La seguridad de los datos es una preocupación para todas las organizaciones y no va a desaparecer. De hecho, el problema se está volviendo más complejo con la introducción de nuevas tecnologías. Por ejemplo, el auge de... modelos de lenguaje grandes (LLM) Que los sistemas de IA generadores de energía conllevan tanto oportunidades como riesgos.
Sus capacidades ofrecen herramientas robustas para proteger nuestra valiosa información y fortalecer las defensas contra las ciberamenazas. Sin embargo, no podemos ignorar que la propia tecnología introduce nuevas vulnerabilidades y problemas de seguridad que deben gestionarse con cuidado.
¿Cómo pueden las organizaciones utilizar Gen AI para mejorar la seguridad de su información almacenada y, al mismo tiempo, proteger la tecnología en sí?
Los beneficios de la IA generativa para la ciberseguridad
Detectar anomalías con precisión
Los algoritmos de inteligencia artificial generativa (o GenAI) tienen capacidades notables de reconocimiento de patrones, que pueden permitir que las operaciones de seguridad de su organización identifiquen anomalías y posibles brechas de seguridad con precisión.
También es una solución más rápida que el monitoreo manual, con un estudio de IBM que indica que las organizaciones que usan IA para seguridad pueden detectar amenazas hasta 60% más rápidoEsto le permite centrarse en las amenazas reales en lugar de lidiar con falsas alarmas y le brinda la claridad y el tiempo para concentrarse en desarrollar estrategias de mitigación de amenazas más eficientes y efectivas.
Fortalecimiento de los controles de acceso
Los datos pueden verse comprometidos si alguien sin la autoridad pertinente puede recuperarlos, pero la IA generativa puede utilizarse para protegerse contra esto. Impide el acceso no autorizado por parte de... reforzar los controles de acceso.
Los algoritmos GenAI pueden identificar actividades sospechosas al aprender y adaptarse a patrones cambiantes. El sistema no actuará si el comportamiento del usuario se ajusta a parámetros aceptables, lo que refleja una política de seguridad adaptada a... seguridad de IA generativaSin embargo, si identifica una amenaza potencial, notificará rápidamente al personal de seguridad.
Fortalecimiento de los protocolos de cifrado
En cifrado de datos confidenciales Ayuda a proteger la información del acceso no autorizado. La IA generativa puede mejorar significativamente los protocolos de cifrado al generar claves criptográficas robustas y optimizar los algoritmos de cifrado, lo que añade una capa adicional de defensa. salvaguardar la información sensible con fuerte seguridad.
Combatir las amenazas en constante evolución con soluciones adaptativas
Las soluciones de seguridad dinámicas y adaptativas le permiten mantenerse al día con las ciberamenazas en constante evolución. La IA generativa puede contribuir a esta proactividad al aprender de las nuevas amenazas y adaptarse a ellas en tiempo real. Con esta información, puede crear mecanismos de defensa que frenan las nuevas amenazas, identificando las amenazas emergentes y tomando medidas preventivas para evitar problemas.
Mejora de la formación y la simulación en ciberseguridad
El factor humano sigue siendo una vulnerabilidad importante en materia de datos y ciberseguridad. Afortunadamente, la IA generativa puede desempeñar un papel fundamental en... mitigar este riesgo.
La IA generativa puede simular escenarios realistas de ciberataques, lo que permite capacitar a sus empleados para reconocer y responder eficazmente a dichos ataques. Mediante experiencias de capacitación inmersivas, puede fortalecer los programas de concienciación sobre seguridad de su empresa para reducir la probabilidad de errores humanos y mejorar su estrategia de seguridad general.
Las capacidades de la IA generativa representan un punto de inflexión en la seguridad de la información. Al aprovechar su potencial, puede revolucionar sus estrategias de defensa y anticiparse a las ciberamenazas en constante evolución.
Claramente, la IA generativa ofrece contribuciones invaluables en la detección de anomalías, el control de acceso y el fortalecimiento del cifrado, mitigación de amenazasy capacitación en ciberseguridad. Adoptarla es un paso fundamental para garantizar un futuro digital seguro y resiliente, incorporando medidas de seguridad robustas.
