En los últimos años, la IA se ha apoderado de toda la industria tecnológica. Esto incluye a empresas que utilizan LLM (modelos de lenguaje grandes) para resolver diversos problemas empresariales y cotidianos. No solo los gigantes tecnológicos como Apple, Google y Microsoft están utilizando e integrando la inteligencia artificial en su producción. Las pequeñas y medianas empresas también se están sumando a la carrera de la IA. Con tantos usuarios y empresas utilizando la IA, la cantidad de datos que procesa ha aumentado significativamente, lo que la convierte en un objetivo para los actores maliciosos. Los sistemas de IA utilizan datos en múltiples pasos, desde los datos de entrenamiento hasta la información que introducen los usuarios para obtener una respuesta. Debido a la sensibilidad de los datos con los que trabajan los sistemas de IA, es importante protegerlos. Aquí es donde entra en juego la seguridad de los datos de IA.
En esta entrada del blog, analizaremos el papel de los datos en la IA (inteligencia artificial) y los retos a los que pueden enfrentarse las organizaciones con la seguridad de los datos en la IA. También exploraremos las mejores prácticas para implementar la seguridad de los datos de IA con el fin de obtener mejores resultados y cómo se puede utilizar SentinelOne para ello.
Descripción general de la IA y la seguridad de los datos
La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, es el área de la informática que se centra en la creación de máquinas inteligentes que se asemejan a la inteligencia humana natural y al poder lógico. La IA puede realizar funciones cognitivas humanas de forma más rápida y precisa que las personas.
Sabemos que la IA depende de los datos. Los datos son los que mantienen en funcionamiento los sistemas de IA y les permiten aprender y predecir nueva información de forma mejorada con el tiempo. El aprendizaje automático, una parte de la inteligencia artificial, es utilizado por los sistemas informáticos para aprender de los datos sin estar programados específicamente para ello. Los sistemas de IA funcionan mejor con diferentes tipos de datos.
El papel de los datos en la IA
La importancia de los datos en la IA es significativa. Se aplican en diferentes etapas para ayudar al desarrollo y procesamiento de la IA.
- Entrenamiento: La primera fase del entrenamiento es aquella en la que los algoritmos de IA aprenden de los datos para identificar patrones y hacer predicciones.
- Prueba: Se utilizan múltiples conjuntos de datos para probar la capacidad y la eficiencia del modelo.
- Operación: Los sistemas de IA procesan datos nuevos para ayudar en la toma de decisiones o predicciones en tiempo real una vez implementados.
- Mejora: La mayoría de los sistemas de IA se entrenan con datos nuevos para mejorar los algoritmos y el rendimiento.
Importancia de la seguridad de los datos en la IA
Hay múltiples factores que demuestran la importancia de la seguridad y la privacidad de los datos cuando se trata de sistemas de aprendizaje automático. La IA maneja información sensible y confidencial, por lo que es importante proteger la privacidad de estos datos.
Los datos comprometidos ponen en riesgo la integridad de los modelos de IA, y los fallos en aplicaciones como la sanidad o las finanzas pueden tener graves consecuencias. Los sistemas de IA también deben cumplir con las normativas de protección de datos, como PCI DSS, HIPAA, etc. Algunas de las amenazas más comunes para la IA son las siguientes:
- Manipulación de datos: Los atacantes pueden utilizar datos de entrenamiento especialmente modificados para introducir sesgos y reducir la precisión del modelo de IA.
- Amenazas internas: Esta amenaza la provoca una persona que ataca el sistema de IA desde dentro de la organización. Esa persona puede robar y vender datos, modificar modelos para interceptar resultados y degradar el rendimiento general del sistema.
- Violaciones de datos: Los atacantes suelen obtener acceso a grandes cantidades de datos valiosos, como información personal, datos financieros, secretos comerciales o información sobre la infraestructura, a partir de una violación de datos.
Identificación de amenazas para la seguridad de los datos de IA
Para implementar la seguridad de los datos de IA, es importante que las organizaciones comprendan los diferentes tipos de amenazas a las que se enfrentan. Analicemos algunas de las siguientes:
-
Envenenamiento de datos (cómo los atacantes manipulan los datos de entrenamiento)
El envenenamiento de datos es una grave amenaza para los sistemas de IA. La creación de ejemplos falsos consiste básicamente en que las personas manipulan los datos de entrenamiento de los modelos de IA. Los atacantes pueden cambiar fácilmente el comportamiento o el proceso de toma de decisiones de los sistemas de IA añadiendo puntos de datos falsos.
