La seguridad de la IA comienza con una pregunta fundamental:
¿A qué datos confidenciales pueden acceder sus sistemas de IA y qué sucede con esos datos cuando la IA los utiliza?
Esa pregunta se ha vuelto más difícil de responder a medida que la IA empresarial se expande más allá de los modelos independientes.
Actualmente, las organizaciones utilizan copilotos, aplicaciones de IA generativa, generación aumentada de recuperación (RAG), bases de datos vectoriales, agentes de IA, API, modelos de terceros y flujos de trabajo autónomos. Estos sistemas pueden buscar en repositorios empresariales, recuperar información confidencial, ejecutar aplicaciones, activar acciones e interactuar con datos mediante identidades humanas y no humanas.
Eso cambia el problema de la seguridad de la IA.
Las organizaciones aún necesitan proteger los modelos y la infraestructura, pero también necesitan comprender ¿Qué datos alimentan la IA, quién o qué puede acceder a ellos, por dónde fluyen, cómo los utiliza la IA, qué políticas se aplican y dónde los datos confidenciales generan riesgos?.
Seguridad de datos de IA Aplica controles de seguridad, gobernanza, privacidad, acceso y riesgo a los datos confidenciales utilizados a lo largo del ciclo de vida de la IA, incluyendo el entrenamiento, el ajuste, la recuperación, las indicaciones, la inferencia, las acciones del agente y los flujos de trabajo posteriores.
Seguridad de los datos de IA: Conclusiones clave
- La seguridad de los datos de IA protege los datos que respaldan la inteligencia artificial. Se centra en la información sensible utilizada en modelos, agentes, copilotos, indicaciones, RAG, almacenes de vectores, conjuntos de datos, canalizaciones y aplicaciones de IA.
- La IA amplía la superficie de ataque de los datos. La información confidencial puede ingresar a la IA a través de datos de entrenamiento, sistemas de recuperación, avisos, API, integraciones de aplicaciones, permisos de agentes y resultados de modelos.
- Los agentes de IA convierten la seguridad de los datos en un problema de identidad y acceso. Los agentes pueden heredar permisos, acceder a los sistemas empresariales, recuperar información confidencial y realizar acciones a través de aplicaciones y API.
- La IA en la sombra crea puntos ciegos. Las organizaciones necesitan tener visibilidad sobre las herramientas, modelos, agentes, indicaciones, almacenes de vectores, conjuntos de datos y flujos de trabajo de IA no autorizados que operan fuera de los controles establecidos.
- La seguridad de la IA requiere un contexto continuo. La sensibilidad de los datos, su procedencia, identidad, permisos, actividad, propiedad, políticas y finalidad comercial determinan si el acceso a los datos mediante IA genera un riesgo significativo.
- BigID protege la IA desde la base de los datos. BigID conecta los activos de IA con datos confidenciales, identidades, permisos, procedencia, políticas, actividad, riesgos y medidas correctivas a lo largo del ciclo de vida de la IA.
¿Qué es la seguridad de los datos en la IA?
La seguridad de los datos de IA es la práctica de proteger los datos sensibles, regulados, confidenciales, de propiedad exclusiva y críticos para el negocio que utilizan los sistemas de inteligencia artificial a lo largo de todo su ciclo de vida.
Aplica controles de seguridad a los datos utilizados para:
- Entrenamiento de modelos
- Sintonia FINA
- Generación aumentada por recuperación (RAG)
- Bases de datos vectoriales e incrustaciones
- Indicaciones y respuestas
- Inferencia
- Agentes de IA y flujos de trabajo autónomos
- Copilotos y asistentes
- API e integraciones de aplicaciones
- Resultados y acciones posteriores de la IA
La seguridad de los datos de IA debe responder a preguntas como:
- ¿Qué sistemas de IA existen en toda la organización?
- ¿A qué datos empresariales pueden acceder?
