Seguridad en IA generativa: riesgos y mejores prácticas

La IA generativa puede ayudar a su equipo de seguridad a investigar amenazas, resumir incidentes y descubrir patrones con mayor rapidez. También puede ofrecer a un empleado, copiloto o agente autónomo una nueva vía de acceso a información confidencial.

Consideremos un escenario empresarial común: su organización implementa un asistente de IA para ayudar a los empleados a encontrar respuestas en documentos internos. El asistente funciona según lo previsto: busca en repositorios conectados, recupera archivos relevantes y genera resúmenes útiles.

Entonces alguien formula una pregunta que permite acceder a registros confidenciales de compensación, información de clientes o código fuente propietario.

Es posible que el modelo haya seguido las instrucciones a la perfección. El fallo de seguridad se produjo antes, cuando un sistema de IA tuvo acceso a datos confidenciales sin los controles adecuados.

Ese es el desafío de seguridad de IA generativa. Las organizaciones deben proteger los modelos y aplicaciones de IA, al tiempo que garantizan la seguridad de los datos, las identidades, los permisos, las indicaciones, las integraciones y las acciones que los hacen útiles.

Esta guía explica los riesgos, las medidas de defensa prácticas y las oportunidades que la IA generativa ofrece a los equipos de seguridad empresarial. También muestra cómo desarrollar un programa de seguridad que impulse la adopción de la IA en lugar de simplemente ralentizarla.

¿Qué es la seguridad mediante IA generativa?

Seguridad de IA generativa Es la práctica de proteger los sistemas de IA generativa y sus flujos de trabajo asociados contra el acceso no autorizado, la exposición de datos, la manipulación maliciosa, el uso indebido y las acciones inseguras.

Abarca más que el modelo de lenguaje a gran escala (LLM). Un despliegue seguro de IA generativa debe tener en cuenta todo lo que el modelo puede usar, recuperar, generar o influir.

Eso incluye:

• Modelos y aplicaciones: Másteres en Derecho (LLM) alojados en la nube, copilotos empresariales, asistentes personalizados y funciones de IA integradas.
• Datos empresariales: Conjuntos de datos de capacitación, documentos internos, bases de datos, código fuente, información personal y registros regulados.
• Sistemas de recuperación: Generación aumentada por recuperación (RAG), bases de datos vectoriales, bases de conocimiento y conectores de búsqueda.
• Interacciones de IA: Indicaciones, contexto recuperado, respuestas generadas y archivos cargados.
• Identidades y permisos: Empleados, cuentas de servicio, aplicaciones, agentes de IA y acceso delegado.
• Herramientas y acciones: API, complementos, destinos externos, automatización de flujos de trabajo y transacciones ejecutadas por agentes.

El objetivo es permitir que los sistemas de IA aprobados utilicen información aprobada para fines aprobados, evitando al mismo tiempo la exposición de datos confidenciales y el comportamiento no autorizado.

Por qué la IA generativa cambia la seguridad empresarial

La seguridad tradicional de las aplicaciones parte de la premisa de que los usuarios y las aplicaciones interactúan a través de interfaces relativamente definidas. La IA generativa añade una interfaz de lenguaje flexible que puede abarcar diversos sistemas, interpretar contenido no confiable y, en ocasiones, actuar en función de dicha interpretación.

Tres cambios son particularmente importantes.

1. El lenguaje natural facilita la recuperación de datos.

Un empleado ya no necesita saber dónde se encuentra un archivo confidencial. Un asistente de IA conectado puede localizarlo, extraer los detalles relevantes y resumir los hallazgos en segundos. Si los permisos del repositorio son demasiado amplios, la IA puede aumentar esa vulnerabilidad.

2. El contenido no confiable puede influir en el comportamiento de la IA.

Un modelo puede encontrar instrucciones en páginas web, documentos, correos electrónicos, comentarios de código o resultados de búsqueda. Estas instrucciones son datos, no comandos autorizados, pero un flujo de trabajo de IA insuficientemente protegido podría interpretarlas como órdenes.

