Cada vez más empresas utilizan inteligencia artificial, como agentes de IA autónomos, para gestionar tareas cotidianas como programar reuniones, actualizar sistemas CRM y generar informes. Si bien estos sistemas ayudan a los equipos a ahorrar tiempo y reducir el trabajo manual repetitivo, también introducen riesgos de seguridad que muchas organizaciones pasan por alto.
Por ejemplo, los agentes de IA suelen requerir un amplio acceso a múltiples sistemas empresariales y conjuntos de datos para funcionar eficazmente. Sin una supervisión adecuada, esto puede aumentar el riesgo de permisos excesivos, exposición de datos, uso indebido e incumplimiento normativo.
Aquí es donde Gestión de la postura de seguridad de la IA La gestión del rendimiento de sistemas de IA (AI-SPM) se vuelve esencial. AI-SPM brinda a las organizaciones mayor visibilidad y control sobre sus entornos de IA, lo que ayuda a los equipos de seguridad a comprender a qué pueden acceder los agentes de IA, identificar configuraciones riesgosas e implementar controles más estrictos.
En esta guía, cubriremos todo lo que necesita saber sobre AI-SPM, incluidos sus principales casos de uso, beneficios, mejores prácticas e implementación.
Conclusiones clave: Gestión de la postura de seguridad de la IA
• La gestión de la postura de seguridad de la IA proporciona a las organizaciones visibilidad continua sobre los modelos de IA, los agentes, las aplicaciones, los flujos de datos, las identidades y la infraestructura conectada.
• AI-SPM ayuda a identificar riesgos como la IA en la sombra, permisos excesivos, datos confidenciales expuestos, configuraciones inseguras, inyección instantánea y cadenas de suministro de IA vulnerables.
• La gestión eficaz de proyectos de software basada en IA (AI-SPM) combina el descubrimiento de activos, la evaluación de riesgos, la seguridad de los datos, la gobernanza del acceso, la supervisión en tiempo de ejecución, el soporte para el cumplimiento normativo y la remediación.
• AI-SPM complementa a DSPM, CSPM, ASPM y AI TRiSM en lugar de reemplazar estas disciplinas más amplias de seguridad y gobernanza.
• BigID vincula la postura de seguridad de la IA con los datos confidenciales, las identidades, los permisos, el linaje, la actividad y los riesgos de las políticas que hay detrás de la IA empresarial.
¿Qué es la gestión de la postura de seguridad de la IA?
AI-SPM es un marco de ciberseguridad que proporciona una visión integral y centralizada de un ecosistema de IA. Supervisa, identifica y corrige continuamente los riesgos de seguridad, las vulnerabilidades y las configuraciones incorrectas en los modelos de IA, las canalizaciones de datos y la infraestructura. Ayuda a proteger los sistemas contra amenazas como la fuga de datos, la inyección rápida y IA en la sombra, garantizando una implementación segura y el cumplimiento de la normativa.
Capacidades clave de la IA-SPM:
- Gestión de riesgos: Identifica vulnerabilidades como controles de acceso al modelo inadecuados, permisos excesivos y claves API inseguras.
- Detección y mitigación de riesgos: Detecta amenazas específicas de la IA, como el envenenamiento de datos y la inyección de mensajes, a la vez que proporciona soluciones automatizadas o guiadas.
- Descubrimiento e inventario mediante IA: Analiza automáticamente los entornos en la nube para identificar modelos de IA activos, aplicaciones y sus fuentes de datos asociadas.
- Protección y gobernanza de datos: Supervisa la ingesta de datos para detectar información sensible, como por ejemplo: Información de identificación personal (PII), antes de que entre en los conjuntos de datos de entrenamiento, lo que ayuda a reducir los riesgos de privacidad, cumplimiento y fuga de datos.
- Gestión del cumplimiento: Ayuda a los sistemas de IA a cumplir con los requisitos y marcos regulatorios, como el Ley de AI de la UE.
