What is data and AI security?

Data and AI security is the practice of discovering, classifying, and governing access to sensitive data across systems, users, and AI models. Commvault Data and AI Security delivers these capabilities across hybrid environments — enabling organizations to confirm that data remains visible, controlled, and protected throughout its lifecycle, including how it is used in AI training and outputs.

Why is sensitive data exposure a major risk?

Sensitive data exposure is a major risk because organizations often lack visibility into where data resides and who can access it, increasing the likelihood of breaches, misuse, and regulatory violations. Commvault helps mitigate this through a unified approach that combines Data Discovery, Classification, and Access Governance across hybrid environments.

What are the key pillars of data security?

The three core pillars of data security are discovery, classification, and access governance. Commvault delivers each — Data Discovery identifies where sensitive data exists across environments, Data Classification defines its sensitivity and type, and Data & AI Access Governance enforces access control aligned with business and regulatory policy.

Why is overpermissive access dangerous?

Overpermissive access allows users, applications, and service accounts to access more data than necessary — increasing risk of accidental exposure, insider threats, and exploitation. Commvault Data & AI Access Governance addresses this by continuously monitoring access patterns, aligning permissions with data classification, and identifying and remediating access drift across hybrid environments.

How should organizations help protect data used by AI?

Organizations can protect AI data by classifying datasets before training and continuously monitoring how models access and expose data. Commvault Data and AI Security supports this through discovery, classification, and governance controls including masking, redaction, and access restrictions — helping ensure that sensitive data is not exposed through AI training, model behaviour, or outputs.

How does data classification help support compliance?

Data classification supports compliance by identifying regulated data such as PII and mapping it to appropriate controls. Commvault Data Classification helps organisations enforce retention and deletion policies aligned with GDPR, HIPAA, and PCI DSS — and provides the audit-ready evidence needed to demonstrate how sensitive data is identified, protected, and governed.

Como proteger seus dados mais confidenciais: um guia sobre segurança de dados e IA

Como os líderes de segurança podem proteger seus dados mais confidenciais?

A segurança de dados e IA permite que as organizações identifiquem, classifiquem e controlem o acesso a dados confidenciais entre usuários, sistemas e soluções de IA.

Autor no LinkedIn

Katharine Colucci, Gerente de Marketing de Produto da Commvault

Publicado18 de agosto de 2026

Pontos principais

Os dados são a força vital das empresas modernas, ajudando a orientar decisões-chave e impulsionar iniciativas de IA. Dado o seu valor, conhecer e proteger seus dados é essencial.

90% das organizações têmdados confidenciais na nuvem expostos, que podem ser identificados pela IA. Isso torna a visibilidade dos ativos de dados o primeiro e mais crítico passo para reduzir os riscos corporativos.
40% dos arquivos enviadosou compartilhados com ferramentas de IA generativa contêm Informações de Identificação Pessoal (PII) ou dados da Indústria de Cartões de Pagamento (PCI). Esse uso indevido de dados confidenciais representa um risco significativo para as organizações no que diz respeito à privacidade e a violações regulatórias. A descoberta e a classificação de dados constituem a base de uma segurança eficaz, ajudando as organizações a identificar dados confidenciais em ambientes estruturados, semiestruturados e não estruturados.
A proteção da IA requer o controle tanto dos dados de treinamento quanto das interações em tempo de execução. As organizações precisam verificar se os dados confidenciais não estão expostos por meio de entradas, saídas ou do comportamento do modelo.
A conformidade regulatória depende de bases de dados sólidas. Uma classificação robusta e uma governança de acesso permitem que as organizações apliquem políticas e demonstrem controle.
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Atualmente, os dados confidenciais circulam entre nuvens, aplicativos e fluxos de trabalho de IA sem uma visibilidade clara — o que gera riscos de exposição que os controles tradicionais de segurança não conseguem resolver sozinhos. O Commvault Data and AI Security ajuda as organizações a identificar e classificar dados confidenciais, gerenciar o acesso tanto para identidades humanas quanto para identidades de máquinas e manter a conformidade com o GDPR, a HIPAA e o PCI DSS ao longo de todo o ciclo de vida dos dados.

Por que a exposição de dados confidenciais é a maior falha de segurança?

Os dados são o combustível inestimável que impulsiona as empresas modernas. Por isso, as organizações passaram a priorizar investimentos significativos em ferramentas sofisticadas de segurança.

