La adopción de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) por parte de las empresas continúa su crecimiento exponencial. Pensar la implementación de cada nueva herramienta desde la óptica de la ciberseguridad es clave para capitalizar el valor de la tecnología y minimizar riesgos.
El momentum de esta innovación tan disruptiva, en especial desde la llegada de la IA generativa, genera múltiples beneficios. Sin embargo, en simultáneo también produce algunos inconvenientes. Por ejemplo, la implementación descontrolada de aplicaciones basadas en IA por fuera de las estructuras de gobernanza.
El informe especializado Tenable Research encontró en su última edición que más de un tercio de los equipos de seguridad de las empresas encontraron aplicaciones de IA en su entorno que no se habían aprovisionado mediante un proceso formal. ¿Qué significa esto? Más vulnerabilidades disponibles para los atacantes y potenciales problemas contrarios al enfoque de “IA responsable”.
La importancia de una IA responsable
La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la IA desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es emplear la IA de forma segura y fiable, algo que podría considerarse uno de los principales retos para la humanidad. De lograrse, esto debería aumentar la transparencia y contribuir a reducir problemas como los sesgos y las alucinaciones.
Algunas de las variables que hacen a una IA responsable son la equidad (igualdad de oportunidad de acceso para todas las personas) y la no maleficencia (usarla para el beneficio de la sociedad).
Son igual de importantes el cuidado de la privacidad de todos los datos involucrados y la robustez de las soluciones, para evitar fallos o filtraciones de información.
Buenas prácticas de seguridad e IA
La visión de Nubiral sobre la ciberseguridad y la IA consiste en un enfoque integral de seguridad sobre el diseño, la arquitectura y el motor de IA. El objetivo es proteger los datos y garantizar la privacidad y el cumplimiento normativo.
Es recomendable una arquitectura zero trust, que requiere autenticación y verificación a cada paso. Al mismo tiempo, los controles de acceso sólidos garantizan que sólo los usuarios autorizados puedan interactuar con los sistemas de IA y sus datos.
Entre las mejores prácticas se cuenta el cifrado de datos, tanto en reposo como en tránsito. Algo crucial en IA, donde los datos de entrenamiento y los resultados generados pueden ser altamente confidenciales. La información queda protegida incluso cuando sucede un incidente, ya que los atacantes no pueden interpretarla.
Asimismo otro de los puntos importantes es tener controlada la transferencia de información que puede alimentar o salir desde el modelo hacia el motor de IA. Por esta razón es importante la implementación de políticas o “guardrails” que se utilizan para proteger el modelo y así evitar sesgos en el entrenamiento o que pueda entregar o exponer información públicamente.Otro punto clave es la gestión de vulnerabilidades: identificarlas y mitigarlas es esencial para evitar ataques sobre la infraestructura y proteger los modelos. Incluye la realización de análisis de seguridad, revisiones de código y evaluaciones periódicas para identificar y remediar fallas. También, la aplicación de parches de seguridad y actualizaciones regulares.
Ciberseguridad e IA: La visión de Nubiral
Nuestra visión en Nubiral consiste en el armado de equipos multidisciplinarios con especialistas en ciberseguridad, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros de software y expertos legales. El objetivo es cubrir todos los aspectos posibles vinculados a la seguridad y al cumplimiento.
En la misma línea, apelamos al concepto de responsabilidad compartida entre la seguridad que brinda el proveedor de la nube y el motor de IA. Todos los miembros del equipo de desarrollo y todas las áreas de la organización deben entender su rol en la protección del sistema. Esto incluye a los usuarios finales, que reciben capacitación sobre el uso seguro del sistema y son concientizados respecto de los riesgos.
Además, trabajamos con el concepto de “seguridad desde el diseño” (“security by design”). En lugar de “sumar” seguridad luego de que el sistema esté construido, incorporamos la seguridad desde el inicio. Este enfoque proactivo no sólo reduce vulnerabilidades. También minimiza los costos y la complejidad en el caso de futuras modificaciones.
Se contemplan temas como el etiquetado de datos (para identificar cuáles requieren mayor protección) o la separación de ambientes. Se dividen los entornos de desarrollo, prueba y producción para reducir el riesgo de que datos o modelos sensibles sean accidentalmente expuestos o alterados a través de sesgos introducidos por el prompt.
Ciclo de vida de ciberseguridad e IA: Del plan a las pruebas
Implementar seguridad en todo el ciclo de vida del desarrollo de IA asegura protección desde el diseño hasta el mantenimiento.
Durante la planificación, se definen políticas y procedimientos de seguridad y se asignan roles y responsabilidades. En el diseño, se incorporan, como se mencionó, medidas de seguridad que protegen los datos y los modelos desde el momento cero.
Entrenar y monitorear los modelos de IA de manera segura ayuda a prevenir ataques como la manipulación de datos de entrenamiento (data poisoning) o el sesgo indeseado.
La implementación contempla alternativas para prevenir ataques y que el sistema esté alineado con los objetivos de seguridad.
En la etapa de pruebas, se evalúa que el sistema cumpla con los requisitos de protección. Esto incluye pruebas de penetración, simulación de ataques y análisis de comportamiento para detectar potenciales puntos débiles.
Ciclo de vida de ciberseguridad e IA: Del despliegue a la gestión de incidentes
En el despliegue se asegura la configuración y limitar el acceso a los entornos productivos. El monitoreo continuo y en tiempo real permite detectar y responder rápidamente a cualquier actividad inusual o sospechosa.
Por último, es importante entender que la ciberseguridad en IA es un proceso continuo. El mantenimiento, a través de revisiones regulares, actualización de parches y gestión de vulnerabilidades, debe hacerse de manera constante.
Por último, es fundamental definir una gestión de incidentes: la capacidad de recuperarse de un ataque efectivo de manera rápida y con un impacto mínimo.
Conclusiones
Una estrategia de ciberseguridad aplicada a IA es la clave para que las organizaciones puedan obtener todos los beneficios de esta tecnología sin dolores de cabeza.
Las organizaciones más inteligentes son, también, las más seguras.
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