Principales ventajas de usar AI-SPM
A medida que la adopción de la IA se acelera, las organizaciones se enfrentan a nuevas superficies de ataque, a menudo invisibles. Desde agentes de IA autónomos hasta aplicaciones de IA de terceros, las empresas necesitan mayor visibilidad, gobernanza y controles de seguridad para gestionar los crecientes riesgos de la IA. Sin la gestión del rendimiento de sistemas de IA (AI-SPM), las organizaciones pueden tener dificultades para detectar vulnerabilidades, prevenir la exposición de datos o mantener el cumplimiento normativo en entornos de IA complejos.
Estos son algunos de los beneficios clave de implementar AI-SPM:
Visibilidad de la IA en la sombra
AI-SPM proporciona visibilidad sobre las herramientas de IA no autorizadas o no gestionadas, a menudo denominadas IA en la sombra, que se utilizan en modelos de IA, API y aplicaciones conectadas a la organización. Esto ayuda a los equipos de seguridad a descubrir vulnerabilidades desconocidas y a reducir los riesgos asociados al uso no autorizado de la IA.
Por ejemplo, los empleados pueden subir documentos confidenciales de la empresa a herramientas públicas de IA generativa sin la aprobación del departamento de TI, lo que podría exponer información comercial sensible.
Garantiza la seguridad de los flujos de datos de IA.
AI-SPM mapea y supervisa toda la cadena de suministro de IA, desde los conjuntos de datos de entrenamiento hasta las bibliotecas, API y marcos de trabajo de terceros. Esto permite a las organizaciones identificar vulnerabilidades, autenticación débil o cifrado inadecuado que podrían provocar el robo de modelos, la contaminación de datos o resultados comprometidos.
Por ejemplo, si se introduce una biblioteca de IA de terceros comprometida en un flujo de trabajo de aprendizaje automático, AI-SPM puede ayudar a detectar el riesgo antes de que afecte a los sistemas de producción.
Refuerza la seguridad y la privacidad de los datos.
Los sistemas de IA dependen en gran medida de los datos, por lo que una sólida gobernanza de datos es esencial. AI-SPM ayuda a detectar información sensible, como información de identificación personal (PII), registros financieros o propiedad intelectual, en conjuntos de datos de entrenamiento, indicaciones y resultados de modelos para reducir el riesgo de exposición accidental.
Esto es especialmente importante en sectores como la sanidad y las finanzas, donde los sistemas de IA suelen procesar datos de clientes altamente regulados.
Simplifica la gestión del cumplimiento normativo.
AI-SPM asigna automáticamente los controles de seguridad a marcos regulatorios como GDPR, HIPAA, y el Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (RMF de IA del NISTEsto permite realizar auditorías automatizadas, mejora la gobernanza y ayuda a las organizaciones a reducir los riesgos de cumplimiento y las posibles responsabilidades legales.
A medida que las regulaciones sobre IA continúan evolucionando a nivel mundial, la supervisión automatizada del cumplimiento normativo se vuelve cada vez más importante para mantener la preparación regulatoria.
Mejora la eficiencia operativa
En lugar de saturar a los equipos de seguridad con alertas genéricas, AI-SPM ofrece alertas contextuales de alta prioridad, diseñadas específicamente para la infraestructura de IA y los riesgos relacionados con ella. Esto reduce la fatiga por exceso de alertas y permite a los equipos de seguridad centrarse más rápidamente en las amenazas más críticas.
Por ejemplo, los equipos de seguridad pueden priorizar las alertas relacionadas con agentes de IA con privilegios excesivos o comportamientos sospechosos de los modelos, en lugar de filtrar manualmente miles de notificaciones no relacionadas.
Permite la prevención proactiva de amenazas.
AI-SPM supervisa continuamente, en tiempo real, la presencia de salidas maliciosas, anomalías de comportamiento, configuraciones inseguras y amenazas emergentes específicas de la IA. Mediante análisis basados en IA, ayuda a las organizaciones a detectar y responder a los problemas antes de que se conviertan en incidentes de seguridad graves o filtraciones de datos.
Esto podría incluir la identificación de ataques de inyección rápida contra chatbots de IA orientados al cliente o la detección de patrones de acceso inusuales por parte de agentes de IA autónomos.