- ¿Contienen esos datos información sensible o regulada?
- ¿Quién o qué puede acceder al sistema de IA y a sus datos subyacentes?
- ¿Cómo fluyen los datos a través de los flujos de trabajo de la IA?
- ¿Puede aparecer información confidencial en las preguntas o respuestas?
- ¿Los agentes de IA tienen? permisos excesivos?
- ¿Están los empleados utilizando aplicaciones de IA no autorizadas?
- ¿Qué riesgos relacionados con los datos de IA requieren una solución prioritaria?
El objetivo no es simplemente proteger un modelo de IA, sino salvaguardar los datos confidenciales dondequiera que la IA los descubra, recupere, procese, genere, comparta o actúe sobre ellos.
IA segura desde los datos
Vea los datos confidenciales, las identidades y el acceso que hay detrás de la IA empresarial.
Descubra activos de IA, mapee datos confidenciales, identifique accesos riesgosos, aplique políticas y reduzca la exposición en modelos, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos y flujos de trabajo.
Por qué es importante la seguridad de los datos de la IA
La seguridad de datos tradicional se centra normalmente en proteger los repositorios, las aplicaciones, los usuarios y el movimiento de datos.
La IA añade nuevas vías de comunicación entre los datos confidenciales y los sistemas que los consumen.
Un copiloto puede recuperar información de los repositorios de la empresa. Una aplicación RAG puede mostrar documentos confidenciales mediante búsqueda vectorial. Un agente de IA puede llamar a API o aplicaciones utilizando permisos heredados. Un empleado puede pegar información de clientes en una herramienta de IA generativa no autorizada.
Cada escenario crea un problema de seguridad diferente, pero todos comparten el mismo requisito subyacente:
Los equipos de seguridad necesitan comprender los datos que respaldan la IA y las vías a través de las cuales la IA puede acceder a ellos.
La IA amplía el acceso a datos confidenciales.
Las aplicaciones de IA suelen conectarse a múltiples fuentes de datos empresariales simultáneamente.
Esto puede dar a la IA acceso a información en bases de datos, sistemas de archivos, aplicaciones SaaS, plataformas de colaboración, lagos de datos, almacenes de datos, almacenamiento en la nube y API.
Cuanto más conectada esté la IA, más importante será descubrimiento y clasificación de datos se convierte.
La IA introduce nuevas identidades no humanas.
Los agentes de IA no se limitan a generar texto.
Pueden recuperar datos, usar herramientas, interactuar con aplicaciones, llamar a API, ejecutar flujos de trabajo y actuar en nombre de los usuarios.
Esto hace que gobernanza del acceso a la IA una parte cada vez más importante de la seguridad de la IA.
La IA puede ampliar la exposición de datos existente.
La IA no necesita crear una nueva vulnerabilidad para crear un riesgo.
Si los datos confidenciales de la empresa ya tienen un acceso abierto o excesivo, conectar un sistema de IA a esos datos puede facilitar el descubrimiento, la recuperación, el resumen, la combinación o la distribución de la información expuesta.
La IA puede convertir un problema de acceso existente en un problema de exposición de datos a escala de IA.
Cómo la IA utiliza los datos empresariales
La IA interactúa con los datos a lo largo de un ciclo de vida mucho más amplio que el que abarca el entrenamiento de modelos tradicionales.
El ciclo de vida de los datos de IA
Los datos sensibles pueden ingresar a la IA en cada etapa.
Bases de datos, archivos, SaaS, nube, API, lagos de datos, almacenes de datos
Limpiar, clasificar, seleccionar, transformar, incrustar
Entrenamiento, ajuste, evaluación, pruebas
RAG, búsqueda vectorial, recuperación empresarial
Indicaciones, respuestas, copilotos, aplicaciones
Agentes, herramientas, API, flujos de trabajo, acciones posteriores
Implicaciones de seguridad: Proteger únicamente el modelo deja gran parte del ciclo de vida de los datos de IA fuera del alcance del equipo de seguridad.