Un ejemplo es un sistema de reconocimiento de imágenes, en el que un atacante puede inyectar imágenes mal etiquetadas durante el entrenamiento. Estos datos mal etiquetados o defectuosos podrían hacer que la IA clasificara incorrectamente los objetos en casos de uso del mundo real, con consecuencias extremadamente perjudiciales, como la práctica de la conducción autónoma o la realización de un diagnóstico médico.
-
Ataques de inversión de modelos (recuperación de datos confidenciales de los modelos)
Los ataques de inversión de modelos son otra amenaza importante para la seguridad de los datos de IA. Estos ataques intentan descomponer o aplicar ingeniería inversa al modelo de IA con el fin de obtener información sobre los patrones utilizados en los datos de entrenamiento.
Básicamente, los atacantes llaman al modelo varias veces con entradas elegidas inteligentemente y estudian sus resultados para comprender los datos probables utilizados para entrenar el modelo. Esto puede suponer un grave problema de privacidad, especialmente cuando los datos de entrenamiento incluyen información personal o comercial confidencial, como historiales médicos y datos financieros.
-
Ataques adversarios (manipulación de modelos de IA mediante cambios en las entradas)
Ataques adversarios se dirigen a las entradas de la IA para forzar sus errores. El envenenamiento de datos se produce durante el entrenamiento, mientras que los ataques adversarios se realizan en modelos implementados. Los atacantes crean cuidadosamente entradas diseñadas específicamente para engañar al modelo de IA cambiando valores muy pequeños que son casi diferentes de los datos reales, pero que pueden marcar una gran diferencia en cualquier modelo basado en datos.
Un ejemplo típico de esto es modificar ligeramente una imagen para que una IA de clasificación la identifique de forma completamente errónea, como hacer que una señal de stop se clasifique como otra señal de límite de velocidad. Este tipo de ataques pueden suponer un peligro para las aplicaciones críticas para la seguridad en las que los sistemas de IA forman parte de su entorno y pueden dar lugar a errores en el sistema afectado.
-
Malware automatizado
El malware automatizado es un malware impulsado por IA que puede ejecutar un ataque dirigido. También se puede utilizar para evitar la detección de amenazas y mejorar la eficacia de la infección, identificando el momento óptimo y las circunstancias adecuadas para entregar una carga útil.
DeepLocker es un malware de prueba de concepto impulsado por IA que oculta su intención maliciosa dentro de una aplicación y no desbloquea su carga maliciosa para su ejecución hasta que llega a una víctima específica al procesar un marcador preespecificado.
Cómo proteger los modelos de IA
Los modelos de IA requieren seguridad tanto en la fase de entrenamiento como en la de implementación. Repasemos algunas estrategias comunes para proteger los modelos de IA y garantizar la seguridad adecuada de los datos de IA en ambas fases.
Protección del entrenamiento de modelos de IA
La seguridad del entrenamiento de modelos de IA es la principal técnica de seguridad de la IA, que se basa en la confianza y el entrenamiento. Es importante entrenar en entornos seguros. Deben ser sistemas aislados y controlados que cuenten con mecanismos de acceso controlados. Para el entrenamiento de la IA, las soluciones basadas en la nube incluyen una serie de medidas de seguridad que dificultan el robo o la filtración de datos.
Antes de proteger la IA, es importante garantizar la validación y la desinfección de los datos. Esto incluye examinar detalladamente las entradas de datos en busca de irregularidades, discrepancias o posibles vectores de ataque. El uso de métodos como la detección de valores atípicos y la limpieza de datos puede mantener una aproximación a la integridad en los conjuntos de datos de entrenamiento, lo que actuará como un sistema fundamental para prevenir los ataques de envenenamiento.
Esto implica el uso de técnicas de optimización, que nos permiten crear modelos menos vulnerables a los ataques. La validación cruzada y técnicas como la regularización ayudan a mejorar la capacidad de generalización del modelo y aumentan su resistencia frente a ataques adversarios. El entrenamiento adversario funciona estimulando posibles escenarios de ataque para que la IA aprenda y los reconozca.
