Seguridad de la IA explicada: desafíos de seguridad y soluciones para las tecnologías de IA
La inteligencia artificial (IA) está ayudando a organizaciones como las de salud, finanzas, transporte y muchas más. Sin embargo, a medida que las herramientas de IA adquieren protagonismo, su seguridad también debe recibir la misma atención.
Generar confianza y confiabilidad en torno a las aplicaciones de IA es el primer paso para fomentar la aceptación y liberar todo su potencial. En este blog, exploraremos los riesgos, la implementación, la gobernanza y beneficios de optimizar los flujos de trabajo para Seguridad de la IA cumplimiento.
¿Qué es la seguridad de la Inteligencia Artificial?
Las plataformas de IA se enfrentan a amenazas y riesgos potenciales que podrían comprometer su integridad, confidencialidad, disponibilidad y fiabilidad. La seguridad de la IA se refiere a las medidas y técnicas utilizadas para proteger estos sistemas de estas vulnerabilidades.
La creación de software seguro implica implementar salvaguardas y contramedidas para que sistemas de IA son resistentes a ataques, mal uso o consecuencias no deseadas relacionadas con la ciberseguridad de la IA.
Riesgos y preocupaciones sobre la seguridad de los datos de IA
A medida que las tecnologías de IA y ML se integran en el desarrollo de software y las soluciones de seguridad, también introducen nuevos peligros. Su rápida adopción en diversos casos de uso exige el cumplimiento de rigurosos estándares de seguridad (como los propuestos por... Ley de AI de la UE) para que los sistemas de IA sean seguros y protegidos.
Los analistas de seguridad y los equipos de ciberseguridad son cruciales en la implementación de las mejores prácticas de seguridad para mitigar estos riesgos. Para abordar los desafíos de seguridad de datos asociados con la IA, deben encontrar un equilibrio entre el aprovechamiento de su potencial y el mantenimiento de sólidas medidas de seguridad para protegerse contra las amenazas emergentes.
Algunas de las preocupaciones más comunes incluyen:
Privacidad y confidencialidad de datos
La vulnerabilidad de los datos sensibles en los sistemas de IA es una preocupación apremiante, dada la posibilidad de filtraciones de datos y accesos no autorizados. Dado que la IA depende en gran medida de grandes conjuntos de datos para su entrenamiento, la seguridad de estos datos se vuelve fundamental.
Ataques adversarios
Estas amenazas están diseñadas para manipular o engañar a la IA, a menudo con intenciones maliciosas. Para comprender el alcance de amenazas adversarias, debes explorar ejemplos del mundo real Que subrayan las implicaciones de tales ataques. Es importante reconocer y abordar las debilidades adversarias para fortalecer los marcos de IA contra la subversión intencional.
Sesgo y equidad
Datos de entrenamiento sesgados Puede afectar significativamente los resultados del modelo de IA. Esto conduce a resultados injustos o discriminatorios. Para abordar esta preocupación, es necesario comprender con precisión cómo los algoritmos de IA pueden perpetuar sesgos inadvertidamente. Es necesario implementar estrategias para abordar las preocupaciones de equidad en estos algoritmos y garantizar resultados equitativos e imparciales.
Mejores prácticas de seguridad de la IA
A continuación se presentan consideraciones clave para crear procesos de IA seguros contra amenazas potenciales:
- Arquitectura de modelo robusta: A construir modelos de IA resilientesNecesita seguridad desde cero. Puede fortalecer su seguridad implementando mecanismos de defensa contra posibles ataques en la etapa de desarrollo, comenzando con el conjunto de datos de entrenamiento.
- Cifrado y comunicación segura: La transmisión de datos dentro de los sistemas de IA debe ser segura. El cifrado es fundamental para proteger la comunicación dentro del software de IA, impidiendo el acceso no autorizado a datos confidenciales.
- Monitoreo y Auditoría Continua: Puede detectar anomalías o actividades sospechosas en los sistemas de IA mediante la monitorización en tiempo real. Las auditorías periódicas ofrecen un enfoque sistemático para evaluar y mejorar la seguridad general de la infraestructura de IA. También ofrecen una postura proactiva ante posibles exposiciones.
