Las herramientas de IA que operan fuera de la línea de visión del departamento de TI, junto con su capacidad para rastrear datos rápidamente, aumentan el riesgo exponencialmente. Como resultado, la brecha entre la seguridad y la IA sigue creciendo.
Los datos confidenciales se mueven más rápido y de formas más impredecibles que nunca; las defensas tradicionales no fueron diseñadas para esta realidad. La IA, a pesar de sus beneficios de productividad, puede dejar datos confidenciales expuestos para ser extraídos en segundos.
Adoptar la IA de forma segura significa que las organizaciones deben cambiar su enfoque de seguridad hacia donde realmente reside el riesgo: los datos en sí mismos. En este artículo, exploraremos por qué la seguridad de los datos es la base de la seguridad de la IA y cómo proteger sus canalizaciones de IA antes de que sea demasiado tarde.
El desafío de la seguridad de la IA
La adopción de IA empresarial introdujo desafíos que muchas organizaciones no pueden abordar, tales como:
- Agentes de IA que acceden a datos confidenciales sin una gobernanza adecuada
- Soluciones de IA generativa que crean nuevos datos confidenciales a un ritmo elevado
- Herramientas de Shadow AI que se adoptan sin la aprobación de TI/seguridad
- Copilotos de IA que conectan datos aislados sin los guardarraíles adecuados
- Datos y envenenamiento del modelo que amenazan la integridad del modelo
Los enfoques de seguridad tradicionales y las soluciones DLP no pueden mantenerse al día con estos desafíos: generan demasiado ruido y, a menudo, carecen de soporte para nuevos repositorios de datos donde opera la IA. Las soluciones modernas de seguridad de datos deben incluir entornos de identidad, nube, puntos finales y SaaS en su cobertura.
Por qué la seguridad de los datos es la base de la seguridad de la IA
Los sistemas de IA son intrínsecamente impulsados por datos. Se necesita una gran cantidad de datos para que la IA se entrene, opere y aprenda de ellos. Estos datos crean un problema de seguridad bidireccional, donde los datos que ingresan a los sistemas de IA y los datos que salen de los sistemas de IA deben ser monitoreados y gestionados de manera efectiva.
Las organizaciones deben asegurarse de que la información confidencial no se introduzca inadvertidamente en los modelos de IA (lo que podría provocar fugas de datos o infracciones de cumplimiento) y asegurarse de que los resultados generados por la IA no contengan información confidencial ni creen nuevas vulnerabilidades de seguridad.
Además, las organizaciones deben estar atentas a un mayor radio de ataque potencial de la IA. El radio de ataque potencial se refiere al alcance potencial del daño posible si sus sistemas de IA se ven comprometidos o se usan de forma indebida.
El acceso sin control de la IA puede convertir un pequeño paso en falso en una brecha de datos catastrófica. Al limitar los permisos y las configuraciones de monitoreo, las organizaciones pueden reducir drásticamente el alcance y el impacto de cualquier incidente.
Asegurar los canales de IA: un enfoque integral
Proteger eficazmente sus datos de la IA requiere un enfoque holístico que aborde toda la canalización de IA, desde la ingesta de datos hasta la gestión de resultados. Seguir esta estrategia garantiza que su IA se implemente con la seguridad de los datos en mente.
Visualice el acceso de la IA a sus datos confidenciales
El primer paso para gestionar el riesgo de IA es mapear los repositorios de datos confidenciales a los que pueden acceder sus herramientas y agentes de IA. Por ejemplo, entender que Microsoft 365 Copilot utiliza los permisos del usuario es importante si lo habilita para su organización. Bloquear sus permisos y visualizar a qué puede acceder la IA antes de habilitar una herramienta le ayuda a comprender la posible exposición de datos. A partir de ahí, podrá evaluar el nivel de riesgo asociado con cada repositorio de datos, priorizar las estrategias de mitigación e implementar los controles de acceso adecuados.
Revoque permisos excesivos
Los sistemas de IA a menudo reciben más permisos de los necesarios, lo que hace que la implementación del acceso con privilegios mínimos para las herramientas y servicios de IA sea fundamental. Por ejemplo, es probable que una herramienta de IA de pronóstico de ventas no necesite acceso a sus datos de recursos humanos para realizar su trabajo. Los agentes que se entrenan con datos con permisos excesivos también pueden ofrecer respuestas irrelevantes, lo que puede agravar las consecuencias de una posible brecha de datos. Sin imponer el menor privilegio, la IA puede convertirse en una amenaza interna sobrecargada capaz de exponer terabytes de datos en segundos.
Solucione las configuraciones erróneas riesgosas de IA
La auditoría regular de las configuraciones del sistema de IA ayuda a las organizaciones a identificar y remediar las brechas de seguridad, incluidas las revisiones de restricciones de comandos, la reparación de mecanismos de autenticación o el abordaje de puntos de integración de datos incorrectos. Mantener de forma proactiva una cadencia de auditoría periódica ayuda a las organizaciones a adaptarse a los requisitos de cumplimiento en evolución y a reforzar una sólida estrategia de gobernanza de IA.
Monitorear los datos creados por IA
Los sistemas de IA pueden generar grandes cantidades de datos nuevos para su organización, algunos de los cuales son confidenciales y requieren supervisión de seguridad. A medida que se generan nuevos datos, debe clasificar si son generados por IA o no, aplicar etiquetas de confidencialidad y monitorear actividades sospechosas.
Cuando se trata de clasificar el contenido generado por IA, el mejor enfoque es identificar y categorizar automáticamente el contenido en función de los niveles de confidencialidad. Por ejemplo, el contenido generado por un chatbot de IA de servicio al cliente debe clasificarse según si contiene información confidencial como datos del cliente o datos financieros.