3. Los agentes de IA pueden convertir las respuestas en acciones.

Un asistente que redacta una respuesta genera un tipo de riesgo. Un agente que puede enviar esa respuesta, actualizar el registro de un cliente, cambiar permisos o ejecutar una transacción genera otro.

Por lo tanto, los equipos de seguridad necesitan evaluar no solo lo que sabe un sistema de IA, sino también a qué puede acceder, qué puede producir y qué se le permite hacer.

10 riesgos de seguridad de la IA generativa que debes comprender.

Los riesgos de seguridad de la IA generativa pueden originarse en el modelo, los datos que utiliza, las aplicaciones relacionadas o los permisos que conectan todos los elementos. Los siguientes riesgos merecen especial atención.

1. Fuga de datos confidenciales

Los empleados pueden pegar información confidencial en herramientas de IA. Los asistentes empresariales pueden recuperar documentos con permisos de acceso excesivamente permisivos. Las respuestas generadas pueden reproducir información personal, regulada o de propiedad exclusiva.

Qué hacer: Descubra y clasifique datos confidenciales, controle a qué puede acceder la IA, aplique controles de respuesta rápida cuando sea posible y minimice la exposición innecesaria.

2. Inyección inmediata e inyección inmediata indirecta

La inyección de instrucciones maliciosas se produce cuando estas intentan desviar un sistema de IA de su tarea autorizada. En la inyección indirecta, las instrucciones aparecen dentro del material que la IA está procesando, como un documento o una página web.

Qué hacer: Trate el contenido externo como no confiable, separe las instrucciones de los datos, restrinja las herramientas disponibles, aplique la autorización fuera del modelo y pruebe escenarios adversarios.

3. IA en la sombra y herramientas no autorizadas

Los empleados pueden adoptar servicios de IA sin revisión de seguridad, aprobación de compras ni visibilidad sobre el manejo de datos. Las funciones de IA integradas en las plataformas SaaS existentes pueden crear puntos ciegos similares.

Qué hacer: Descubra la IA autorizada y no autorizada, establezca patrones de uso aprobados, evalúe a los proveedores y supervise las interacciones con datos confidenciales.

4. Permisos excesivos para la IA y los agentes.

Las aplicaciones y los agentes de IA pueden heredar un amplio acceso a través de cuentas de servicio, conectores, API o permisos de usuario. Un agente puede convertirse en un grave problema de seguridad cuando puede acceder a datos confidenciales y ejecutar acciones simultáneamente.

Qué hacer: Aplique el principio de mínimo privilegio, identifique a los responsables, restrinja el acceso a las herramientas, utilice credenciales de corta duración cuando sea posible y exija aprobaciones para acciones de alto impacto.

5. RAG inseguro y recuperación de vectores

La generación aumentada por recuperación puede hacer que el conocimiento interno sea consultable mediante IA. Pero la información consultable no es automáticamente información que todo usuario o agente deba recuperar.

Qué hacer: Conservar la autorización a nivel de origen, evaluar los permisos en el momento de la recuperación, clasificar el contenido indexado y tener en cuenta los datos retenidos en almacenes vectoriales e incrustaciones.

6. Envenenamiento de datos y conocimiento no confiable

Los ataques o las modificaciones accidentales de datos pueden introducir contenido engañoso o malicioso en los conjuntos de datos de entrenamiento, las bases de conocimiento o las fuentes de recuperación. Esto puede distorsionar el comportamiento del modelo o influir en las respuestas generadas.

Qué hacer: Realizar un seguimiento de la procedencia y el linaje, validar las fuentes fiables, gestionar los cambios en los conjuntos de datos críticos y evaluar los resultados en función de las expectativas conocidas.

7. Robo de modelos y exposición a la propiedad intelectual

Los artefactos del modelo, las indicaciones propietarias, los datos de ajuste fino, las incrustaciones y la lógica de la aplicación pueden contener propiedad intelectual valiosa. Los controles de acceso débiles o las interfaces expuestas pueden aumentar el riesgo de robo y extracción.

Qué hacer: Proteja los activos del modelo, asegure las API, gestione los secretos, supervise el acceso anómalo y limite la exposición innecesaria de información confidencial.