AI-SPM frente a otras herramientas de seguridad
Muchas organizaciones ya utilizan soluciones de ciberseguridad para proteger su infraestructura, entornos en la nube y datos. Sin embargo, las herramientas de seguridad tradicionales no fueron diseñadas específicamente para abordar los riesgos únicos que presentan los sistemas de IA, los agentes autónomos y los modelos de lenguaje complejos.
Aquí es donde AI-SPM aporta valor. En lugar de reemplazar las herramientas de seguridad existentes, trabaja junto a ellas para proporcionar visibilidad, gobernanza y protección adaptadas específicamente a los entornos, modelos y flujos de datos de la IA.
Así es como AI-SPM se compara con otras herramientas de seguridad:
IA-SPM frente a CSPM
Gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM) se centra en identificar y corregir configuraciones incorrectas dentro de la infraestructura en la nube, como depósitos de almacenamiento inseguros, permisos excesivos o configuraciones de seguridad débiles en la nube. Su objetivo principal es proteger los entornos en la nube en plataformas como AWS, Azurey Nube de Google.
Por otro lado, AI-SPM se centra específicamente en la seguridad de los ecosistemas de IA. Esto incluye: Modelos de IA, conjuntos de datos de entrenamiento, indicaciones, API, agentes de IA y canalizaciones de aprendizaje automático. Si bien CSPM puede detectar una configuración incorrecta en la nube, AI-SPM identifica riesgos específicos de IA, como vulnerabilidades de inyección de indicaciones, agentes de IA con privilegios excesivos, acceso inseguro a modelos o exposición de datos de entrenamiento confidenciales.
AI-SPM frente a DSPM
Gestión de la seguridad de los datos (DSPM) está diseñado para ayudar a las organizaciones a descubrir, clasificar y proteger datos confidenciales en entornos locales y en la nube. Se centra principalmente en la visibilidad de los datos, los controles de acceso y la reducción del riesgo de exposición de los datos.
AI-SPM extiende esta protección a los flujos de trabajo específicos de la IA mediante el análisis del uso de datos en modelos, comandos, procesos de entrenamiento y aplicaciones de IA. Por ejemplo, mientras que DSPM puede identificar datos confidenciales de clientes almacenados en una base de datos, AI-SPM puede ayudar a determinar si esos datos se utilizan de forma indebida en conjuntos de datos de entrenamiento de IA, si se exponen a través de los resultados del modelo o si los agentes de IA autónomos acceden a ellos.
¿Quieres saber más sobre DSPM? Lee esto. Comparación detallada de soluciones DSPM.
IA-SPM frente a ASPM
La gestión de la postura de seguridad de la IA y la gestión de la postura de seguridad de las aplicaciones abordan diferentes partes de la superficie de ataque de la empresa.
Gestión de la postura de seguridad de las aplicaciones (ASPM) Ayuda a las organizaciones a gestionar los hallazgos de seguridad en las herramientas de desarrollo de software y seguridad de aplicaciones. Generalmente, consolida las vulnerabilidades provenientes del escaneo de código fuente, el análisis de composición de software, las pruebas de API, la protección de aplicaciones nativas de la nube y otros controles de seguridad para el desarrollo.
Gestión de la postura de seguridad de la IA Se centra específicamente en los riesgos que introducen los sistemas de IA y sus entornos de soporte.
AI-SPM evalúa:
- Modelos y agentes de IA
- conjuntos de datos de entrenamiento e inferencia
- indicaciones y resultados del modelo
- API y puntos finales de IA
- bases de datos vectoriales
- Identidades y permisos de la IA
- modelos de tuberías
- IA en la sombra
ASPM puede identificar una API vulnerable o una dependencia de software dentro de una aplicación de IA. AI-SPM agrega contexto específico de IA al determinar qué modelos, conjuntos de datos, agentes, identidades e información confidencial se ven afectados.
Ambos enfoques son complementarios. ASPM ayuda a proteger las aplicaciones y los procesos de desarrollo relacionados con la IA, mientras que AI-SPM se centra en la seguridad del propio ecosistema de IA.
