Los 14 principales riesgos de seguridad de la IA en 2025

La inteligencia artificial (IA) es un tipo de tecnología que tiene como objetivo hacer que las máquinas sean lo suficientemente inteligentes como para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye todo, desde el aprendizaje hasta la resolución de problemas y, por supuesto, la toma de decisiones. El sistema alimenta con enormes cantidades de datos a los sistemas de IA que funcionan según algoritmos complejos y procesos de pensamiento similares a los humanos con el fin de aprender y adquirir experiencia. Sus aplicaciones pueden abarcar una gran variedad de campos, desde la sanidad, las finanzas y el transporte hasta los sectores manufactureros.

Sin embargo, el problema es que los sistemas de IA no solo se están volviendo más inteligentes y sofisticados, sino que también se enfrentan a nuevos retos y riesgos. Al desarrollar e implementar la IA, es necesario garantizar su seguridad, lo que se denomina seguridad de la IA. Esto significa proteger los sistemas de IA contra ataques y garantizar que funcionen según lo previsto y de forma segura.

En este artículo se tratarán algunos de los principales riesgos de seguridad de la IA asociados a los sistemas de IA, las formas de abordarlos y cómo SentinelOne es capaz de proteger los sistemas de IA. Analizaremos diferentes tipos de métodos de ataque dirigidos a los modelos de IA, incluyendo el envenenamiento de datos, la inversión de modelos y los ejemplos adversarios.

¿Qué es la seguridad de la IA?

La seguridad de la IA es el campo que se ocupa de proteger los sistemas de IA y sus componentes frente a diversas amenazas de seguridad (por ejemplo, ataques adversarios) y vulnerabilidades (por ejemplo, envenenamiento de datos). Significa proteger los datos, los algoritmos, los modelos y la infraestructura que intervienen en las aplicaciones de IA. La función de la seguridad de la IA es garantizar que el sistema sea seguro y funcione correctamente. Esto incluye todo, desde el acceso no autorizado hasta las violaciones de datos y los ataques a la IA que podrían comprometer su funcionalidad o sus resultados.

La seguridad de la IA es esencial por varias razones:

Protección de datos: Muchos sistemas de IA manejan grandes cantidades de datos confidenciales. Por lo tanto, es necesario proteger estos datos, ya que esto ayudará a prevenir una violación de datos.
Integridad del modelo: La manipulación de datos maliciosos podría comprometer la eficacia de los modelos de IA. Por lo tanto, es necesario mantener la integridad del modelo.
Prevención del uso indebido: La seguridad de la IA ayuda a evitar que los atacantes aprovechen los sistemas de IA con fines perjudiciales.
Confianza y adopción: Una mayor seguridad conduce a una mayor confianza en las tecnologías basadas en IA, lo que promueve su mayor adopción en todos los sectores.
Cumplimiento normativo: Muchos sectores imponen normativas estrictas sobre el tratamiento de datos y el uso de la IA. La seguridad de la IA ayuda a las organizaciones a cumplir con estos requisitos normativos.

14 riesgos y amenazas para la seguridad de la IA

Para protegerse contra los numerosos tipos de riesgos de seguridad que afectan a todos los sistemas de IA, las organizaciones deben comprender primero cuáles son esos riesgos. A continuación se enumeran los mayores riesgos y amenazas para la seguridad de la IA.

N.º 1. Envenenamiento de datos

En este ataque, los atacantes introducen datos incorrectos en el conjunto de datos utilizado para entrenar a la IA. Estos datos corruptos pueden modificar la funcionalidad de la IA y crear elecciones o predicciones falsas. A continuación, se pueden añadir al conjunto de datos puntos de datos falsos nuevos o modificados, lo que imposibilita que el proceso de IA aprenda correctamente. Aunque los efectos del envenenamiento de datos parecen sutiles, pueden ser peligrosos y sabotear gradualmente el rendimiento del modelo de un sistema de IA.

