La Inteligencia Artificial (IA) suele generar una mezcla de entusiasmo, confusión y escepticismo, especialmente entre quienes ocupan puestos de liderazgo en ciberseguridad, como los directores de seguridad de la información (CISO). Si se utiliza correctamente, la IA puede ser una herramienta innovadora para identificar anomalías, detectar ciberamenazas y mejorar la seguridad general de los datos.
Analicemos las estrategias que los profesionales de seguridad pueden adoptar para aprovechar eficazmente la IA sin comprometer la seguridad.
Refinando la detección de señales: el papel de la IA en la minimización de falsos positivos
Los falsos positivos son una preocupación importante para los equipos de seguridad, ya que a menudo actúan como un ruido que distrae y enmascara amenazas reales. Una avalancha de falsas alertas, datos mal clasificados y entornos de riesgo ruidosos no solo sobrecargan los recursos del equipo de seguridad, sino que también pueden insensibilizarlos ante futuras amenazas.
Una forma de abordar esto es a través de: Clasificación de datos mejorada mediante aprendizaje automático (ML)Al emplear algoritmos de aprendizaje automático adaptados al entorno de datos de su organización, puede reducir significativamente los falsos positivos.
Plataformas de seguridad de datos y DSPM Soluciones como BigID aprovechan un enfoque multicapa para simplificar la información y clasificar con precisión más tipos de datos, en más entornos y con una precisión sin precedentes. Al combinar múltiples técnicas de clasificación de datos con datos conectados y puntuación de confianza, BigID clasifica automáticamente los datos más importantes, ya sean identificaciones de clientes, propiedad intelectual, secretos en entornos de desarrollo y más.
Esto aumenta la eficiencia y la concentración de sus esfuerzos de seguridad de datos, y puede ser aún más fácil con funciones como la clasificación personalizable, la validación automatizada y más. El objetivo es evolucionar de un entorno saturado de alertas irrelevantes a uno caracterizado por advertencias relevantes y procesables.
Puede acelerar la gestión de riesgos detectando los riesgos de mayor prioridad, tomando medidas para remediarlos (ya sea un bucket S3 mal configurado, un usuario con demasiados privilegios o datos confidenciales sobreexpuestos) y bloqueándolos.
Los peligros ignorados de los datos no estructurados: salvaguardar los modelos de aprendizaje de idiomas (LLM)
Los datos no estructurados (archivos, correos electrónicos, documentos, hojas de cálculo y notas que no están perfectamente organizados en bases de datos) plantean desafíos únicos, en particular con la llegada de la ola actual de IA Generativa:particularmente aquellos que son alimentados por Modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) Como ChatGPT. Estos LLM pueden analizar y generar texto con una estructura similar a la humana a partir de sus datos de entrenamiento, lo que subraya la necesidad de procedimientos robustos de manejo de datos.
Esos datos de entrenamiento son, en gran medida, datos no estructurados, y es más importante que nunca asegurarse de que los datos que IA generativa está capacitado para usarla de forma segura. Eso significa Comprender qué hay en sus datos no estructurados en primer lugar; inventariar, clasificar y etiquetar los datos por contexto y contenido; y establecer controles para gestionar dónde se deben (y no se deben) usar, acceder y gestionar.
Una preocupación crítica es el posible uso indebido o la divulgación no intencionada de información confidencial si los modelos se entrenan con datos desconocidos o potencialmente confidenciales.
Las organizaciones deben establecer procedimientos exhaustivos de gobernanza de datos, que incluyan marcar, etiquetar y rotular datos con información de identificación personal (PII), información personal (PI), propiedad intelectual, datos financieros, identificaciones de clientes u otro contenido sensible. Al gestionar adecuadamente sus datos, puede minimizar los riesgos asociados con fugas de datos, infracciones y problemas de cumplimiento.
Iluminando el abismo: abordando datos oscuros y sombríos
Los conceptos de datos oscuros y datos en la sombra presentan un nuevo nivel de complejidad en la ciberseguridad. Los datos oscuros, que consisten en datos no estructurados que no se utilizan ni supervisan activamente (o que, a veces, ni siquiera se sabe que están ahí), pueden incluir información confidencial o sensible y son un blanco fácil para los ciberdelincuentes.
Los datos ocultos incluyen datos en aplicaciones o servicios en la nube no autorizados, que suelen utilizar los empleados sin una visibilidad completa de los riesgos asociados.
Al fin y al cabo, no se puede proteger lo que se desconoce. BigID es líder en DSPM y permite descubrir, categorizar y evaluar los riesgos asociados a los datos oscuros y ocultos.
Garantizar la visibilidad de estas áreas menos exploradas de su ecosistema de datos es crucial para fortalecer su postura de seguridad.
Elaboración de una estrategia holística de seguridad de datos con IA
Mientras La IA ofrece ventajas únicas para mejorar la precisión de la clasificación de datosAl gestionar datos no estructurados e iluminar datos oscuros y ocultos, la gestión de su postura de seguridad no puede detenerse allí.
Los líderes de seguridad deben considerar un enfoque de múltiples capas que abarque visibilidad y control completos de sus datos.
Aproveche soluciones como BigID que adoptan un enfoque de defensa en profundidad para automatizar procesos manuales, mejorar la precisión y la capacidad de acción, y aplicar IA y ML para eliminar el ruido, mejorar la gestión de riesgos y permitir una estrategia sólida de seguridad de datos. Haz un recorrido hoy para ver cómo BigID puede ayudarle a abordar sus mayores desafíos de seguridad de datos de manera eficiente, precisa y con una IA más innovadora que cualquier otra solución disponible.
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