Aprovechar la IA para protegerla
- Automatización de detección y respuesta a amenazas: Imagine tener una inteligencia artificial centinela que escudriñe incansablemente el horizonte digital en busca de vulnerabilidades de seguridad. La seguridad automatizada ayuda a identificar amenazas potenciales en el momento en que surgen.
- Respuesta automatizada a incidentes: Se activan acciones rápidas y automatizadas para minimizar el tiempo de inactividad, lo que le brinda una defensa proactiva que es más rápida que un abrir y cerrar de ojos.
- Evaluación continua de vulnerabilidad: Esto significa una identificación proactiva de las debilidades: no se deja ninguna piedra sin mover, ya que los sistemas automatizados buscan e identifican incansablemente las debilidades antes de que se conviertan en puntos de entrada para las amenazas cibernéticas.
- Remediación automatizada: Cuando se detecta un riesgo potencial, entran en acción procesos automatizados que aceleran la mitigación de amenazas y brindan un escudo sólido contra posibles infracciones.
- Escalabilidad y eficiencia de recursos: A medida que su negocio crece, necesita que su seguridad se adapte a él. La automatización mantiene su infraestructura de IA protegida mediante protocolos de seguridad.
- Optimización de la asignación de recursos: La automatización mediante IA puede optimizar las medidas de seguridad de forma eficiente. Toma decisiones inteligentes sobre la asignación de recursos para garantizar la solidez de sus defensas sin sobrecargas innecesarias.
Aplicaciones de la IA en la ciberseguridad
La IA, en particular mediante el aprendizaje automático y la IA generativa, ha revolucionado la ciberseguridad. Los centros de operaciones de seguridad automatizados aprenden de los patrones e indicadores comunes de ciberamenazas para identificar y mitigar proactivamente las amenazas en evolución antes de que se vuelvan críticas. Esta capacidad optimiza todo el ciclo de vida de la defensa de la ciberseguridad, desde la prevención y la detección hasta la respuesta y la recuperación.
Además, estas soluciones utilizan GenAI para cumplir con rigurosos estándares de seguridad. Así es como la integración de la IA se está volviendo invaluable en seguridad y privacidad digital:
Detección de amenazas
Para identificar amenazas en tiempo real, es necesario analizar grandes cantidades de datos para detectar posibles ciberamenazas, como malware, virus y ataques de phishing, mediante aplicaciones de IA en ciberseguridad. Esto se simplifica con la automatización. Detección de amenazas impulsada por IA Los sistemas pueden identificar patrones, anomalías y cambios de comportamiento que podrían indicar un incidente de ciberseguridad. Le alertan en cuanto detectan algo, lo que permite una respuesta y mitigación oportunas.
Análisis del comportamiento del usuario
Las anomalías en el comportamiento del usuario pueden indicar amenazas internas o accesos no autorizados, que la IA puede ayudar a identificar mediante análisis avanzados. Estas anomalías pueden ser actividades inusuales de inicio de sesión, acceso a archivos y uso de la red. El análisis del comportamiento del usuario basado en IA puede identificar actividades sospechosas que puedan suponer riesgos de seguridad y ayudar a... prevenir las violaciones de datos Para mejorar la seguridad.
Evaluación de vulnerabilidad
Los ciberdelincuentes suelen explotar cualquier vulnerabilidad en los sistemas, redes y aplicaciones de TI. La IA puede realizar evaluaciones de vulnerabilidades automatizadas para identificar estas posibles vulnerabilidades. Las herramientas de evaluación basadas en IA pueden priorizar las exposiciones, de modo que los equipos de seguridad puedan tomar medidas proactivas para mitigar los riesgos.
Automatización y orquestación de la seguridad
Puede mejorar la eficiencia y la eficacia de las operaciones de ciberseguridad automatizando los procesos y flujos de trabajo de seguridad. Las plataformas de automatización y orquestación de seguridad basadas en IA pueden detectar, analizar y responder automáticamente a incidentes de seguridad. Esto reduce el tiempo de respuesta y minimiza el impacto de los ciberataques.
