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 Modelos y recursos de IA, canales de datos e infraestructura para respaldar el sistema de IA.
AI SPM, o gestión de la postura de seguridad de IA, es una estrategia de ciberseguridad que ayuda a mantener estos modelos y activos de IA 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 aborda el hecho de que la IA conlleva riesgos únicos que las herramientas de seguridad tradicionales no pueden gestionar por completo. A diferencia de las medidas genéricas, una solución AI-SPM proporciona supervisión continua para mantener la seguridad e integridad de los sistemas de IA.
Riesgos de seguridad introducidos por las aplicaciones de IA
Si bien los servicios de IA ayudan a optimizar las operaciones de su negocio, las tecnologías de IA también presentan ciertas debilidades que pueden explotarse. Comprenderlas puede ayudarle a desarrollar un plan integral de seguridad de IA.
Privacidad y seguridad de datos
Hemos analizado en detalle las preocupaciones sobre la privacidad de la IA, pero la idea principal es que se necesitan grandes volúmenes de datos para los modelos de IA. Requieren ambos estructurado y no estructurado Estos datos suelen ser información recopilada previamente para otros fines, lo que podría generar dudas sobre el consentimiento. También suponen un riesgo para la privacidad. Si no se gestiona adecuadamente, de ahí la necesidad de medidas de seguridad de IA sólidas.
Además, los actores de amenazas pueden exfiltrar esta información confidencial atacando herramientas de IA generativa (GenAI), bases de datos e interfaces de programación de aplicaciones (API). También existe el riesgo de que esta información se revele por negligencia involuntaria de su organización o configuraciones incorrectas que expongan los datos almacenados en proyectos de IA.
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.
También pueden usar esta tecnología para crear deep fakes (imágenes y videos generados artificialmente) o datos biométricos falsos para infiltrarse en su infraestructura y aplicaciones de IA, lo que representa una amenaza para la seguridad. Los datos biométricos falsos también pueden usarse para obtener acceso no autorizado a modelos de IA, lo que permite a los actores de amenazas intensificar los ataques o infiltrarse en sus entornos de nube empresarial, como Azure AI Services o 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) Podría proporcionar información errónea o peligrosa. Este tipo de uso indebido de los modelos de IA puede socavar la fiabilidad de los sistemas de IA y plantear riesgos reales.
Falta de visibilidad de los datos
Saber dónde están sus datosCómo se protege y utiliza, y cómo se destruye después de su uso, es una parte importante del cumplimiento de la privacidad de datos. Como mencionamos antes, los modelos de IA necesitan muchos datos para su entrenamiento. Si no se mantiene un inventario completo de todos los modelos y activos de IA, existe el riesgo de... 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.
Los sistemas de IA no autorizados, o modelos de IA en la sombra, operan fuera de sus marcos de gobernanza. El inventario de IA en la sombra puede generar vulnerabilidades de seguridad, ya que estos modelos podrían no tener una configuración segura de modelos o conjuntos de datos. Esto aumenta la probabilidad de que se exploten las vulnerabilidades en los procesos de IA.
Gobernanza de datos
Dado que los datos de los modelos de IA están potencialmente en riesgo y representan un riesgo para otros, los gobiernos están creando leyes estrictas para regularlos. 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.
Cadena de suministro de IA complicada
La construcción de un sistema de IA y ML se basa en una compleja cadena de suministro de componentes. Cada modelo se alimenta de datos fuente. datos de referenciaBibliotecas, API y pipelines. Todos estos componentes conllevan el riesgo de vulnerabilidades o configuraciones incorrectas que pueden ser explotadas por actores maliciosos. Este complejo ecosistema requiere una supervisión adecuada; de lo contrario, se convertirá en un lastre para su negocio.
Mal uso del tiempo de ejecución
El uso indebido de la IA suele ocurrir durante la implementación, cuando los modelos están activos e interactúan con los usuarios. Los sistemas de IA implementados, especialmente los LLM, son propensos a la explotación o al uso indebido durante su funcionamiento. Si no se cuenta con las medidas de seguridad adecuadas, se corre el riesgo de:
- 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: Explotar vulnerabilidades en el entorno de ejecución de la IA para manipular u obtener acceso al sistema de IA.
- 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
Ahora que conocemos los riesgos de la IA, podemos comprender cómo la gestión de la postura de seguridad de la IA los aborda. AI-SPM ayuda a su equipo de seguridad a gestionar y mitigar los riesgos en cada etapa del ciclo de vida y la cadena de suministro de la IA.
Puede gestionar proactivamente vulnerabilidades y configuraciones incorrectas en los procesos de IA, los datos de entrenamiento, los recursos locales y en la nube, y los entornos de ejecución antes de que causen problemas. AI SPM también supervisará sus sistemas para detectar el uso indebido del tiempo de ejecución, detectando cualquier actividad anormal rápidamente antes de que se convierta en un problema.
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.
Como hemos visto, AI-SPM se centra en mantener seguros los sistemas de IA. DSPM y AI-SPM se complementan, ya que DSPM protege los datos, mientras que AI-SPM protege los modelos de IA utilizados en sus entornos. Juntos, refuerzan la seguridad de los ecosistemas de IA.
CSPM, o la gestión de la postura de seguridad en la nube, por otro lado, solo se ocupa de los recursos y datos en la nube y de las configuraciones que podrían provocar que la información se vea comprometida.
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.
Capacidades y características de AI-SPM
Gestión de inventario con IA
La falta de visibilidad de los recursos y datos de IA puede ser un problema y uno de los riesgos que genera su uso. SPM para IA puede ayudarle a solucionar este problema al monitorizar no solo sus datos, sino también otros componentes de IA, como modelos, pipelines y sistemas de IA en la sombra.
Seguridad de los datos
Esta función está claramente indicada en el nombre: gestión de la postura de seguridad. Una de las capacidades más importantes de la gestión de la postura de seguridad con IA es identificar información confidencial, como información personal de salud (PII) o información médica protegida (PHI), en sus conjuntos de datos y registros, y proteger los modelos de IA para proteger esta información. Mantiene todos sus datos a salvo de amenazas de IA, como el envenenamiento y las filtraciones de datos, incluyendo los datos ocultos.
Seguridad operacional
La SPM de IA no es un proceso único. Protege sus sistemas durante todo el ciclo de vida de la IA, desde el desarrollo hasta la implementación. Esta estrategia protege las cadenas de suministro de modelos comprobando las dependencias y evitando cambios no autorizados. También puede implementar medidas para prevenir el robo de activos de IA propietarios mediante contramedidas para la extracción de modelos.
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
Si bien la IA crea excelentes oportunidades de crecimiento para su negocio a través de la innovación, es cierto que conlleva algunos desafíos únicos. Afortunadamente, puede mitigar la mayoría de los riesgos asociados con el uso de la IA y los datos de los clientes mediante AI SPM. También puede utilizar las capacidades de mapeo de datos, seguridad y gobernanza de BigID para reforzar su protección.
¿Por qué BigID para la seguridad de la IA?
- Descubrimiento integral de datos: Identifique y clasifique automáticamente información confidencial, como información de identificación personal (PII), datos de clientes, propiedad intelectual y más, en todo su entorno de datos y la vida útil de sus modelos de IA. Obtenga visibilidad de sus datos para evitar el uso indebido en modelos de IA o LLM.
- 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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