¿Cuáles son los mayores riesgos para la seguridad de los datos en la IA?
La IA introduce nuevos riesgos al tiempo que amplifica los problemas de seguridad de datos ya conocidos.
1. Exposición de datos sensibles
Los sistemas de IA pueden recuperar o procesar PII, información de salud protegida, datos financieros, propiedad intelectual, credenciales, secretos, documentos confidenciales, código fuente u otra información sensible.
La exposición puede producirse a través de conjuntos de datos de entrenamiento, indicaciones, respuestas, sistemas RAG, API, bases de datos de vectores, acciones de agentes, registros o aplicaciones posteriores.
2. IA en la sombra
IA de sombra Se refiere a herramientas, modelos, agentes, aplicaciones o flujos de trabajo de IA que operan fuera de los procesos de seguridad y gobernanza aprobados.
Los empleados pueden usar servicios de IA externos sin comprender cómo manejan esos servicios los datos de la empresa. Los equipos de desarrollo pueden implementar modelos o agentes sin registrarlos. La funcionalidad de IA también puede ingresar a la empresa a través de aplicaciones SaaS existentes.
Si los equipos de seguridad no pueden detectar el uso de la IA, no pueden controlar de forma fiable los datos que recibe.
3. Acceso excesivo a la IA
Un sistema de IA puede heredar el acceso a través de:
- Permisos de usuario
- Cuentas de servicio
- Identidades de la aplicación
- Ámbitos de OAuth
- Roles en la nube
- credenciales de API
- Identidades de las máquinas
- Permisos delegados
Un agente de IA con acceso excesivo puede recuperar datos confidenciales mucho más allá de lo que requiere su tarea prevista.
4. Fuga de datos por rapidez y respuesta
Los usuarios pueden colocar información confidencial intencionalmente o accidentalmente en indicaciones.
Los sistemas de IA también pueden exponer datos confidenciales en sus respuestas cuando la recuperación, la autorización, el filtrado o los controles de políticas no tienen en cuenta la confidencialidad de la información subyacente.
5. Exposición a la base de datos RAG y de vectores
Los sistemas RAG ponen los datos empresariales a disposición de la IA generativa en el momento de la inferencia.
Esto mejora la relevancia, pero plantea una cuestión de seguridad crítica:
¿Puede la IA recuperar información que la persona que la solicita no debería ver?
Los equipos de seguridad necesitan visibilidad sobre los datos de origen, las incrustaciones, los almacenes de vectores, los permisos de recuperación, las identidades y las respuestas posteriores.
6. Envenenamiento de datos
Los atacantes o los procesos comprometidos pueden introducir información manipulada en los conjuntos de datos de entrenamiento, ajuste, recuperación u otros conjuntos de datos de IA.
Esto puede afectar al comportamiento del modelo, su precisión, su fiabilidad y las decisiones posteriores.
7. Inyección inmediata
Inyección rápida intentos de manipular un sistema de IA para que ignore las instrucciones previstas o realice acciones no deseadas.
El riesgo se vuelve más significativo cuando la IA se conecta a datos confidenciales, herramientas externas, API o acciones autónomas.
8. Divulgación de información sensible
Los modelos y las aplicaciones de IA pueden revelar información confidencial a través de respuestas, registros, integraciones, procesos de recuperación o contextos gestionados de forma inadecuada.
Por lo tanto, los controles de seguridad deben abordar tanto lo que entra en la IA como lo que sale de ella.
9. Mal uso de agentes de IA
IA agente Introduce un nivel de riesgo diferente porque los agentes pueden actuar.
Un agente con permisos excesivos no solo puede revelar información confidencial, sino que también puede compartirla, modificarla, moverla, eliminarla o ejecutar acciones contra ella, dependiendo de las herramientas y los privilegios de los que disponga.