No entanto, de acordo com a VaronisâRelatório sobre o Estado da Segurança de Dados de 2025, 90% das organizações ainda têm dados confidenciais expostos na nuvem. Da mesma forma, 88% das organizações possuem usuários fantasmas inativos, mas ainda habilitados.

Masisso énem todos.De acordo com a IBM’s Relatório sobre o Custo de uma Violação de Dados 2025, 53% das organizações vítimas de violação relataram que os dados dos clientes foram comprometidosPII. EssesAs estatísticas apresentam um quadro claro: embora os dados sejam fundamentais para as empresas, a visibilidade e a segurança geral continuam sendo questões críticas.

Os dados não estão mais restritos a bancos de dados estruturados. Eles estão espalhados por arquivos, e-mails, plataformas em nuvem, aplicativos SaaS e terminais. Grande parte deles é não estruturada, duplicada ou não gerenciada, o que dificulta seu rastreamento e proteção.

A IA está agravando esse problema. Sobre40% dos arquivos enviados para ferramentas de IA generativa contêm informações confidenciais, muitas vezes sem governança nem supervisão. À medida que a adoção da IA cresce, também aumenta o número de sistemas e identidades que interagem com os dados.

Sem visibilidade sobre quais dados existem e onde estão armazenados, as organizações não conseguem protegê-los de forma eficaz. Essa falta de visibilidade é a raiz do problema atual de segurança de dados.

Quais são os pilares da segurança de dados e IA?

Para enfrentar o desafio da exposição de dados, as organizações precisam de uma abordagem estruturada que traga consistência e controle à forma como os dados são gerenciados. A segurança de dados e IA baseia-se em três pilares fundamentais:Descoberta de dados,Classificação de dadosede dados Governança de acesso a dados e IA.

Cada pilar aborda uma lacuna importante:

O Discovery oferece visibilidade sobre onde os dados se encontram em todos os ambientes. Isso inclui sistemas estruturados, como bancos de dados, bem como fontes semiestruturadas e não estruturadas, que muitas vezes são ignoradas.
A classificação acrescenta contexto ao identificar o tipo e o nível de confidencialidade dos dados. Ela permite que as organizações distingam entre dados operacionais, informações pessoais confidenciais, registros financeiros, propriedade intelectual e outras categorias de alto risco.
A governança de acesso permite que as organizações verifiquem se os dados estão sendo utilizados de forma adequada. Ela define quem ou o que pode acessar os dados, em que condições e com qual nível de controle.

Esses três pilares não existem de forma independente. Eles criam um sistema interligado que abrange totalmente a segurança de dados e de IA. A descoberta identifica o panorama completo dos dados, a classificação define o nível de sensibilidade apropriado e a governança de acesso aplica o controle com base nesse contexto.

Esse modelo se estende até mesmo além dos usuários humanos para incluir identidades de máquinas, como modelos de IA. Em ambientes modernos, essas identidades não humanas frequentemente representam uma parcela significativa da atividade de acesso aos dados. Reunir esses pilares pode ajudar as organizações a passar de controles de segurança fragmentados para uma abordagem unificada e orientada por políticas.

Como as organizações podem identificar e classificar dados confidenciais?

A identificação e a classificação são fundamentais para um modelo de segurança de dados bem-sucedido. No entanto, muitas vezes são as etapas mais difíceis de implementar de forma eficaz.

Isso ocorre porque os ambientes de dados modernos são altamente fragmentados. As informações confidenciais estão espalhadas por várias plataformas em nuvem, sistemas locais, aplicativos SaaS e terminais. Uma parte significativa desses dados é não estruturada, o que dificulta sua identificação e categorização.

Alguns dos desafios mais notáveis incluem:

Dados ocultos que existem sem conhecimento, aprovação ou supervisão de segurança.
Formatos inconsistentes entre dados estruturados e não estruturados.
Rápido crescimento dos dados devido à adoção de IA, que supera os esforços de classificação manual.

Para lidar com isso, as organizações precisam de recursos de descoberta escaláveis e estruturas de classificação. A classificação adequada pode atribuir significado às vastas quantidades de dados existentes. Isso normalmente inclui categorias como PII, informações de saúde protegidas (PHI), PCI, propriedade intelectual, além de chaves e segredos.

O valor da classificação decorre de como ela é utilizada. Uma vez que os dados são classificados, as organizações podem aplicar efetivamente políticas de retenção e exclusão, restringir ou monitorar o acesso e habilitar o mascaramento ou a supressão de campos confidenciais.