#2. Inversión de modelos

Cualquiera de los ataques de inversión de modelos busca recuperar los datos de entrenamiento utilizados para crear una IA. Los atacantes pueden extraer información sobre los datos de entrenamiento simplemente consultando repetidamente el modelo y examinando sus resultados. Esto constituye una grave amenaza para la privacidad, especialmente si la IA se ha entrenado con información privada o de propiedad exclusiva. La inversión de modelos puede dar lugar a la filtración de información privada o de los datos de usuarios individuales específicos. Esto supone un riesgo especialmente para los modelos que ofrecen resultados específicos o detallados.

#3. Ejemplos adversarios

Se trata de entradas engañosas, especialmente diseñadas para sistemas de IA, en particular en el ámbito del aprendizaje automático. Los atacantes realizan pequeños cambios, casi imperceptibles, en los datos de entrada que dan lugar a una clasificación errónea o una interpretación incorrecta de los datos por parte de la IA, como una imagen ligeramente modificada que es invisible para los humanos, pero que hace que la IA la clasifique erróneamente por completo. Mediante el uso de ejemplos adversarios, se puede eludir un sistema de seguridad basado en IA o manipular la toma de decisiones de un sistema impulsado por IA. Esto es especialmente cierto en campos como los vehículos autónomos, el reconocimiento facial y la identificación de malware.

#4. Robo de modelos

En este ataque, se construye una réplica o algo muy parecido a un modelo de IA patentado. Los atacantes envían múltiples consultas al modelo objetivo y luego utilizan sus respuestas para entrenar un modelo sustitutivo. Esto puede dar lugar al robo de propiedad intelectual y ventaja competitiva. Esto es especialmente crucial para las empresas que ofrecen modelos de IA como servicio. El modelo copiado podría utilizarse para crear un servicio rival o para encontrar fallos generales o de seguridad en el modelo original.

#5. Fuga de privacidad

Los modelos de IA pueden memorizar y filtrar información confidencial del conjunto de datos de entrenamiento. Esto podría ocurrir cuando se le hacen ciertas preguntas al modelo o cuando genera resultados. La filtración de datos privados puede deberse a datos personales, secretos comerciales u otra información confidencial. En los modelos de procesamiento del lenguaje natural, esto puede convertirse en un problema, ya que dichos modelos tienden a generar texto basado en datos de entrenamiento. Huelga decir que estas filtraciones deben evitarse cuidadosamente mediante la auditoría periódica de los sistemas de IA.

#6. Ataque de puerta trasera

Este ataque consiste en incrustar puertas traseras maliciosas en los modelos de IA durante la fase de entrenamiento. Estas puertas traseras se activan con entradas concretas, lo que puede hacer que el modelo se comporte de forma no deseada. Por ejemplo, un sistema de reconocimiento de imágenes con una puerta trasera podría clasificar las imágenes de forma incorrecta si estas contienen determinados patrones. A veces son muy difíciles de detectar, ya que la mayoría de las veces el modelo se comporta con normalidad. Este ataque puede arruinar la fiabilidad y la seguridad de los sistemas de IA en escenarios importantes.

#7. Ataques de evasión

Los datos de salida se basan simplemente en la entrada que se les proporciona, y esos ataques consisten en manipular esos datos de entrada de tal manera que eludan cualquier sistema de detección basado en IA. Los atacantes cambian el contenido o el comportamiento para eludir los detectores de seguridad de IA. El malware podría modificarse para que no sea detectado por los programas antivirus que funcionan con IA. Esto ayuda a los atacantes a evadir los ataques y suscita la preocupación de que las IA encargadas de la seguridad puedan volverse ineficaces al permitir que una amenaza pase desapercibida.

#8. Inferencia de datos

Los ataques de inferencia de datos se producen cuando los atacantes son capaces de analizar patrones y correlaciones en los resultados de los sistemas de IA y utilizarlos para inferir información protegida. En algunos casos, revelar datos indirectos también puede causar violaciones de la privacidad. A menudo es difícil protegerse contra estos ataques, ya que utilizan las primitivas de IA existentes, como la capacidad de descubrir patrones ocultos. Este riesgo pone de manifiesto la importancia de seleccionar cuidadosamente lo que los sistemas de IA pueden introducir y generar.