AI-SPM frente a AI TRiSM
La gestión de la postura de seguridad de la IA y la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA abordan preocupaciones que se superponen, pero operan en niveles diferentes.
IA-SPM Se trata principalmente de una disciplina de seguridad operativa. Se centra en el descubrimiento continuo de activos de IA, la identificación de vulnerabilidades y configuraciones incorrectas, la supervisión del acceso, la detección de exposiciones y la mitigación de riesgos técnicos.
AI TRiSM Se trata de un marco más amplio para la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA en toda la organización.
La IA TRiSM puede incluir:
- Gobernanza y rendición de cuentas en materia de IA
- Fiabilidad y explicabilidad del modelo
- privacidad y protección de datos
- Gestión de la postura de seguridad de la IA
- cumplimiento normativo
- supervisión humana
- monitoreo continuo
Por lo tanto, AI-SPM puede considerarse un componente operativo de una estrategia más amplia de AI TRiSM.
AI TRiSM establece cómo una organización gobierna y gestiona la IA de confianza. AI-SPM proporciona muchas de las capacidades técnicas necesarias para identificar y reducir continuamente los riesgos de seguridad dentro de esa estrategia.
Cómo funciona la gestión de la postura de seguridad de la IA
La gestión de la postura de seguridad de la IA descubre continuamente los activos de IA, evalúa su postura de seguridad, prioriza los riesgos y ayuda a las organizaciones a solucionar los problemas a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Aunque las capacidades de la plataforma varían, la IA-SPM generalmente funciona a través de cinco etapas interconectadas.
1. Descubrir e inventariar activos de IA
El proceso comienza con la identificación de los sistemas de IA que operan en toda la organización.
Una plataforma AI-SPM puede inventariar:
- modelos de aprendizaje automático
- grandes modelos de lenguaje
- aplicaciones de IA generativa
- agentes de IA autónomos
- copilotos y asistentes
- conjuntos de datos de entrenamiento e inferencia
- bases de datos vectoriales
- API y puntos finales de IA
- modelos de tuberías y entornos de desarrollo
- herramientas de IA de terceros y no autorizadas
Este inventario ayuda a los equipos de seguridad y gobernanza a comprender qué activos de IA existen, quién los posee, dónde están implementados y qué procesos comerciales respaldan.
2. Mapear datos, identidades y dependencias
Los sistemas de IA rara vez funcionan de forma aislada.
Dependen de datos empresariales, servicios en la nube, API, bibliotecas, cuentas de servicio, usuarios y otras aplicaciones. AI-SPM mapea estas relaciones para mostrar:
- qué datos utiliza cada sistema de IA
- de dónde se originaron esos datos
- ¿Qué identidades pueden acceder al sistema?
- qué permisos heredan los modelos y agentes
- qué servicios de terceros están conectados
- cómo se mueven los datos a través de los flujos de IA
Este contexto ayuda a las organizaciones a comprender el impacto potencial de una vulnerabilidad o una configuración incorrecta.
3. Identificar los riesgos de seguridad de la IA
AI-SPM evalúa los activos de IA y sus dependencias en busca de riesgos tales como:
- permisos excesivos
- datos confidenciales expuestos
- puntos finales del modelo inseguro
- autenticación débil
- recursos en la nube mal configurados
- exposición inmediata a la inyección
- componentes de terceros vulnerables
- Uso de la IA en la sombra
- manipulación de modelos o flujos de datos
- infracciones de políticas y cumplimiento normativo
A diferencia de una evaluación única, AI-SPM reevalúa continuamente la postura a medida que cambian los modelos, los datos, los usuarios y las configuraciones.
4. Priorizar el riesgo utilizando el contexto empresarial.
No todos los descubrimientos de la IA generan el mismo nivel de riesgo.
Las plataformas AI-SPM pueden priorizar los hallazgos en función de factores como:
- sensibilidad de los datos
- criticidad empresarial
- exposición a internet
- privilegios de identidad
- requisitos reglamentarios
- vulnerabilidades conocidas
- impacto potencial en los clientes o las operaciones
Por ejemplo, un agente de IA con privilegios excesivos y acceso a datos regulados de clientes debería tener mayor prioridad que un modelo interno de bajo riesgo que utilice información pública.
