¿Qué es la seguridad de los datos de IA? Ejemplos y prácticas recomendadas

En los últimos años, la IA ha transformado toda la industria tecnológica. Las empresas usan LLMs (modelos de lenguaje de gran tamaño) para resolver problemas empresariales y cotidianos. Y no solo los gigantes tecnológicos como Apple, Google y Microsoft usan e integran la inteligencia artificial en sus entornos de producción. Las pequeñas y medianas empresas también se suman a la carrera de la IA. A medida que más usuarios y empresas utilizan la IA, el volumen de datos que procesa ha aumentado considerablemente, convirtiéndola en un objetivo para los actores de amenazas. Los sistemas de IA utilizan datos en distintas etapas, desde los datos de entrenamiento hasta la información que introducen los usuarios para obtener respuestas. Dado que estos sistemas manejan datos sensibles, es importante proteger tanto los sistemas como los datos. Aquí entra en juego la seguridad de los datos de IA.

En este artículo, analizamos el papel de los datos en la IA (inteligencia artificial) y los desafíos que pueden afrontar las organizaciones para protegerlos. También exploramos las prácticas recomendadas para proteger los datos de IA y obtener mejores resultados, así como el uso de SentinelOne para ese fin.

Panorama de la IA y la seguridad de los datos

La inteligencia artificial, conocida comúnmente como IA, es el campo de la informática centrado en crear máquinas inteligentes que imitan la inteligencia y el razonamiento humanos. La IA puede realizar funciones cognitivas humanas, a menudo con mayor rapidez y precisión que las personas.

Sabemos que la IA depende de los datos. Los datos mantienen en funcionamiento los sistemas de IA y les sirven para aprender y mejorar sus predicciones con el tiempo. El aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, se utiliza para que los sistemas informáticos aprendan de los datos sin haber sido programados específicamente para ello. Los sistemas de IA funcionan mejor con distintos tipos de datos.

El papel de los datos en la IA

Los datos son fundamentales para la IA. Se utilizan en distintas etapas de su desarrollo y funcionamiento.

• Entrenamiento: En esta primera fase, los algoritmos de IA aprenden de los datos para identificar patrones y hacer predicciones.
• Pruebas: Se utilizan varios conjuntos de datos para evaluar la capacidad y la eficiencia del modelo.
• Funcionamiento: Una vez implementados, los sistemas de IA procesan datos nuevos para respaldar decisiones o predicciones en tiempo real.
• Mejora: La mayoría de los sistemas de IA se entrenan con datos nuevos para perfeccionar los algoritmos y mejorar su rendimiento.

La importancia de proteger los datos de IA

Varios factores demuestran la importancia de la seguridad y la privacidad de los datos en los sistemas de aprendizaje automático. La IA procesa información sensible y confidencial, por lo que es fundamental proteger la privacidad de esos datos.

Los datos comprometidos ponen en riesgo la integridad de los modelos de IA. Los fallos en aplicaciones de salud o finanzas pueden tener consecuencias graves. Los sistemas de IA también deben cumplir normativas de protección de datos, como PCI DSS e HIPAA. Estas son algunas de las amenazas más habituales para la IA:

• Manipulación de datos: Los atacantes pueden usar datos de entrenamiento modificados para introducir sesgos y reducir la precisión del modelo de IA.
• Amenazas internas: Esta amenaza proviene de una persona que ataca el sistema de IA desde dentro de la organización. Puede robar y vender datos, modificar modelos para alterar los resultados y reducir el rendimiento general del sistema.
• Filtraciones de datos: Una filtración de datos suele dar a los atacantes acceso a grandes cantidades de información valiosa, como datos personales y financieros, secretos comerciales o información sobre la infraestructura.

Identificación de amenazas para los datos de IA

Para proteger los datos de IA, las organizaciones deben conocer las distintas amenazas a las que se enfrentan. Veamos algunas:

• Envenenamiento de datos (cómo manipulan los atacantes los datos de entrenamiento)

El envenenamiento de datos es una amenaza grave para los sistemas de IA. Consiste en manipular los datos de entrenamiento de los modelos de IA mediante ejemplos falsos. Al añadir datos falsos, los atacantes pueden alterar el comportamiento o las decisiones de estos sistemas.

