planejamento estratégico de empresas que dependem da proteção de dados. Embora computadores quânticos
A economia dos ataques cibernéticos: como tornar sua empresa um alvo menos atrativo
A transformação promovida pela inteligência artificial não alterou apenas as ferramentas utilizadas por criminosos e equipes de segurança. Ela também mudou a lógica econômica dos ataques cibernéticos. Se antes uma
Ataques de envenenamento de dados em modelos de IA: o desafio da integridade das informações
Modelos de inteligência artificial dependem da qualidade dos dados utilizados durante seu treinamento. Cada informação inserida na base de aprendizado influencia os padrões identificados pelo modelo e pode afetar diretamente
A evolução do DLP para a era dos LLMs: como proteger dados confidenciais em ferramentas de IA corporativas
A inteligência artificial generativa entrou definitivamente na rotina das empresas. Equipes de desenvolvimento utilizam assistentes para escrever código, áreas jurídicas resumem contratos, profissionais de marketing criam conteúdos e executivos recorrem