#9. Ingeniería social mejorada por IA

Así es como los atacantes utilizan la IA para crear ataques de ingeniería social altamente eficaces e individualizados. Los sistemas GenAI pueden crear contenido realista de texto, voz o incluso vídeo para convencer a los objetivos. La IA podría incluso escribir correos electrónicos de phishing diseñados específicamente para destinatarios individuales. Esto añade un alto riesgo a las amenazas tradicionales y más conocidas de ingeniería social, ya que estas se han vuelto cada vez más difíciles de detectar, con una tasa de éxito mayor que la de fracaso.

N.º 10. Ataques a las API

Las API constituyen conexiones críticas entre los sistemas de IA y otros programas informáticos, lo que las convierte en objetivos atractivos para los atacantes. Entre los exploits más comunes se encuentran el acceso no autorizado a través de una autenticación débil, la manipulación de entradas para contaminar el comportamiento del modelo y la extracción de datos a través de puntos finales inseguros. Además, los atacantes pueden sobrecargar las API con solicitudes maliciosas para interrumpir los servicios de IA. Las medidas de seguridad esenciales incluyen una autenticación sólida, la validación de entradas, la limitación de la velocidad y la supervisión continua.

#11. Vulnerabilidades del hardware

Los sistemas de IA suelen depender de hardware especializado para un procesamiento eficiente. Los atacantes pueden explotar las vulnerabilidades de este hardware para comprometer el sistema de IA. Esto puede incluir ataques de canal lateral que extraen información de señales físicas como el consumo de energía o las emisiones electromagnéticas. Las vulnerabilidades del hardware pueden eludir las medidas de seguridad a nivel de software, lo que podría dar a los atacantes un acceso profundo al sistema de IA. Este riesgo pone de relieve la necesidad de un diseño y una implementación seguros del hardware en las aplicaciones de IA.

#12. Envenenamiento de modelos

Mientras que el envenenamiento de datos se produce durante el proceso de movimiento mediante la manipulación del conjunto de datos de entrenamiento, el envenenamiento de modelos se produce directamente desde el modelo de IA y se manifiesta en dos estrategias. Los atacantes modifican los parámetros o la arquitectura del modelo con intenciones maliciosas. De este modo, crean posibles ataques ocultos ataques de puerta trasera o modifican el comportamiento del modelo de forma inesperada e imperceptible. El envenenamiento de modelos es especialmente peligroso en entornos de aprendizaje federado, en los que varias partes participan en el entrenamiento del modelo.

La detección del envenenamiento de modelos es difícil, ya que los efectos del envenenamiento solo pueden manifestarse en condiciones específicas, el modelo suele mantener un buen rendimiento con datos de validación limpios, las modificaciones pueden ser sutiles y distribuirse entre muchos pesos y, en entornos de aprendizaje federado, puede resultar complicado rastrear qué participante ha contribuido con actualizaciones maliciosas.

#13. Ataques de aprendizaje por transferencia

Los ataques de aprendizaje por transferencia se dirigen a los modelos de IA basados en el aprendizaje por transferencia, en los que se utiliza un modelo preentrenado como base y se ajusta para la tarea concreta. Mediante la creación de datos adversarios específicos, pueden modificar el modelo base para incluir una puerta trasera oculta o un sesgo que sobreviva a cualquier proceso de ajuste especializado posterior. Esto puede provocar comportamientos inesperados en el modelo, lo que podría hacerlo inseguro y/o poco fiable en la producción. También existe la preocupación por los ataques de aprendizaje por transferencia, ya que muchas organizaciones pueden utilizar un modelo preentrenado para ahorrar tiempo y dinero.

#14. Ataques de inferencia de pertenencia

En este ataque, el atacante quiere saber si un punto de datos específico estaba en el conjunto de entrenamiento de los modelos de IA. Los atacantes pueden utilizar una salida del modelo para una entrada específica con el fin de obtener información sobre los datos de entrenamiento. Esto supone claramente una amenaza significativa para la privacidad, especialmente si los modelos se entrenan con datos privados o confidenciales.

¿Cómo mitigar los riesgos de seguridad de la IA?

