La GenAI está transformando la seguridad de datos: lo que los líderes de seguridad necesitan saber

El auge de la IA Generativa (GenAI) está transformando los programas de seguridad de datos de formas profundas, obligando a tu equipo de seguridad a replantear los enfoques tradicionales. Herramientas de GenAI como ChatGPT o DeepSeek se han convertido en herramientas increíbles para los equipos de Producto, Marketing y los representantes de Ventas. Esto significa que probablemente tengas a más empleados usando estas herramientas, e ingresando datos de la empresa en ellas, de lo que te imaginas. Pero no te preocupes, ciertamente no son el único equipo lidiando con esto, y nuestro consejo es adoptarlo, pero hacerlo con un enfoque guiado por los datos.

A medida que tu equipo se apresura a capitalizar el potencial de la IA generativa, surgen nuevos desafíos en torno a la protección de datos, la privacidad y el cumplimiento normativo de los que debes estar al tanto. Este artículo explora tres cambios monumentales que están impulsando estas transformaciones:

1. La urgente necesidad de plataformas de seguridad de datos nativas de IA para la GenAI

A medida que las organizaciones integran la GenAI en sus flujos de trabajo, surge un nuevo riesgo: la exposición de datos a través del entrenamiento de modelos de IA y mediante los prompts. Si no se gobierna adecuadamente, la GenAI puede exponer inadvertidamente datos sensibles a usuarios internos no autorizados, proveedores externos o proveedores de nube, e incluso crear riesgos de acceso interno por un uso descuidado de los prompts.

Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben priorizar soluciones de seguridad de datos diseñadas con arquitecturas nativas de IA, que:

• Descubre y clasifica los datos: Identifica datos sensibles en repositorios estructurados y no estructurados con velocidad, escala y ultra precisión. Consejo profesional - Durante tu comparación, prioriza las velocidades de implementación, las velocidades de escaneo y la cobertura. Deben evitarse las soluciones que ofrezcan menos del 95% de precisión en la clasificación. Las arquitecturas nativas de IA deben ser un requisito para cualquier plataforma de seguridad de datos que elijas.
• Identifica herramientas de IA generativa sin acceso sobreprivilegiado: Identifica y consulta el contexto alrededor de la identidad no humana, y determina qué datos sensibles son accesibles para estas herramientas. Luego busca minimizar el acceso donde no sea necesario para reducir riesgos
• Monitorear el acceso de GenAI: Supervisa cómo los modelos de IA interactúan con los datos, asegurando el cumplimiento de las políticas de seguridad.
• Detecta canalizaciones de datos: Descubre conexiones no autorizadas a sistemas externos y reduce riesgos de terceros. Evita que datos sensibles se filtren en herramientas de GenAI y que datos sin sanitizar se alimenten a LLMs

Comience adoptando una solución de DSPM que se enfoque principalmente en Descubrir y Clasificar. Este es el componente fundamental de toda la seguridad de datos. Estas soluciones han pasado de ser un concepto de nicho a una práctica de seguridad generalizada; los líderes de seguridad deben adoptar estas capacidades como parte de su estrategia más amplia de Seguridad de Datos.

2. Datos sintéticos sobre anonimización tradicional en el entrenamiento de GenAI

A través de nuestras conversaciones con clientes de Fortune 2,000, vemos que los equipos de datos favorecen cada vez más los datos sintéticos sobre las técnicas tradicionales de anonimización para entrenar modelos de IA. Las empresas maduras que buscan enmascarar datos sensibles ahora aprovechan soluciones que generan conjuntos de datos sintéticos específicos de la industria o personalizados, lo que ayuda a reducir los riesgos de exposición de datos reales. A diferencia de los datos anonimizados, los datos sintéticos garantizan una preservación de la privacidad más sólida mientras abordan el desafío común de la insuficiencia de datos de entrenamiento del mundo real.

Estas son algunas de las ventajas de este enfoque:

• Privacidad y protección de datos mejoradas: Al generar conjuntos de datos artificiales, las organizaciones minimizan los riesgos asociados con el uso de datos del mundo real, que a menudo contienen información sensible.
• Mejor rendimiento del modelo de IA: Los datos sintéticos permiten entrenar con casos límite diversos y escenarios poco comunes, mejorando la confiabilidad de la IA.
• Gestión de sesgos y errores: Los datos sintéticos generados por IA pueden supervisarse para evitar reforzar sesgos o, por el contrario, para introducir sesgos intencionales en casos de uso específicos como la detección de fraude.

