Resumen
- Los sistemas de IA introducen riesgos de ciberseguridad como envenenamiento de datos, ataques adversariales, robo de modelos, filtración de privacidad y explotación de API o hardware.
- Mitigar los riesgos de seguridad de la IA requiere canalizaciones de datos validadas, controles sólidos de acceso y API, pruebas adversariales, monitoreo continuo y planes de respuesta a incidentes para reversión y reentrenamiento de modelos.
- SentinelOne ayuda a proteger entornos de IA con detección conductual basada en IA, respuesta autónoma y monitoreo en tiempo de ejecución en endpoints, API e infraestructura de servicio de modelos.
Introducción
Inteligencia Artificial (IA) es un tipo de tecnología que busca hacer que las máquinas sean lo suficientemente inteligentes como para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye desde el aprendizaje hasta la resolución de problemas y, por supuesto, la toma de decisiones. El sistema suministra cantidades masivas de datos a los sistemas de IA que operan de acuerdo con algoritmos complejos y procesos de pensamiento similares a los humanos para aprender y adquirir experiencia. Sus aplicaciones pueden abarcar una variedad de campos, desde la atención médica, 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 enfrentan desafíos y riesgos más recientes. Al desarrollar e implementar IA, es necesario garantizar su seguridad, y esto 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.
¿Qué es la seguridad de la IA?
La seguridad de la IA es el campo de protección de los sistemas de IA y sus componentes frente a diversas amenazas de seguridad (p. ej., ataques adversariales) y vulnerabilidades (p. ej., envenenamiento de datos). Significa proteger los datos, algoritmos, modelos e infraestructura involucrados 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 desde el acceso no autorizado hasta las filtraciones de datos y los ataques contra 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 cantidades masivas de datos sensibles. Por lo tanto, proteger estos datos es necesario, ya que ayudará a prevenir una filtración de datos.
- Integridad del modelo: La manipulación con datos maliciosos podría comprometer la eficacia de los modelos de IA. Por ello, es necesario mantener la integridad del modelo.
- Prevención del uso indebido: La seguridad de la IA ayuda a evitar que los atacantes exploten los sistemas de IA con fines dañinos.
- Confianza y adopción: Una mejor seguridad conduce a una mayor confianza en las tecnologías habilitadas por IA, lo que promueve una mayor adopción en todas las industrias.
- Cumplimiento: Muchas industrias imponen regulaciones estrictas sobre el manejo de datos y el uso de la IA. La seguridad de la IA ayuda a las organizaciones a cumplir con dichas necesidades de cumplimiento.
14 riesgos y amenazas de seguridad de la IA
Para protegerse contra los numerosos tipos de riesgos de seguridad que afectan a todos los sistemas de IA, las organizaciones primero deben comprender cuáles son esos riesgos. A continuación se presentan los mayores riesgos y amenazas de seguridad de la IA.
#1. Envenenamiento de datos
En este ataque, los atacantes introducen datos incorrectos en el conjunto de datos utilizado para entrenar la IA. Estos datos corruptos pueden modificar la funcionalidad de la IA y generar decisiones o predicciones falsas. Luego se pueden agregar puntos de datos falsos nuevos o modificados al conjunto de datos, haciendo imposible que el proceso de IA aprenda correctamente. Aunque los impactos del envenenamiento de datos parezcan sutiles, pueden ser peligrosos y sabotear gradualmente el rendimiento del modelo de un sistema de IA.
#2. Inversión de modelo
Cualquiera de los ataques de inversión de modelo 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 fue entrenada con información privada o propietaria. La inversión de modelo puede provocar la filtración de información propietaria o de los datos de usuarios individuales específicos. Esto representa un riesgo especialmente para los modelos que ofrecen resultados específicos o detallados.
