Ya sean reyes enviando mensajes en código o profesionales de ciberseguridad lidiando con malware, siempre hemos luchado duro para proteger nuestros datos. DSPM para IA es sólo la última táctica en esta eterna batalla.
Y es muy necesario.
Gestión de la postura de seguridad de datos para IA: fortalecimiento de la protección y el cumplimiento de los datos
La inteligencia artificial está cambiando nuestra forma de trabajar. Ha simplificado los procesos mediante la automatización inteligente. Ha proporcionado a todos un asistente de apoyo con quien hablar sobre los asuntos. Sí, la adopción de la IA sin duda ha tenido un impacto positivo en la forma en que las empresas llevan a cabo sus procesos.
Al mismo tiempo, también ha creado nuevas brechas en la seguridad de los datos.
El problema es que no puedes confiar en prevención de pérdida de datos (DLP) Soluciones diseñadas para detener ataques externos. En el caso de la IA, varias de las amenazas provienen de dentro.
¿Qué queremos decir? Los empleados podrían introducir información sin querer. datos sensibles en modelos de IA para facilitar su trabajo. O los desarrolladores podrían usar accidentalmente datos reales de clientes en los conjuntos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento podrían provenir de bases de datos que no fueron verificadas adecuadamente y que contenían datos confidenciales mezclados con datos públicos.
Estos riesgos no provienen del exterior. Son sus propios procesos los que crean estas vulnerabilidades.
Además, la IA ha introducido nuevos tipos de riesgos. Los modelos de IA procesan y consumen datos de forma diferente a otras aplicaciones. Por ejemplo, un software podría usar información en un algoritmo definido que genera resultados específicos, mientras que los modelos de IA aprenden patrones para realizar predicciones. Pueden usar información confidencial de formas inesperadas.
Es por eso gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) Es fundamental. No solo crea un perímetro de protección contra amenazas externas, sino que mapea y clasifica sus datos. Una vez que determina la sensibilidad de sus datos, le ayuda a implementar políticas adecuadas para gestionar su flujo y uso.
En resumen, DSPM para IA le brinda mayor visibilidad y control sobre cómo se utilizan sus datos en estos sistemas. Esto, a su vez, le permite cumplir con las normativas y mantener la confianza del modelo.
Nuevos riesgos de seguridad de datos en agentes y modelos de IA
Flujos de datos impredecibles
Al entrenar o usar un modelo de IA, los datos confidenciales no se almacenan en un solo lugar. Se recopilan, duplican, transforman y, a veces, incluso se exponen a servicios de terceros. La información que antes estaba guardada en una base de datos segura ahora podría terminar en conjuntos de datos de entrenamiento.
Si eliminas información de una hoja de Excel, ya no se usará en los cálculos. Sin embargo, la memoria de un modelo de IA es muy similar a la nuestra. No puedes olvidar información esencial para tu proceso de pensamiento, ni el modelo puede.
Como resultado, no se puede estar seguro de si estos datos aparecerán en sus resultados ni cuándo. Incluso los datos anonimizados pueden reidentificarse mediante inferencia o correlación.
Calidad e integridad de los datos
Los modelos de IA dependen de datos precisos y de alta calidad. El problema es que la mayoría de las organizaciones no cuentan con una única fuente fiable de información veraz. Si sus conjuntos de datos están desactualizados, duplicados o son inconsistentes, obtendrá resultados inexactos o sesgados. Esto contradice las nuevas leyes de regulación de la IA, como la Ley de AI de la UE o Marco de gestión de riesgos de IA (RMF) del NIST.
En industrias reguladas, los problemas de calidad de los datos también pueden generar riesgos de cumplimiento normativo. Sin visibilidad ni gobernanza, la mala calidad de los datos compromete el rendimiento de su IA. Ni su organización ni sus usuarios pueden confiar en ella.
IA de sombra
“TI en la sombra” son las aplicaciones no autorizadas que utilizan los empleados.Datos de sombra" son datos ocultos que no sabes que posees. Y, "IA en la sombra" se refiere a las aplicaciones de IA que los miembros de tu equipo usan sin la supervisión adecuada. Alguien que usa un chatbot de IA generativa como ChatGPT para resumir un informe lo hace por conveniencia, pero también es arriesgado. Podrían estar subiendo datos confidenciales a una herramienta de terceros.
Como todo esto no está supervisado, ni siquiera te darás cuenta de que ha sucedido y, por lo tanto, no podrás crear políticas de uso seguro al respecto.
Combinaciones de riesgo tóxico
Algunos riesgos no son evidentes hasta que los sistemas, los usuarios y los conjuntos de datos interactúan. Podría pensar que ha eliminado adecuadamente los identificadores personales de la información. O bien, podría no haber ningún dato sensible incluido de forma obvia. Sin embargo, al combinarse con otras fuentes o procesos, se vuelve problemático.