A continuación, asegúrese de que todo el contenido generado por IA reciba la etiqueta de confidencialidad adecuada para controlar cómo se puede acceder, compartir y usar. Esto podría incluir el etiquetado automático de documentos generados por asistentes de IA con la designación "confidencial" o "público".
Monitorear el uso sospechoso de IA
Todas las interacciones de los usuarios con la IA deben ser monitoreadas para identificar indicaciones cuestionables y posible uso indebido. Si un usuario intenta repetidamente extraer información de tarjetas de crédito de clientes de un asistente de IA, el monitoreo automático puede alertar a su equipo de seguridad o bloquear a ese usuario y evitar una brecha de datos.
Mantenga los datos confidenciales fuera de los sistemas de IA
Una de las estrategias más eficaces para gestionar el riesgo de los datos de IA es evitar por completo que los datos confidenciales ingresen a los sistemas de IA. Para lograrlo, es necesario adoptar un enfoque multifacético.
Primero, las organizaciones deben descubrir cargas de trabajo ocultas de IA, ya que el surgimiento de la shadow AI puede, sin saberlo, expandir el radio de ataque potencial e introducir vulnerabilidades. A continuación, es esencial identificar los flujos de datos confidenciales mediante el mapeo de cómo se mueven los datos a través de los sistemas de IA y en toda la organización; esto ayuda a identificar posibles puntos de exposici'on y permite la implementación de controles adecuados.
Finalmente, mapear las cuentas de servicio de IA con acceso a datos confidenciales es crucial para comprender qué cuentas pueden llegar a repositorios específicos, lo que permite la aplicación de controles de acceso adecuados.
Establecer una estrategia de implementación segura de IA
Siga estos pasos prácticos para garantizar que la IA se implemente de forma segura en su organización:
- Identifique los riesgos: Lleve a cabo una evaluación de la seguridad de la IA para identificar las brechas de seguridad en su implementación actual de la IA
- Clasifique datos: Implemente un descubrimiento y clasificación de datos exhaustivos para garantizar que todos los datos estén identificados y clasificados
- Establezca políticas de gobernanza de IA: Defina políticas claras de gobernanza de IA para alinear a los usuarios sobre qué datos se pueden usar para qué fines y en qué herramientas
- Implemente controles técnicos: despliegue medidas de seguridad adecuadas para hacer cumplir los controles de acceso, DLP y monitoreo
- Ofrezca capacitación interna: Eduque a todos sus usuarios sobre las mejores prácticas de IA para un uso seguro
- Supervise y mejore: La seguridad de la IA no es un proyecto de una sola vez; se necesita monitoreo y mejora continuos para mantenerse al día con el cambiante panorama de seguridad
Proteja sus canales de IA con Varonis
La cantidad de herramientas de IA disponibles para el público está creciendo, al igual que el riesgo sin precedentes que traen a las organizaciones. Un simple comando o un agente de IA mal configurado pueden exponer datos confidenciales en segundos.
Nuestra investigación más reciente reveló una verdad aleccionadora: el 99 % de las organizaciones han expuesto datos confidenciales que la IA puede revelar fácilmente. Después de analizar casi 10 000 millones de archivos en entornos del mundo real, nuestro Reporte sobre el estado de la seguridad de los datos reveló vulnerabilidades generalizadas. Desde la shadow AI y la falta de MFA hasta usuarios fantasmas y archivos sin etiquetar, los riesgos aumentan a diario. El reporte no solo destaca estas amenazas, sino que también ofrece pasos y herramientas procesables para proteger sus datos en preparación para la implementación de la IA.
Varonis AI Security identifica continuamente los riesgos de IA, señala las infracciones activas de cumplimiento y remedia automáticamente las exposiciones para que su organización pueda adoptar la IA de manera segura.
La IA está avanzando rápidamente, pero en el esquema general, apenas hemos comenzado cuando se trata de la adopción empresarial. Las organizaciones que esperan modernizar sus defensas o apegarse a la seguridad tradicional se quedan con riesgos de seguridad evidentes que seguirán creciendo.
Al adoptar una estrategia de seguridad de IA centrada en los datos desde el principio, estarán mejor posicionadas para innovar de forma segura y sostenible.
La seguridad de la IA comienza con la seguridad de los datos: preguntas frecuentes
¿Por qué es crítica la seguridad de los datos para la seguridad de la IA?
Los sistemas de IA son impulsados por datos. Dependen de grandes volúmenes de datos sensibles para el entrenamiento, las operaciones y los resultados. Sin una seguridad de datos robusta, la IA puede exponer o filtrar involuntariamente esos datos a través de comandos, contenido o accesos mal configurados.
¿Cuál es el mayor riesgo con los copilotos y agentes de IA?
El principal riesgo es la sobreexposición de datos sensibles. Los copilotos pueden conectar fuentes de datos previamente aisladas, concediendo a los usuarios o a los agentes de IA acceso a información que nunca deberían ver, a menudo sin que nadie se dé cuenta hasta que se produce una brecha.
¿Qué es “shadow AI” y por qué es peligroso?
Shadow AI se refiere a las herramientas o servicios de IA adoptados fuera de la supervisión de TI o de seguridad. Estos sistemas no monitoreados pueden interactuar con datos sensibles, crear infracciones de cumplimiento y ampliar la superficie de ataque de la organización.
¿Cómo puedo mantener los datos confidenciales fuera de los LLM?
Primero, descubra y clasifique todos los datos confidenciales en su entorno. Luego, controle qué sistemas de IA y usuarios pueden acceder a él. Soluciones como Varonis AI Security detectan automáticamente flujos de datos confidenciales y evitan que ingresen a modelos o indicaciones de IA.
Tenga en cuenta que este blog se tradujo con la ayuda de IA y un traductor humano lo revisó.
