La gestión de la postura de seguridad de la IA es un enfoque que permite a las organizaciones proteger los sistemas y datos de IA de los que dependen. A medida que las organizaciones implementan soluciones de IA en todas sus actividades, pueden surgir nuevos retos de seguridad que las herramientas de seguridad tradicionales simplemente no están preparadas para combatir. AI-SPM ofrece un marco y técnicas específicos centrados en la protección de estos sistemas a lo largo de su ciclo de vida.
La expansión acelerada de la tecnología de IA ha introducido nuevos vectores de ataque e insuficiencias de seguridad para los actores maliciosos. Estos consisten en el envenenamiento de modelos, la manipulación de datos y los ataques de inferencia dirigidos específicamente a los sistemas de IA. La gestión de la postura de seguridad de la IA hace hincapié en la comprensión, la medición y la gestión de estos riesgos distintivos, de modo que, mientras una organización implementa aplicaciones de IA, su seguridad y confianza no se vean comprometidas.
En este blog se analizará la gestión de la postura de seguridad de la IA, su importancia y sus componentes y funcionalidades clave. También se abordarán los retos a los que pueden enfrentarse los equipos de seguridad, junto con sus ventajas.
¿Qué es la gestión de la postura de seguridad de IA (AISPM)?
La gestión de la postura de seguridad de IA (AISPM) es el proceso de supervisar, gestionar y mejorar continuamente la seguridad de los sistemas de inteligencia artificial. Esto incluye la identificación de vulnerabilidades, la gestión de riesgos y los controles de seguridad para los modelos de IA, los canales de datos y los entornos de implementación. La AISPM ofrece a las organizaciones una visión general de la postura de seguridad empresarial en relación con la IA y permite a los equipos de seguridad tomar las medidas necesarias para mitigar la exposición al riesgo.
La AISPM es esencialmente una combinación de prácticas y controles de seguridad adaptados al ciclo de vida de la IA, desde el desarrollo hasta la implementación. Esto incluye proteger los datos de entrenamiento, proteger los parámetros de los modelos y prohibir los ataques de inferencia.
¿Por qué es importante la gestión de la postura de seguridad de la IA?
La creciente dependencia de los sistemas de IA para realizar funciones empresariales importantes o tomar decisiones críticas ha convertido la gestión de la postura de seguridad de la IA en algo imprescindible. Los modelos de IA suelen manejar datos confidenciales de los clientes, tomar decisiones financieras, determinar el acceso a los recursos y habilitar infraestructuras críticas. La seguridad de estos sistemas es fundamental, ya que pueden ser presa fácil de atacantes que pueden aprovechar las debilidades de seguridad para robar información, afectar a los resultados o interrumpir el funcionamiento de los sistemas.
El impacto de las brechas de seguridad de la IA no es solo la pérdida monetaria directa, sino también las medidas reguladoras, el daño a la reputación y la disminución de la confianza de los clientes. Con el aumento de la regulación de la IA en todo el mundo, las organizaciones tendrán mayores obligaciones en cuanto a la seguridad de sus sistemas de IA y la demostración del cumplimiento normativo. AISPM permite a las organizaciones cumplir estas obligaciones mediante la supervisión continua, la documentación y la evidencia de los controles de seguridad implantados, así como los registros que demuestran los esfuerzos de diligencia debida en la protección de los activos de IA. Este enfoque no solo previene los incidentes de seguridad, sino que también sienta las bases para un despliegue responsable de la IA, que satisfaga tanto los objetivos empresariales como las necesidades de cumplimiento normativo.
Diferencia entre AI-SPM, DSPM, CSPM y ASPM
La gestión de la postura de seguridad de la IA (AI-SPM) se ocupa exclusivamente de la seguridad responsable de los sistemas y modelos de IA, así como del ciclo de vida de la gestión de la IA. También plantea nuevos retos, como el envenenamiento de modelos, los ataques adversarios y las vulnerabilidades específicas de la IA.
Las herramientas de AI-SPM pueden supervisar los procesos de entrenamiento de la IA, las implementaciones de modelos y los servicios de inferencia, así como garantizar la integridad de las decisiones de la IA. Permiten a las organizaciones identificar cuándo los modelos de IA pueden volverse vulnerables a comprometer su seguridad o cuándo podrían desviarse de su diseño y crear riesgos de seguridad.
La gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM) se centra en la protección de los activos de datos en toda la organización. Las herramientas DSPM identifican, clasifican y realizan un seguimiento de los datos confidenciales, independientemente de su ubicación. Supervisan los flujos de datos y los patrones de acceso, y también tienen un estado de cumplimiento, por lo que pueden ayudar a garantizar unos controles de protección de datos suficientes. Aunque la DSPM cubre los datos en tránsito que pueden consumir los sistemas de IA, no cubre los propios modelos de IA ni sus implicaciones de seguridad específicas.
La gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM) se centra en proteger la infraestructura y los servicios en la nube. Estas herramientas están diseñadas para detectar configuraciones incorrectas, infracciones de cumplimiento y brechas de seguridad existentes en las implementaciones en la nube. Las soluciones CSPM pueden ayudar a evitar errores comunes, como buckets de almacenamiento expuestos o políticas de IAM demasiado permisivas. En cambio, se centran en proteger la infraestructura en la que pueden ejecutarse los sistemas de IA y no están directamente orientadas a la seguridad de los modelos de IA o de los procesos de tratamiento de datos que alimentan los modelos.
La gestión de la postura de la superficie de ataque (ASPM) cubre todas las superficies de ataque mediante la detección, supervisión y protección continuas de los puntos de entrada en toda la organización. Las herramientas ASPM detectan los activos y las vulnerabilidades expuestos al entorno, junto con las brechas de seguridad que los atacantes pueden aprovechar. La ASPM ayuda a comprender la superficie de seguridad global. Sin embargo, no cuenta con las funcionalidades granulares necesarias para proteger componentes específicos frente a esos riesgos únicos de la IA.
Componentes y funcionalidades clave de la SPM de IA
La eficacia de la gestión de la postura de seguridad de la IA depende de varios componentes críticos que trabajan juntos para proteger los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida. Examinemos los elementos clave que componen una solución integral de SPM de IA.
Evaluación continua de la postura de seguridad
La evaluación continua de la postura de seguridad permite obtener información en tiempo real sobre la postura de seguridad de los sistemas de IA mediante análisis y supervisión continuos. Este módulo analiza de forma periódica las vulnerabilidades, las configuraciones incorrectas y las brechas de seguridad en los modelos de IA, los procesos de formación y los entornos de implementación. Recopila datos de telemetría de seguridad de todas esas fuentes de datos y compara el estado actual con las bases de referencia de seguridad y las mejores prácticas.
Gestión automatizada de vulnerabilidades
La gestión automatizada de vulnerabilidadesvulnerability management detecta y corrige las vulnerabilidades de los sistemas de IA antes de que un atacante aproveche alguna de ellas. Este componente realiza un análisis de la infraestructura de IA, el código que compone la aplicación y los modelos que actúan como la aplicación resultante en busca de vulnerabilidades conocidas utilizando herramientas diseñadas para detectar la postura de la IA.
Detección de desviaciones en la configuración
La detección de desviaciones en la configuración detecta cambios en la configuración de los sistemas de IA que pueden suponer riesgos para la seguridad. Realiza un seguimiento de los cambios no solo en los parámetros del modelo, sino también en la configuración del control de acceso y del entorno de implementación, y envía notificaciones a los equipos cuando se implementan automáticamente modelos con parámetros de configuración que difieren de la línea de base aprobada.
Priorización y puntuación de riesgos
Al puntuar todas las diferentes amenazas posibles, los equipos de seguridad pueden priorizar los riesgos que deben abordar en primer lugar. En esta fase de la evaluación, se calculan las puntuaciones de riesgo basándose en diversos factores, como la gravedad de una vulnerabilidad, el impacto potencial en el negocio, la facilidad para explotarla y la sensibilidad de los datos afectados.
Aplicación de la política de seguridad
La aplicación de políticas de seguridad garantiza que los sistemas de IA cumplan los requisitos de seguridad de la organización, así como los estándares del sector. Este elemento incluye la aplicación y supervisión de las políticas de seguridad para el desarrollo y la implementación de la IA. Aplica controles como el control de acceso, los mandatos de cifrado y la gobernanza de datos en todo el entorno de IA.
¿Por qué implementar AI SPM?
A medida que las implementaciones de IA crecen y maduran, las organizaciones de todos los sectores tienen razones de peso para adoptar AI SPM. Las organizaciones que adoptan soluciones AI-SPM suelen tener varios requisitos empresariales y necesidades de seguridad decisivos que las soluciones tradicionales no pueden resolver de forma eficaz.
Creciente complejidad del panorama de amenazas
El panorama de amenazas contra los sistemas de IA se ha vuelto más dinámico y complejo. Ahora, los atacantes utilizan métodos específicos que aprovechan las debilidades de la IA, como la inversión de modelos, la inferencia de pertenencia o los ataques de inyección de comandos. Dado que los atacantes encuentran formas de subvertir el sistema de IA y extraer datos de entrenamiento confidenciales, manipular los resultados de la IA o hacer que el sistema tome decisiones que causen daño a otros, las organizaciones se ven amenazadas.