Sin embargo, debemos asegurarnos de que esto se haga de una manera segura y responsable, ya que la IA generativa conlleva sus propios problemas de seguridad que deben mitigarse si queremos aprovecharla para proteger los datos.
Riesgos y amenazas a la seguridad de la IA generativa
Por supuesto, ninguna tecnología está exenta de desafíos y existen posibles fallos de seguridad en el uso de la IA en ciberseguridad. Sin embargo, si conoce estos riesgos de seguridad de la IA generativa, usted y su equipo podrán mitigarlos con éxito.
A continuación se presentan algunas inquietudes sobre el uso de aplicaciones de IA y cómo aliviarlas:
Seguridad del modelo de IA
Los LLM utilizan grandes cantidades de datos para aprender y comprender patrones y predecir o generar soluciones a problemas complejos. Todos estos datos están ahora disponibles para que el modelo los reutilice y los distribuya en forma de contenido generado.
Si bien esto los convierte en herramientas poderosas, también presenta riesgos de seguridad complejos que las organizaciones deben gestionar con cuidado. Si no se gestionan correctamente, los modelos de IA pueden memorizar información confidencial y reproducir sesgos.
Un modelo sin algoritmos de seguridad sólidos puede convertirse en una vulnerabilidad para la organización que lo utiliza. Los principales riesgos son:
Envenenamiento de datos
Un ataque de envenenamiento de datos funciona alterando los datos de entrenamiento utilizados para construir un modelo GenAI. Pueden subvertir su comportamiento inyectando puntos de datos maliciosos o engañosos en el conjunto de entrenamiento, lo que, por ejemplo, podría introducir un punto ciego que permita que los ataques pasen desapercibidos o generen respuestas inseguras en sistemas críticos.
Ingeniería inversa y robo de modelos
Los atacantes que accedan a una IA generativa podrían robar su modelo o aplicar ingeniería inversa a sus parámetros. Esto puede revelar propiedad intelectual e incluso comportamientos de seguridad, que los atacantes pueden explotar para eludir las protecciones e identificar vulnerabilidades en el sistema.
Fugas de privacidad
Incluso sin ataques directos, los modelos pueden exponer involuntariamente datos privados o sensibles en sus resultados (lo que se conoce como fuga de modelo). Por ejemplo, la IA generativa entrenada con datos de clientes puede revelar información personal identificable si se le solicita de forma indebida.
Para garantizar Privacidad de datos de IA, debe centrarse en implementar una política de seguridad estricta y Gobernanza de la IA a través de:
- Descubrimiento de datos
- Evaluación de riesgos de datos
- Seguridad
- Derechos
Uso de datos empresariales
Su empresa podría emplear IA generativa para procesar y analizar datos empresariales y externos. Por lo tanto, deberá gestionar estos datos según las normativas de seguridad y cumplimiento. Debe comprender qué datos están disponibles en su sistema, ya que no desea que se utilicen datos confidenciales de sus clientes sin los controles adecuados.
La otra razón por la que se necesita control de datos en estos sistemas es la capacidad de la IA para imitar la comunicación humana. Se necesitan controles para evitar el uso indebido de la información almacenada por parte de alguien que pueda manipular la herramienta de IA generativa.
Tenga cuidado con los siguientes riesgos:
Ingeniería social
Si los atacantes acceden a los datos de su empresa y manipulan las indicaciones de la IA, podrían usar el sistema para crear correos electrónicos u otras comunicaciones muy convincentes dirigidas a sus empleados y clientes. Estos ataques basados en IA pueden engañar a los usuarios para que compartan información confidencial, transfieran dinero o realicen otras acciones que comprometan la seguridad.
Dependencia excesiva de los resultados de la IA
A medida que la IA se vuelve cada vez más popular, corremos el riesgo de depender demasiado de su contenido sin implementar una verificación adecuada. Esto puede provocar la propagación de inexactitudes peligrosas o incluso mentiras descaradas. Desafortunadamente, esto puede tener consecuencias reales que perjudiquen a las personas.
