El papel de la IA y el ML en DSPM

La rápida adopción de la IA está transformando la industria de la seguridad de datos, ya que las aplicaciones de IA y las enormes cantidades de datos de las que dependen introducen nuevos riesgos. La IA generativa, en particular, es un reto porque estos algoritmos a menudo tienen acceso a enormes cantidades de datos corporativos.

La seguridad de la IA es, en esencia, seguridad de datos; sin embargo, a muchas organizaciones les faltan las perspectivas sobre los datos necesarias para evitar que los sistemas de IA expongan, ingieran o utilicen información de manera inadvertida. Adoptar la IA de forma segura requiere un enfoque basado en los datos para descubrirlos, evaluar su perfil de riesgo y aplicar los controles de acceso adecuados. 

Gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) se ha convertido en la categoría de seguridad de más rápido crecimiento porque aborda los desafíos únicos de seguridad de datos de la infraestructura moderna, la proliferación de datos y las aplicaciones de IA generativa. 

Este artículo explora cómo DSPM puede ayudar a las empresas a proteger sus datos y aplicaciones de IA:

1. Descubre datos de IA a gran escala

Los datos están creciendo a un ritmo acelerado en todo el mundo, y se espera que el total alcance 181 zettabytes en 2025. Un factor clave de este crecimiento es la adopción de aplicaciones de IA y aprendizaje automático, que requieren enormes cantidades de datos para el entrenamiento y la inferencia.

La adopción de la IA ha ampliado la superficie de ataque, ya que información que reside en correos electrónicos, registros de chat, documentos legales y archivos multimedia se alimenta a los modelos de IA. Por ejemplo, Microsoft Copilot introduce riesgos de seguridad de datos porque utiliza diversas fuentes de datos como SharePoint y OneDrive que a menudo contienen información sensible de la empresa en algunos archivos.

A medida que crece la dispersión de datos, se necesita una herramienta DSPM que pueda descubrir datos en tiempo real en todos los entornos, desde servidores locales y en la nube hasta aplicaciones SaaS y de IA. Esto incluye crear un inventario de aplicaciones fantasma de IA y de datos de los que los equipos de seguridad aún no tienen conocimiento.

2. Clasificar datos de IA no estructurados

La IA generativa tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de datos no estructurados, incluidos texto, imágenes y videos. Esto significa que las organizaciones están recopilando enormes cantidades de datos no estructurados y alimentándolos a modelos de IA generativa, lo que está provocando un cambio de enfoque de los datos estructurados a los no estructurados.

Sin embargo, los datos no estructurados son mucho más difíciles de categorizar y, históricamente, han sido menos prioritarios para las soluciones de seguridad de datos. Las herramientas heredadas de clasificación de datos que emplean métodos manuales y expresiones regulares rígidas a menudo generan falsos positivos o clasifican de forma incorrecta datos sensibles, especialmente cuando estas técnicas se aplican a conjuntos de datos no estructurados.

Una herramienta eficaz de DSPM puede clasificar con precisión datos no estructurados mediante técnicas automatizadas para identificar datos sensibles dentro de almacenes de datos masivos. Esto incluye clasificar información sensible a nivel de archivo, lo cual es crucial para asegurar herramientas de IA que ingieren datos corporativos.

3. Herramientas de IA generativa seguras

A medida que las organizaciones integran la IA en sus flujos de trabajo, existe un mayor riesgo de exposición de datos debido a controles de acceso y políticas de seguridad inadecuados. Además, muchos empleados ahora usan a diario herramientas de IA generativa como ChatGPT y DeepSeek sin comprender las implicaciones de seguridad. 

Como resultado, las herramientas de IA generativa con privilegios excesivos están provocando la exposición inadvertida de datos sensibles a usuarios internos no autorizados, proveedores externos y proveedores de nube. Esto significa que existe una mayor necesidad de un gobierno y controles de acceso adecuados para evitar que los usuarios ingresen inadvertidamente datos sensibles en estas herramientas de IA.

