La discusión
AI está cambiando el panorama de la seguridad empresarial, y este seminario web abordó uno de los temas más urgentes en la industria hoy en día: cómo las empresas pueden proteger la nube En medio del crecimiento exponencial de la IA, Adrian Sanabria presentó la sesión, junto con Nimrod Vax, quien compartió sus conocimientos sobre la gestión de... Uso de IA, navegando por los desafíos regulatorios y aprovechando herramientas impulsadas por IA para fortalecer la gobernanza y la seguridad de los datos.
Dirigida a un público objetivo de CISO, líderes de privacidad y profesionales de datos, la sesión exploró soluciones que van desde Descubrimiento de IA y la gestión de inventarios hasta estrategias de gobernanza proactiva, todo ello en el contexto de la rápida adopción de la IA.
Las 3 conclusiones principales
1. Las prácticas de seguridad de datos deben adaptarse a la omnipresencia de la IA
Las empresas ya no pueden tratar la IA como un complemento más. Nimrod Vax señaló que la adopción de la IA agrava los desafíos existentes en materia de higiene de datos, lo que dificulta el uso de herramientas como DSPM (Gestión de la postura de seguridad de datos) y DLP (Prevención de Pérdida de Datos) esencial para comprender y proteger los sistemas de datos empresariales. ¿Un hallazgo sorprendente? Herramientas de IA como Microsoft Copilot suelen exponer datos confidenciales inadvertidamente durante consultas típicas de los usuarios, lo cual es una llamada de atención urgente para los CISO que buscan una mejor gobernanza.
2. La gestión del inventario es clave para mitigar los riesgos
Los programas de seguridad exitosos comienzan con descubrimiento profundo de datos y la gestión de inventarios a escala. Nimrod introdujo el concepto de gestionar inventarios no solo para datos empresariales, sino también para los propios modelos de IA. Saber quién usa qué herramientas de IA, dónde se encuentran y qué datos fluyen hacia ellas sienta las bases para mitigar eficazmente los riesgos relacionados con la IA. Como enfatizó Adrian: «No se puede proteger lo que no se conoce».
3. Alinear la gestión de riesgos con marcos de confianza
Organizaciones que se ocupan de Adopción de IA Deberían mapear los riesgos a los marcos establecidos como NIST o GDPR Para impulsar programas proactivos de cumplimiento y seguridad. Nimrod destacó la importancia de aplicar enfoques descendentes y ascendentes mediante el uso de herramientas automatizadas para lograr granularidad y precisión, a la vez que integra el contexto empresarial para cumplir con las obligaciones regulatorias. Las barreras de seguridad personalizadas y los controles contextuales se están volviendo indispensables para las empresas que implementan soluciones de IA.
Análisis profundo: Descubrimiento de IA y riesgos de la IA en la sombra
Uno de los puntos destacados del seminario web fue la explicación de Nimrod sobre la "IA en la sombra" y el desafío que representa para las organizaciones: se trata básicamente del uso no autorizado o sin seguimiento de herramientas de IA por parte de los empleados. Las empresas deben priorizar el descubrimiento de IA, lo que les permite identificar quién utiliza qué herramientas y garantizar que los datos confidenciales no se expongan a modelos de IA generativa sin los controles de seguridad adecuados.
Nimrod también introdujo el concepto de AI TRiSM (Gestión de Confianza, Riesgo y Seguridad), que conecta el descubrimiento de IA con estrategias más amplias para reforzar el cumplimiento normativo. Animó a los CISO a empezar poco a poco etiquetando los datos sensibles para excluirlos de los sistemas de IA antes de escalar a soluciones más robustas. «El etiquetado eficaz de los datos es fundamental», enfatizó, y añadió, «al igual que las herramientas que respetan estas etiquetas para evitar el manejo inadecuado».
Para abordar estos riesgos, ambos destacaron la importancia de implementar enfoques modernos de DSPM e integrarlos fluidamente con las herramientas de inventario de IA. Esta gestión proactiva de riesgos garantiza que las empresas puedan anticiparse a los riesgos. vulnerabilidades que plantean las tecnologías de IA generativa.
Citas memorables
- La IA generativa no solo cambia las reglas del juego, sino que también potencia la productividad. Pero también magnifica los riesgos ya presentes en su marco de seguridad de datos. – Adrian Sanabria
- Las organizaciones se enfrentan a esta mentalidad de acaparamiento de datos, guardándolo todo por temor a que se eliminen. Pero para proteger los modelos de IA, es fundamental una disposición defendible. – Nimrod Vax
- El propósito del procesamiento de aplicaciones de IA define el perfil de riesgo. Las medidas de seguridad empresariales personalizadas son indispensables si se desea mitigar esos riesgos eficazmente. – Nimrod Vax
Recursos relacionados
- Resumen de la solución: Conecte los puntos en datos e IA a través de la gobernanza, el contexto y el control
- Libro blanco: Privacidad de datos en la era de la IA
- Libro blanco: Adopte una IA responsable con BigID Next
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