Detección de amenazas mediante IA

Origen

Las amenazas de la IA comenzaron como extensiones de la ciberseguridad tradicional, como atacantes que apuntaban a modelos de aprendizaje automático para manipularlos o usaban bots automatizados para realizar ataques.

Evolución

Las amenazas modernas ahora incluyen:

• Ataques generados por IA (por ejemplo, correos electrónicos de phishing, creación de malware)
• Ejemplos adversarios que engañan a los sistemas de visión artificial o PNL
• Envenenamiento de datos donde actores maliciosos corrompen los datos de entrenamiento
• Extracción y robo de modelos a través de interfaces públicas
• Fraude de identidad sintética mediante deepfakes y modelos generativos

Estas amenazas son más rápidas, más escalables y más difíciles de rastrear que sus contrapartes convencionales.

• Manipulación de modelos – Ataques que alteran o roban el modelo de IA subyacente (por ejemplo, inversión del modelo)

• Inyección rápida – Entradas maliciosas para manipular salidas en sistemas de IA generativa

• Envenenamiento de datos – Inserción de datos corruptos durante el entrenamiento del modelo

• Ataques adversarios – Entradas elaboradas que engañan a las predicciones de la IA

• Amenazas sintéticas – Contenido generado por IA utilizado para fraude, desinformación o suplantación de identidad.

• IA de sombra / Modelos no supervisados – Uso de herramientas de IA no autorizadas o no autorizadas por parte de usuarios internos

Los sistemas de IA introducen nuevas superficies de ataque, desde el robo de modelos y la inyección rápida hasta entradas adversarias. Los profesionales de seguridad utilizan la detección de amenazas de IA para proteger modelos y conjuntos de datos de posibles ataques, implementar una implementación segura y supervisar las anomalías generadas por IA en tiempo real.

Los sistemas de IA suelen procesar grandes volúmenes de datos confidenciales. La detección de amenazas ayuda a garantizar que los datos personales no se expongan, utilicen indebidamente ni se infieran de los resultados, y detecta comportamientos del modelo que puedan vulnerar los marcos de privacidad (por ejemplo, riesgos de reidentificación o fuga de datos de entrenamiento).

La detección de amenazas con IA respalda la alineación regulatoria al garantizar uso responsable de la IA, auditar el comportamiento del modelo para detectar sesgos o discriminación, e identificar herramientas de IA no aprobadas o de dudosa procedencia. Desempeña un papel clave en marcos de gobernanza como AI TRiSM o ISO/IEC 42001.