¿Qué es la seguridad de la IA?

La seguridad de los datos en la IA comienza por comprender que los datos son el vector —y la debilidad— en la mayoría de las estrategias de IA. Proteger esos datos requiere control a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.

1. Descubrimiento y clasificación de datos mediante IA

Acelere la preparación para la IA identificando y clasificando los datos confidenciales antes de que los copilotos o modelos los procesen. Una solución de gestión de procesos de software con IA detecta automáticamente los tipos de datos personales, financieros o regulados y les asigna etiquetas de confidencialidad para un uso seguro por parte de la IA.

Por qué es importante: Aproximadamente el 40 % de las organizaciones han reportado al menos un incidente de privacidad relacionado con la IA, y el 87 % cree no tener la visibilidad adecuada sobre cómo la IA interactúa con sus datos. Esto significa que los incidentes de privacidad relacionados con la IA no harán más que aumentar si no se implementan medidas de seguridad adecuadas.

2. Control de acceso contextual

Evita el acceso no autorizado o excesivamente permisivo gestionando cómo interactúan los sistemas de IA con los datos confidenciales. Cyera proporciona visibilidad sobre quién (o qué) accede a los datos de IA, ya sea un usuario humano, un copiloto o un agente autónomo, y lo gestiona en función del contexto de confianza.

Por qué es importante: Se ha informado que el 78 % de las organizaciones consideran que controlar el acceso y los permisos para identidades no humanas es una de sus principales preocupaciones. Las plataformas de seguridad de datos de IA le ayudan a crear un enfoque de mínimo privilegio y adaptativo al riesgo para proteger las herramientas de IA.

3. Evaluación de riesgos y aplicación de políticas

La plataforma de seguridad de datos de IA de Cyera evalúa continuamente el riesgo de exponer datos confidenciales a sistemas de IA y aplica automáticamente políticas para reducirlo. La plataforma identifica los datos de alto riesgo que nunca deben ingresar a los copilotos ni a los modelos, protegiendo así contra fugas de datos e infracciones de cumplimiento normativo.

Por qué es importante: El costo promedio de una filtración de datos alcanzó los 4,88 millones de dólares este año. Esta cifra ha aumentado constantemente durante los últimos años. Con la rápida adopción de la IA, sumada a la falta de políticas de seguridad de IA claras y específicas, las superficies de ataque empresariales se expanden exponencialmente. No basta con tener políticas de seguridad de IA; se necesita una plataforma capaz de realizar evaluaciones de riesgos y aplicar políticas en tiempo real.

4. Monitoreo y visibilidad continuos

Supervise dónde se almacenan los datos de IA, cómo se utilizan y quién interactúa con ellos. Las herramientas de IA interactúan con sus datos en tiempo real. Las herramientas de seguridad tradicionales y estáticas simplemente no fueron diseñadas para combatir este tipo de acceso. Contar con visibilidad continua en todos los entornos y la capacidad de detectar cambios o anomalías es fundamental para prevenir la escalada de riesgos.

Por qué es importante: Según una encuesta realizada a 461 profesionales de la seguridad, solo el 17 % de las organizaciones cuentan con controles de seguridad automatizados para la IA. Esto hace que sea prácticamente imposible impedir de forma segura que las herramientas de IA accedan a datos privados confidenciales.

5. Convergencia de datos y acceso

De Cyera datos + acceso al cerebro Unifica DSPM, DLP e inteligencia de acceso, brindando a las organizaciones el contexto necesario para proteger los datos a la velocidad de la IA. Esta convergencia permite comprender el riesgo en tiempo real y coordinar la respuesta en todo el ecosistema.

Por qué es importante: Las estadísticas citadas anteriormente demuestran que, a medida que la adopción de la IA se acelera, la exposición de datos confidenciales crece a un ritmo igualmente alarmante. Un enfoque integral y nativo de la IA es la única manera de hacer frente a las amenazas y garantizar la seguridad de la IA.

La IA introduce una nueva dinámica de riesgo: sistemas autónomos que interactúan con datos confidenciales a gran escala. A continuación, se presentan las amenazas más comunes a la seguridad de los datos de IA a las que se enfrentan las organizaciones hoy en día.

IA en la sombra y acceso ilimitado

Los equipos que experimentan con copilotos o herramientas de IA de terceros pueden exponer inadvertidamente datos confidenciales. Sin Visibilidad de la IALas organizaciones no pueden rastrear qué datos se están accediendo o compartiendo.

Fuga de datos a través de mensajes y salidas

Las solicitudes y respuestas no seguras pueden provocar que información confidencial, como datos de clientes o propiedad intelectual, quede expuesta a sistemas externos o usuarios no autorizados. Cyera detecta esta vulnerabilidad garantizando una clasificación y un control de acceso adecuados.