10. Linaje de datos de IA poco claro
Las organizaciones pueden tener dificultades para determinar el origen de los datos de IA, cómo los transformaron los equipos, qué modelos o agentes los utilizan y hacia dónde fluye la información resultante.
Linaje de datos de IA Ayuda a crear responsabilidad en todo lo relacionado con la capacitación, el ajuste, la recuperación, las indicaciones, la inferencia y el uso posterior.
Seguridad de datos de IA frente a seguridad de datos tradicional
La seguridad de los datos en la IA se basa en la seguridad de datos tradicional, en lugar de reemplazarla.
Cómo proteger los datos utilizados por la IA
Un programa moderno de seguridad de datos de IA debe proteger los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, en lugar de depender de un único control.
1. Descubre la IA y la IA en la sombra.
Comience por identificar los recursos de IA que operan en toda la organización.
Relevancia del inventario:
- Modelos
- Agentes
- Copilotos
- aplicaciones de IA
- Indicaciones
- conjuntos de datos
- Bases de datos vectoriales
- Tuberías
- Servicios de IA de terceros
Los equipos de seguridad no pueden proteger los sistemas de IA cuya existencia desconocen.
2. Descubre y clasifica los datos que respaldan la IA.
Identifique los datos sensibles, regulados, confidenciales, de propiedad exclusiva, personales y críticos para el negocio que los sistemas de IA utilizan o a los que pueden acceder.
Esto establece el contexto de datos necesario para priorizar el riesgo de la IA.
3. Mapear el linaje de datos de IA
Comprenda de dónde provienen los datos, cómo los transforman los equipos, qué sistemas de IA los consumen y cuál es su siguiente destino.
El linaje adquiere especial importancia en los conjuntos de datos de entrenamiento, las canalizaciones RAG, los almacenes de vectores, los flujos de trabajo de los modelos y las aplicaciones posteriores.
4. Regular el acceso a la IA
Conectar los sistemas de IA con identidades, permisos, cuentas de servicio, aplicaciones, API, roles y otras vías de acceso.
Aplicar menor privilegio De esta forma, un sistema de IA solo puede acceder a los datos que requiere su propósito comercial aprobado.
5. Proteger las indicaciones y respuestas de la IA
Supervise las interacciones de la IA para detectar datos confidenciales y aplique políticas que reduzcan la divulgación inapropiada mediante avisos y respuestas.
La seguridad inmediata cobra especial importancia cuando las aplicaciones de IA interactúan con datos empresariales o proveedores de modelos externos.
6. Canalizaciones de datos de IA seguras
La seguridad de la IA debería extenderse a las fases iniciales, incluyendo los conjuntos de datos y los flujos de trabajo que alimentan la IA.
Las organizaciones pueden identificar datos confidenciales, reducir la información innecesaria, abordar problemas de calidad e higiene, aplicar políticas y validar si los conjuntos de datos siguen siendo apropiados para el uso previsto de la IA.
7. Monitorear la actividad de los datos
Los permisos muestran qué es una identidad o un sistema de IA. poder acceso.
Monitorización de la actividad de los datos Añade contexto sobre lo que realmente sucede.
Los equipos pueden utilizar el contexto de la actividad para identificar accesos inusuales, interacciones inesperadas con la IA o accesos que ya no se ajustan al propósito empresarial.
8. Priorizar el riesgo de la IA
No todos los descubrimientos de la IA conllevan el mismo riesgo.
La priorización debe tener en cuenta lo siguiente:
- Sensibilidad de los datos
- Sistema de IA o caso de uso
- Identidad y permisos
- Exposición
- Actividad
- Linaje
- Propiedad
- Violaciones de políticas
- Impacto potencial en el negocio
9. Remediar el riesgo de los datos de IA
La visibilidad debería conducir a medidas correctivas.
