A raíz de las crecientes preocupaciones sobre la seguridad de los datos, el auge de modelos de lenguaje grandes (LLM) ese poder IA generativa Las capacidades ofrecen herramientas robustas para salvaguardar nuestra valiosa información.
Este blog explora las extraordinarias maneras en que esta tecnología mejora la seguridad de la información almacenada. Al aprovechar su potencial, podemos fortalecer nuestras defensas con seguridad de datos de IA generativa y mantenerse un paso por delante de las amenazas cibernéticas.
1. Detección de anomalías con una precisión sin precedentes
Los algoritmos de inteligencia artificial generativa (o GenAI) poseen notables capacidades de reconocimiento de patrones. Permiten que las operaciones de seguridad de su organización identifiquen anomalías y posibles... brechas de seguridad con precisión.
Investigaciones realizadas por analistas de ciberseguridad revelan que, al incorporar sistemas de detección de anomalías basados en IA generativa en sus herramientas de seguridad, puede reducir los falsos positivos hasta en un 70%. Esto le permite centrarse en las amenazas reales en lugar de lidiar con falsas alarmas, y le brinda la claridad y el espacio necesarios para desarrollar estrategias de mitigación de amenazas más eficientes y eficaces.
2. Fortalecimiento de los controles de acceso
Una de las formas en que los datos pueden verse comprometidos es si alguien sin la autoridad puede recuperarlos. La IA generativa se puede utilizar para protegerse contra... acceso no autorizado por 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 generativa. Sin embargo, si identifica una amenaza potencial, notificará rápidamente al personal de seguridad.
Las estadísticas muestran que las organizaciones que aprovechan los sistemas de control de acceso basados en inteligencia artificial generativa experimentan una disminución del 40% en los intentos exitosos de acceso no autorizado.
3. 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. Las investigaciones indican que la IA integrada en los procesos de cifrado puede aumentar la resistencia contra ataques de fuerza bruta hasta en un 50% y añadir una capa adicional de defensa. salvaguardar la información sensible.
4. 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. Por ello, la IA generativa puede aprender de las nuevas amenazas y adaptarse a ellas en tiempo real, lo que permite desarrollar mecanismos de defensa proactivos. Estos sistemas de inteligencia de amenazas basados en IA generativa pueden identificar eficazmente las amenazas emergentes y tomar medidas preventivas.
Las investigaciones han demostrado que estas soluciones adaptativas impulsadas por IA generativa pueden reducir el tiempo medio de detección y respuesta a las amenazas hasta en un 60%.
5. 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 riesgoLos estudios indican que las empresas que emplean capacitación en ciberseguridad basada en IA generativa experimentan una disminución del 45% en los incidentes de seguridad causados por negligencia humana.
La IA generativa puede simular escenarios realistas de ciberataques. Estos escenarios permiten 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 el ámbito de la seguridad de la información. Al aprovechar su potencial, puede revolucionar sus estrategias de defensa y anticiparse a las ciberamenazas en constante evolución, reconociendo los riesgos de seguridad que conlleva.
Las estadísticas y los resultados de investigación presentados aquí resaltan las invaluables contribuciones de la IA generativa en la detección de anomalías, el fortalecimiento del control de acceso y el fortalecimiento del protocolo de cifrado. mitigación de amenazas, y formación en ciberseguridad.
Adoptar la IA generativa es un paso imperativo para garantizar un futuro digital seguro y resiliente, que incorpore controles de seguridad sólidos.
Cómo gestionar los riesgos de la IA generativa
Por supuesto, ninguna tecnología está exenta de defectos y el uso de la IA generativa en ciberseguridad conlleva ciertos riesgos. Sin embargo, si conoce los riesgos de la IA, usted y su equipo de seguridad pueden mitigarlos. A continuación, se presentan algunas preocupaciones sobre el uso de herramientas de IA y cómo mitigarlas:
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.
Sin embargo, durante el proceso de aprendizaje, el modelo podría detectar sesgos. También podría revelar información personal que pudiera causar daño. Los modelos requieren ciertos procedimientos y políticas para operar de forma fiable y ética y prevenir estos problemas. También deben seguir las instrucciones conforme a los requisitos legales y sin sesgos.
Un modelo sin dichos algoritmos de seguridad puede convertirse en una vulnerabilidad para la organización que lo utiliza.
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 el control de datos en estos sistemas es la capacidad de la IA para imitar la comunicación humana. Con acceso a los datos de su empresa, la preocupación es que el sistema podría utilizarse para crear ataques de ingeniería social que lleven a los usuarios a proporcionar aún más información personal.
Por eso es necesario implementar controles y verificaciones para evitar el uso indebido de la información almacenada por parte de alguien que pueda manipular su herramienta de IA generativa.
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 aviso es cualquier entrada que se proporciona a un sistema de IA para obtener una respuesta. Pueden ser consultas de los usuarios o avisos generados por el sistema. Los avisos del sistema, bien diseñados, resultan 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 avisos 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
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 varios Leyes de gobernanza de datos de IA establecidas para proteger 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 podría necesitar mantenerse a la vanguardia de las regulaciones para no ser sorprendido.
Cómo BigID utiliza IA generativa para mejorar la seguridad de los datos
BigID es el proveedor líder de privacidad de los datosSoluciones de seguridad y gobernanza que aprovechan la IA avanzada y el aprendizaje automático para el descubrimiento y la clasificación de datos a fondo. Atrás quedaron los días de cientos de horas manuales y el inevitable error humano que conlleva. clasificar y catalogar cantidades masivas de datos sensibles.
Suite de seguridad de BigID Ofrece herramientas intuitivas y flexibles como inteligencia de acceso y remediación de datos. Mediante IA, BigID escanea, identifica y correlaciona automáticamente datos confidenciales según el contexto y evalúa el riesgo potencial, lo que le permite comprender mejor sus activos más valiosos.
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