Por ejemplo, un atacante podría introducir imágenes mal etiquetadas durante el entrenamiento de un sistema de reconocimiento de imágenes. Estos datos incorrectos podrían hacer que la IA clasificara mal objetos en situaciones reales, con consecuencias graves en aplicaciones como la conducción autónoma o el diagnóstico médico.

• Ataques de inversión de modelos (extracción de datos sensibles de los modelos)

Los ataques de inversión de modelos son otra amenaza importante para la seguridad de los datos de IA. Buscan reconstruir o aplicar ingeniería inversa al modelo para obtener información sobre los patrones de sus datos de entrenamiento.

Para ello, los atacantes consultan el modelo repetidas veces con entradas cuidadosamente elegidas y estudian sus respuestas para deducir qué datos se usaron para entrenarlo. Esto supone un grave riesgo para la privacidad, especialmente si los datos de entrenamiento incluyen información personal o empresarial sensible, como historiales médicos o datos financieros.

• Ataques adversarios (manipulación de modelos de IA mediante cambios en las entradas)

Los ataques adversarios manipulan las entradas de los sistemas de IA para provocar errores. A diferencia del envenenamiento de datos, que ocurre durante el entrenamiento, estos ataques se dirigen a modelos ya implementados. Los atacantes preparan entradas con cambios mínimos respecto a los datos reales, pero suficientes para alterar considerablemente los resultados del modelo.

Un ejemplo habitual es modificar ligeramente una imagen para que una IA de clasificación identifique una señal de alto como una señal de límite de velocidad. Estos ataques pueden poner en peligro aplicaciones críticas para la seguridad y provocar errores en los sistemas afectados.

• Malware automatizado

El malware automatizado utiliza IA para ejecutar ataques dirigidos. También puede evadir la detección de amenazas y aumentar la eficacia de la infección al identificar el momento y las circunstancias adecuados para distribuir una carga maliciosa.

DeepLocker es un malware con IA de prueba de concepto que oculta su propósito malicioso dentro de una aplicación. Solo activa su carga maliciosa cuando identifica a una víctima específica mediante un marcador predefinido.

Cómo proteger los modelos de IA

Los modelos de IA necesitan protección tanto durante el entrenamiento como después de su implementación. Veamos algunas estrategias habituales para protegerlos en ambas fases.

Protección durante el entrenamiento de modelos de IA

Proteger el entrenamiento de los modelos de IA es una medida fundamental de seguridad. Es importante entrenarlos en entornos seguros: sistemas aislados y controlados con mecanismos de acceso restringido. Para el entrenamiento de IA, las plataformas en la nube incorporan medidas de seguridad que dificultan el robo o la filtración de datos.

Antes de proteger la IA, es importante validar y depurar los datos. Esto implica examinar las entradas en busca de anomalías, discrepancias o posibles vectores de ataque. Técnicas como la detección de valores atípicos y la limpieza de datos preservan la integridad de los conjuntos de entrenamiento y contribuyen a prevenir los ataques de envenenamiento.

También se utilizan técnicas de optimización para crear modelos menos vulnerables a los ataques. La validación cruzada y técnicas como la regularización mejoran la capacidad de generalización del modelo y su resistencia a los ataques adversarios. El entrenamiento adversario simula posibles ataques para que la IA aprenda a reconocerlos.

Protección de modelos de IA desplegados

Los desafíos de un modelo de IA desplegado son muy diferentes. Debe asegurarse de que solo los usuarios previstos puedan realizar llamadas y de que el modelo no haya sido manipulado al pasar por los distintos servicios/dispositivos/gateways de un flujo de servicio que incluye autenticación & cifrado.

La validación y el saneamiento son obligatorios para los modelos desplegados. Todas las entradas deben validarse y sanearse minuciosamente antes de enviarlas a la IA para su procesamiento. Esto previene todo tipo de ataques de inyección de prompts y garantiza que el 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 detectar patrones & comportamientos anómalos. Por ejemplo, un aumento repentino del flujo de solicitudes que no parece corresponder a una carga normal, una solicitud externa procedente de una IP, que está bloqueada, etc. Le indican qué podría estar fallando sin ofrecer suficientes detalles sobre la naturaleza/tipo concreto de ataque. Supervisan continuamente las salidas inesperadas, los patrones de entrada anómalos o las grandes desviaciones del comportamiento normal para identificar de inmediato los posibles riesgos y abordar la situación.