Protección de los modelos de IA implementados
Los retos a los que se enfrenta un modelo de IA cuando se implementa son muy diferentes. Es necesario asegurarse de que solo los usuarios previstos puedan ejecutar llamadas y de que el modelo no haya sido manipulado a medida que pasa por diversos servicios, dispositivos y puertas de enlace en un canal de servicio que incluye autenticación y cifrado.
La validación y la desinfección son obligatorias para los modelos implementados. Todas las entradas deben validarse y desinfectarse minuciosamente antes de pasar a la IA para su procesamiento. Esto ayuda a prevenir todo tipo de ataques de inyección de comandos y garantiza que su modelo solo reciba datos limpios.
Detección de anomalías
Los sistemas de detección de anomalías son sistemas de supervisión que pueden funcionar en tiempo real y comprobar si hay patrones y comportamientos anormales. Por ejemplo, un aumento repentino en el flujo de solicitudes que no parecen una carga natural, una solicitud externa que proviene de una IP prohibida, etc. Le proporcionarán información sobre lo que puede estar fallando sin ofrecer suficientes detalles sobre la naturaleza o el tipo real del ataque. Siempre supervisan los resultados inesperados, los patrones de entrada anormales o las grandes desviaciones del comportamiento normal para tener una respuesta inmediata sobre los posibles riesgos y hacer frente a la situación.
Proteger los datos de IA es fundamental para mantener la integridad y la privacidad de los datos. Singularity Endpoint Protection garantiza la seguridad de sus terminales y evita el acceso no autorizado a datos confidenciales de IA.
Diferentes formas de mantener la privacidad de los datos de IA
Dada la popularidad de los sistemas de IA, es importante proteger la privacidad de los datos utilizados para entrenarlos. Veamos algunas formas diferentes de mantener seguros los datos de IA:
Anonimización y seudonimización
La anonimización se utiliza para borrar o cifrar la información de identificación personal en los conjuntos de datos, básicamente convirtiendo esos datos en una forma que una fuente externa nunca podría volver a converger y asociar con el cliente, el empleado o cualquier persona. Esto es lo que hace la seudonimización. En lugar de revelar información de identificación personal, sustituye los identificadores reales por identificadores artificiales. Aunque a menudo se mantiene separada para que se puedan reconstituir los datos originales, la seudonimización dificulta la vinculación de la información personal con un individuo.
A continuación se muestra un ejemplo de seudonimización
Antes de la seudonimización:
| Nombre | Edad | Ciudad | Afección médica |
|---|---|---|---|
| John Smith | 35 | Nueva York | Diabetes |
| Jane Doe | 42 | Chicago | Hipertensión |
| Mike Johnson | 28 | Los Ángeles | Asma |
Después de la seudonimización:
| Nombre | Edad | Ciudad | Condición médica |
|---|---|---|---|
| A123 | 35 | Noreste | Diabetes |
| B456 | 42 | Medio Oeste | Hipertensión |
| C789 | 28 | Oeste | Asma |
En este ejemplo, la información de identificación personal (nombres y ciudades específicas) se ha sustituido por seudónimos (ID) y datos de ubicación más generales. Esto dificulta la identificación de las personas, al tiempo que se conserva la información útil para el análisis.
K-anonimato y L-diversidad
La K-anonimidad se da cuando, para cada valor posible de un atributo identificador, hay otras k tuplas en la tabla que tienen los mismos valores. En pocas palabras, la L-diversidad garantiza que haya al menos L valores de atributos sensibles distintos en cada grupo de registros que deban contener datos similares. La firma redactable puede ofrecer garantías de privacidad mucho más sólidas que la mera anonimización.
Conjunto de datos original:
| Edad | Código postal | Condición |
|---|---|---|
| 28 | 12345 | VIH |
| 35 | 12345 | Cáncer |
| 42 | 12346 | Gripe |
Después de aplicar el anonimato 2:
| Rango de edad | Código postal | Condición |
|---|---|---|
| 25-35 | 1234 | VIH |
| 25-35 | 1234 | Cáncer |
| 40-50 | 1234 | Gripe |
En este ejemplo, hemos logrado la anonimidad 2 al generalizar la edad en rangos y los códigos postales al eliminar el último dígito.