No existe una solución única para hacer frente a los riesgos de seguridad de la IA. A continuación se presentan cinco de las estrategias más importantes para minimizar estas amenazas:

1. Validación de datos

Las organizaciones deben implementar una validación de datos exhaustiva para identificar y filtrar los datos maliciosos o corruptos. Por lo general, se utilizan para limpiar los datos de entrada, de modo que puedan introducirse en el sistema de IA. Las organizaciones deben utilizar algoritmos de detección de anomalías para detectar comportamientos anómalos en los conjuntos de entrenamiento o validación. Deben garantizarse auditorías frecuentes y la integridad de los conjuntos de datos utilizados para entrenar y probar los modelos de IA. Estas medidas pueden proteger contra los ataques de envenenamiento de datos y minimizar el riesgo de sesgos involuntarios en los sistemas de IA.

2. Mejorar la seguridad de los modelos

Las organizaciones deben utilizar técnicas como la privacidad diferencial para entrenar los datos de entrenamiento de manera que se siga permitiendo un rendimiento preciso del modelo, pero se dificulte a los atacantes la extracción de información sobre cualquier individuo concreto. Las organizaciones deben implementar un cálculo multipartito seguro para el entrenamiento conjunto de IA sin fuga de datos. Se pueden utilizar ejemplos adversarios/maliciosos para probar los modelos con regularidad y hacerlos más seguros y robustos. Se debe utilizar el cifrado de modelos y los enclaves seguros para garantizar que los modelos de IA sean seguros o a prueba de manipulaciones.

3. Controles de acceso estrictos

Las organizaciones deben establecer capas de autenticación y autorización para cada componente del sistema de IA. Además, las empresas deben habilitar la autenticación multifactorial para el modelo de IA y el acceso a los datos de entrenamiento.

Las organizaciones pueden utilizar el principio de privilegios mínimos para que los usuarios root solo obtengan los permisos más necesarios. La identificación de posibles ataques de inyección y el bombardeo de diversas entradas revelarán qué derechos de acceso deben modificarse o qué permisos deben restablecerse en la base de datos. Además, los desarrolladores deben utilizar un cifrado sólido tanto para los datos en tránsito como para los datos en reposo, con el fin de evitar accesos no autorizados o violaciones de la seguridad.

4. Auditorías de seguridad periódicas

Las organizaciones deben realizar evaluaciones de seguridad periódicas de los sistemas de IA para determinar si existen vulnerabilidades. La seguridad del sistema debe evaluarse utilizando herramientas automatizadas con pruebas de penetración manuales. Las revisiones de código se utilizan para identificar vulnerabilidades en los algoritmos de IA y el software que los soporta. Las organizaciones deben mantener todos los componentes del sistema de IA actualizados y parcheados para protegerse contra las vulnerabilidades conocidas. Otra buena práctica es disponer de una supervisión ininterrumpida para que, si se produce algún incidente de seguridad, los equipos de seguridad puedan reaccionar al instante.

5. Prácticas éticas de IA

Las organizaciones deben establecer los límites del desarrollo aceptable y responsable de aplicaciones de IA en su negocio. Deben incorporar la transparencia para que el sistema sea responsable. Supervisar y evaluar los resultados de los modelos de forma regular para identificar beneficios bidireccionales, es decir, sesgos incorporados en los resultados de la IA. Responder de forma rápida y eficaz a las infracciones de la IA u otras cuestiones éticas con manuales de respuesta a incidentes. Las organizaciones deben impartir formación en materia de seguridad y ética a los desarrolladores y usuarios de IA.

¿Cómo puede ayudar SentinelOne?

