El uso de la inteligencia artificial está en alza. Si observamos las tendencias de la IA —ya sea en cuanto a su crecimiento, el gasto anual en empresas o incluso su uso por parte de particulares—, el gráfico muestra un aumento constante de las cifras año tras año.
En 2024, el tamaño del mercado de IA era de más de $500 mil millones, pero se supone que superará $2,500 mil millones Para 2032, la IA llegó para quedarse, y las empresas no solo la están adoptando, sino que también invierten activamente en su desarrollo. Si su organización es una de ellas, debe considerar... Gestión de la postura de seguridad de la IA (o IA SPM).
¿Qué es la gestión de la postura de seguridad de IA (AI-SPM)?
La inteligencia artificial es un término general que abarca diversas tecnologías, como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes y más. Estas se basan en AI models and resources, canales de datos e infraestructura para respaldar el sistema de IA.
AI SPM, or AI security posture management, is a cybersecurity strategy that helps keep these AI models and assets a salvo de amenazas, tanto internos como externos. La estrategia se basa en el seguimiento continuo, la evaluación y la mitigación de riesgos, como violaciones de datos y ataques adversarios. Al mismo tiempo, también se asegura de que el sistema cumpla con las regulaciones pertinentes, como la Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) o Reglamento general de protección de datos (RGPD).
AI-SPM addresses the fact that AI comes with unique AI risks that traditional security tools cannot fully handle. Unlike generic measures, an AI-SPM solution provides continuous oversight to maintain the security and integrity of AI systems.
Security Risks Introduced by AI Applications
While AI services help streamline your business operations, AI technologies also introduce certain weaknesses that can be exploited. Understanding these can help you develop a comprehensive AI security plan.
Privacidad y seguridad de datos
We’ve discussed AI privacy concerns in detail, but the gist is that you need large volumes of data for AI models. They require both estructurado y no estructurado data. This data is usually pre-collected information for other purposes, which might make consent a concern. It is also a privacy risk Si no se gestiona adecuadamente, hence the need for robust AI security measures.
Moreover, threat actors can exfiltrate this sensitive proprietary information by targeting generative AI (GenAI) tools, databases, and application programming interfaces (API). There’s also a risk that this information could be revealed through unintentional negligence by your organization or improper configurations that result in the data stored in AI projects being exposed.
Ataques impulsados por IA
Su empresa no es la única que utiliza IA para escalar y optimizar sus operaciones; los ciberdelincuentes también la utilizan. Utilizan GenAI para automatizar ataques y hacerlos más personalizados.
They may also use this technology to create deep fakes—artificially generated images and videos—or fake biometrics to infiltrate your AI infrastructure and applications, posing security threats. Fake biometrics can also be used to gain unauthorized access to AI models, allowing threat actors to escalate attacks or infiltrate your enterprise cloud environments, such as Azure AI Services or Google Vertex AI.
Desinformación
Como sabemos, un sistema de IA es tan bueno y preciso como los datos con los que se entrena. Si el modelo no cuenta con la información adecuada en sus datos de entrenamiento, generará respuestas alucinantes. Y, si los actores de amenazas logran acceder a los datos de entrenamiento para manipularlos o corromperlos, su... modelo de lenguaje grande (LLM) might give out wrong or dangerous information. This kind of AI model misuse can undermine the trustworthiness of AI systems and pose real-world risks.
Falta de visibilidad de los datos
Saber dónde están sus datos, how it’s being protected and used, and how it’s being destroyed after you’ve used it is an important part of data privacy compliance. As we mentioned before, AI models need a lot of data for training. If you don’t maintain a full inventory of all AI models and assets, there’s a risk of datos de sombra (conjuntos de datos no rastreados o no administrados), violaciones de cumplimiento y violaciones de datos que no se descubren hasta que es demasiado tarde.
Unauthorized AI systems, or shadow AI models, operate outside your governance frameworks. Shadow AI inventory can lead to security gaps, as these models may not have a secure configuration of models or datasets. That increases the chance of vulnerabilities in AI pipelines being exploited.
Gobernanza de datos
Since AI model data is potentially at risk and poses a risk to others, governments are creating strict laws to govern it. Gobernanza de la IA se centra especialmente en los datos personales sensibles y información personal identificable (IPI), que son altamente susceptibles a la exposición en el contexto de la adopción de IA. A medida que estas regulaciones evolucionan, las empresas necesitan fortalecer la gestión de sus sistemas de IA para evitar multas y acciones legales.
Complicated AI Supply Chain
Building an AI and ML system relies on a complex supply chain of components. Each model is powered by source data, datos de referencia, libraries, APIs, and pipelines. All of these components come with a risk of vulnerabilities or misconfigurations that can be exploited by threat actors. This complex ecosystem needs proper oversight, or it will become a liability for your business.
Mal uso del tiempo de ejecución
Misuse of AI often occurs during deployment, when models are live and interacting with users. Deployed AI systems, especially LLMs, are prone to exploitation or inappropriate use during their operation. If you don’t have proper safeguards, you risk:
- Sobrecarga de mensajes: Sobrecargar el sistema con entradas complejas o maliciosas que hacen que funcione de manera impredecible o produzca salidas no autorizadas.
- Entradas adversarias: Utilizar entradas cuidadosamente diseñadas para explotar las debilidades del modelo y provocar que proporcione respuestas erróneas o dañinas o que clasifique erróneamente los objetos.
- Acceso no autorizado: Exploiting vulnerabilities in the AI runtime environment to manipulate or gain access into the AI system.
- Extracción de datos sensibles: Manipular las entradas e interacciones del sistema para lograr que revele información confidencial a partir de datos de entrenamiento incorrectamente desinfectados es una táctica común utilizada en los ataques de IA.