El uso responsable de los datos de IA requiere:
- Inventario de datos
- Clasificación de datos
- Acceso a datos y derechos
- Consentimiento, retención y residencia de datos
- Auditoría de uso de datos
Seguridad inmediata
Un mensaje es cualquier entrada que se proporciona a un sistema de IA para obtener una respuesta. Pueden ser consultas de los usuarios o mensajes generados por el sistema. Un buen diseño de los mensajes del sistema resulta en un comportamiento ético de la IA. Sin embargo, los actores de amenazas pueden usarlos como vectores de ataque o malware si el modelo no ha sido entrenado para reconocer y rechazar mensajes peligrosos.
Para asegurarse de que los mensajes de su sistema sean seguros, debe buscar lo siguiente:
- Inyecciones rápidas y jailbreak
- phishing de datos sensibles
- Secuestro de modelos/phishing de conocimiento
- Denegación de servicio
- Comportamiento anómalo
- IA de sombra
Normativa sobre IA
A pesar de su uso generalizado, la IA es una tecnología que aún se encuentra en sus primeras etapas. A medida que la IA generativa evoluciona, las regulaciones y el marco que la rige también cambiarán, abordando nuevos desafíos de privacidad y seguridad. Existen varias leyes de gobernanza de datos de IA para proteger la información sensible o confidencial, como la Reglamento general de protección de datos (RGPD), el Ley de Derechos de Privacidad de California (CPRA), y el Ley de IA de la Unión Europea (Ley de IA de la UE).
De manera similar, otros países están desarrollando sus propias leyes y regulaciones para proteger la información personal.
El problema es que estas leyes y políticas pueden cambiar con el tiempo. Si su empresa utiliza IA generativa, debe implementar políticas y procesos internos que protejan los datos de sus clientes según la normativa. Esto significa que debe mantenerse al día con las regulaciones para evitar sorpresas.
Mejores prácticas de seguridad de GenAI
Realizar evaluaciones de riesgos en nuevos modelos de IA
Al buscar implementar un nuevo modelo de IA, especialmente si lo usará para ayudar con la protección de datos, es esencial evaluar los riesgos Asociado a la tecnología. Esto le ayudará a identificar cualquier vulnerabilidad de seguridad en el sistema que pueda provocar violaciones de datos o privacidad, o falta de fiabilidad. En esta etapa, también es crucial confirmar su cumplimiento con los estándares de seguridad de datos reconocidos, como el RGPD.
Validar y desinfectar datos de entrada
La inteligencia artificial, incluida la IA general, es tan segura como las entradas que procesa y los resultados que genera. Puedes ayudar a prevenir amenazas de seguridad como ataques de inyección rápida Validando y depurando exhaustivamente los datos de entrada, se garantiza que el modelo solo reciba información fiable y segura. Asimismo, se filtran todas las salidas para evitar la filtración de contenido malicioso o sensible.
Implementar controles de acceso y autenticación
Como ocurre con cualquier forma de seguridad de datos, los controles de acceso y la autenticación eficaz son clave para proteger los sistemas de IA, limitando quién puede interactuar con ellos. Por ejemplo, el uso de autenticación multifactor y controles de acceso basados en roles, junto con auditorías periódicas, puede ayudar a prevenir el uso indebido de la IA.
Tener un marco de gobernanza sólido
Implementar controles regulados para garantizar la seguridad y confiabilidad de los modelos de IA Generativa permite detectar tempranamente cualquier falla o degradación. Este marco podría incluir auditorías periódicas y herramientas para monitorear comportamientos inesperados, o minimizar los datos de entrenamiento a lo estrictamente necesario.
Invertir en datos y formación en IA
Una forma eficaz de evitar los riesgos asociados a la seguridad de las aplicaciones de IA es garantizar que todos los empleados estén informados sobre las posibles amenazas. Desde aprender a reconocer las limitaciones de los sistemas de IA hasta detectar posibles riesgos, que todos los equipos sean conscientes y responsables en el uso de la IA es, en sí mismo, una protección contra las amenazas a la seguridad.
Manténgase al día con las nuevas amenazas a la IA generativa
Todavía estamos en el inicio de la evolución del uso de la IA en las empresas. A medida que surjan nuevas capacidades, también lo harán. nuevos riesgos que deberá abordar. Es fundamental estar al tanto de las amenazas emergentes y cómo podrían afectar la seguridad de los datos. Actualice periódicamente sus protocolos de seguridad para mitigar cualquier vulnerabilidad emergente y mantener su resiliencia.
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