Los equipos podrían necesitar:
- Eliminar información confidencial de los conjuntos de datos de IA
- Reduzca los permisos excesivos
- Bloquear el acceso inapropiado a la IA
- Dirección de datos expuestos
- Asignar propietarios
- Corregir las infracciones de las políticas
- Limpiar o seleccionar conjuntos de datos de IA
- Investigar actividades sospechosas
- Excepciones del documento
Flujos de trabajo de remediación Ayudar a los equipos a convertir los resultados de la IA en acciones concretas y medibles.
De la visibilidad de la IA al control de la IA
Poner en práctica la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA.
Conecte los activos de IA con datos confidenciales, identidades, permisos, procedencia, políticas, riesgos y evidencia en todos los modelos, agentes, copilotos, indicaciones y flujos de trabajo.
Marcos y estándares de seguridad de datos de IA
Las organizaciones no necesitan desarrollar sus programas de seguridad de IA sin una guía establecida.
Marco de gestión de riesgos de IA del NIST
En Marco de gestión de riesgos de IA del NIST Proporciona orientación para gestionar los riesgos de la IA y promover una IA fiable.
El Perfil de IA Generativa del NIST amplía ese trabajo con consideraciones específicas para la IA generativa.
Guía de OWASP para la IA generativa
Proyecto de seguridad de IA generativa de OWASP Proporciona orientación sobre seguridad para modelos de lógica descriptiva (LLM) y aplicaciones de IA generativa, incluidos los riesgos relacionados con la inyección inmediata, la divulgación de información sensible, las cadenas de suministro, la contaminación de datos y modelos, la excesiva intervención humana y otras preocupaciones de seguridad específicas de la IA.
AI TRiSM
Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM) Reúne la gobernanza de la IA, la confianza, el riesgo, la seguridad, los datos, el acceso y los controles operativos.
Para los equipos empresariales, el cambio importante consiste en pasar de los principios y los inventarios de IA a los controles que operan sobre los sistemas de IA reales y los datos que los respaldan.
Seguridad y privacidad de los datos de IA
La seguridad y la privacidad en la IA se solapan cada vez más, ya que los sistemas de IA pueden procesar grandes volúmenes de información personal y regulada.
Las organizaciones deben comprender:
- ¿Qué datos personales utiliza la IA?
- El propósito de ese uso
- Origen de los datos
- Si los equipos necesitan toda esa información
- ¿Cuánto tiempo lo conserva la organización?
- ¿Quién o qué puede acceder a él?
- Ya sea que se traslade a través de jurisdicciones
- ¿Qué terceros lo reciben?
Evaluaciones del impacto de la privacidad y la IA Puede ayudar a las organizaciones a evaluar los casos de uso de la IA y a documentar los riesgos asociados para la privacidad y los datos.
Los controles como la minimización, la eliminación, la gobernanza del acceso, el enmascaramiento, la aplicación de políticas y la retención pueden reducir la exposición innecesaria al tiempo que permiten que continúe el uso aprobado de la IA.
Seguridad de los datos en IA y la Ley de IA de la UE
La seguridad de la IA ahora va de la mano de un conjunto cada vez mayor de requisitos regulatorios y de gobernanza de la IA.
En Ley de AI de la UE Establece obligaciones basadas en el riesgo de la IA y crea requisitos de gobernanza para las organizaciones que desarrollan o implementan sistemas de IA cubiertos.
Las organizaciones también deben tener en cuenta las leyes de privacidad, como el RGPD y las leyes de privacidad estatales de EE. UU. aplicables, cuando la IA procesa información personal.
El requisito práctico de seguridad sigue siendo el mismo: las organizaciones necesitan pruebas que demuestren qué sistemas de IA existen, qué datos utilizan, quién es su propietario, qué riesgos y políticas se aplican y qué controles ha implementado la organización.
Lista de verificación de mejores prácticas de seguridad de datos de IA
Verificación de preparación para la seguridad de datos de IA
¿Puede su equipo de seguridad responder a estas preguntas?
