Propósito principal
Evaluar y mejorar continuamente la seguridad de los sistemas de IA empresariales y sus datos de respaldo.
Seguridad de IA empresarial
Qué es ¿Gestión de la postura de seguridad de la IA?
La gestión de la postura de seguridad de la IA, o AI-SPM, es el proceso continuo de descubrir activos de IA, identificar riesgos de datos y acceso, evaluar los controles de seguridad, supervisar la actividad de la IA y corregir las vulnerabilidades a lo largo del ciclo de vida de la IA empresarial.
Descubra activos de IA
Evaluar el riesgo de acceso y de los datos
Mejorar continuamente la postura de la IA
Ciclo de vida de la postura de seguridad de la IA
01
Descubra activos de IA
Modelos de inventario, agentes, indicaciones, conjuntos de datos, flujos de trabajo y herramientas
Descubra
02
Datos y acceso a mapas
Conectar sistemas de IA con datos confidenciales, identidades, permisos y procedencia.
Mapa
03
Evaluar el riesgo de la IA
Priorizar las vulnerabilidades, la exposición, el uso indebido y las violaciones de políticas.
Evalúe
04
Aplicar y remediar
Aplique controles, reduzca la exposición y mejore continuamente la postura.
Proteger
Modelos
Agentes
Indicaciones
Datos
Identidades
Herramientas
Definición rápida
Gestión de la postura de seguridad de la IA de un vistazo
AI-SPM proporciona a los equipos de seguridad y gobernanza una visibilidad continua de los activos de IA, los datos que utilizan, las identidades que acceden a ellos y las vulnerabilidades de seguridad que generan riesgos para la empresa.
Activos de IA cubiertos
Modelos, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos, bases de datos vectoriales, flujos de trabajo, aplicaciones y herramientas conectadas.
Contexto de riesgo
Sensibilidad de los datos, propiedad, acceso, permisos, procedencia, uso, exposición, vulnerabilidades e infracciones de políticas.
Riesgos comunes
IA en la sombra, exposición de datos confidenciales, acceso excesivo de agentes, inyección instantánea, canalizaciones inseguras y uso no regulado de la IA.
Principales partes interesadas
Equipos de seguridad, gobernanza de IA, datos, privacidad, riesgos, cumplimiento normativo, modelos, ingeniería e identidad.
Actividad continua
AI-SPM descubre, evalúa, supervisa, prioriza, aplica, corrige e informa continuamente.
Definición básica
¿Qué es la gestión de la postura de seguridad de la IA?
Gestión de la postura de seguridad de la IA Es una disciplina de ciberseguridad que identifica, evalúa, prioriza y reduce continuamente el riesgo de seguridad en los sistemas de IA empresariales y en los datos, identidades, infraestructura y herramientas que los respaldan.
AI-SPM comienza creando un inventario de modelos de IA, agentes, copilotos, aplicaciones, indicaciones, conjuntos de datos, bases de datos vectoriales, canalizaciones, API y servicios de IA de terceros.
A continuación, vincula estos activos con el contexto de seguridad, como datos confidenciales, procedencia, propiedad, permisos de acceso, identidades no humanas, vulnerabilidades, uso, exposición y políticas aplicables.
Este contexto ayuda a los equipos a identificar situaciones de alto riesgo, como datos de entrenamiento confidenciales, almacenes de vectores expuestos, agentes con privilegios excesivos, conexiones de modelos inseguras, herramientas de IA no aprobadas y actividad de mensajes instantáneos no supervisada.
AI-SPM extiende la gestión de la postura a entornos específicos de IA donde los controles tradicionales de seguridad de la nube, las aplicaciones y los datos pueden no proporcionar suficiente visibilidad.
Terminología relacionada
Inventario de activos de IA
Un registro que se mantiene de forma continua de modelos, agentes, conjuntos de datos, indicaciones, herramientas, flujos de trabajo, propietarios, propósitos y entornos.
Gestión de riesgos de la IA
El proceso de identificar, evaluar, tratar, monitorear y documentar los riesgos creados por los sistemas de IA.
AI TRiSM
Un marco para gestionar la confianza, el riesgo, la seguridad, la gobernanza, la fiabilidad, la explicabilidad y el cumplimiento normativo en materia de IA.
IA de sombra
Herramientas, modelos, agentes o flujos de trabajo de IA utilizados sin aprobación formal, visibilidad, propiedad ni gobernanza.