8. Resultados inseguros y acciones posteriores

El texto, el código o las respuestas estructuradas generadas pueden ser inexactas, manipuladas o inseguras para su ejecución. Un flujo de trabajo que confía automáticamente en la salida del modelo puede convertir una respuesta incorrecta en un incidente empresarial.

Qué hacer: Validar los resultados, utilizar comprobaciones deterministas para las operaciones críticas, separar las recomendaciones de la ejecución y exigir la aprobación humana cuando proceda.

9. Modelo de terceros y riesgo en la cadena de suministro

Las organizaciones suelen depender de modelos externos, API, marcos de trabajo, conectores, complementos y servicios de alojamiento. Cada dependencia plantea interrogantes sobre seguridad, retención de datos, acceso, disponibilidad y obligaciones contractuales.

Qué hacer: Evaluar a los proveedores, documentar los flujos de datos, evaluar las políticas de retención y capacitación, supervisar las dependencias y definir planes de salida o de contingencia.

10. Deficiencias en materia de privacidad, cumplimiento normativo y gobernanza.

La IA generativa puede procesar información personal, registros regulados o datos sujetos a limitaciones de residencia, consentimiento, retención y finalidad. Un flujo de trabajo de IA técnicamente funcional aún puede infringir las políticas organizativas o las obligaciones legales.

Qué hacer: Conectar el inventario de IA con la gobernanza de datos, las evaluaciones de privacidad, la propiedad, el linaje, las regulaciones aplicables y la evidencia de los controles.

Seguridad mediante IA generativa en la práctica: tres escenarios

Los requisitos de seguridad se vuelven más claros al evaluar qué puede acceder y hacer un sistema de IA. Explore estos ejemplos para ver cómo cambia el riesgo en implementaciones empresariales comunes.

Cómo la IA generativa puede mejorar la ciberseguridad

La IA generativa introduce nuevos riesgos, pero también puede hacer que los equipos de seguridad sean más eficaces cuando se implementa con los controles adecuados y la supervisión humana.

Cinco aplicaciones resultan especialmente útiles.

1. Acelerar las investigaciones de seguridad

La IA generativa puede resumir alertas, organizar notas de investigación, explicar hallazgos técnicos y ayudar a los analistas a interpretar grandes volúmenes de información de seguridad.

Dónde resulta útil: Los centros de operaciones de seguridad pueden reducir las investigaciones repetitivas y dar a los analistas más tiempo para investigar amenazas importantes.

Importante medida de seguridad: Las explicaciones generadas por IA deben basarse en evidencia verificada. Los modelos pueden producir conclusiones convincentes, pero incorrectas.

2. Mejorar los flujos de trabajo de análisis y detección de amenazas.

La IA generativa puede ayudar con los resúmenes de inteligencia sobre amenazas, la elaboración de reglas de detección, las consultas de investigación y las correlaciones entre los hallazgos de seguridad. El análisis convencional y el aprendizaje automático siguen siendo importantes para identificar anomalías; la IA generativa añade una capa basada en el lenguaje para la investigación y la respuesta.

Dónde resulta útil: Los analistas pueden pasar más rápidamente de las señales brutas a las hipótesis que merece la pena comprobar.

Importante medida de seguridad: Valide las reglas, consultas y conclusiones generadas antes de utilizarlas en producción.

3. Reseñas de acceso al soporte y priorización de riesgos

Los equipos de seguridad a menudo necesitan interpretar relaciones complejas entre identidades, permisos, aplicaciones y datos confidenciales. La IA generativa puede ayudar a resumir los hallazgos y explicar por qué un patrón de acceso merece atención.

Dónde resulta útil: Los equipos pueden traducir los resultados de las pruebas de acceso técnico en decisiones empresariales más claras.

Importante medida de seguridad: Las decisiones de acceso deben basarse en permisos autorizados y en el contexto de los datos, no en la suposición de un modelo sobre quién debería tener acceso.

4. Prestar asistencia en la respuesta y remediación de incidentes de seguridad.

GenAI puede ayudar a preparar planes de respuesta, resumir incidentes, redactar instrucciones de remediación y recomendar los próximos pasos para los equipos de seguridad.

Dónde resulta útil: Los equipos pueden reducir el trabajo administrativo y hacer que las transiciones sean más consistentes.