Ventajas de velocidad y escala sobre los enfoques manuales
Los sistemas de IA implementados en entornos distribuidos pueden procesar millones de transacciones o decisiones cada día. Estos sistemas requieren herramientas de AI-SPM para proporcionar una supervisión automatizada que se adapte a ellos, ya que analizan continuamente la telemetría de seguridad a la velocidad de la máquina. Pueden escanear las infraestructuras de IA en cuestión de minutos, identificar diferencias sutiles en grandes conjuntos de datos y actuar ante las amenazas antes de que puedan causar daños importantes.
Capacidades predictivas y defensa proactiva
Mediante análisis sofisticados, las soluciones AI-SPM reconocen todas las amenazas potenciales para la seguridad y minimizan la probabilidad de que se produzcan infracciones. Utilizando patrones de comportamiento derivados de la evolución del sistema, las interacciones de los usuarios finales y otros factores ambientales, estas herramientas predicen los posibles puntos de compromiso.
Optimización de recursos y rentabilidad
El uso de AI-SPM reduce los costes de seguridad al destinar los escasos recursos a donde su valor es mayor. Las funciones de automatización alivian la carga de las tareas de seguridad rutinarias que requerirían mucho tiempo al personal, como la búsqueda de configuraciones erróneas, las comprobaciones de cumplimiento y la generación de informes de seguridad.
Reducción de la fatiga por alertas y los falsos positivos
Cuando se aplican herramientas de seguridad tradicionales a los sistemas de IA, se genera un número abrumador de alertas, la mayoría de ellas falsos positivos. Debido a este ruido de alertas, los analistas de seguridad se ven obligados a investigar anomalías inofensivas y acaban perdiendo tiempo mientras pasan por alto amenazas reales.
Cómo mejora la IA la gestión tradicional de la postura de seguridad
Los enfoques de seguridad manuales y basados en reglas siempre han sido limitados y, por lo tanto, se adaptan perfectamente a las capacidades que aporta la IA.
Análisis y respuesta en tiempo real
Con el análisis en tiempo real, los sistemas de seguridad pueden analizar y actuar sobre los datos de seguridad tan pronto como se crean, evitando los retrasos del procesamiento por lotes o la revisión manual. Estas herramientas utilizan la IA para supervisar las actividades en los sistemas, el tráfico en las redes y los comportamientos de los usuarios en el entorno de IA. Una respuesta automatizada puede incluso actuar de inmediato cuando se detecta una amenaza, bloqueando las conexiones sospechosas, aislando los sistemas infectados o revocando las credenciales comprometidas.
Reconocimiento de patrones en grandes conjuntos de datos
Gracias a su capacidad para reconocer patrones, los equipos de seguridad pueden encontrar relaciones implícitas en datos relacionados con la seguridad que la detección humana nunca podría detectar. Esto significa que las herramientas de seguridad de IA que analizan eventos de seguridad históricos en el contexto de cadenas de ataques aprenden cómo son esas cadenas y luego aplican este conocimiento a los flujos de datos que procesan en tiempo real. Pueden correlacionar millones de eventos para establecer conexiones entre actividades aparentemente no relacionadas que crean amenazas de seguridad.
Detección de anomalías más allá de los sistemas basados en reglas
Mientras que la seguridad se limita a operar dentro de las reglas predefinidas, la detección de anomalías se expande fuera de esos límites para detectar comportamientos anormales que indican amenazas potenciales. AI-SPM es un sistema que aprende lo que es típico para el funcionamiento normal de la IA y el comportamiento de los usuarios de la IA para formar líneas de base. A continuación, marca las desviaciones de estas líneas de base para su investigación, incluso cuando no cumplen los criterios de un ataque reconocido.
Inteligencia predictiva sobre amenazas
La inteligencia predictiva sobre amenazas analiza los eventos de seguridad pasados y actuales para predecir la posibilidad de que se produzca un incidente de seguridad antes de que ocurra. Con este conocimiento, los sistemas de seguridad de IA analizan los datos en busca de patrones en los métodos de ataque, las debilidades del sistema y las señales de seguridad para predecir dónde pueden aparecer las amenazas a continuación.
Recomendaciones de corrección automatizadas
Si encuentra un problema de seguridad, AI-SPM analiza el contexto y proporciona recomendaciones específicas para solucionar la causa raíz. Las recomendaciones contienen detalles específicos para mitigar vulnerabilidades comunes, resolver activos mal configurados o actualizar los controles de seguridad.