5. Corregir y monitorear continuamente
Una vez identificado un riesgo, AI-SPM ayuda a los equipos de seguridad a reducirlo o eliminarlo.
Las medidas correctivas pueden incluir:
- revocar permisos excesivos
- restringir el acceso a datos confidenciales
- Corrección de configuraciones inseguras
- Credenciales expuestas rotativas
- Bloqueo de servicios de IA no autorizados
- Asignación de problemas a los propietarios responsables.
- aplicar controles basados en políticas
- documentar las acciones correctivas
La monitorización continua ayuda a identificar nuevos activos de IA, cambios en los permisos, exposición de datos, actividad anómala y riesgos de seguridad emergentes antes de que se conviertan en incidentes de mayor envergadura.
Visualice y proteja su entorno de IA empresarial.
Descubra los activos de IA, identifique la exposición a datos confidenciales, controle el acceso a la IA y priorice los riesgos más importantes.
Cómo implementar AI-SPM
Existen varias formas de implementar AI-SPM, dependiendo de si su prioridad es el descubrimiento, la evaluación de riesgos, la gobernanza del acceso o la monitorización del comportamiento.
Puedes abordar la implementación de AI-SPM de las siguientes maneras:
- Control de acceso/privilegios: Se centra en la gestión de permisos para servicios y agentes de IA con el fin de garantizar un acceso con privilegios mínimos en todos los sistemas de IA, datos confidenciales y aplicaciones empresariales conectadas.
- Descubrimiento sin agente (basado en escaneo): Utiliza herramientas de escaneo para evaluar entornos en la nube como AWS, Azure y GCP sin necesidad de implementar agentes. Esto ayuda a identificar IA oculta, detectar configuraciones incorrectas e inventariar modelos y servicios de IA.
- Supervisión en tiempo de ejecución y análisis del comportamiento: Protege los sistemas de IA en producción mediante la monitorización de las entradas y salidas del modelo, la detección de intentos de inyección rápida, la identificación de desviaciones del modelo y el análisis de los patrones de uso de la API para detectar actividades sospechosas o abusos.
- Integración de la canalización DevSecOps (Shift-Left): Incorpora comprobaciones de seguridad directamente en los flujos de trabajo de CI/CD para analizar los modelos de IA, el código y los conjuntos de datos de entrenamiento en busca de vulnerabilidades antes de su implementación, lo que permite adoptar prácticas de desarrollo de IA más seguras.
Mejores prácticas para la implementación
- Comience con un programa piloto centrado en algunas aplicaciones o flujos de trabajo de IA de alto riesgo.
Esto permite a las organizaciones probar los controles de seguridad, identificar deficiencias y perfeccionar los procesos de gobernanza antes de implementar la gestión del rendimiento de sistemas basada en IA (AI-SPM) en todo el entorno. Otro enfoque eficaz consiste en comenzar con un inventario completo de IA para obtener visibilidad inmediata de los modelos, herramientas, agentes y fuentes de datos conectados antes de extender la protección a otras áreas.
- La detección continua de sombras mediante IA debería ser una parte fundamental de la implementación.
Las organizaciones necesitan tener visibilidad constante sobre las herramientas de IA no gestionadas o no autorizadas que utilizan sus empleados. Sin una supervisión adecuada, la IA en la sombra puede generar brechas de seguridad, acceso no autorizado a datos, problemas de cumplimiento normativo y un mayor riesgo de exposición de datos.
- Mapear el linaje de los datos es otra práctica recomendada importante.
Al rastrear cómo se mueven los datos a través de los flujos de trabajo de la IA y se incorporan a los modelos de entrenamiento, es posible evitar que la información confidencial, como la información de identificación personal (PII), se utilice de forma indebida o se exponga a través de los resultados del modelo.
- La estandarización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático ayuda a mejorar la coherencia y la seguridad en las implementaciones de IA.