Importante medida de seguridad: Las acciones de gran impacto, como la eliminación de datos, el cambio de acceso o el aislamiento de sistemas, deben seguir controles de políticas deterministas y requisitos de aprobación.

5. Hacer que la capacitación en seguridad sea más realista.

La IA generativa puede crear ejemplos personalizados de concienciación sobre el phishing, simulaciones y ejercicios específicos para cada rol que reflejen las amenazas a las que probablemente se enfrenten los empleados.

Dónde resulta útil: La formación en seguridad cobra mayor relevancia para los flujos de trabajo empresariales reales.

Importante medida de seguridad: Revise el contenido simulado para comprobar su exactitud, idoneidad y para evitar la exposición involuntaria de información confidencial real.

Seguridad de la IA generativa frente a la seguridad de las aplicaciones tradicionales

Muchos de los controles de ciberseguridad ya establecidos siguen aplicándose a la IA generativa. La autenticación, el cifrado, la gestión de vulnerabilidades, el registro de eventos, el desarrollo seguro y la respuesta a incidentes siguen siendo esenciales.

La diferencia radica en que la IA generativa introduce nuevos comportamientos y rutas de datos que los controles convencionales quizás no comprendan del todo.

Para un análisis más profundo de la protección de datos sensibles en los sistemas de IA, consulte la documentación de BigID. Guía de seguridad de datos de IA. Para obtener información sobre amenazas y controles de acceso específicos para IA, explore Seguridad AI.

Mejores prácticas de seguridad para la IA generativa

Un programa de seguridad GenAI maduro combina prácticas de ciberseguridad establecidas con controles diseñados para el acceso a datos específicos de la IA, el comportamiento de los modelos y los flujos de trabajo autónomos.

1. Crea un inventario completo de IA.

Identifique modelos, asistentes, copilotos, agentes, funciones SaaS con IA, aplicaciones RAG, almacenes de vectores y servicios conectados. Registre la propiedad, el propósito comercial, las fuentes de datos, el entorno de implementación y el uso aprobado.

Incluir la IA en la sombra. Un inventario limitado a proyectos aprobados centralmente no tendrá una exposición significativa.

2. Descubrir y clasificar datos accesibles mediante IA

Determinar qué sistemas de IA pueden acceder a información personal, registros regulados, propiedad intelectual, credenciales, datos financieros y otros activos sensibles.

La clasificación debería extenderse más allá de las bases de datos estructuradas e incluir documentos, plataformas de colaboración, almacenamiento en la nube, repositorios de código y almacenes de datos específicos para IA.

3. Aplicar el principio de mínimo privilegio para humanos e IA.

Revise los permisos de usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, conectores y agentes de IA. Elimine los accesos innecesarios y asegúrese de que la recuperación de datos por parte de la IA respete la autorización de la identidad solicitante.

En el caso de los agentes autónomos, conviene evaluar tanto los datos a los que pueden acceder como las acciones que pueden realizar.

4. Canalizaciones RAG y fuentes de conocimiento seguras

Validar las fuentes de datos, preservar los controles de acceso durante la indexación y la recuperación, proteger las bases de datos vectoriales y realizar un seguimiento del linaje desde el contenido de origen hasta los resultados de la IA.

No dé por sentado que la información se vuelve segura para compartir simplemente porque se ha transformado en incrustaciones o se ha recuperado como contexto del modelo.

5. Establecer mecanismos de protección para una respuesta rápida y eficaz.

Aplique los controles adecuados a la información confidencial enviada a las herramientas de IA y devuelta en las respuestas. Pruebe si hay inyección de datos, divulgación insegura, manipulación o intentos de eludir las políticas.

Recuerde que el filtrado de mensajes por sí solo no es suficiente. Los controles de autorización y de acciones deben seguir siendo aplicables incluso cuando el modelo se comporta de forma inesperada.

6. Restringir las herramientas y acciones de los agentes de IA.

Limitar el acceso de los agentes a los sistemas, API, destinos y operaciones necesarios para su propósito autorizado. Exigir aprobación explícita para cambios de alto impacto, intercambio externo o transacciones confidenciales.