Priorización contextual de alertas
Con la priorización contextual de alertas, es fácil diferenciar entre amenazas graves y problemas menores, lo que en última instancia reduce la fatiga de las alertas. AI SPM aplica una puntuación de riesgo realista y ofrece agrupaciones basadas en el riesgo que muestran toda la historia de un ataque, en lugar de solo alertas.
Retos en la implementación de AI SPM
La gestión de la postura de seguridad de la IA tiene sus ventajas, pero las organizaciones se enfrentan a varios obstáculos a la hora de implementar estas soluciones. Ser conscientes de estos obstáculos permite a los equipos de seguridad planificar y elaborar estrategias adecuadas para aprovechar su AI-SPM.
Requisitos de calidad y cantidad de los datos
La AI-SPM requiere un conocimiento exhaustivo de los activos de IA, el tráfico de red, los comportamientos de los usuarios y los eventos de seguridad para crear bases de referencia con precisión y comprender la importancia de las desviaciones. Los registros de seguridad suelen ser defectuosos, duplicados o incompletos, lo que supone un reto para los motores de análisis.
Integración con la infraestructura de seguridad existente
No son muchas las organizaciones que cuentan con una pila de seguridad simplificada; más bien, tienen entornos complejos de herramientas de diferentes proveedores que no fueron diseñadas para funcionar juntas. Los equipos tienen dificultades para integrar AI SPM con gestión de información y eventos de seguridad empresarial (SIEM), la protección de terminales, la supervisión de redes y los sistemas de gestión de identidades. Las limitaciones de las API, las inconsistencias en los formatos de datos y las variaciones en los métodos de sincronización entre los sistemas contribuyen a crear barreras técnicas.
Brecha de habilidades y adquisición de talento
La implementación de AI-SPM requiere seguridad proactiva, IA y ciencia de datos para garantizar el éxito y un progreso significativo. Es posible que los ingenieros de IA no aprecien las implicaciones de seguridad de sus decisiones de diseño. La falta de habilidades dificulta a las organizaciones la configuración, el ajuste y la interpretación de los resultados de las herramientas de AI-SPM.
Explicabilidad y transparencia de las decisiones de IA
Las herramientas de seguridad de IA reducen la transparencia, lo que causa más problemas a los equipos de seguridad, como por ejemplo, por qué se ha marcado algo como sospechoso o por qué se ha sugerido una solución concreta. Al validar los resultados generados por la IA, a los analistas de seguridad les resulta difícil confirmar qué ha llevado al descubrimiento si no tienen visibilidad sobre la lógica de detección que se ha aplicado a los eventos.
Posibilidad de ataques adversarios contra los sistemas de IA
Las herramientas de seguridad de IA tienen sus propias vulnerabilidades, y los ciberdelincuentes crean nuevas técnicas de esteganografía para evadir la IA. Todo esto significa que los ejemplos adversarios pueden ser entradas especialmente diseñadas para clasificar erróneamente, o pueden ser técnicas utilizadas para contaminar los datos de entrenamiento e introducir puertas traseras en los componentes de IA de las herramientas de seguridad. Esto puede llevar a los sistemas de IA-SPM a pasar por alto ataques reales o a producir tantos falsos positivos que inunden a los equipos de seguridad.
Mejores prácticas para la IA SPM
La IA SPM debe implementarse de forma estratégica para superar los retos. Las mejores prácticas establecidas permiten a las organizaciones aprovechar el valor de seguridad de los controles del sistema operativo y, al mismo tiempo, minimizar el esfuerzo y los recursos necesarios para implementarlos.
Establecimiento de objetivos y métricas de seguridad claros
Antes de implementar la gestión de seguridad basada en IA, las organizaciones deben establecer objetivos de seguridad específicos y medibles. Estos objetivos deben estar relacionados con las prioridades empresariales y suponer el mayor riesgo para los sistemas de IA. Existen métricas específicas que deben seguirse para supervisar el progreso hacia una mejor postura de seguridad e indicadores clave de rendimiento relacionados con el hecho de que una organización debe estar atenta.
Estrategias de preparación y normalización de datos. Los datos de seguridad limpios y coherentes son importantes para el éxito de AI-SPM. Las organizaciones deben contar con formatos de registro adecuados que se implementen, garantizar la calidad de los datos y, por último, mantener un proceso para los datos que faltan. Mediante la normalización de datos, los eventos de seguridad procedentes de diversas fuentes comienzan a utilizar el mismo léxico y estructura, lo que hace que el análisis sea más preciso y fiable.Formación y validación periódicas de modelos
Los modelos de detección de IA deben mantenerse activamente a lo largo del tiempo para seguir siendo eficaces ante las amenazas y los entornos cambiantes. Los equipos de seguridad, reforzados por la automatización, deben entonces volver a entrenar continuamente los modelos con nuevos datos, compararlos con casos de uso conocidos y refinar los umbrales de detección.