✓ ¿Sabemos qué modelos de IA, agentes, copilotos, aplicaciones y herramientas de IA de terceros operan en nuestro entorno?
✓ ¿Podemos identificar la IA en la sombra?
✓ ¿Sabemos a qué datos sensibles puede acceder cada sistema de IA?
✓ ¿Podemos rastrear los datos a través del entrenamiento, la recuperación, las indicaciones, la inferencia y los flujos de trabajo posteriores?
✓ ¿Podemos identificar datos confidenciales al introducir indicaciones o respuestas?
✓ ¿Comprendemos las identidades de los agentes de IA y los permisos efectivos?
✓ ¿Podemos identificar el acceso excesivo a la IA?
✓ ¿Podemos controlar cómo se accede a los datos confidenciales de IA y cómo se utilizan?
✓ ¿Podemos aplicar políticas contra los datos y el acceso a la IA?
✓ ¿Podemos priorizar los riesgos de la IA según la sensibilidad de los datos y el impacto en el negocio?
✓ ¿Podemos documentar la remediación y aportar pruebas de control?
Cómo BigID aborda la seguridad de los datos de la IA
BigID aborda la seguridad de la IA desde la perspectiva de los datos.
La mayoría de las empresas no están creando modelos básicos desde cero. Están adoptando IA comercial, copilotos, arquitecturas RAG, bases de datos vectoriales, aplicaciones de IA y agentes que se conectan directamente a los datos de la empresa.
Eso hace que la relación entre datos, identidad, acceso e IA Fundamental para la seguridad de la IA empresarial.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra activos de IA: Identificar modelos, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos, almacenes de vectores, canalizaciones, IA de terceros e IA en la sombra.
- Descubre y clasifica datos de IA: Identificar datos sensibles, regulados, confidenciales, de propiedad exclusiva, personales y otros datos de alto valor utilizados por la IA o a los que esta tenga acceso.
- Mapear el linaje de datos de IA: Rastrear los datos a través del entrenamiento, el ajuste, la recuperación, la solicitud, la inferencia y los flujos de trabajo posteriores.
- Gobernar el acceso a la IA: Conectar los sistemas de IA, los agentes, las identidades, los permisos y las vías de acceso con los datos confidenciales que los respaldan.
- Proteja las indicaciones y las respuestas: Identificar datos sensibles en las interacciones con la IA y aplicar políticas diseñadas para reducir la exposición inapropiada.
- Canalizaciones de IA seguras: Descubrir, clasificar, gestionar y controlar los datos utilizados para el entrenamiento, el ajuste, la recuperación y la inferencia de la IA.
- Agregar contexto de actividad: Comprenda cómo se accede a los datos confidenciales y cómo se utilizan.
- Evaluar el riesgo de la IA: Priorice el riesgo utilizando la sensibilidad de los datos, el acceso, el uso, el origen, la propiedad, la exposición, las políticas y el contexto empresarial.
- Solución de problemas de la unidad: Asigne la propiedad, coordine los flujos de trabajo, aplique las políticas y realice un seguimiento de las medidas correctivas.
- Poner en práctica la IA TRiSM: Conectar la confianza, el riesgo, la seguridad, la gobernanza, las políticas y las evidencias de auditoría de la IA a lo largo de todo su ciclo de vida.
El resultado es una seguridad de la IA basada en los datos que la IA utiliza realmente, las identidades que pueden acceder a ellos y las acciones necesarias para reducir el riesgo significativo.
Conectar los datos y la IA
IA segura comenzando con los datos que la respaldan.
Descubra cómo BigID detecta activos de IA, mapea datos confidenciales y accesos, identifica riesgos, aplica políticas e impulsa la remediación en modelos, agentes, copilotos, avisos, conjuntos de datos y canalizaciones.
Preguntas frecuentes sobre seguridad de datos en IA
¿Qué es la seguridad de los datos en la IA?