Mantener la trazabilidad de la actividad de los agentes y definir un método para deshabilitar o revocar el acceso cuando cambie el riesgo.

7. Evaluar proveedores y modelos externos

Antes de conectar información empresarial confidencial, revise el manejo de datos, la retención, la capacitación sobre su uso, los subprocesadores, las garantías de seguridad, las opciones de implementación y las obligaciones de notificación de incidentes.

Reevaluar los cambios sustanciales en los modelos, conectores, funciones o flujos de datos.

8. Pruebe los sistemas de IA antes y después de su implementación.

Evalúe la fuga de datos, la recuperación no autorizada, la inyección de mensajes, las salidas inseguras, el uso indebido de agentes y otros modos de fallo relevantes. Incluya escenarios empresariales realistas, no solo pruebas comparativas genéricas.

Vuelva a realizar la prueba cuando cambien las indicaciones, los modelos, los permisos, las herramientas, los conjuntos de datos o las integraciones.

9. Monitorear el riesgo y vincular los hallazgos con las medidas correctivas.

La visibilidad de la seguridad tiene un valor limitado a menos que los equipos puedan actuar en consecuencia. Asigne responsables, priorice los hallazgos según la confidencialidad de los datos y su impacto en el negocio, corrija el acceso excesivo y verifique que la remediación se haya completado.

10. Establecer la gobernanza y la rendición de cuentas en materia de IA.

Defina el uso aceptable, la propiedad, los requisitos de revisión, las políticas de datos, la respuesta a incidentes y la retención de evidencias. Alinee el programa con los marcos y obligaciones legales pertinentes.

En Marco de gestión de riesgos de IA del NIST proporciona una base útil para la gobernanza y la gestión de riesgos. Las organizaciones también pueden utilizar el Proyecto de seguridad OWASP GenAI para fundamentar la elaboración de modelos y pruebas de amenazas.

Un plan de seguridad de IA generativa de 30-60-90 días

Las organizaciones no necesitan resolver todos los desafíos de seguridad de la IA a la vez. Un plan por fases puede brindar visibilidad, abordar las vulnerabilidades de alto impacto y crear controles repetibles.

Cómo medir la seguridad de la IA generativa

Los ejecutivos necesitan saber si la adopción de la IA se está volviendo más segura, y no simplemente si la organización ha redactado una política de IA.

Estas cinco métricas ayudan a traducir la seguridad de GenAI en resultados medibles.

Cómo BigID ayuda a proteger la IA generativa

La seguridad de la IA generativa se complica cuando los modelos, los datos, las identidades y los controles se gestionan por separado. Un equipo de seguridad puede saber qué herramientas de IA utilizan los empleados sin saber a qué datos confidenciales pueden acceder dichas herramientas. Otro equipo puede saber dónde se almacenan los datos confidenciales sin comprender qué agentes pueden recuperarlos.

BigID conecta estas señales para ayudar a las organizaciones a comprender y reducir el riesgo de la IA en contexto.

Explora cómo se acerca BigID Seguridad de la IA, Gobernanza de la IAy Seguridad RAG en todos los entornos empresariales.

IA generativa segura sin ralentizar la innovación.

El objetivo de la seguridad basada en IA generativa no es eliminar la IA de la empresa, sino hacerla útil dentro de los límites que la organización pueda comprender, aplicar y defender.

Esto comienza con la visibilidad de los sistemas de IA que ya están en uso. Continúa con el descubrimiento de datos confidenciales, la gobernanza del acceso, la recuperación segura, las pruebas de modelos y aplicaciones, y los controles sobre las acciones autónomas.

La IA generativa puede aumentar la eficacia de los equipos de seguridad. Sin embargo, las organizaciones obtienen el mayor beneficio cuando también protegen la información y los permisos de los que depende la IA.

La cuestión ya no es solo si tu IA es segura, sino si los datos de tu empresa permanecen seguros cuando la IA puede acceder a ellos.

Preguntas frecuentes sobre seguridad en IA generativa

¿Qué es la seguridad basada en IA generativa?