- IA de sombra Recibir datos empresariales confidenciales es un ejemplo de ello. Los usuarios tratan la herramienta como su asistente personal, pero es un tercero. Crees que la información se limita a tus empleados, pero hay una brecha en el proceso que la expone.
- Acceso a datos configurado incorrectamente otorga a los usuarios más privilegios de los que necesitan para sus trabajos.
- O bien, podrías pensar que has enmascarado o desinfectado tu información (por ejemplo, mediante la anonimización). Sin embargo, puede ser... se revela cuando se combina o se hace referencia cruzada con otro conjunto de datos.
Por ejemplo, tomemos Publicación de datos de Netflix de 2006La empresa organizó un concurso de investigación para el cual publicó lo que creía que eran datos de visualización anónimos. Sin embargo, los investigadores demostraron posteriormente que, al cruzar el conjunto de datos con los perfiles de IMDb, pudieron reidentificar a usuarios específicos e inferir sus hábitos de visualización.
El mismo principio se aplica a la IA, que puede ser extremadamente eficaz para inferir con muy poco contexto. La interacción de la IA con diferentes conjuntos de datos y permisos puede revelar información confidencial o permitir inferencias no deseadas. Estas "combinaciones de riesgo tóxicas" son difíciles de detectar manualmente y, desde luego, no mediante los controles de seguridad tradicionales.
Ampliación de las superficies de ataque
Cada conexión API, conjunto de datos de entrenamiento e integración de IA añade otro punto de exposición al que los atacantes pueden atacar. Y vaya si lo hacen, utilizando técnicas que van desde el envenenamiento de modelos hasta la inyección de alertas.
Estos cambios implican que los equipos de seguridad ya no pueden centrarse únicamente en la defensa del perímetro. Los datos necesitan protección en cada etapa: dónde se recopilan, cómo se procesan y dónde llegan.
DSPM le brinda la visibilidad y el contexto necesarios para comprender cómo fluyen los datos confidenciales a través de las aplicaciones de IA. Proporciona las herramientas para protegerlos sin frenar la innovación. Además, detecta cualquier aplicación que utilice sus datos, incluso las no autorizadas por su organización.
En resumen, DSPM le ayuda a ver, comprender y proteger sus datos, ya sea que fluyan a través de sus aplicaciones de IA o estén ocultos en lugares que ni siquiera sabía que existían.
Cómo DSPM protege los datos en la era de la IA
Cuando se dice que vivimos en un mundo de tecnologías de la información, ambos componentes del término son igualmente importantes. La tecnología es clave, pero también lo es la información. De hecho, estamos inundados de ella.
Como empresa, recopilas datos de clientes, empleados e información organizativa. Por muy bien organizado que lo organices, casi siempre termina convirtiéndose en una maraña de flujos y tiendas enredadas.
Un departamento recopila información en una base de datos y otro crea una copia para su propio uso. Ahora tienes dos copias de la misma información.
Una revisión del sistema significa dejar de usar una fuente de información, pero olvidarse de eliminarla. Los datos antiguos no se actualizan, pero utilizas terabytes de espacio para almacenarlo.
Eso sin mencionar cómo fluyen estos datos a través de sus sistemas y aplicaciones. Así es exactamente como terminan en la sombra. Esto no solo perjudica la gobernanza; también significa que cualquier modelo de IA que entrene recibirá datos de baja calidad.
DSPM te ayuda a poner orden en este caos. Así funciona:
Descubrimiento y clasificación de datos
Modelos de IA Dependen de cantidades masivas de datos, y no todos son iguales. La información pública no necesita mucha protección. Por otro lado, la información confidencial del consumidor está regulada. Debe recopilarla, procesarla y compartirla de acuerdo con las directrices. De lo contrario, se arriesga a repercusiones regulatorias.
DSPM escanea automáticamente sus fuentes de datos, ya sea en almacenamiento en la nube o en repositorios de capacitación. clasifica los datos por tipo y sensibilidad, para que puedas ver instantáneamente qué necesita una protección más fuerte.
Visibilidad de los flujos de datos
Una vez mapeados sus datos, DSPM le brinda una visión clara de hacia dónde van y cómo se utilizan.
¿Se están compartiendo datos con un? modelo de terceros¿Se ha trasladado a un nuevo entorno o se ha utilizado en formación? DSPM monitoriza su recorrido para ofrecer transparencia que le ayude a garantizar que los datos permanezcan donde deben. De esta forma, no terminan en sistemas no autorizados o de alto riesgo.
Control de acceso y privilegios mínimos
DSPM evalúa quién puede ver y usar datos confidenciales de entrenamiento y producción. Si existen privilegios innecesarios y conjuntos de datos sobreexpuestos que podrían provocar filtraciones, los detectará. Intégrelo con gestión de identidades y accesos (IAM) sistemas y aplica políticas de mínimo privilegio para reducir el riesgo interno.