El uso de registros de modelos aprobados e imágenes base verificadas reduce el riesgo de introducir componentes vulnerables, no verificados o que no cumplen con las normativas en los entornos de producción, al tiempo que fomenta prácticas de desarrollo de IA más seguras y fiables.
Desarrolle una estrategia de seguridad de IA centrada en los datos.
Aprenda cómo conectar el descubrimiento de IA, la protección de datos confidenciales, la gobernanza de identidades, la monitorización y la corrección de problemas a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Principales casos de uso de IA en SPM
Sabemos qué es AI-SPM y para qué está diseñado, pero ¿cómo se aplica en entornos reales? Analizar cómo diferentes industrias utilizan AI-SPM permite comprender mejor su valor práctico y la creciente necesidad de seguridad y gobernanza específicas para la IA.
Comercio minorista y comercio electrónico
Los minoristas utilizan AI-SPM para proteger los chatbots de IA, las plataformas de análisis de clientes y las herramientas de previsión de inventario. Ayuda a las organizaciones a identificar el uso oculto de la IA, proteger los datos de los clientes y supervisar los entornos de implementación de IA, reduciendo los riesgos asociados con las integraciones de terceros y los sistemas de personalización basados en IA.
Compañías de seguros
Las aseguradoras utilizan AI-SPM para proteger los modelos de IA involucrados en el procesamiento de reclamaciones, la suscripción de pólizas, la evaluación de riesgos y el servicio al cliente. Dado que estos sistemas dependen de grandes volúmenes de datos personales y financieros, AI-SPM ayuda a reducir los riesgos de acceso no autorizado y mejora la visibilidad del uso de la IA en toda la organización.
Servicios financieros y bancarios
Las instituciones financieras utilizan AI-SPM para proteger las tecnologías de IA generativa, los sistemas de detección de fraude y las plataformas de atención al cliente basadas en IA. Estos entornos suelen procesar datos financieros altamente sensibles, lo que hace que AI-SPM sea valioso para identificar riesgos como la exposición de datos, la configuración incorrecta de los recursos de IA y las implementaciones de IA inseguras.
Organizaciones sanitarias y médicas
Los proveedores de atención médica utilizan AI-SPM para proteger los sistemas de IA que gestionan historiales clínicos, herramientas de diagnóstico y plataformas de soporte clínico. Esto facilita el cumplimiento normativo y ayuda a reducir el riesgo de exposición de datos sanitarios confidenciales mediante aplicaciones de IA y recursos de IA conectados.
Operaciones de fabricación y logística
Los fabricantes utilizan AI-SPM para proteger los sistemas de automatización basados en IA, los modelos de mantenimiento predictivo y los agentes de IA operativa empleados en fábricas inteligentes y entornos logísticos. Ayuda a las organizaciones a supervisar los recursos de IA conectados y a reducir los riesgos de seguridad asociados a las implementaciones de IA industrial.
Servicios legales y profesionales
Los bufetes de abogados y las empresas de consultoría pueden implementar AI-SPM para gestionar los riesgos asociados con los empleados que utilizan IA generativa para la investigación, la redacción de documentos y las comunicaciones con los clientes. Esto ayuda a reducir la probabilidad de exposición de datos confidenciales al tiempo que respalda la seguridad interna. Gobernanza de la IA y políticas de uso.
Empresas de tecnología y SaaS
Las empresas tecnológicas utilizan AI-SPM para proteger los entornos de implementación de IA, los modelos de aprendizaje automático, las API y los agentes de IA integrados en los productos de software. A medida que la IA se integra cada vez más en las aplicaciones orientadas al cliente, mantener la visibilidad y la gobernanza de los recursos de IA se vuelve fundamental.
Cómo BigID respalda la gestión de la postura de seguridad de la IA
La estrategia de seguridad de la IA comienza con la visibilidad de los sistemas de IA que operan en toda la organización y de los datos empresariales que utilizan.
BigID adopta un enfoque centrado en los datos para la gestión del rendimiento de sistemas basada en IA (AI-SPM) al conectar los activos de IA con datos confidenciales, identidades, permisos, linaje, actividad, propiedad y riesgos de políticas.