Proteger los datos de IA es fundamental para preservar su integridad y privacidad. Singularity Endpoint Protection protege sus endpoints e impide el acceso no autorizado a datos de IA sensibles.

Distintas formas de proteger la privacidad de los datos de IA

Ahora que los sistemas de IA son habituales, es importante proteger la privacidad de los datos utilizados para entrenarlos. Veamos distintas formas de mantener seguros los datos de IA:

Anonimización y seudonimización

La anonimización se utiliza para borrar o cifrar información de identificación personal en conjuntos de datos. Así, los datos quedan en una forma que impide a terceros reconstruirlos y asociarlos con un cliente, empleado o cualquier otra persona. La seudonimización sustituye los identificadores reales por identificadores artificiales en lugar de revelar información de identificación personal. Aunque esta información suele mantenerse por separado para poder reconstruir los datos originales, la seudonimización dificulta vincular la información personal con una persona.

Este es un ejemplo de seudonimización

Antes de la seudonimización:

Después de la seudonimización:

En este ejemplo, la información de identificación personal (nombres y ciudades concretas) se ha sustituido por seudónimos (ID) y datos de ubicación más generales. Esto dificulta la identificación de las personas sin perder información útil para el análisis.

K-anonimato y L-diversidad

El K-anonimato significa que, para cada valor posible de un atributo identificador, hay otras k tuplas en la tabla con los mismos valores. En pocas palabras, la L-diversidad garantiza que haya al menos L valores distintos de atributos sensibles en cada grupo de registros que deba contener datos similares. La firma redactable puede ofrecer garantías de privacidad mucho más sólidas que la mera anonimización.

Conjunto de datos original:

Después de aplicar el 2-anonimato:

En este ejemplo, hemos logrado el 2-anonimato al agrupar las edades en rangos y eliminar el último dígito de los códigos postales.

Vinculación de registros con preservación de la privacidad (PPRL)

A diferencia de los métodos tradicionales de vinculación de datos, PPRL permite a distintas organizaciones conectar sus conjuntos de datos a partir de una persona o entidad común sin revelar sus datos identificativos reales. Por ejemplo, un investigador médico podría combinar datos de hospitales sin comprometer la confidencialidad de los pacientes. Para cotejar registros entre conjuntos de datos sin revelar los datos reales, suelen emplearse técnicas criptográficas.

Generación de datos sintéticos

Los métodos de remuestreo son técnicas innovadoras que generan datos artificiales similares a los de la tabla original. Las técnicas más avanzadas, como las redes generativas adversarias (GANs), pueden producir conjuntos de datos sintéticos con la apariencia y las características de los datos reales. Así, los modelos de IA aprenden de datos indistinguibles de la información del mundo real, sin incluir datos de identificación personal protegidos. Su uso se ha extendido a diversos sectores, como el sanitario, donde los modelos de IA entrenados se utilizan para diagnosticar enfermedades raras. También se utilizan en el sector financiero para detectar fraudes y modelar riesgos.

Mejores prácticas para la seguridad de los datos de IA

Implementar controles de privacidad es un paso para garantizar la seguridad de los datos de IA, pero no el único. Las empresas necesitan estrategias de protección de datos que resguarden los sistemas de IA y los datos que utilizan.

#1. Establecer un marco de seguridad

Las organizaciones deben establecer políticas de seguridad claras para que sus ingenieros de seguridad implementen controles de acceso y gestión de identidades (IAM). También deben configurar mecanismos de autenticación adecuados para almacenar y transferir datos. Es necesario realizar evaluaciones periódicas y desarrollar planes de recuperación ante incidentes relacionados con la IA.

#2. Supervisión y actualizaciones continuas

Los sistemas de IA requieren supervisión y actualizaciones periódicas para detectar riesgos. Las auditorías periódicas permiten identificar posibles amenazas antes de que los atacantes las exploten.

#3. Formación y concienciación de los empleados

Los equipos de seguridad y desarrollo gestionan la seguridad de los datos de IA. Las organizaciones deben formar a sus empleados para proteger los datos y aplicar las mejores prácticas de IA. Las sesiones de formación y los talleres periódicos mantienen al personal al día sobre las amenazas 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 especializados en seguridad de IA, que pueden aportar perspectivas sobre amenazas específicas. La colaboración con los organismos reguladores contribuye al cumplimiento normativo y permite participar en la elaboración de políticas.