DSPM puede identificar y ver el contexto alrededor de identidades no humanas, como herramientas de IA generativa. Esto ayudará a determinar a qué datos pueden acceder estas herramientas y a limitar su acceso tanto como sea posible para mitigar riesgos de seguridad y minimizar el radio de impacto de una brecha de IA.

4. Optimiza la privacidad y el cumplimiento

La adopción generalizada de la IA está añadiendo complejidad al cumplimiento de datos, y nuevos requisitos están evolucionando constantemente con regulaciones de privacidad como la Ley de IA de la UE en camino.

La IA aumenta el potencial de incumplimientos de cumplimiento porque procesa enormes cantidades de datos, y las organizaciones no siempre tienen visibilidad sobre si tiene acceso a información sensible. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden ingerir accidentalmente datos restringidos como PII de clientes o información financiera, lo que puede violar el RGPD, la CCPA o regulaciones específicas de la industria.

DSPM puede proporcionar información contextual sobre la residencia de los datos, la retención y las medidas de protección para ayudar a prevenir problemas de cumplimiento al usar IA. Los conocimientos profundos sobre los datos ayudan a las organizaciones a garantizar que los controles de acceso, las medidas de cifrado, la tokenización, la MFA, el registro y otros protocolos de seguridad se apliquen correctamente según la sensibilidad y el nivel de riesgo de los datos.

Cómo la IA está mejorando DSPM

Si bien la IA está introduciendo nuevos desafíos de seguridad de datos, también está impulsando mejoras en la manera en que los DSPM y otras herramientas de seguridad combaten las ciberamenazas, garantizan la privacidad de los datos y hacen cumplir el cumplimiento normativo.

Mejora la clasificación de datos

Los DSPM innovadores están utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM) y algoritmos de IA propietarios para la clasificación de datos. La IA puede analizar patrones de datos complejos y el contexto para clasificar la información con mayor precisión que los métodos tradicionales, y hacerlo a la velocidad y escala necesarias para proteger conjuntos de datos masivos no estructurados.

Además, la clasificación impulsada por IA no supervisada puede usarse para aprender y categorizar datos corporativos únicos. Esto permite a las empresas aplicar medidas de seguridad más granulares y apropiadas según su panorama de datos particular.

Mejora la inteligencia de riesgos 

Los DSPM líderes también están aprovechando algoritmos de IA para ofrecer inteligencia de riesgo que reduce los falsos positivos y, a su vez, la fatiga por alertas. Al comprender mejor el contexto alrededor de los datos —como quién accede a ellos y dónde se encuentran— las herramientas de seguridad de datos impulsadas por IA pueden proporcionar inteligencia de riesgo más precisa.

Menos falsos positivos les da a los equipos de seguridad la confianza para implementar acciones más eficientes y dirigidas para mitigar amenazas sin comprometer la seguridad ni interrumpir las operaciones del negocio.

Acelera la detección de amenazas

Algunos DSPM cuentan con capacidades de detección de amenazas que aprovechan la IA para analizar de forma continua los patrones de acceso a datos, los cambios de permisos y más en tiempo real para detectar anomalías. Esto puede visibilizar cambios en la exposición de datos, identificar vulnerabilidades emergentes y señalar nuevas amenazas a medida que surgen. 

Los algoritmos de IA automatizados pueden detectar posibles vulnerabilidades más rápido que los métodos manuales y, a menudo, generan menos falsos positivos. Cuando los DSPM con tecnología de IA emiten alertas automatizadas que son confiables y oportunas, los equipos de seguridad pueden actuar con mayor rapidez para mitigar amenazas y reducir los tiempos de remediación.

Elige un DSPM nativo de IA

En resumen, la IA desbloquea enormes oportunidades en prácticamente todas las industrias, pero también trae nuevos riesgos para la seguridad de los datos. Al adoptar una solución de DSPM moderna, las empresas pueden aprovechar de forma segura sus datos y la IA para impulsar el crecimiento de sus negocios.

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