Caza de amenazas
Es posible que ciertas amenazas no sean detectadas por las herramientas de seguridad tradicionales. Sin embargo, puede usar la IA para detectarlas proactivamente y mitigar los riesgos de seguridad que conlleva. Las herramientas de detección de amenazas basadas en IA pueden analizar grandes conjuntos de datos, detectar anomalías y generar información útil para identificar amenazas avanzadas o ataques de día cero que podrían eludir las defensas de seguridad tradicionales.
Análisis de malware
La IA puede analizar y clasificar muestras de malware para identificar su comportamiento, características e impacto potencial. Las herramientas de análisis de malware basadas en IA pueden detectar cepas de malware nuevas y desconocidas, generar firmas y desarrollar modelos de comportamiento para mejorar la precisión y la velocidad de la detección y prevención de malware.
Análisis de seguridad
Para identificar posibles incidentes de seguridad y generar información útil, es necesario analizar los registros de seguridad, el tráfico de red y otros datos relacionados con la seguridad. Esto se logra fácilmente con la automatización. Las plataformas de análisis de seguridad basadas en IA pueden detectar patrones, tendencias y anomalías que podrían indicar amenazas de ciberseguridad, lo que permite a los equipos de seguridad tomar medidas proactivas para mitigar los riesgos.
Gobernanza de seguridad para la IA generativa
Para proteger la arquitectura de IA, se requiere un enfoque de gobernanza estratégica que combine capacidades avanzadas de IA con estrictos estándares de seguridad y consideraciones éticas. Requiere más que solo tecnología robusta: exige... estructura de gobernanza estratégica que se alinee con las demandas regulatorias y las consideraciones éticas.
Cumplimiento normativo: Para una estructura de gobernanza sólida, es necesario comprender y cumplir con las regulaciones y estándares de seguridad de IA pertinentes. Esto implica una revisión exhaustiva del complejo entramado legal, garantizando el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos y los estándares del sector. No solo protege la información confidencial, sino que también fortalece la credibilidad de su organización con un enfoque proactivo hacia el cumplimiento normativo.
Consideraciones éticas: La innovación no debería ir en detrimento de prácticas responsables de IA. La postura de seguridad de una organización puede ser ética al integrar la IA y utilizarla para optimizar y automatizar procesos.
El papel de los responsables de seguridad de la IA (CISO): Los responsables de seguridad de la IA, o directores de seguridad de la información (CISO), son las partes interesadas que supervisan las complejidades de las mejores prácticas de seguridad de la IA. Estos profesionales son responsables de gestionar el panorama cambiante, implementar las mejores prácticas y garantizar que las iniciativas de IA de la organización se alineen con los objetivos de seguridad. Su función va más allá de la experiencia tecnológica; ayudan a gestionar y mitigar los desafíos de la gestión de riesgos de la IA. A medida que la IA continúa moldeando el futuro, será necesario nombrar un CISO especializado.
Marcos de seguridad de IA para guiar la implementación
Para traducir la estrategia de gobernanza en resultados medibles, las organizaciones pueden alinear sus esfuerzos de seguridad y cumplimiento con los marcos globales de IA establecidos. Estos son algunos de los estándares más importantes que definen una IA segura y responsable en la actualidad:
Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (AI RMF)
En RMF de IA del NIST Proporciona una guía completa y voluntaria para evaluar y mitigar los riesgos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Este marco seguro de IA enfatiza principios de confianza como la equidad, la privacidad, la robustez y la transparencia, todos ellos vitales para proteger los servicios de IA tanto en la seguridad en la nube como en entornos locales.
En julio de 2024, el NIST publicó un Perfil de IA Generativa para abordar los riesgos específicos de los modelos generativos. Junto con el marco principal, ayuda a las organizaciones a fortalecer su infraestructura de seguridad, gestionar el uso responsable de la IA e integrarse con los marcos de seguridad existentes, incluyendo la seguridad de endpoints y los controles automatizados de riesgos.