Vinculación de registros con preservación de la privacidad (PPRL)
La PPRL, a diferencia de los métodos tradicionales de vinculación cruzada, se produce cuando organizaciones independientes pueden conectar sus conjuntos de datos basándose en una persona o entidad compartida, pero sin tener que revelar los datos identificativos reales. Por ejemplo, alguien que realice una investigación médica podría querer combinar datos de hospitales sin comprometer la confidencialidad de los pacientes. Por lo general, se emplean técnicas criptográficas para hacer coincidir los registros entre conjuntos de datos sin revelar los datos reales.
Generación de datos sintéticos
Los métodos de remuestreo son técnicas innovadoras que generan datos artificiales que actúan como la tabla original. Técnicas más avanzadas, como las redes generativas adversarias (GAN), pueden producir conjuntos de datos sintéticos que se ven y se sienten como datos reales. Esto, a su vez, ayuda a los modelos de IA a aprender de datos que son indistinguibles de la información del mundo real y no contienen ningún detalle de identificación personal privado. Se ha convertido en parte de múltiples industrias, como la sanitaria, donde se utilizan modelos entrenados con IA para el diagnóstico de enfermedades raras. También se utiliza en el sector financiero para la detección de fraudes y la modelización de riesgos.
Mejores prácticas para la seguridad de los datos de IA
La implementación del control de la privacidad es uno de los pasos para garantizar la seguridad de los datos de IA, pero no es el único. Las empresas deben implementar estrategias de protección de datos para proteger el sistema de IA y los datos que utilizan.
N.º 1. Establecimiento de un marco de seguridad
Una organización debe implementar políticas de seguridad bien definidas que ayuden a los ingenieros de seguridad a implementar el control de acceso y la gestión de identidades (IAM). Para el almacenamiento y la transferencia de datos, deben establecerse mecanismos de autenticación adecuados. Las organizaciones deben realizar evaluaciones periódicas y desarrollar planes de recuperación en caso de desastres relacionados con la IA.
#2. Supervisión y actualizaciones continuas
Los sistemas de IA deben supervisarse periódicamente para detectar cualquier riesgo y actualizarse con regularidad. Las auditorías periódicas pueden ayudar a las organizaciones a detectar cualquier amenaza potencial antes de que pueda ser explotada por los atacantes.
#3. Formación y concienciación de los empleados
El equipo de seguridad y desarrollo gestiona la seguridad de los datos de IA. Las organizaciones deben formar a sus empleados sobre cómo proteger sus datos e implementar las mejores prácticas de IA. Las sesiones de formación y los talleres periódicos pueden ayudar al personal a mantenerse al día sobre las últimas amenazas de seguridad y las técnicas de mitigación específicas de los sistemas de IA.
#4. Colaboración e intercambio de información
Las organizaciones deben colaborar con instituciones educativas y centros de investigación que se centren en la seguridad de la IA y que puedan tener una visión más amplia de las amenazas específicas. La colaboración con los organismos reguladores ayuda a las organizaciones a mantener el cumplimiento normativo e influir en el desarrollo de políticas.
Es esencial implementar las mejores prácticas para la seguridad de los datos de IA. Singularity XDR ayuda a implementar medidas proactivas para proteger los datos de IA y prevenir infracciones.
Consideraciones normativas y éticas
Con el desarrollo de la tecnología de IA, es importante que los organismos reguladores de todo el mundo tomen medidas que garanticen la privacidad individual y ayuden a detener el abuso de la IA. Algunas de las normativas más conocidas son:
Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)
RGPD exige a las organizaciones seguir unas directrices estrictas que incluyen la recopilación, el tratamiento y el almacenamiento de datos personales. También establece que los datos almacenados en la IA deben tener restricciones de gestión. El RGPD hace hincapié en la minimización de datos y en el propósito de la restricción, y concede el derecho al olvido.
Las empresas que utilizan la IA para sus operaciones deben seguir estas normas y obtener permiso legal para el procesamiento de datos, además de declarar claramente el uso de la IA en sus operaciones, lo que puede afectar directamente a sus clientes.
Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA)
La CCPA concede derechos muy limitados a las organizaciones. La CCPA tiene derecho a saber qué datos se recopilan y cómo se utilizan. Incluso permite a los residentes de EE. UU. decidir si sus datos pueden venderse o no.