Diferencias clave
IA-SPM frente a prácticas de seguridad relacionadas
AI-SPM complementa la seguridad de datos, la nube, las aplicaciones y los modelos al conectar los activos específicos de IA con los datos, las identidades, el acceso, el uso y los riesgos que conllevan.
IA-SPM
¿Dónde reside el riesgo en la IA empresarial?
Descubre activos de IA y evalúa datos, identidades, permisos, vulnerabilidades, uso, exposición, controles e infracciones de políticas.
DSPM
¿Dónde se encuentran expuestos o son accesibles en exceso los datos confidenciales de la empresa?
Descubre y clasifica datos confidenciales, e identifica el acceso excesivo, la exposición, las combinaciones tóxicas y las infracciones de las políticas de datos.
CSPM
¿Están configurados de forma segura los recursos en la nube?
Identifica configuraciones incorrectas en la nube, recursos expuestos, desviaciones en el cumplimiento normativo, infraestructura insegura e infracciones de las políticas de la nube.
Seguridad del modelo
¿Es un modelo de IA individual resistente a los ataques o la manipulación?
Se centra en riesgos como entradas maliciosas, robo de modelos, envenenamiento, evasión, extracción, comportamiento inseguro y compromiso de la integridad.
Ciclo de vida de la seguridad de la IA
Cómo funciona la gestión de la postura de seguridad de la IA
AI-SPM crea un ciclo de seguridad continuo que abarca desde el descubrimiento mediante IA y el mapeo de datos hasta la priorización de riesgos, la aplicación de políticas, la remediación y la obtención de pruebas.
Descubra
Activos de IA de inventario
Identificar modelos, agentes, copilotos, indicaciones, aplicaciones, conjuntos de datos, almacenes de vectores, canalizaciones, API y servicios de terceros autorizados y no autorizados.
Mapa
Conectar la IA con los datos y la identidad.
Mapea datos confidenciales, linaje, propietarios, identidades humanas y no humanas, roles, credenciales, permisos, herramientas y sistemas posteriores.
Evalúe
Evaluar el riesgo de la IA
Evaluar las vulnerabilidades, la sobreexposición, el acceso excesivo, las integraciones inseguras, las solicitudes de información confidencial, el uso no autorizado y las infracciones de las políticas.
Priorizar
Clasificar el riesgo según su impacto en el negocio.
Priorice los hallazgos utilizando la sensibilidad de los datos, la posibilidad de explotación, la exposición, el acceso, el uso, el origen, la propiedad y el impacto regulatorio.
Hacer cumplir
Aplicar políticas de seguridad
Implementar controles para el acceso a la IA, los permisos de los agentes, el contenido de las solicitudes, el manejo de las respuestas, el uso de datos, las conexiones de los modelos y las aprobaciones.
Remediar
Reduzca la exposición a la IA
Restringir el acceso, eliminar datos confidenciales, corregir configuraciones, aislar activos de riesgo, actualizar controles y derivar las soluciones a los propietarios.
Monitor
Validar continuamente la postura
Supervisar la actividad de la IA, el acceso a los datos, el comportamiento de los agentes, los cambios, las infracciones, el progreso de la corrección y la eficacia de los controles.
Exposición al riesgo de la IA
Riesgos comunes en la postura de seguridad de la IA
Los entornos de IA combinan datos confidenciales, modelos potentes, identidades de máquinas, servicios externos y acciones autónomas, creando riesgos que trascienden los límites de seguridad tradicionales.
IA de sombra
Las herramientas, modelos, agentes o copilotos de IA no autorizados pueden procesar datos empresariales fuera de los controles de seguridad y gobernanza establecidos.
Datos sensibles de IA
Los flujos de trabajo de entrenamiento, ajuste, recuperación, solicitud e inferencia pueden exponer datos personales, regulados, confidenciales o de propiedad exclusiva.
Acceso excesivo de agentes
Los agentes de IA pueden recibir credenciales, permisos, herramientas o acceso a datos que exceden su propósito comercial aprobado.
Inyección rápida
Las instrucciones maliciosas pueden manipular modelos o agentes para que ignoren las políticas, revelen datos o hagan un uso indebido de las herramientas conectadas.
Canalizaciones de IA inseguras
Los controles de acceso débiles, los conjuntos de datos no confiables, los almacenes de vectores expuestos y las integraciones vulnerables pueden comprometer los flujos de trabajo de la IA.
Observabilidad limitada de la IA
Los registros incompletos y los controles desconectados pueden ocultar a qué datos accedió la IA, qué acciones realizó y por qué.