ISO/IEC 42001:2023
ISO/IEC 42001 Es el primer estándar internacional para sistemas de gestión de IA, publicado en diciembre de 2023. Proporciona una guía estructurada para que las organizaciones gestionen responsablemente el desarrollo y el uso de la IA. Diseñado para empresas que ofrecen o utilizan servicios de IA, este marco promueve la gestión de riesgos, la transparencia y el uso ético de la IA, alineándose con las estrategias de seguridad en la nube y la infraestructura de seguridad más amplias. Complementa estándares como ISO/IEC 27001, ayudando a los equipos a integrar la IA en entornos seguros y compatibles.
Ley de AI de la UE
En Ley de AI de la UE Es la primera regulación integral del mundo sobre inteligencia artificial. Clasifica los sistemas de IA en tres niveles de riesgo:
- Se prohíben los sistemas de riesgo inaceptables (por ejemplo, la puntuación social).
- La IA de alto riesgo (como las herramientas de detección de CV o el reconocimiento facial) debe cumplir estrictos requisitos legales y de transparencia.
- Las aplicaciones de bajo o mínimo riesgo enfrentan poca o ninguna regulación.
A partir de 2025, la implementación está en marcha en todos los Estados miembros de la UE. Cada país debe establecer al menos un entorno de pruebas regulatorio de IA antes de agosto de 2026 para apoyar la innovación supervisada. Una Oficina de IA específica dentro de la Comisión Europea supervisa la aplicación y la orientación.
En abril de 2025, la Oficina de IA publicó un borrador de directrices para sistemas de IA de Propósito General (IAPG), que aclaran la gestión de riesgos sistémicos para los modelos base. La Ley también enfatiza la alfabetización en IA (Artículo 4) e incluye planes para la creación de un Grupo Asesor Científico para supervisar y evaluar los riesgos avanzados de la IA.
Al igual que el RGPD, se espera que la Ley de IA de la UE influya en la gobernanza global de la IA al establecer un estándar alto para el uso ético, seguro y transparente de la IA en todas las industrias.
Directrices seguras para el desarrollo de IA (CISA, NCSC)
Agencias como la CISA de EE. UU. y el NCSC del Reino Unido han publicado buenas prácticas prácticas para el desarrollo seguro de IA. Estas incluyen comprobaciones de integridad de datos, pruebas adversas y refuerzo de la seguridad de endpoints, todo lo cual respalda una sólida seguridad en la nube y mitiga vulnerabilidades donde la IA también puede suponer un riesgo.
Los 10 mejores LLM de OWASP
Los modelos de IA, especialmente los modelos de lenguaje grande (LLM), plantean nuevos desafíos de seguridad. El Top 10 de OWASP para LLM identifica amenazas clave como la inyección rápida y el envenenamiento de datos de entrenamiento. Estos riesgos afectan no solo el rendimiento del modelo, sino también la integridad de los servicios de IA integrados en aplicaciones y API nativas de la nube. La IA también puede utilizarse para detectar y responder a estos riesgos mediante la monitorización y la remediación automatizadas.
Controles de seguridad de edificios para la privacidad
Las empresas pueden aprovechar las tecnologías de IA para acelerar las iniciativas comerciales sin comprometer el cumplimiento de la privacidad mediante la implementación de estas prácticas clave.
- Privacidad de datos por diseño: Las consideraciones de privacidad deben incorporarse desde el principio al diseño y desarrollo de sistemas de IA seguros. Implemente técnicas que preserven la privacidad, como la anonimización, la agregación y el cifrado de datos, para proteger los datos confidenciales utilizados en las soluciones de IA.
- Gobernanza de datos robusta: Unas prácticas sólidas de gobernanza de datos garantizan que los datos utilizados en los modelos de IA se recopilen, almacenen y procesen de conformidad con las normativas de privacidad pertinentes. Es necesario obtener el consentimiento adecuado de los interesados, definir políticas de retención de datos e implementar controles de acceso para restringir el acceso no autorizado a los datos.
- Uso ético de datos: Los datos utilizados en los modelos de IA deben obtenerse y utilizarse de forma ética y en cumplimiento de las leyes y normativas aplicables. Es fundamental evitar datos sesgados, ser transparente en su uso y obtener el consentimiento para compartirlos, cuando sea necesario.