#3. Ejemplos adversariales
Se trata de entradas engañosas, especialmente diseñadas para sistemas de IA, particularmente en el ámbito del aprendizaje automático. Los atacantes realizan pequeños cambios, casi imperceptibles, en los datos de entrada que provocan una clasificación o interpretación errónea de los datos por parte de la IA, como una imagen ligeramente modificada que es invisible para los humanos pero hace que una IA la clasifique de forma completamente incorrecta. Mediante el uso de ejemplos adversariales, se puede evadir 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 cercano a un modelo de IA propietario. Los atacantes envían múltiples consultas al modelo objetivo y luego utilizan sus respuestas para entrenar un modelo de reemplazo. Esto puede dar lugar al robo de propiedad intelectual y de 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 fallas generales/de seguridad en el modelo original.
#5. Filtración de privacidad
Los modelos de IA pueden memorizar y filtrar información sensible del conjunto de datos de entrenamiento. Esto puede ocurrir cuando se le hacen ciertas preguntas al modelo o cuando genera resultados. La filtración de privacidad puede involucrar datos personales, secretos comerciales u otra información sensible. En los modelos de procesamiento de lenguaje natural, esto puede convertirse en una responsabilidad porque dichos modelos tienden a generar texto basado en datos de entrenamiento. No hace falta decir que estas filtraciones deben evitarse cuidadosamente mediante auditorías periódicas de los sistemas de IA.
#6. Ataque de puerta trasera
Este ataque implica insertar puertas traseras maliciosas en modelos de IA durante la fase de entrenamiento. Dichas puertas traseras se activan mediante entradas particulares, lo que puede hacer que el modelo se comporte de manera no prevista. Por ejemplo, un sistema de reconocimiento de imágenes con puerta trasera podría clasificar imágenes incorrectamente si ciertos patrones están presentes en ellas. A veces son muy difíciles de encontrar ya que, la mayor parte del tiempo, el modelo se comporta con normalidad. Este ataque puede arruinar la confiabilidad 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 proporcionada, y estos 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 programas antivirus que operan mediante IA. Esto ayuda a los atacantes en los ataques de evasión y plantea 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 ocurren cuando los atacantes pueden 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 porque utilizan las primitivas de IA existentes, como la capacidad de descubrir patrones ocultos. Este riesgo muestra la importancia de seleccionar cuidadosamente qué pueden introducir y producir los sistemas de IA.
#9. Ingeniería social mejorada con 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 video para convencer a los objetivos. La IA incluso podría redactar correos electrónicos de phishing diseñados específicamente para dirigirse a destinatarios individuales. Esto añade un alto riesgo a las amenazas tradicionales y más conocidas de ingeniería social, ya que se han vuelto cada vez más difíciles de detectar, y su tasa de éxito es mayor que la de fracaso.
#10. Ataques a API
Las API forman conexiones críticas entre los sistemas de IA y otro software, lo que las convierte en objetivos atractivos para los atacantes. Las explotaciones comunes incluyen acceso no autorizado mediante autenticación débil, manipulación de entradas para envenenar el comportamiento del modelo y extracción de datos a través de endpoints inseguros. Además, los atacantes pueden sobrecargar las API con solicitudes maliciosas para interrumpir los servicios de IA. Las medidas de seguridad esenciales incluyen autenticación sólida, validación de entradas, limitación de tasa y monitoreo continuo.
#11. Vulnerabilidades de hardware
Los sistemas de IA suelen depender de hardware especializado para un procesamiento eficiente. Los atacantes pueden explotar vulnerabilidades en 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 de hardware pueden eludir las medidas de seguridad a nivel de software, lo que potencialmente brinda a los atacantes acceso profundo al sistema de IA. Este riesgo enfatiza la necesidad de un diseño e implementación de hardware seguros en las aplicaciones de IA.
#12. Envenenamiento de modelos
Mientras que el envenenamiento de datos ocurre durante el proceso de movimiento al manipular el conjunto de datos de entrenamiento, el envenenamiento de modelos tiene lugar directamente en el modelo de IA, y aparece en dos estrategias. Los atacantes modifican los parámetros o la arquitectura del modelo con intención maliciosa. De este modo, crean posibles ataques de puerta trasera ocultos o modifican el comportamiento del modelo de alguna manera inesperada e imperceptible. El envenenamiento de modelos es especialmente peligroso en entornos de aprendizaje federado donde varias partes participan en el entrenamiento del modelo.