La seguridad de la IA generativa protege los modelos, aplicaciones, datos, indicaciones, resultados, identidades, integraciones y agentes de IA generativa contra el acceso no autorizado, la exposición de datos confidenciales, la manipulación maliciosa y las acciones inseguras.

¿Cuáles son los mayores riesgos de seguridad de la IA generativa?

Entre los principales riesgos se incluyen la fuga de datos confidenciales, la inyección instantánea, la IA en la sombra, los permisos excesivos, la recuperación RAG insegura, el envenenamiento de datos, el robo de modelos, los resultados inseguros, las dependencias de terceros y las violaciones de la privacidad o el cumplimiento normativo.

¿En qué se diferencia la seguridad de la IA generativa de la seguridad de la IA?

La seguridad de la IA abarca la práctica general de proteger los sistemas de inteligencia artificial. La seguridad de la IA generativa se centra en los riesgos asociados a los modelos de generación de contenido y sus flujos de trabajo, incluidos los modelos de lenguaje natural (LLM), las indicaciones, los resultados generados, las aplicaciones RAG, los copilotos y los agentes.

¿Cómo pueden las organizaciones prevenir las fugas de datos de la IA generativa?

Las organizaciones pueden reducir la fuga de datos descubriendo y clasificando los datos confidenciales, limitando el acceso de la IA, asegurando los permisos de recuperación, supervisando las interacciones de la IA, aplicando políticas de protección de datos adecuadas y minimizando la exposición innecesaria de información.

¿Qué es la inyección rápida en la IA generativa?

La inyección de comandos es un intento de manipular un sistema de IA mediante instrucciones maliciosas. Estas instrucciones pueden aparecer en una solicitud directa o en contenido externo que la IA procesa, como documentos, páginas web, correos electrónicos o información recuperada.

¿Puede la IA generativa mejorar la ciberseguridad?

Sí. La IA generativa puede ayudar a los analistas a resumir incidentes, interpretar hallazgos de seguridad, redactar consultas de investigación, colaborar en los flujos de trabajo de remediación y desarrollar ejercicios de capacitación realistas. Sin embargo, sus resultados y las acciones recomendadas aún requieren la validación y supervisión adecuadas.

¿Qué es la IA en la sombra?

La IA en la sombra se refiere a las herramientas, modelos, agentes o funciones de IA que se utilizan fuera de los procesos de gobernanza y seguridad aprobados por una organización. Puede generar brechas de visibilidad y exponer información confidencial a servicios que no han sido evaluados.

¿Cómo se garantiza la seguridad de los agentes de IA generativa?

Proteja los agentes de IA asignándoles responsables, restringiendo el acceso a los datos y las herramientas, aplicando el principio de mínimo privilegio, validando los destinos externos, supervisando las acciones y exigiendo aprobación para operaciones de alto impacto.

¿Qué es la seguridad RAG?

La seguridad RAG protege los datos, los procesos de recuperación, las identidades, los permisos y los resultados que se generan cuando un sistema de IA recupera información empresarial para generar respuestas. Ayuda a garantizar que el contenido que se puede buscar solo sea accesible para usuarios y sistemas autorizados.

¿Qué marcos de trabajo ayudan con la seguridad de la IA generativa?

El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST respalda la gobernanza de riesgos de IA, mientras que el Proyecto de Seguridad GenAI de OWASP proporciona orientación sobre amenazas y defensas para aplicaciones de IA. Las organizaciones también pueden utilizar estándares de seguridad de la información y requisitos de gobernanza pertinentes para respaldar sus programas.

¿Cuál es el papel de la clasificación de datos en la seguridad de la IA general?

La clasificación de datos identifica información sensible, regulada, confidencial y de propiedad exclusiva. Este contexto ayuda a las organizaciones a determinar a qué información deben acceder los sistemas de IA, dónde existe exposición a riesgos y qué riesgos requieren una mitigación prioritaria.

¿Cómo respalda BigID la seguridad basada en IA generativa?

BigID ayuda a las organizaciones a descubrir activos de IA, identificar datos confidenciales, comprender el acceso y los permisos, gestionar el uso de la IA, evaluar riesgos, supervisar la exposición y respaldar la remediación en entornos de IA empresariales.