- Explicabilidad del modelo: Para una transparencia total, es importante comprender y explicar cómo toman decisiones los modelos de IA. Esto puede ayudar a garantizar que el uso de la IA sea transparente y responsable, y que cumpla con las normativas de privacidad. Técnicas como la IA explicable (XAI) pueden proporcionar información sobre cómo estos modelos llegan a sus predicciones o decisiones.
- Auditorías y seguimiento periódicos: Para detectar y abordar cualquier brecha en el cumplimiento de la privacidad, debe realizar auditorías periódicas y supervisar la seguridad del modelo. Esto incluye la supervisión continua de las prácticas de gestión de datos, el rendimiento del modelo y el cumplimiento de las normativas de privacidad, así como la adopción de medidas correctivas según sea necesario.
- Capacitación y concientización de los empleados: A los empleados que desarrollan e implementan sistemas de IA se les deben ofrecer programas de capacitación y concientización para garantizar que comprendan la importancia del cumplimiento de la privacidad y adhieran a las mejores prácticas.
- Colaborando con expertos en privacidad: Para que sus iniciativas de IA sean seguras y se ajusten a los estándares de privacidad, debe aprovechar la experiencia de profesionales o consultores especializados en privacidad. Colabore con expertos en privacidad para identificar posibles riesgos de cumplimiento normativo y desarrollar estrategias de mitigación adecuadas.
Mejore la seguridad en las tecnologías de IA con BigID
BigID BigID es una plataforma de datos líder en la industria para la privacidad, la seguridad y la gobernanza. Si bien no es una solución dedicada a la Gestión de la Postura de Seguridad de IA (AISPM), BigID proporciona capacidades esenciales que respaldan una postura de seguridad de IA más sólida, incluyendo visibilidad, control y cumplimiento normativo en datos confidenciales y canales de IA. La plataforma está equipada para reducir las amenazas a la seguridad de IA mediante:
- Identificación de información personal identificable y otros datos confidenciales: Las potentes capacidades de descubrimiento y clasificación de datos de BigID ayudan a su empresa a identificar y clasificar automáticamente información personal identificable (PII), como números de tarjetas de crédito, números de la Seguridad Social, datos de clientes, propiedad intelectual y otros datos confidenciales en todo su entorno de datos, incluyendo datos estructurados y no estructurados. Comprenda exactamente qué datos almacena, antes de que se utilicen indebidamente en sistemas de IA o LLM.
- Aplicación de las políticas de privacidad de datos: BigID le permite definir y aplicar políticas de privacidad de datos de forma coherente. Puede crear flujos de trabajo automatizados para detectar y marcar cualquier modelo de IA que procese datos confidenciales sin la debida autorización o consentimiento. Este enfoque proactivo permite que sus modelos cumplan con las normativas de privacidad, como GDPR, CCPAy HIPAA, minimizando el riesgo de violaciones de datos y las responsabilidades legales asociadas.
- Alinearse con los marcos de gobernanza de la IA: El rápido desarrollo de la IA viene acompañado de nuevas regulaciones en evolución como la Orden ejecutiva sobre inteligencia artificial y las Directrices de Desarrollo de IA Segura, que exigen el uso responsable y ético de la IA. BigID utiliza un seguro por diseño enfoque que permite a su organización cumplir con las regulaciones emergentes de IA.
- Minimización de datos: Identifique y reduzca automáticamente los datos redundantes, similares y duplicados. Mejore la calidad de los datos de los conjuntos de entrenamiento de IA, a la vez que reduce la superficie de ataque y mejora la postura de seguridad de su organización.
- Acceso seguro a los datos: Gestione, audite y corrija datos sobreexpuestos, especialmente aquellos que no desee utilizar en modelos de entrenamiento de IA. Revoque el acceso a usuarios con privilegios excesivos, tanto internos como externos, para reducir el riesgo interno.
Obtenga una demostración gratuita 1:1 para ver cómo BigID puede reducir el riesgo de su organización violaciones de datos y garantizar que sus sistemas de IA sean compatibles.
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