Importancia de las prácticas éticas de IA
Es importante que las organizaciones sean éticas. Esta ética garantiza que los sistemas de IA estén siempre bajo control, no solo por el bien de la confianza pública, sino también para hacer el bien en la sociedad con la ayuda de estos sistemas. Los tres principios que deben seguirse son:
- Para evitar la discriminación por motivos de raza, género y edad, es importante comprobar cualquier problema en los datos de entrenamiento. Se deben realizar auditorías periódicas de los resultados de la IA para asegurarse de que no sean poco éticos.
- Es importante que los sistemas de IA sean transparentes en cuanto a cómo toman algunas decisiones, especialmente para las organizaciones que se ocupan de datos sanitarios o de justicia penal.
- Debe indicarse claramente quién o qué será responsable si la IA toma alguna medida o decisión poco ética.
SentinelOne para la seguridad de los datos de IA
SentinelOne son una de las mejores herramientas para proteger los sistemas de IA y sus datos. La plataforma proporciona análisis de comportamiento y aprendizaje automático para crear una seguridad multicapa que puede proteger a las organizaciones de todo tipo de amenazas.
Productos y características clave
- IA conductual: SentinelOne utiliza modelos de aprendizaje automático para detectar cualquier comportamiento que pueda indicar un ciberataque, incluidas las amenazas potenciales a los sistemas de IA.
- Respuesta automatizada: La plataforma podría responder automáticamente a las amenazas, evitando riesgos para los datos de IA y la infraestructura de una organización.
- Protección de la carga de trabajo en la nube: Esta función ayuda a proteger los sistemas y datos de IA presentes en entornos de nube.
Singularity™ AI SIEM
Haga frente a las amenazas en tiempo real y agilice las operaciones diarias con el SIEM de IA más avanzado del mundo de SentinelOne.
DemostraciónConclusión
La IA se ha convertido en parte de nuestras vidas y seguirá creciendo con el tiempo. Por lo tanto, es muy importante proteger la IA y los datos utilizados para la IA de las amenazas cibernéticas. Esto debe hacerse teniendo en cuenta la seguridad de los clientes y las organizaciones. De este modo, se garantiza que la IA no se vea amenazada y no ponga en peligro la vida de los consumidores.
Las organizaciones utilizan la IA para aumentar la eficiencia de sus operaciones diarias. Es importante que las organizaciones conozcan la seguridad de los modelos de IA que pueden estar utilizando o que pueden haber desarrollado. Podrán hacerlo si comprenden que las amenazas afectarán a la IA que utilizan. Este blog ayudará a las organizaciones a proteger los modelos de IA y a encontrar diferentes formas de mantener seguros los datos de IA. Se deben implementar las mejores prácticas al aplicar la seguridad de los datos de IA, y las organizaciones pueden utilizar SentinelOne para mejorar la seguridad.
SentinelOne es una plataforma inteligente que utiliza el análisis del comportamiento para detectar cualquier amenaza potencial para la seguridad de los datos de IA. Ofrece diferentes funciones, como respuesta automatizada, protección de la carga de trabajo en la nube y capacidades de protección de datos, para ayudar a las organizaciones a proteger su negocio. Para obtener más información sobre cómo SentinelOne puede mejorar la seguridad de su organización, solicite una demostración hoy mismo.
"FAQs
La IA ayuda a detectar amenazas en tiempo real y a analizar enormes cantidades de datos. Las respuestas a los ataques se pueden automatizar con IA, lo que ayuda a limitar el daño a los recursos. La IA también ayuda a detectar comportamientos sospechosos que pueden dar lugar a brechas de seguridad.
La IA es muy útil para la ciberseguridad. Cuando se trata de identificar y responder a tiempo a las amenazas cibernéticas en rápida evolución, la IA opera más rápido que los humanos. Los sistemas de IA aprenden rápidamente y pueden evolucionar junto con las nuevas amenazas.
La inteligencia artificial también puede utilizarse en el ecosistema del Internet de las cosas (IoT) para la seguridad. La IA ayuda a rastrear el comportamiento inusual de los dispositivos IoT, lo que permite al equipo de seguridad conocer el tráfico de la red para detectar amenazas y resolver los riesgos de ciberseguridad clasificando las vulnerabilidades de seguridad.