Agentes de IA demasiado permisivos

Cuando los copilotos o las herramientas de IA heredan los permisos de usuario, suelen obtener un acceso mucho más amplio del necesario. Cyera ayuda a limitar la exposición evaluando continuamente el riesgo de acceso e identificando las herramientas de IA que pueden ver datos confidenciales a los que no deberían.

Envenenamiento de datos y fuentes no confiables

Los modelos de IA entrenados con datos no verificados o no clasificados corren el riesgo de corromper los resultados o filtrar información regulada. Cyera garantiza la integridad de los datos mediante el etiquetado, el contexto y la aplicación de políticas antes del entrenamiento o la ingesta.

deficiencias en materia de cumplimiento y rendición de cuentas

Los sistemas heredados carecen de visibilidad sobre los flujos de datos impulsados ​​por IA. Cyera soluciona este problema mapeando el movimiento de datos confidenciales en entornos de IA y garantizando el cumplimiento de marcos normativos como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.

Descubra cómo Cyera permite a las organizaciones adoptar la IA de forma segura. Conozca la experiencia de expertos en seguridad y vea la solución AI-SPM de Cyera en acción.

Presentamos Cyera AI Guardian

Un ciclo de vida seguro para la IA integra la protección en cada etapa, desde la adquisición de datos hasta el despliegue y la desactivación del modelo.

1. Descubrir: Localiza y clasifica todos los datos utilizados por los sistemas de IA en entornos locales y en la nube. El objetivo es comprender qué datos existen, dónde se encuentran y su nivel de confidencialidad.‍
2. Preparar: Sanitiza y etiqueta los datos para garantizar que los copilotos y los modelos los utilicen de forma segura. Esto asegura que solo los datos aprobados y de alta calidad ingresen al proceso de IA.‍
3. Tren: Controla qué datos se incluyen en los conjuntos de entrenamiento de IA y aplica técnicas que preserven la privacidad. Esto ayuda a garantizar la confidencialidad e integridad tanto de tus datos como de tus modelos.‍
4. Desplegar: Implemente políticas de datos y medidas de control de acceso para entornos de producción. Ahora está listo para evitar el acceso no autorizado a los resultados del modelo y a los datos subyacentes.‍
5. Monitor: Evalúe continuamente el riesgo de los datos y detecte anomalías. La IA actúa en tiempo real, por lo que su ciclo de vida de seguridad de la IA debe responder en consecuencia.‍
6. Retirarse: Archive o elimine los datos de forma segura una vez que los sistemas de IA ya no los necesiten. Esto no solo minimiza la cantidad de datos, sino que también ayuda a garantizar el cumplimiento normativo.

Cada etapa se beneficia de la visibilidad y la automatización de Cyera, lo que garantiza que la adopción de la IA siga siendo segura, cumpla con la normativa y se base en datos.

Para desarrollar una estrategia de seguridad de IA eficaz, lo primero es comprender dónde se almacenan sus datos y cómo interactúa la IA con ellos.

Evalúe su postura sobre la IA

Identifique qué copilotos, modelos y herramientas acceden a datos confidenciales.

Establecer controles de política

Defina qué datos puede utilizar la IA, dónde y quién puede utilizarlos.

Implementar protecciones específicas para IA

Implemente AI-SPM y DSPM para gestionar el riesgo de los datos en diferentes entornos.

Integración con pipelines de DevOps

Integre la seguridad de los datos en los flujos de trabajo de IA desde el principio para evitar fugas posteriores.

Monitorear continuamente

Utilice información en tiempo real para detectar desviaciones, concesión excesiva de permisos o actividad de IA encubierta.

Cyera posibilita cada uno de estos pasos con una plataforma nativa de IA que combina el descubrimiento, el análisis de riesgos y la aplicación automatizada de la normativa, lo que le proporciona visibilidad y control.

La IA está evolucionando más rápido de lo que los controles tradicionales pueden gestionar; para estar preparada para el futuro se requiere una base dinámica, adaptable y centrada en los datos:

• Converge datos y accede a información para mantener el ritmo del comportamiento de la IA con capacidad de gestión.
• Automatice la detección y mitigación de los riesgos de los datos de IA en tiempo real.
• Mantener la alineación con el cumplimiento normativo a medida que surjan nuevas regulaciones sobre IA.
• Ampliar la visibilidad a través de copilotos externos y ecosistemas de IA.

La visión de Cyera, un sistema unificado de acceso y gestión de datos, proporciona a los equipos de seguridad el contexto y el control que necesitan para adoptar de forma segura la innovación en IA a gran escala.