SentinelOne proporciona algunas de las características esenciales para mejorar la seguridad de la IA. La empresa proporciona seguridad mediante el uso de capacidades de IA, pero también puede ayudar a proteger la propia IA. Así es como lo hace:

Detección autónoma de amenazas: SentinelOne utiliza la inteligencia artificial para detectar y responder a las amenazas de forma autónoma. Esto permite que los sistemas de IA sean más inmunes a diferentes ataques, incluidos los ataques a la infraestructura.
IA conductual: La plataforma utiliza IA conductual para identificar comportamientos o actividades anormales que podrían ser un indicio de un compromiso de seguridad. Es útil para descubrir nuevos tipos de ataques que los sistemas normales no pueden detectar, describiéndolos con firmas.
Respuesta automatizada: SentinelOne incluye una función de respuesta automatizada ante amenazas. El sistema puede actuar de inmediato cuando se detecta una amenaza para mitigar y contener el riesgo, reduciendo así el daño a los sistemas de IA.
Protección de endpoints: La seguridad de los puntos finales de SentinelOne’s Endpoint Security protege los puntos finales, impidiendo que usuarios no autorizados accedan a los sistemas de IA e intentos de exfiltración de datos.
Visibilidad de la red: La visibilidad completa de toda la red ayuda a rastrear el flujo de datos a través de todos los canales hacia y desde los sistemas de IA, lo que permite a las organizaciones descubrir si se está filtrando información o si hay actores no autorizados que intentan piratear el sistema.

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Demostración

Conclusión

El despliegue de estas tecnologías modernas conlleva la necesidad de reforzar la seguridad de la IA, lo cual es un aspecto importante que debe analizarse detenidamente. Dado que los sistemas de IA avanzan en todos los campos y requieren protección frente a diversas amenazas y vulnerabilidades, su importancia no hará más que aumentar a medida que más organizaciones trabajen con ellos. Las organizaciones deben ser conscientes de los riesgos que pueden surgir debido a la IA, como el envenenamiento de datos, la inversión de modelos y los ataques adversarios.

Por eso se requieren medidas de seguridad exhaustivas para contrarrestar la amenaza. Estas podrían incluir una validación de datos sólida, altos niveles de seguridad de los modelos, controles de acceso seguros, auditorías de seguridad frecuentes y prácticas éticas de IA. Estas estrategias ayudarán a las organizaciones a proteger los sistemas de IA, la privacidad de los datos y la integridad de cada decisión y resultado derivado de un algoritmo.

SentinelOne proporciona seguridad donde es importante para los sistemas de IA. La solución de seguridad basada en IA ayuda a las organizaciones a responder a las amenazas en tiempo real. La necesidad de un enfoque proactivo para mantener la seguridad que satisfaga las necesidades de la tecnología de IA del futuro seguirá siendo un objetivo en constante evolución.

FAQs

Las principales amenazas para la seguridad, junto con las posibles soluciones para el envenenamiento de datos, la inversión de modelos, los ejemplos adversarios, la filtración de datos privados y los ataques de puerta trasera. Todos estos riesgos afectan al funcionamiento de los sistemas de IA.

Hay muchas formas en que los ciberatacantes pueden comprometer los sistemas de IA, como el robo de modelos, los ataques de evasión y la explotación de API. Los atacantes también pueden utilizar métodos para recuperar contenido de texto de modelos de IA, datos confidenciales o características de entrada sutiles para manipular la salida del modelo.

Los sistemas de IA pueden potenciar los ciberataques al acelerar los enfoques de ingeniería social y adaptarlos a cada usuario. Esto podría significar que pueden producir correos electrónicos de phishing creíbles, deepfakes u otras formas de contenido dañino, que tendrán más posibilidades de engañar a las víctimas.

La explicabilidad es una característica clave de la protección contra las amenazas cibernéticas, ya que proporciona información sobre las razones que hay detrás de la toma de decisiones de los modelos de IA. Estas medidas de transparencia permiten la divulgación para detectar cualquier sesgo, debilidad o comportamiento imprevisto en los sistemas de IA.

Las organizaciones pueden mitigar los riesgos de seguridad de la IA mediante la implementación de una validación de datos sólida, la mejora de la seguridad de los modelos, el refuerzo de los controles de acceso, la realización de auditorías de seguridad periódicas y el desarrollo de prácticas éticas de IA.

Algunas de las herramientas que se pueden utilizar para proteger los modelos de IA son los marcos de privacidad diferencial, las plataformas de aprendizaje federado, las soluciones de cifrado de modelos y los sistemas de supervisión de la seguridad basados en IA, como SentinelOne. Estos servicios protegen contra múltiples amenazas y debilidades de seguridad.