Para industrias como salud y finanzas, donde las regulaciones de privacidad son más estrictas, los datos sintéticos se están convirtiendo en un componente esencial para la adopción de la IA. Los datos reales solo se utilizan periódicamente para validar la alineación del modelo y monitorear el desvío, reduciendo la exposición a información sensible. ¡Así que usa datos sintéticos!

3. El cambio de la seguridad de datos estructurados a no estructurados

Históricamente, las soluciones de seguridad de datos se enfocaban en datos estructurados, como bases de datos y registros transaccionales. Sin embargo, las capacidades de la IA generativa se extienden mucho más allá de los datos estructurados, porque pueden procesar grandes volúmenes de datos no estructurados, incluidos texto, imágenes y videos. Lo difícil.

Al igual que los dos megacambios que ya discutimos, este cambio también tiene implicaciones importantes para los equipos de seguridad:

• Los datos no estructurados como prioridad de seguridad: Las organizaciones son cada vez más conscientes del valor—y el riesgo—asociados con los datos no estructurados. 
• Superficies de ataque más amplias: La información sensible a menudo reside en correos electrónicos, registros de chat, documentos legales y archivos multimedia, todos los cuales la IA generativa puede procesar. Hemos visto ejemplos con administradores de ejecutivos que tienen una carpeta especial que contiene números de tarjetas de crédito, SSN y cuentas bancarias. Así que esto es mucho más común de lo que la gente se da cuenta.
• Nuevas estrategias de protección: Las soluciones tradicionales de seguridad de bases de datos son insuficientes. Ahora, las empresas deben implementar medidas de seguridad que abarquen todo el espectro de formatos de datos.

Con la democratización del acceso al análisis de datos no estructurados gracias a la IA generativa, los equipos de seguridad deben asegurarse de que existan las salvaguardas adecuadas para prevenir el acceso no autorizado y las filtraciones. Esto no siempre es fácil dada la velocidad a la que se está adoptando la IA generativa y el hecho de que seguridad nunca quiere ser vista como el "Departamento del no".

Para ir cerrando…

La demanda de GenAI sigue creciendo, con empresas ansiosas por aprovechar el potencial de la IA en diversas aplicaciones. Sin embargo, las preocupaciones sobre la exactitud de los datos, la privacidad y el cumplimiento normativo siguen siendo barreras importantes para su adopción. El Reglamento de IA de la UE es un ejemplo destacado de este espacio de IA en rápida evolución.

Ahora los altos ejecutivos están presionando a los líderes de TI y seguridad para abordar estos desafíos de frente. Como resultado, se están asignando presupuestos a una combinación de controles de seguridad maduros y tecnologías innovadoras en etapas tempranas, particularmente en el ámbito de DSPM. De hecho, la mayoría de los CISO y CIO con los que hablamos suelen afirmar que sus presupuestos están siendo recortados en todas las áreas EXCEPTO en seguridad de datos.

Algunas acciones estratégicas para ustedes, líderes de Seguridad de Datos

1. Invierte en tecnologías de DSPM: Implementa herramientas que brinden visibilidad del acceso a datos de GenAI y aseguren el alineamiento con las políticas de seguridad.Adopta la generación de datos sintéticos: Pasa de la anonimización tradicional a soluciones de datos sintéticos para reducir los riesgos de privacidad y las cargas de cumplimiento.
2. Mejore la protección de datos no estructurados – Implemente medidas de seguridad que regulen textos, imágenes, videos y otros tipos de datos no estructurados cada vez más utilizados por la IA generativa.
3. Asigna presupuestos estratégicamente – No te quepa duda: tu empresa quiere adoptar IA. Así que redirige recursos desde la seguridad de datos hacia un enfoque más holístico de seguridad para la IA generativa que te ayude a habilitar la adopción de IA de forma segura, sin poner en riesgo tus datos. Me viene a la mente este meme

La IA generativa presenta tanto enormes oportunidades como nuevos riesgos para las empresas. Al abordar de forma proactiva las inquietudes sobre la seguridad de los datos en IA, las organizaciones inteligentes desbloquearán los beneficios de la IA mientras protegen la información sensible.

Actúa ahora para aprovechar esta era impulsada por la IA.