La seguridad de los datos de IA es la práctica de proteger la información sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva y de importancia crítica para el negocio que utilizan los sistemas de IA en las fases de entrenamiento, ajuste, recuperación, solicitud, inferencia, agentes, aplicaciones y flujos de trabajo posteriores.
¿Por qué es importante la seguridad de los datos en la IA?
Los sistemas de IA pueden acceder y procesar grandes cantidades de datos empresariales mediante modelos, copilotos, sistemas RAG, bases de datos vectoriales, API, aplicaciones y agentes. La seguridad de los datos de IA ayuda a las organizaciones a identificar por dónde entran los datos confidenciales en estos sistemas, quién o qué puede acceder a ellos y dónde ese uso genera riesgos.
¿Cuáles son los mayores riesgos para la seguridad de los datos en la IA?
Entre los principales riesgos se incluyen la exposición de datos confidenciales, la IA en la sombra, el acceso excesivo a la IA, las fugas de información durante la respuesta y la comunicación, los almacenes RAG y de vectores inseguros, el envenenamiento de datos, la inyección instantánea, la divulgación de información confidencial, el uso indebido de agentes y el linaje incompleto de datos de IA.
¿En qué se diferencia la seguridad de los datos de la IA de la seguridad de los datos tradicionales?
La seguridad de datos tradicional protege la información empresarial en repositorios, aplicaciones, identidades y flujos de datos. La seguridad de datos de IA extiende esos controles a modelos, agentes, copilotos, indicaciones, almacenes de vectores, sistemas RAG, canalizaciones de IA y acciones autónomas que involucran datos empresariales.
¿Cómo pueden las organizaciones proteger los datos utilizados por la IA?
Las organizaciones pueden descubrir activos de IA y IA en la sombra, clasificar datos confidenciales, mapear el linaje de datos de IA, gestionar identidades y permisos, proteger las indicaciones y respuestas, asegurar los flujos de trabajo de IA, supervisar la actividad, hacer cumplir las políticas, priorizar el riesgo y remediar la exposición inapropiada.
¿Qué es la IA en la sombra?
La IA en la sombra se refiere a herramientas, modelos, agentes, aplicaciones o flujos de trabajo de IA que operan fuera de los procesos de seguridad y gobernanza aprobados. La IA en la sombra puede generar riesgos para los datos cuando los empleados o las aplicaciones exponen información empresarial confidencial a la IA sin la visibilidad ni los controles adecuados.
¿Cómo genera RAG riesgos para la seguridad de los datos?
La generación con recuperación de información conecta la IA generativa con fuentes de datos externas. Si los permisos de recuperación o los controles de datos son demasiado amplios, una aplicación de IA podría recuperar información confidencial que el usuario o sistema solicitante no debería recibir.
¿Cómo cambian los agentes de IA la seguridad de los datos?
Los agentes de IA pueden recuperar información, llamar a API, usar aplicaciones, ejecutar flujos de trabajo y realizar acciones mediante permisos humanos o de máquina. Por lo tanto, las organizaciones necesitan comprender la identidad de los agentes, su acceso efectivo, la exposición a datos confidenciales, su actividad y su propósito comercial.
¿Qué es AI TRiSM?
La gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad en la IA integra la gobernanza, la seguridad, la gestión de riesgos, la confianza, las políticas y los controles operativos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Ayuda a las organizaciones a pasar de la visibilidad de la IA al control y la evidencia continuos.
¿Cómo respalda BigID la seguridad de los datos de la IA?
BigID descubre activos de IA e IA en la sombra, identifica y clasifica datos de IA confidenciales, mapea el linaje, conecta identidades y permisos de IA con datos, proporciona contexto de actividad, identifica riesgos de IA, aplica políticas, coordina la remediación y admite evidencia lista para auditoría en modelos, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos, almacenes de vectores y canalizaciones.
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