ISO 27090: cibersegurança em IA, privacidade e o novo papel do DPO

O que é a ISO/IEC 27090:2026?

A ISO/IEC 27090:2026 orienta a identificação, detecção e mitigação de ameaças específicas aos sistemas de inteligência artificial durante seu ciclo de vida. Publicada em 14 de outubro de 2026, complementa a segurança tradicional ao considerar riscos sobre dados de treinamento, modelos e sua operação. A página oficial da ISO destaca ameaças como envenenamento de dados e roubo de modelos.

Para empresas que desenvolvem ou utilizam IA, a importância está em reconhecer que proteger servidores, redes e credenciais não esgota a proteção da aplicação. Um sistema pode funcionar na infraestrutura autorizada e, ainda assim, produzir resultados manipulados ou expor informações por meio de suas próprias funcionalidades.

A ISO 27090 amplia a análise técnica dos projetos de privacidade que envolvem inteligência artificial, além de identificar quais dados pessoais são tratados, é necessário avaliar como prompts, bases de conhecimento, modelos e integrações podem expor informações ou sofrer manipulação. Na prática, suas orientações ajudam a aprofundar o inventário de tratamentos, o RIPD, a avaliação de fornecedores e os controles de acesso, retenção e segurança desde a concepção.

Para o DPO, isso reforça a necessidade de atualização técnica e participação nas decisões de arquitetura, contratação e evolução dos sistemas de IA. Compreender como as IAs funcionam, permite questionar soluções e solicitar evidências de proteção às equipes responsáveis. A norma pode fortalecer o atendimento à LGPD, mas sua adoção, isoladamente, não comprova conformidade legal.

A publicação foi resultado de um processo de elaboração iniciado em 2022, com consultas técnicas em 2025, análise de comentários e votações internacionais.

A segurança da IA já era discutida antes, mas a expansão de seu uso tornou mais evidente a necessidade de orientações específicas para proteger dados de treinamento, modelos e suas atualizações. A nova norma complementa a base de segurança existente com esse aprofundamento técnico.

Sua publicação oferece uma referência adicional para revisar projetos em andamento; os cuidados com segurança e privacidade já eram necessários.

Por que a segurança tradicional precisa evoluir?

Na IA, dados influenciam o comportamento do sistema. O data poisoning, ou envenenamento de dados, pode comprometer esse comportamento ao contaminar informações utilizadas no treinamento ou retreinamento. Portanto, a integridade precisa ser acompanhada também na origem, seleção e transformação dos dados.

Em aplicações generativas, outras ameaças ajudam a materializar o problema. O OWASP Top 10 para aplicações com LLMs aborda injeção de prompts, divulgação de informações sensíveis e fragilidades em vetores e embeddings. Esses exemplos complementam a análise técnica; não representam uma reprodução dos controles da ISO 27090.

Considere um assistente de RH com RAG, arquitetura que recupera documentos para contextualizar respostas. Se a recuperação ignorar as permissões do usuário, o assistente poderá consultar salários ou avaliações indevidamente. Uma instrução no prompt para “não divulgar dados confidenciais” não substitui autorização no backend e filtragem de documentos antes de enviá-los ao modelo.

Como a ISO 27090 se conecta à ISO 27001 e à ISO 42001?

As três normas podem orientar uma estrutura integrada, com funções complementares:

A ISO 27001 oferece a estrutura para gerir segurança; a ISO 42001 acrescenta a gestão organizacional dos riscos e oportunidades da IA. A ISO 27090 contribui para detalhar os cenários de ameaça que essa gestão deverá considerar.

Na prática, um risco de contaminação do treinamento nos modelos pode ter responsável e tratamento definidos no sistema de segurança, critérios de aprovação no processo de governança de IA e medidas técnicas específicas na engenharia. Convém compartilhar registros e evidências, preservando as diferenças de escopo entre os sistemas de gestão.

A ISO 27090 é uma norma de orientação, não uma nova norma de requisitos de sistema de gestão equivalente às ISO 27001 e 42001. Sua adoção também não comprova, isoladamente, conformidade com a LGPD.