Monitoreo continuo y detección de riesgos
Los sistemas de IA cambian constantemente. Los modelos se actualizan, se añaden nuevos conjuntos de datos y las integraciones evolucionan. DSPM monitorea continuamente todos estos cambios.
Mapeará y clasificará automáticamente datos nuevos o modificados. Los problemas de configuración susceptibles de ser explotados se detectan antes de que se conviertan en un problema. Se le informa sobre comportamientos de uso compartido riesgosos para que pueda abordarlos.
Cuando se viola una política, su solución AI DPSM alerta automáticamente a su equipo de seguridad o activa una remediación flujo de trabajo.
Alineación de cumplimiento y gobernanza
La IA a menudo se cruza con leyes de privacidad como GDPR, CCPAo HIPAA, especialmente cuando se utilizan datos personales en la capacitación. DSPM vincula automáticamente los datos con su origen para documentar el linaje y generar informes listos para auditoría. Simplifica el cumplimiento normativo y le ayuda a demostrar que los datos confidenciales se gestionan de forma responsable y se utilizan dentro de los límites legales.
Utilizar eficazmente la gestión de la postura de seguridad de datos
Implementar DSPM para IA no es solo implementar otra herramienta de seguridad. Es sentar las bases para que sus datos, modelos y sistemas funcionen dentro de un marco claro y conforme. Para utilizar la gestión de la postura de seguridad de datos de forma eficaz, es necesario establecer prácticas sólidas de gobernanza e integración desde el principio.
Requisitos previos para la implementación de DSPM en sistemas de IA
Antes de implementar DSPM para IA, las organizaciones deben sentar las bases para garantizar una implementación sin problemas y un impacto máximo.
Establecer políticas de gobernanza y cumplimiento: Defina cómo se deben manejar, almacenar y compartir los datos confidenciales de acuerdo con marcos como GDPR, CCPA y HIPAA.
Preparar integraciones del sistema: Asegúrese de que sus herramientas de IAM, DLP y monitoreo puedan conectarse con DSPM para lograr una visibilidad unificada y la aplicación de políticas.
Identificar fuentes clave de datos de IA: Sepa dónde se encuentran sus datos de IA (como repositorios de entrenamiento, almacenamiento de modelos y canalizaciones) para que DSPM pueda comenzar el descubrimiento automatizado de manera eficiente.
Alinear equipos y roles: Involucre a los propietarios de datos, ingenieros de IA y líderes de cumplimiento desde el principio para definir responsabilidades y garantizar la adopción en todos los departamentos.
Una vez cumplidos estos requisitos, AI DSPM toma el control. Mapea automáticamente los datos, clasifica la información confidencial y monitorea el uso para mantener una postura de seguridad de datos sólida y conforme.
Por qué BigID es líder en DSPM para IA
BigID brinda la visibilidad, la inteligencia y la automatización que exigen sus entornos de IA modernos. Plataforma DSPM preparada para IA Va más allá del descubrimiento; comprende el contexto, la sensibilidad y las relaciones entre los datos, los usuarios y los modelos.
Con BigID, puedes:
- Descubra y clasifique datos de IA automáticamente: Identifique datos confidenciales, regulados y de alto riesgo en conjuntos de entrenamiento, canalizaciones y repositorios de modelos.
- Detectar combinaciones de riesgos tóxicos: Identifique dónde las interacciones de IA, los conjuntos de datos superpuestos, los privilegios de acceso o las entradas del modelo podrían provocar la exposición o reidentificación de datos.
- Implementar políticas con un solo clic: Automatice la remediación, el enmascaramiento o la revocación de acceso directamente desde los resultados de la clasificación de datos para reducir el trabajo manual y las configuraciones incorrectas.
- Monitorear datos de IA continuamente: Realice un seguimiento de cómo fluyen los datos dentro y fuera de los sistemas de IA para garantizar el cumplimiento y evitar el uso de IA en la sombra.
- Alinee la gobernanza de datos de IA con el cumplimiento: Linaje de datos de mapas para la preparación de auditorías según GDPR, CCPA, HIPAA y regulaciones emergentes específicas de IA.
- Acelerar la IA responsable: Asegúrese de que los datos que alimentan sus modelos sean precisos, seguros y gobernados éticamente, y mejore tanto el cumplimiento como la confiabilidad del modelo.
BigID le brinda las herramientas para ver, comprender y controlar sus datos de IA, para que pueda innovar con confianza sin comprometer la privacidad ni el cumplimiento normativo. ¿Le interesa saber más sobre cómo BigID puede ayudarle? ¡Programe una demostración hoy!
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