Enfoque de implementación por fases
Las capacidades de AI-SPM deben implementarse por fases, basándose en la implementación de procesos, en lugar de intentar una implementación completa de una sola vez por parte de las empresas. La implementación puede ser gradual, comenzando por la visibilidad, pasando por el descubrimiento de activos, seguido de la detección de amenazas y, finalmente, la corrección automatizada.
Colaboración interfuncional
AI-SPM necesita la colaboración entre expertos en seguridad, científicos de datos e ingenieros de IA. Por lo tanto, las organizaciones deben establecer estructuras colaborativas en las que estos equipos intercambien conocimientos y cultiven objetivos de seguridad mutuos. Esta colaboración ayuda a garantizar que se aborden los requisitos de seguridad en el ciclo de vida de la IA.
Ciberseguridad impulsada por la IA
Mejore su postura de seguridad con detección en tiempo real, respuesta a velocidad de máquina y visibilidad total de todo su entorno digital.
DemostraciónConclusión
La gestión de la postura de seguridad de la IA es una evolución fundamental en las prácticas de seguridad de cualquier organización que implemente sistemas de IA. Dado que la tecnología de IA se está convirtiendo en una parte integral de todo tipo de procesos empresariales en muchos sectores, la protección de estos sistemas debe abordarse de una manera especial que reconozca que este tipo de tecnología tiene sus propios tipos de riesgos que deben mitigarse. La gestión de la postura de seguridad de la IA ayudará a las organizaciones a obtener información sobre su postura de seguridad de la IA, reducir la exposición a nuevos tipos de amenazas y demostrar el cumplimiento de las normativas cambiantes.
Aunque existen retos, estos pueden abordarse de forma intencionada mediante una planificación cuidadosa, un enfoque por fases y la ayuda de proveedores de seguridad versados en el panorama de la seguridad de la IA. Las organizaciones deben adoptar las mejores prácticas y soluciones específicas para reforzar las inversiones en IA y mantener la confianza en los servicios basados en IA. Al tomar el control de la seguridad de esta manera, las organizaciones pueden evitar costosas violaciones de seguridad y, al mismo tiempo, facilitar una adopción más rápida y segura de la IA, lo que puede impulsar la innovación de las empresas y reducir las amenazas asociadas al rápido desarrollo de la tecnología de IA.
"Preguntas frecuentes sobre la gestión de la postura de seguridad de la IA (AI-SPM)
La gestión de la postura de seguridad de la IA es la supervisión continua, la evaluación de vulnerabilidades y el control de la postura de seguridad en diferentes sistemas de IA. Es relevante para los modelos de IA, los datos de entrenamiento y sus entornos de implementación, cuya protección es necesaria para garantizar que no se produzcan amenazas dirigidas a vulnerabilidades específicas de la IA.
Las principales amenazas para la seguridad de la IA son, por ejemplo, los ataques de envenenamiento de modelos, los métodos de extracción de datos, los ejemplos adversarios que conducen a clasificaciones erróneas y los ataques de inyección rápida. Estas amenazas pueden poner en peligro la confidencialidad de los datos, la autenticidad de los modelos y la fiabilidad de todas las decisiones basadas en la IA.
La postura de seguridad de la IA se puede evaluar utilizando herramientas de análisis especializadas en términos de los problemas que se pueden encontrar en la infraestructura de IA, así como la revisión del código para ver cómo se implementa un modelo en primer lugar.
Las auditorías deben evaluar la seguridad a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento y la implementación del modelo, e incluso a lo largo de los procesos de supervisión y gestión del modelo.
La seguridad de los datos es la base de la gestión de la postura de seguridad de la IA, ya que protege los datos de entrenamiento contra la manipulación y también evita la fuga de información confidencial. La protección de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo protege tanto contra los ataques de envenenamiento como contra los ataques a la privacidad.
La gestión de la postura de seguridad de la IA ayuda al cumplimiento normativo mediante el registro de los controles de seguridad, el mantenimiento de registros de auditoría de los eventos del sistema de IA y la aplicación de mandatos de protección de datos. Demuestra que las organizaciones han tomado las medidas adecuadas para proteger los sistemas de IA y los datos confidenciales que estos procesan.