A diferencia de las soluciones puntuales que se centran únicamente en los modelos de IA o la infraestructura en la nube, BigID conecta la postura de seguridad de la IA directamente con los datos empresariales, las identidades, los permisos y las políticas de gobernanza para priorizar los riesgos más importantes.
Con BigID, las organizaciones pueden:
Descubra los activos de IA y la IA en la sombra.
Identificar modelos de IA, agentes, copilotos, conjuntos de datos, bases de datos vectoriales, canalizaciones, indicaciones y servicios de IA de terceros en entornos de nube, SaaS, locales e híbridos.
Esto proporciona a los equipos de seguridad y gobernanza una visión actualizada continuamente de la IA autorizada y no autorizada.
Identificar los datos confidenciales utilizados por la IA
Descubra y clasifique datos sensibles, regulados, confidenciales y críticos para el negocio. Se utiliza para el entrenamiento, el ajuste fino, la recuperación, la generación de indicaciones y la inferencia de la IA.
Esto ayuda a las organizaciones a comprender dónde la IA puede exponer información personal, registros financieros, propiedad intelectual, datos de salud u otro contenido de alto riesgo.
Mapeo del linaje de datos de IA
Analizar cómo se transfieren los datos desde los sistemas empresariales a los conjuntos de datos, canalizaciones, modelos, indicaciones, resultados y aplicaciones posteriores de la IA.
Lineage ayuda a los equipos a validar la procedencia de los datos, investigar las vulnerabilidades y comprender el impacto potencial de los hallazgos de seguridad relacionados con la IA.
Gestionar las identidades y el acceso a la IA
Asocie los usuarios, las cuentas de servicio, las aplicaciones, los modelos y los agentes autónomos con los datos confidenciales a los que pueden acceder.
BigID ayuda a identificar permisos excesivos, derechos heredados, rutas de acceso riesgosas y exposiciones innecesarias para que las organizaciones puedan aplicar el principio de mínimo privilegio tanto a identidades humanas como no humanas.
Supervisar la actividad y el riesgo de la IA
Evaluar continuamente el uso de la IA, la actividad de acceso, la exposición de datos confidenciales, las infracciones de políticas, la IA en la sombra y los cambios en la postura de seguridad.
Esto ayuda a los equipos de seguridad a identificar riesgos emergentes antes de que se extiendan a través de los sistemas y flujos de trabajo conectados.
Priorizar y mitigar los riesgos de la IA
Priorice los hallazgos utilizando la sensibilidad de los datos, la identidad, el acceso, la propiedad, la actividad y el contexto empresarial.
Remediación automatizada Ayuda a los equipos a reducir el acceso excesivo, proteger los datos expuestos, resolver las infracciones de las políticas y documentar las medidas correctivas.
Apoyar la gobernanza y el cumplimiento de la IA
Vincule los controles de seguridad operativa de la IA con las iniciativas de gobernanza y regulación, como la Ley de IA de la UE, el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST, los requisitos de privacidad y las políticas internas de IA responsable.
Al combinar el descubrimiento mediante IA, la seguridad de los datos, la gobernanza del acceso, la monitorización y la corrección de problemas, BigID ayuda a las organizaciones a pasar de una visibilidad fragmentada de la IA a una reducción continua y consciente de los riesgos de la IA.
Refuerza tu postura de seguridad en IA
Descubra activos de IA, proteja los datos confidenciales, controle el acceso a la IA, supervise los riesgos y automatice la corrección de problemas en todo el entorno de IA de su empresa.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre las herramientas de seguridad tradicionales y la gestión de seguridad de software basada en IA (AI-SPM)?
Las herramientas de seguridad tradicionales, como los firewalls, la detección y respuesta en puntos finales (EDR) y la gestión de la seguridad de la información (CSPM), están diseñadas para proteger la infraestructura estática y las aplicaciones convencionales. En cambio, la gestión de la seguridad de la IA (AI-SPM) se centra específicamente en proteger el ciclo de vida de la IA, ayudando a las organizaciones a identificar y mitigar riesgos como la manipulación de modelos, la inyección de comandos, la fuga de datos, la implementación insegura de la IA y el acceso no autorizado a los recursos de IA.