Em grande escala, uma abordagem madura de descoberta e classificação não apenas garante a cobertura, mas também ajuda a produzir resultados significativos. Isso pode incluir menor exposição, melhor aplicação de políticas e redução mensurável de riscos.

Quais são os principais riscos de um acesso excessivamente permissivo?

De acordo com uma pesquisa daReliaQuest, 99% das identidades na nuvem possuem privilégios excessivos. Da mesma forma, umestudo de 2025 do Ponemon Institutedestaca que 61% das empresas americanas sofreram violações de dados causadas por funcionários nos últimos dois anos, com o custo médio desses incidentes chegando a impressionantes US$ 2,7 milhões.

Isso comprova que, mesmo quando as organizações compreendem seus dados, o acesso continua sendo um dos pontos mais vulneráveis em termos de segurança.

O acesso excessivamente permissivo ocorre quando usuários, aplicativos ou contas de serviço têm mais acesso aos dados do que o necessário. Esse problema é generalizado porque os controles de acesso costumam ser concedidos de forma ampla por conveniência e raramente são revisados.

O impacto é significativo. O acesso excessivo aumenta a probabilidade de exposição acidental, risco interno e exploração durante uma violação.

Para resolver isso, as organizações devem, em primeiro lugar, inspecionar cuidadosamente os padrões de acesso. Isso inclui descobrir quem está acessando dados confidenciais, quais sistemas ou identidades estão envolvidos e se esse acesso está alinhado às necessidades do negócio.

Deve-se dar atenção especial às contas privilegiadas e às identidades de serviço. Elas geralmente possuem permissões abrangentes e podem acessar grandes volumes de dados confidenciais em diversos sistemas.

Nesse contexto, uma governança de acesso eficaz é fundamental. Isso requer:

Alinhar as políticas de acesso com a classificação de dados.
Monitorar continuamente os padrões de uso.
Identificar e corrigir desvios de acesso ao longo do tempo.

Ao reduzir o acesso desnecessário, as organizações ajudam a limitar sua superfície de ataque e a melhorar a proteção geral dos dados.

Como as organizações devem gerenciar os dados utilizados pelos sistemas de IA?

A adoção da IA está se disseminando rapidamente por todas as facetas dos negócios modernos. Isso introduz um novo nível de complexidade na forma como os dados são acessados, processados e expostos.

Os conjuntos de dados de treinamento geralmente incluem grandes volumes de dados provenientes de toda a organização. Sem classificação e governança adequadas, esses conjuntos de dados podem conter informações confidenciais ou sujeitas a regulamentação.

Isso gera riscos em várias etapas:

Durante a preparação e o treinamento dos dados.
Quando os modelos interagem com dados em tempo real.
Por meio de resultados que podem expor involuntariamente informações confidenciais.

Portanto, a classificação deve preceder o treinamento do modelo. Isso significa validar e classificar todos os dados utilizados nos conjuntos de dados e remover informações confidenciais quando necessário.

Da mesma forma, após a implantação de ferramentas de IA, as equipes de dados devem avaliar continuamente como os modelos utilizam e expõem os dados. Elas também devem aplicar mecanismos de controle adequados, como mascaramento ou supressão, quando necessário.

Os sistemas de IA não devem ser tratados separadamente da segurança de dados. Eles são uma extensão da forma como os dados são utilizados e devem ser governados de acordo com isso. Ao integrar esses recursos de segurança de dados e de IA ao ciclo de vida mais amplo do desenvolvimento de IA, as organizações podem ajudar a reduzir riscos sem deixar de possibilitar a inovação.

Como a classificação de dados contribui para a conformidade regulatória?

A conformidade regulatória depende da capacidade de identificar e controlar dados confidenciais. Estruturas como o GDPR, a HIPAA e o PCI DSS definem requisitos específicos sobre como os dados devem ser tratados. No entanto, esses requisitos não podem ser cumpridos sem que se saiba, primeiro, onde os dados regulamentados estão localizados.

É por isso que os programas de conformidade fracassam sem uma base de dados adequada.

Nesses casos, a classificação de dados atua como a espinha dorsal da conformidade, mapeando os dados para categorias regulatórias. Ela permite que as organizações apliquem controles direcionados com base na sensibilidade dos dados e imponham políticas críticas para o ciclo de vida dos dados.