Los beneficios de la gestión de la satisfacción del cliente con IA
Now that we are familiar with the risks of AI, we can understand how AI security posture management deals with them. AI-SPM helps your security team manage and mitigate risks from every stage of the AI lifecycle and supply chain.
It can proactively manage vulnerabilities and misconfigurations in the AI pipelines, training data, on-prem and cloud resources, and runtime environments before they can cause issues. AI SPM will also monitor your systems for runtime misuse, flagging any abnormal activity quickly before it becomes a problem.
Esta estrategia también le ayuda a obtener visibilidad de sus conjuntos de datos, evitando datos ocultos y garantizando el cumplimiento normativo. Y lo más importante, le brinda la confianza para adoptar la IA e innovar con ella con seguridad.
AI SPM frente a CSPM frente a DSPM frente a SSPM
Existen varios tipos de "gestión de la postura de seguridad". ¿En qué se diferencian de la SPM de IA en cuanto a la forma de abordar los problemas de seguridad?
DSPM, o gestión de la postura de seguridad de datos, es el proceso y el marco que mantiene seguros los datos de una organización, sin importar dónde residan.
As we’ve seen, AI-SPM focuses on keeping AI systems secure. DSPM and AI-SPM complement each other, since DSPM secures data while AI-SPM secures the AI models being used across your environments. Together, they strengthen the security posture of AI ecosystems.
CSPM, or cloud security posture management, on the other hand, only deals with cloud resources and data, and configurations that could lead to information being compromised.
Finalmente, SSPM, que significa gestión de la postura de seguridad de SaaS, tiene que ver con la protección de los datos comerciales contenidos en las aplicaciones SaaS que utiliza su organización.
AI-SPM Capabilities and Features
Gestión de inventario con IA
Not having visibility into AI resources and data can be a problem and is one of the risks created by the use of AI. SPM for AI can help you solve this by keeping track of not just your data but also other AI components such as models, pipelines, and shadow AI systems.
Seguridad de los datos
This one is right there in the name—security posture management. One of the most important capabilities of AI SPM is identifying sensitive information, like PII or PHI (personal health information), in your datasets and logs and securing AI models to protect this information. It keeps all your data safe from AI threats like data poisoning and breaches, including shadow data.
Seguridad operacional
AI SPM isn’t a one-and-done process. It secures your systems across the entire AI lifecycle, from development to deployment. The strategy protects model supply chains by checking dependencies and not allowing unauthorized changes. You can also implement measures to prevent the theft of proprietary AI assets with countermeasures for model extraction.
Detección y priorización de riesgos
Si hay alguna configuración incorrecta, como API expuestas, cifrado débil o registro inseguro, AI SPM la detectará. También identificará posibles puntos y rutas de ataque y les asignará puntuaciones de riesgo para que pueda priorizar sus esfuerzos de remediación.
Monitoreo del tiempo de ejecución
Dado que los modelos de IA son tan susceptibles a ataques durante su uso, tener monitoreo en tiempo real Las capacidades de su SPM de IA son una gran ventaja. Detecta anomalías de comportamiento, detecta accesos no autorizados y previene ataques adversarios. También analiza resultados y registros para detectar fugas de datos confidenciales o comportamiento sospechoso.
Cumplimiento y gobernanza
Con AI SPM, puede cumplir con los requisitos establecidos por los marcos de gobernanza de IA y la legislación. Puede utilizarlo para proporcionar registros de auditoría para el desarrollo y la aprobación de sus modelos, e integrar políticas de privacidad y seguridad en sus flujos de trabajo. Dado que detecta y corrige automáticamente posibles infracciones, puede cumplir con la ley sin esfuerzo.
Remediación proactiva
Como hemos visto, AI SPM monitoriza sus sistemas de IA de forma constante y en tiempo real. Como resultado, puede detectar errores y posibles amenazas de forma temprana, antes de que provoquen problemas mayores.
Funciones fáciles de usar para desarrolladores
Herramientas como control de acceso basado en roles (RBAC) La clasificación de riesgos permite a los desarrolladores y científicos de datos gestionar y abordar las vulnerabilidades de forma eficiente. Además, facilita la colaboración y la resolución de riesgos críticos.
Escalabilidad e integración en la nube
Las herramientas AI SPM pueden integrarse con plataformas en la nube y su compatibilidad con múltiples nubes les permite soportar diversos entornos y marcos.
Proteja su entorno de IA con BigID
While AI does create excellent growth opportunities through innovation for your business, it admittedly comes with some unique challenges. Fortunately, you can mitigate most of the risks associated with AI usage and customer data using AI SPM. You can also use BigID’s data mapping, security, and governance abilities to bolster its protection.
¿Por qué BigID para la seguridad de la IA?
- Descubrimiento integral de datos: Automatically identify and classify sensitive information, such as PII, customer data, intellectual property, and more, across your entire data landscape and AI model life. Gain visibility into your data to prevent misuse in AI models or LLMs.
- Cumplimiento mejorado de la gobernanza de la IA: Alinee sus operaciones con regulaciones emergentes como la Orden ejecutiva sobre inteligencia artificial y directrices de desarrollo de IA segura, que garantizan el uso responsable y ético de la IA a través del enfoque de seguridad por diseño de BigID.
- Gestión de datos optimizada: Minimizar datos redundantes o duplicados para mejorar la calidad de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA, reducir su superficie de ataque y mejorar la postura de seguridad general.
- Acceso seguro a los datos: Mitigue las amenazas internas administrando, auditando y restringiendo el acceso a datos confidenciales, evitando el uso no autorizado en sistemas de IA.
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