Aplicar las mejores prácticas para la seguridad de los datos de IA es esencial. Singularity XDR impulsa medidas proactivas para proteger los datos de IA y prevenir las brechas de seguridad.

Consideraciones normativas y éticas

A medida que avanza la tecnología de IA, los organismos reguladores de todo el mundo deben tomar medidas para garantizar la privacidad de las personas y frenar el uso indebido de la IA. Entre las normativas más conocidas se encuentran:

Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)

GDPR exige a las organizaciones seguir directrices estrictas para la recopilación, el tratamiento y el almacenamiento de datos personales. También establece restricciones para la gestión de los datos almacenados en sistemas de IA. GDPR hace hincapié en la minimización de datos y la limitación de su finalidad, y reconoce el derecho al olvido.

Las empresas que utilizan IA en sus operaciones deben cumplir estas normas, obtener autorización legal para tratar los datos y explicar claramente cómo utilizan la IA en sus operaciones cuando esto pueda afectar directamente a sus clientes.

Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA)

CCPA limita los derechos de las organizaciones. Reconoce el 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.

Importancia de las prácticas éticas de IA

Es importante que las organizaciones actúen con ética. Los principios éticos garantizan que los sistemas de IA estén siempre bajo supervisión, tanto para mantener la confianza pública como para contribuir al bienestar de la sociedad. Deben seguirse tres principios:

1. Para evitar la discriminación por raza, género o edad, es importante detectar posibles problemas en los datos de entrenamiento. También deben auditarse periódicamente los resultados de la IA para comprobar que no sean contrarios a la ética.
2. Es importante que los sistemas de IA sean transparentes sobre cómo toman decisiones, especialmente en organizaciones que trabajan con datos sanitarios o en el ámbito de la justicia penal.
3. Debe establecerse claramente quién o qué será responsable si una IA realiza una acción o toma una decisión contraria a la ética.

SentinelOne para la seguridad de los datos de IA

SentinelOne ofrece productos que se encuentran entre las mejores herramientas para proteger los sistemas de IA y sus datos. La plataforma utiliza análisis del comportamiento y aprendizaje automático para crear una seguridad de varias capas que protege a las organizaciones frente a todo tipo de amenazas.

Productos y funciones principales

• Behavioral AI: SentinelOne utiliza modelos de aprendizaje automático para detectar comportamientos que podrían indicar un ciberataque, incluidas posibles amenazas para los sistemas de IA.
• Respuesta automatizada: La plataforma puede responder automáticamente a las amenazas y evitar riesgos para los datos de IA y la infraestructura de una organización.
• Protección de cargas de trabajo en la nube: Esta función protege los sistemas de IA y los datos alojados en entornos de nube.

Singularity™ AI SIEM

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Demostración

Conclusión

La IA ya forma parte de nuestras vidas y seguirá creciendo con el tiempo. Por eso, es muy importante proteger la IA y los datos que utiliza frente a las ciberamenazas. Esta protección debe tener en cuenta la seguridad de los clientes y las organizaciones. Así se evita que la IA se vea amenazada y que ponga en peligro la vida de los consumidores.

Las organizaciones utilizan la IA para aumentar la eficiencia de sus operaciones diarias. Es importante que conozcan la seguridad de los modelos de IA que utilizan o han desarrollado. Para ello, deben comprender las amenazas que pueden afectar a la IA que usan. Este blog les mostrará cómo proteger sus modelos de IA y distintas formas de mantener seguros sus datos. Al proteger los datos de IA, deben aplicar las mejores prácticas, y las organizaciones pueden utilizar SentinelOne para reforzar su seguridad.

SentinelOne es una plataforma inteligente que utiliza el análisis del comportamiento para detectar posibles amenazas para la seguridad de los datos de IA. Ofrece funciones como la respuesta automatizada, la protección de cargas de trabajo en la nube y la protección de datos para reforzar la seguridad de las organizaciones. Para obtener más información sobre cómo SentinelOne puede mejorar la seguridad de su organización, solicite una demo hoy mismo.