La detección del envenenamiento de modelos es difícil, ya que los efectos del envenenamiento pueden manifestarse solo bajo condiciones de activación específicas, el modelo a menudo mantiene un buen rendimiento con datos de validación limpios, las modificaciones pueden ser sutiles y estar distribuidas en muchos pesos y, en entornos de aprendizaje federado, puede ser difícil rastrear qué participante aportó actualizaciones maliciosas.
#13. Ataques de aprendizaje por transferencia
Los ataques de aprendizaje por transferencia se dirigen a modelos de IA basados en aprendizaje por transferencia, donde se utiliza un modelo previamente entrenado como base y se ajusta finamente para la tarea particular. Al crear datos adversariales específicos, pueden modificar el modelo base para incluir una puerta trasera oculta o un sesgo que sobreviva a cualquier proceso posterior de ajuste fino especializado. Esto puede causar comportamientos inesperados en el modelo, lo que podría hacerlo inseguro y/o poco confiable en producción. También existe preocupación por los ataques de aprendizaje por transferencia, ya que muchas organizaciones pueden utilizar un modelo previamente entrenado 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 un resultado del modelo para una entrada específica para conocer algo sobre los datos de entrenamiento. Esto claramente representa una amenaza significativa para la privacidad, particularmente si los modelos se entrenan con datos privados o confidenciales.
¿Cómo mitigar los riesgos de seguridad de la IA?
Abordar los riesgos de seguridad de la IA no depende de una sola solución. A continuación se presentan cinco de las estrategias más importantes para minimizar estas amenazas:
1. Validación de datos
Las organizaciones deben implementar una validación integral de datos para identificar y filtrar datos maliciosos o corruptos. Generalmente 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 modelos de IA. Estas medidas pueden proteger contra ataques de envenenamiento de datos y minimizar el riesgo de sesgo inadvertido en los sistemas de IA.
2. Mejorar la seguridad del modelo
Las organizaciones deben utilizar técnicas como la privacidad diferencial para entrenar los datos de entrenamiento de una manera que siga permitiendo un rendimiento preciso del modelo, pero que dificulte más que un atacante extraiga información sobre cualquier individuo. Las organizaciones deben implementar computación segura multipartita para el entrenamiento conjunto de IA con fuga de datos de punto cero. Se pueden utilizar ejemplos adversariales/maliciosos para probar los modelos regularmente y hacerlos más seguros y robustos. Deben utilizarse cifrado de modelos y enclaves seguros para garantizar que los modelos de IA sean seguros o resistentes a manipulaciones.
3. Controles de acceso sólidos
Las organizaciones deben establecer capas de autenticación y autorización para cada componente dentro del sistema de IA. Además, las empresas deben habilitar la autenticación multifactor para el acceso al modelo de IA y a los datos de entrenamiento.
Las organizaciones pueden utilizar el principio de privilegio mínimo para que los usuarios root solo obtengan el permiso más necesario. Identificar posibles ataques de inyección y bombardear con diversas entradas expondrá qué derechos de acceso deben cambiarse o si la base de datos debe volver al conjunto adecuado de permisos. Además, los desarrolladores deben utilizar cifrado sólido tanto para los datos en tránsito como para los datos en reposo a fin de evitar accesos no autorizados/filtraciones.
4. Auditorías de seguridad periódicas
Las organizaciones deben realizar periódicamente evaluaciones de seguridad 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 en el software que los respalda. Las organizaciones deben mantener todos los componentes del sistema de IA actualizados y parcheados para protegerse contra vulnerabilidades conocidas. Otra práctica recomendada es contar con monitoreo 24/7 para que, si se producen incidentes 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 transparencia para hacer que el sistema sea responsable. Monitorear y evaluar los resultados de los modelos de forma regular para identificar compensaciones bidireccionales, es decir, sesgos incorporados en los resultados de la IA. Responder de forma rápida y eficaz a brechas de IA u otros problemas éticos con playbooks de respuesta a incidentes. Las organizaciones deben realizar capacitación en seguridad y ética para desarrolladores y usuarios de IA.
¿Cómo puede ayudar SentinelOne?
