La IA está transformando la forma en que las organizaciones operan, compiten e innovan. Con esta transformación viene un nuevo tipo de exposición: los datos de su organización. Cada modelo, copiloto y agente de IA depende de los datos, y la visibilidad de cómo se utilizan esos datos se vuelve crucial para permitir el uso seguro de la IA.
Seguridad de IA es la práctica de proteger los datos que alimenta, entrena e interactúa con los sistemas de IA. Garantiza que la información confidencial permanezca gobernada, conforme y segura en todos los flujos de trabajo de IA. En su esencia, Seguridad de datos de IA significa descubrir, aislar y desinfectar los datos antes de que entren en modelos o herramientas de IA, para que sus copilotos y modelos de lenguaje grande (LLM) puedan operar de manera segura y responsable.
Los modelos de seguridad tradicionales se centran en redes, endpoints o aplicaciones. Cyera redefine la seguridad de IA como centrado en datos, dando a las empresas visibilidad sobre qué datos utiliza la IA, cómo se mueve y quién o qué tiene acceso.
¿Cuáles son los pilares principales de la seguridad de datos de IA?
AI Data Security comienza con la comprensión de 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 de IA
Acelere la preparación para la IA identificando y clasificando los datos confidenciales antes de que sean ingeridos por copilotos o modelos. Una solución AI-SPM detecta automáticamente tipos de datos personales, financieros o regulados y asigna etiquetas de sensibilidad para un uso seguro de IA.
Por qué esto es importante: Aproximadamente el 40% de las organizaciones han reportado al menos un incidente de privacidad relacionado con la IA, y un 87% total cree que no tienen una visibilidad adecuada de cómo la IA toca sus datos. Esto significa que los incidentes de privacidad relacionados con la IA solo van a aumentar sin que se implementen las medidas de seguridad de IA adecuadas.
2. Control de acceso contextual
Evite el acceso no autorizado o excesivamente permisivo mediante la administración de cómo los sistemas de IA interactúan con los datos confidenciales. Cyera proporciona visibilidad sobre quién (o qué) está accediendo a los datos de IA, ya sea un usuario humano, un copiloto o un agente autónomo, y los gobierna en función del contexto de confianza.
Por qué esto es importante: Se ha reportado que 78% de las organizaciones sienten que controlar el acceso y los permisos para identidades no humanas es una de las principales preocupaciones. Las plataformas de seguridad de datos de IA le ayudan a crear un enfoque menos privilegiado y adaptable al riesgo para asegurar 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 los sistemas de IA y aplica automáticamente políticas para reducirlos. La plataforma identifica datos de alto riesgo que nunca deben ingresar copilotos o modelos, protegiéndolos contra fugas de datos y violaciones de cumplimiento de normas.
Por qué esto es importante: El costo promedio de una violación de datos alcanzó los 4.88 millones de dólares este año. Esa cifra ha aumentado constantemente durante los últimos años. Con la rápida adopción de la IA, junto con la falta de políticas de seguridad de IA claras y enfocadas, las superficies de ataque empresariales son cada vez más grandes a un ritmo exponencial. Tener políticas de seguridad de IA implementadas no es suficiente, necesita una plataforma capaz de realizar evaluaciones de riesgos y aplicación de políticas en tiempo real.
4. Monitoreo y Visibilidad Continuos
Mantenga la supervisión de dónde residen los datos de IA, cómo se utilizan y quién interactúa con ellos. Las herramientas de IA interactúan con tus datos en tiempo real. Las herramientas de seguridad estáticas tradicionales simplemente no fueron diseñados para combatir este tipo de acceso. Tener visibilidad continua en todos los entornos y la capacidad de detectar cambios o anomalías es primordial para evitar la escalada del riesgo.
Por qué esto es importante: De acuerdo con una encuesta realizada a 461 profesionales de seguridad, solo el 17% de las organizaciones cuentan con controles automatizados de seguridad de IA. Esto hace que sea casi imposible habilitar de manera segura las herramientas de IA para que no accedan a datos privados confidenciales.
5. Convergencia de Datos y Acceso
Cyera's cerebro de acceso a datos + unifica DSPM, DLP e inteligencia de acceso, dando a las organizaciones el contexto necesario para proteger los datos a la velocidad de la IA. Esta convergencia le permite comprender el riesgo en tiempo real y orquestar la respuesta en todo su ecosistema.
Por qué esto es importante: Las estadísticas citadas anteriormente muestran que a medida que la adopción de IA continúa acelerándose, la exposición de datos sensibles está creciendo a un ritmo igualmente alarmante. Un enfoque holístico nativo de IA es la única manera de mantenerse al día con las amenazas y de asegurar adecuadamente la IA.
Descargue las últimas investigaciones
Cyera Labs ha compilado un informe completo de adopción de IA que es una lectura esencial para cualquier profesional de seguridad de datos. Descargue la guía a continuación, o puede encontrar otros recursos de AI Security haciendo clic aquí.
.avif)
¿Cuáles son las amenazas de seguridad de IA más comunes?
La IA introduce una nueva dinámica de riesgo: sistemas autónomos que interactúan con datos confidenciales a escala. Las siguientes son las amenazas de seguridad de datos de IA más comunes que enfrentan las organizaciones en la actualidad.
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 IA, las organizaciones no pueden realizar un seguimiento de los datos a los que se accede o se comparten.
Fuga de datos a través de indicaciones y salidas
Las indicaciones y respuestas no seguras pueden hacer que información confidencial, como datos de clientes o IP, se revele a sistemas externos o usuarios no intencionados. Cyera identifica esa exposición asegurando una clasificación y control de acceso adecuados.