Resiliencia de la IA empresarial
Por qué es importante la gestión de la postura de seguridad de la IA
La adopción de la IA puede superar el ritmo de los procesos de seguridad existentes. AI-SPM ayuda a las organizaciones a reemplazar la visibilidad fragmentada de la IA con una supervisión de seguridad continua y basada en riesgos.
Descubre la IA no gestionada
Identificar sistemas de IA en la sombra, herramientas no autorizadas, agentes desconocidos y conjuntos de datos no registrados que operan fuera de los procesos aprobados.
Proteja los datos confidenciales de IA.
Encuentre datos regulados y confidenciales utilizados en los flujos de trabajo de capacitación, recuperación, solicitud, inferencia y agentes.
Gobernar el acceso a la IA
Comprenda qué usuarios, cuentas de servicio, agentes, aplicaciones y herramientas pueden acceder a los sistemas de IA y a sus datos subyacentes.
Priorizar el riesgo de la IA
Clasifique los resultados según la sensibilidad de los datos, el acceso, la exposición, el uso, el impacto en el negocio y la eficacia del control.
Aplicar las políticas de IA
Traducir los requisitos de seguridad y gobernanza en controles para el uso de datos, avisos, acceso, acciones, retención y corrección.
Demostrar el control de la IA
Mantener evidencia del inventario de IA, propiedad, riesgo, acceso, aplicación de políticas, corrección y monitoreo continuo.
IA empresarial segura
Mejores prácticas para la gestión de la postura de seguridad de la IA
La gestión eficaz del rendimiento de sistemas basada en IA (AI-SPM) combina la visibilidad de los activos mediante IA, la inteligencia de datos, el contexto de identidad, los controles de políticas, la monitorización continua y la remediación basada en riesgos.
Mantenga un inventario completo de IA.
Identificar continuamente modelos de IA, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos, almacenes de vectores, canalizaciones, API, propietarios y propósitos comerciales.
Conectar los activos de IA con datos confidenciales
Mapear los datos personales, regulados, confidenciales, de propiedad exclusiva y tóxicos utilizados en el entrenamiento, la recuperación, la generación de indicaciones y la inferencia de la IA.
Regular el acceso humano y no humano
Identificar usuarios, agentes, aplicaciones, cuentas de servicio, credenciales, tokens, roles y permisos delegados conectados a la IA.
Priorizar el riesgo en función del contexto.
Clasifique los hallazgos de seguridad utilizando la sensibilidad de los datos, la exposición, el acceso, el uso, el origen, la propiedad, la posibilidad de explotación y el impacto en el negocio.
Aplicar controles en la capa de datos
Aplique políticas a los datos confidenciales antes de que ingresen a modelos, indicaciones, bases de datos de vectores, agentes o flujos de trabajo de IA posteriores.
Supervisar y corregir continuamente
Supervise los cambios de postura, el acceso, la actividad de los agentes, las infracciones de políticas, los nuevos activos de IA y el progreso de la remediación a lo largo del tiempo.
IA empresarial segura
Mejores prácticas para la gestión de la postura de seguridad de la IA
La gestión eficaz del rendimiento de sistemas basada en IA (AI-SPM) combina la visibilidad de los activos mediante IA, la inteligencia de datos, el contexto de identidad, los controles de políticas, la monitorización continua y la remediación basada en riesgos.
Mantenga un inventario completo de IA.
Identificar continuamente modelos de IA, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos, almacenes de vectores, canalizaciones, API, propietarios y propósitos comerciales.
Conectar los activos de IA con datos confidenciales
Mapear los datos personales, regulados, confidenciales, de propiedad exclusiva y tóxicos utilizados en el entrenamiento, la recuperación, la generación de indicaciones y la inferencia de la IA.
Regular el acceso humano y no humano
Identificar usuarios, agentes, aplicaciones, cuentas de servicio, credenciales, tokens, roles y permisos delegados conectados a la IA.
Priorizar el riesgo en función del contexto.
Clasifique los hallazgos de seguridad utilizando la sensibilidad de los datos, la exposición, el acceso, el uso, el origen, la propiedad, la posibilidad de explotación y el impacto en el negocio.
Aplicar controles en la capa de datos
Aplique políticas a los datos confidenciales antes de que ingresen a modelos, indicaciones, bases de datos de vectores, agentes o flujos de trabajo de IA posteriores.
Supervisar y corregir continuamente
Supervise los cambios de postura, el acceso, la actividad de los agentes, las infracciones de políticas, los nuevos activos de IA y el progreso de la remediación a lo largo del tiempo.
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