SentinelOne proporciona algunas de las funciones vitales para mejorar la seguridad de la IA. La empresa proporciona seguridad mediante capacidades de IA, pero también puede ayudar a proteger la propia IA. Así es como:
- Detección autónoma de amenazas: SentinelOne utiliza inteligencia artificial para detectar y responder a 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 anómalas que podrían ser una señal de un compromiso de seguridad. Es útil para descubrir nuevos tipos de ataques que los sistemas regulares no pueden detectar describiéndolos con firmas.
- Respuesta automatizada: SentinelOne incluye una funcionalidad de respuesta automatizada a 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: Endpoint Security de SentinelOne protege los endpoints, evitando que usuarios no autorizados accedan a los sistemas de IA y los intentos de exfiltración de datos.
- Visibilidad de 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 averiguar si se está filtrando información o si actores no autorizados están intentando infiltrarse.
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DemostraciónConclusión
La implementación de estas tecnologías modernas conlleva la necesidad de una IA que refuerce la seguridad, lo cual es un área importante que debe examinarse. A medida que los sistemas de IA avanzan en todos los campos y requieren protección frente a una variedad de 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 adversariales.
Por eso se requieren amplias medidas de seguridad para contrarrestar la amenaza. Esto podría incluir una sólida validación de datos, altos niveles de seguridad del modelo, 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 derivados de un algoritmo.
SentinelOne proporciona seguridad donde más importa para los sistemas de IA. La solución de seguridad impulsada por IA ayuda a las organizaciones a responder a las amenazas en tiempo real. La necesidad de un enfoque proactivo para mantener una seguridad que satisfaga las necesidades de la futura tecnología de IA seguirá siendo un objetivo en constante movimiento.
Preguntas frecuentes
Las principales amenazas de seguridad, junto con las posibles soluciones para el envenenamiento de datos, la inversión de modelos, los ejemplos adversarios, la filtración de privacidad y los ataques de puerta trasera. Todos estos riesgos afectan el funcionamiento de los sistemas de IA.
El envenenamiento de datos ocurre cuando los atacantes inyectan datos incorrectos o maliciosos en un conjunto de datos de entrenamiento de IA, corrompiendo la forma en que el modelo aprende y provocando predicciones o decisiones falsas.
Los efectos pueden ser sutiles y difíciles de detectar, lo que lo convierte en una amenaza a largo plazo particularmente peligrosa para el rendimiento del modelo.
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 usar métodos para recuperar contenido de texto de modelos de IA, datos sensibles o características sutiles de entrada 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 una mayor probabilidad de engañar a las víctimas.
Los principales riesgos de seguridad de la IA incluyen el envenenamiento de datos, la inversión de modelos, los ejemplos adversarios, el robo de modelos, la filtración de privacidad, los ataques de puerta trasera, los ataques de evasión y los ataques a API, entre otros.
Cada una de estas amenazas puede comprometer la integridad, confidencialidad o disponibilidad de los sistemas de IA.
La explicabilidad es una característica clave de la protección contra las ciberamenazas, ya que proporciona información sobre las razones detrás de la toma de decisiones del modelo de IA. Estas medidas de transparencia permiten la divulgación para posibilitar la detección de cualquier sesgo, debilidad o comportamiento imprevisto en los sistemas de IA.
Las organizaciones pueden mitigar los riesgos de seguridad de la IA implementando una sólida validación de datos, mejorando la seguridad del modelo, reforzando los controles de acceso, realizando auditorías de seguridad periódicas y desarrollando prácticas éticas de IA.
SentinelOne utiliza IA conductual y detección autónoma de amenazas para identificar actividad anómala, responder a las amenazas en tiempo real y proteger los endpoints y el tráfico de red conectados a los sistemas de IA.
Su plataforma proporciona visibilidad y capacidades de respuesta automatizada para ayudar a las organizaciones a defenderse tanto de ataques a la infraestructura como a la capa del modelo.
Algunas de las herramientas que pueden utilizarse 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 monitoreo de seguridad basados en IA como SentinelOne. Estos servicios defienden contra múltiples amenazas y debilidades de seguridad.