Agentes de IA demasiado permisivos
Cuando los copilotos o las herramientas de IA heredan los permisos de los usuarios, a menudo obtienen un acceso mucho más amplio de lo necesario. Cyera ayuda a limitar la exposición al evaluar continuamente el riesgo de acceso e identificar herramientas de IA que pueden ver datos confidenciales que no deberían.
Envenenamiento de datos y fuentes no confiables
Los modelos de IA entrenados en 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 de la capacitación o la ingestión.
Brechas de cumplimiento de normas y rendición de cuentas
Los sistemas heredados carecen de visibilidad de los flujos de datos impulsados por IA. Cyera acorta esta brecha mapeando dónde se mueven los datos confidenciales a través de entornos de IA y asegurando la alineación con marcos de cumplimiento de normas como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.
En qué se diferencia la seguridad de la IA de la ciberseguridad tradicional
La ciberseguridad tradicional protege la infraestructura. Asegurar el uso de IA requiere proteger los datos en movimiento, la información confidencial que potencia los ecosistemas de IA.
Ciberseguridad tradicional
Seguridad de IA
Se centra en redes, endpoints y dispositivos
Se centra en los datos y el acceso entre copilotos, modelos y agentes de IA
Defiende contra amenazas externas
Defiende contra el mal uso interno y el comportamiento de IA no gobernado
Utiliza control basado en reglas
Utiliza la comprensión contextual basada en el riesgo de las interacciones de datos
La IA requiere un enfoque evolucionado para la protección de datos. Con DSPM para IA y AI-SPM, Cyera ofrece visibilidad y control unificados sobre los datos y las identidades en las que dependen los sistemas de IA. El resultado es un modelo de seguridad adaptable y consciente de los datos creado para la escala de IA.
Vea: Adopción segura de IA en acción
Descubra cómo Cyera permite a las organizaciones adoptar IA de forma segura. Escuche a los líderes de seguridad y vea la AI-SPM de Cyera en acción.
Presentación de Cyera AI Guardian
.avif)
Creación de un ciclo de vida seguro de IA
Un ciclo de vida seguro de IA integra la protección en cada etapa, desde la adquisición de datos hasta la implementación y el desinstalación del modelo.
1. Descubrir
Localice y clasifique todos los datos en la nube y en el entorno local utilizado por los sistemas de IA con IA Discovery. El objetivo es entender qué datos existen, dónde residen y su nivel de sensibilidad.
2. Preparar
Desinfectar y etiquetar los datos para garantizar que los copilotos y modelos los utilicen de manera segura. Esto asegura que solo los datos aprobados y de alta calidad entren en la canalización de IA.
3. Tren
Controle qué datos ingresan a los conjuntos de capacitación de IA y aplique técnicas de preservación de la privacidad. Esto ayuda a garantizar la confidencialidad e integridad tanto de sus datos como de sus modelos.
4. Implementar
Aplique políticas de datos y barandillas de acceso para entornos de producción. Ahora está listo para evitar el acceso no autorizado a las salidas del modelo y a los datos subyacentes.
5. Monitorear
Evaluar continuamente el riesgo de los datos y detectar anomalías. La IA actúa en tiempo real, por lo que su ciclo de vida de seguridad de IA necesita responder de la misma manera.
6. Retirar
Archive o elimine datos de manera segura una vez que los sistemas de IA ya no los necesiten. Esto no sólo minimiza los datos, sino que ayuda a asegurar el cumplimiento de normas.
Cada etapa está impulsada por la visibilidad y la automatización de Cyera, lo que garantiza que la adopción de IA siga siendo segura, conforme a las normas y basada en datos.
Cómo implementar una estrategia de seguridad de IA
La construcción de una estrategia de seguridad de IA efectiva comienza con la comprensión de dónde viven sus datos y cómo la IA interactúa con ellos.
Evalúe su postura de IA
Identificar qué copilotos, modelos y herramientas acceden a datos confidenciales.
Establecer controles de políticas
Definir qué datos puede utilizar la IA, dónde y quién
Implementar protecciones específicas de IA
Implementar AI-SPM y DSPM para administrar el riesgo de datos en todos los entornos.
Integración con DevOps Pipelines
Integre la seguridad de los datos en los flujos de trabajo de IA de manera temprana para evitar fugas más adelante.
Monitorear continuamente
Utilice información en tiempo real para detectar la deriva, el exceso de permisos o la actividad de IA en la sombra.
Cyera permite cada uno de estos pasos con una plataforma nativa de IA que combina descubrimiento, análisis de riesgos y aplicación automatizada, lo que le brinda visibilidad y control.
Información destacada sobre la seguridad de datos de IA
Manténgase a la vanguardia de las últimas tendencias, conocimientos e investigaciones de seguridad de IA de los expertos de Cyera. Explore cómo convergen los datos, el acceso y la IA, y lo que significa para su empresa.
Protección futura de su seguridad de IA
La IA está evolucionando más rápido de lo que pueden administrar los controles tradicionales. La protección para el futuro requiere una base dinámica, adaptativa y centrada en los datos.
- Converja los datos y la inteligencia de acceso para mantenerse al día con el comportamiento agentic AI.
- Automatice la detección y mitigación de riesgos de datos de IA en tiempo real.
- Mantenga la alineación del cumplimiento de normas a medida que surgen nuevas regulaciones de IA.
- Amplíe la visibilidad entre copilotos de terceros y ecosistemas de IA.
La visión de Cyera, un cerebro unificado de datos y acceso, brinda a los equipos de seguridad el contexto y el control que necesitan para adoptar de manera segura la innovación de IA a escala.
.svg){kind=logo}