Isso abre uma infinidade de recursos essenciais:

Aplicação de políticas de retenção e exclusão
Restrição do acesso a dados regulamentados
Implementação de controles cruciais de privacidade

Isso também simplifica os processos de auditoria. As organizações podem demonstrar onde os dados confidenciais estão armazenados, como são protegidos e quem tem acesso a eles. A governança de acesso fortalece ainda mais a conformidade, garantindo que apenas identidades autorizadas possam interagir com dados regulamentados.

Juntas, a classificação de dados e os controles de acesso redefinem a conformidade para a era moderna, impulsionada pela IA.

Conclusão: O que é necessário hoje para uma segurança eficaz de dados e IA?

A segurança moderna de dados e IA não é mais definida por defesas de perímetro ou controles isolados. Ela exige uma abordagem contínua e unificada que conecte visibilidade, classificação e governança de acesso ao longo de todo o ciclo de vida dos dados.

Para colocar essa abordagem em prática, as organizações devem, primeiro, compreender seus dados, identificando exatamente onde todos eles estão armazenados. Em seguida, devem controlar como o acesso a eles é feito. Por fim, as organizações devem garantir que os sistemas de IA os utilizem de forma responsável. Esses recursos devem atuar em conjunto, e não de forma independente, para ajudar a reduzir a exposição e manter a confiança.

À medida que os volumes de dados crescem e a adoção da IA se acelera, o desafio não será apenas proteger os dados, mas demonstrar onde os dados confidenciais estão, quem pode acessá-los e como eles são protegidos em todos os sistemas. Aquelas que adotarem uma abordagem estruturada e orientada por políticas estarão mais bem posicionadas para ajudar a reduzir riscos, atender às expectativas regulatórias e possibilitar a inovação com confiança.

Perguntas frequentes

O que é segurança de dados e IA?

A segurança de dados e IA consiste na prática de identificar, classificar e gerenciar o acesso a dados confidenciais em todos os sistemas, usuários e modelos de IA. A solução Commvault Data and AI Security oferece esses recursos em ambientes híbridos — permitindo que as organizações garantam que os dados permaneçam visíveis, controlados e protegidos ao longo de todo o seu ciclo de vida, incluindo a forma como são utilizados no treinamento e nos resultados da IA.

Por que a exposição de dados confidenciais representa um grande risco?

A exposição de dados confidenciais representa um grande risco, pois muitas vezes as organizações não têm visibilidade sobre onde os dados estão armazenados e quem tem acesso a eles, o que aumenta a probabilidade de violações, uso indevido e infrações regulatórias. A Commvault ajuda a mitigar esse risco por meio de uma abordagem unificada que combina descoberta de dados, classificação e governança de acesso em ambientes híbridos.

Quais são os principais pilares da segurança de dados?

Os três pilares fundamentais da segurança de dados são a descoberta, a classificação e a governança de acesso. A Commvault oferece cada um deles — a Descoberta de Dados identifica onde os dados confidenciais estão localizados em todos os ambientes, a Classificação de Dados define sua confidencialidade e tipo, e a Governança de Acesso aos Dados e IA aplica o controle de acesso alinhado às políticas comerciais e regulatórias.

Por que o acesso excessivamente permissivo é perigoso?

O acesso excessivamente permissivo permite que usuários, aplicativos e contas de serviço acessem mais dados do que o necessário — aumentando o risco de exposição acidental, ameaças internas e exploração. A Governança de Acesso a Dados e IA da Commvault resolve essa questão por meio do monitoramento contínuo dos padrões de acesso, do alinhamento das permissões com a classificação de dados e da identificação e correção de desvios de acesso em ambientes híbridos.

Como as organizações devem ajudar a proteger os dados utilizados pela IA?

As organizações podem proteger os dados de IA classificando os conjuntos de dados antes do treinamento e monitorando continuamente como os modelos acessam e expõem os dados. O Commvault Data and AI Security oferece suporte a isso por meio de controles de descoberta, classificação e governança, incluindo mascaramento, supressão e restrições de acesso — ajudando a garantir que dados confidenciais não sejam expostos durante o treinamento de IA, pelo comportamento dos modelos ou pelos resultados gerados.

Como a classificação de dados ajuda a garantir a conformidade?

A classificação de dados contribui para a conformidade ao identificar dados regulamentados, como Informações de Identificação Pessoal (PII), e ao associá-los aos controles adequados. A Classificação de Dados da Commvault ajuda as organizações a aplicar políticas de retenção e exclusão alinhadas com o GDPR, a HIPAA e o PCI DSS — além de fornecer as evidências prontas para auditoria necessárias para demonstrar como os dados confidenciais são identificados, protegidos e gerenciados.