A necessidade de governança também é reforçada pelo AI Risk Management Framework do NIST, que propõe incorporar a gestão de riscos ao desenho, desenvolvimento, uso e avaliação da IA. Para a cibersegurança, essa abordagem ajuda a conectar decisões técnicas aos impactos sobre pessoas e organizações, em vez de tratar vulnerabilidades como questões isoladas da equipe de TI.

Como aplicar essa integração tecnicamente?

Como desdobramento prático dessa integração, recomendamos organizar o trabalho em quatro frentes:

1. Mapear ativos e fluxos: documentar datasets, modelos, APIs, bases vetoriais, prompts, logs e fornecedores; identificar quem acessa cada componente e quais fronteiras de confiança atravessa.
2. Controlar integridade e mudanças: registrar procedência e versões dos dados, restringir alterações, validar fontes e testar o comportamento antes de promover atualizações.
3. Limitar acesso e autonomia: aplicar autorização fora do modelo, segregar clientes, restringir ferramentas e exigir aprovação para ações de maior impacto. A saída gerada precisa ser validada antes de executar comandos ou alterar registros.
4. Testar e monitorar: simular tentativas de extração de informações, manipulação de contexto e acesso cruzado; definir alertas, critérios de bloqueio e procedimentos de reversão de versões.

Essas medidas precisam produzir evidências: versões avaliadas, resultados de testes, permissões concedidas e decisões sobre riscos residuais. Uma avaliação realizada apenas no lançamento perde validade quando mudam os dados, o modelo ou suas integrações.

O que muda nos projetos de privacidade e proteção de dados?

A LGPD, no artigo 46, exige medidas técnicas e administrativas de segurança desde a concepção do produto ou serviço. A ISO 27090 pode apoiar a análise técnica dessas medidas, sem criar uma obrigação legal automática de adoção da norma.

O inventário de tratamento deverá representar o caminho efetivo dos dados. Períodos de Retenção, finalidade do tratamento e quem/como terá acesso precisam ser avaliados em cada etapa. Converter dados em embeddings não comprova anonimização; é necessário avaliar a possibilidade de associação a pessoas no contexto concreto.

O Relatório de Impacto à Proteção de Dados (RIPD), quando elaborado ou atualizado, deve conectar ameaças aos efeitos sobre titulares: exposição de dados de saúde, discriminação ou decisões baseadas em informações manipuladas. Recomenda-se revisar também contratos, uso de dados para treinamento pelo fornecedor, subcontratação e transferências internacionais.

Como o DPO precisará se atualizar?

O DPO precisará compreender como as IAs funcionam e como dados são inseridos e gerados, bem como os limites e regras impostas pelos times de engenharia. Esse conhecimento permite questionar arquiteturas e interpretar evidências produzidas por segurança e engenharia.

Sua participação deve começar na definição do projeto: quais dados são necessários, quais finalidades justificam seu uso e quais testes demonstram proteção adequada? Também deve acompanhar mudanças relevantes e a preparação para incidentes. Essa atualização profissional não transfere ao DPO a responsabilidade por implementar controles ou aceitar riscos em nome do controlador.

Como a Macher Tecnologia pode ajudar

A Macher Tecnologia integra competências técnicas, jurídicas e de negócios para conectar governança de IA e LGPD. A atuação pode abranger mapeamento de tratamentos, avaliação de riscos, revisão de fornecedores e definição de controles com evidências verificáveis.

Com um DPO multidisciplinar e proativo, em regime as-a-service, sua empresa pode acompanhar a evolução da IA e manter privacidade e segurança presentes nas decisões de arquitetura, contratação e operação. Converse com a Macher Tecnologia para avaliar as lacunas dos seus projetos de IA e estruturar um plano de adequação proporcional aos riscos.

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Sobre a Macher Tecnologia

A Macher Tecnologia é uma empresa especializada em soluções Digital, focada em privacidade e proteção de dados. No mercado desde 2018, suporta clientes de diferentes indústrias em suas jornadas de conformidade, de forma multidisciplinar e hands-on.

Com uma abordagem inovadora, a Macher Tecnologia auxilia empresas na implementação de estratégias eficazes de conformidade com LGPD e GDPR, fornecendo consultoria, treinamento e ferramentas tecnológicas para gestão de riscos e proteção de dados corporativos.

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