¿Por qué es importante la gestión de proyectos de IA (AI-SPM) para la IA generativa?
Los sistemas de IA generativa pueden introducir riesgos de seguridad únicos, entre los que se incluyen:
- Exposición de datos sensibles
- Resultados alucinatorios
- Ataques de inyección rápida
- Uso indebido de contenido generado por IA
AI-SPM ayuda a las organizaciones a supervisar el uso de la IA generativa, aplicar políticas de seguridad y mantener el cumplimiento normativo en todas las aplicaciones y flujos de trabajo de IA.
¿Cómo ayuda AI-SPM a proteger a los agentes de IA?
Los agentes de IA suelen interactuar de forma autónoma con múltiples sistemas, API y fuentes de datos. AI-SPM ayuda a proteger a estos agentes mediante:
- Permisos de supervisión
- Seguimiento de la actividad del agente
- Detección de comportamiento anormal
- Reducir el riesgo de acciones no autorizadas o acceso a datos.
¿Qué riesgos de seguridad puede ayudar a identificar la IA-SPM?
Las plataformas AI-SPM pueden ayudar a identificar una amplia gama de riesgos de seguridad relacionados con la IA, entre los que se incluyen:
- Acceso no autorizado a modelos o conjuntos de datos de IA.
- Recursos de IA mal configurados
- Fugas de datos a través de indicaciones o resultados del modelo.
- Uso de IA encubierta en todos los departamentos
- Vulnerabilidades en los procesos de implementación de IA
- Envenenamiento de modelos y ataques adversarios
- deficiencias en materia de cumplimiento y gobernanza
¿Puede la gestión del rendimiento de sistemas basada en IA (AI-SPM) mejorar la visibilidad de los recursos de IA?
Sí. AI-SPM proporciona visibilidad centralizada de los recursos de IA en entornos de nube, aplicaciones, API, modelos y conjuntos de datos. Esto ayuda a los equipos a rastrear dónde se utiliza la IA, quién tiene acceso a ella y si los controles de seguridad están configurados correctamente.
¿Cómo respalda AI-SPM el despliegue seguro de la IA?
AI-SPM ayuda a proteger los flujos de implementación de IA mediante el monitoreo continuo de configuraciones, permisos, integraciones y actividad del modelo. Esto reduce la probabilidad de configuraciones incorrectas, puntos finales expuestos e implementaciones de IA inseguras en entornos de producción.
Leer a continuación: Cómo BigID pone su propia plataforma al servicio de la IA, la seguridad y la privacidad.
¿La IA-SPM reemplaza a la DSPM?
No. AI-SPM y DSPM abordan requisitos de seguridad relacionados pero distintos.
DSPM descubre, clasifica y protege los datos empresariales confidenciales en entornos de nube, SaaS, locales e híbridos. AI-SPM aplica un contexto adicional específico de IA al evaluar cómo los modelos, agentes, solicitudes, canalizaciones y aplicaciones de IA utilizan esos datos.
Las organizaciones suelen necesitar ambos. DSPM proporciona la base de seguridad de datos, mientras que AI-SPM extiende la protección a entornos y flujos de trabajo de IA.
¿Qué debería incluir una plataforma SPM con IA?
Una plataforma empresarial de IA-SPM debería incluir:
- Descubrimiento automatizado de activos mediante IA
- detección de IA de sombras
- Inventario de modelos y agentes de IA
- descubrimiento y clasificación de datos confidenciales
- Gobernanza de identidad y acceso a la IA
- linaje de datos
- evaluación de la configuración y la vulnerabilidad
- Monitoreo rápido y en tiempo de ejecución
- priorización de riesgos
- aplicación de políticas
- informes de cumplimiento
- flujos de trabajo de remediación
Las plataformas más robustas conectan los hallazgos técnicos con la sensibilidad de los datos, la identidad, los permisos, la propiedad, el impacto en el negocio y el riesgo regulatorio.
Autor
