La inteligencia artificial ha llegado a un punto en el que puede producir textos que parecen escritos por humanos gracias al auge de los transformadores y la IA generativa. Estos sistemas de IA pueden hacer de todo, desde artículos hasta imágenes e incluso código en diferentes industrias. Pero, como todos sabemos bien, un gran poder conlleva una gran responsabilidad, y el aumento de la IA generativa ha abierto obviamente una nueva serie de riesgos de seguridad que deben solucionarse.
En esta publicación, profundizaremos en qué es la seguridad de la IA generativa, qué amenazas podrían surgir con su uso indebido y cómo se pueden reducir. También analizaremos el papel de las soluciones de ciberseguridad, como SentinelOne, a la hora de ayudar a las organizaciones a hacer frente a las amenazas emergentes.
¿Qué es la seguridad de la IA generativa?
IA generativa La seguridad de la IA generativa se refiere a las prácticas y herramientas utilizadas para proteger los sistemas que pueden producir nuevos contenidos contra el abuso o la protección contra el uso indebido. Abarca todo, desde la privacidad de los datos hasta la posibilidad de que la IA genere información errónea.
Dado que la IA generativa podría utilizarse para generar contenidos extremadamente realistas que pueden utilizarse de forma perjudicial, es necesario dedicar muchos esfuerzos a la seguridad de estos sistemas. La IA generativa podría utilizarse para crear deepfakes, generar código malicioso y automatizar ataques de ingeniería social a gran escala si la tecnología no es segura por diseño. Mantener la seguridad de los sistemas de IA generativa protege tanto al propio sistema como a quienes puedan ser objeto de sus resultados.
Un riesgo clave en la seguridad de la IA generativa está relacionado con la privacidad de los datos. Estos sistemas se entrenan con enormes bases de datos, que pueden contener datos privados o personales. Es importante proteger y anonimizar estos datos de entrenamiento. Más importante aún, la información generada por los sistemas de IA generativa supone un riesgo significativo en sí misma y puede exponer inadvertidamente datos personales privados si no se gestiona correctamente.
Además, uno de los puntos principales sobre la seguridad de la IA generativa es cómo puede afectar a una amplia gama de cuestiones de privacidad y cumplimiento mediante el desarrollo de diversos procedimientos de tratamiento de datos con ciertos controles sobre otras cuestiones éticas, es decir, los contenidos generados a partir de esta tecnología deben mantener orientaciones más significativas relacionadas con su finalidad.
10 riesgos de seguridad de la IA generativa
Las capacidades de la IA generativa están mejorando, y cada nueva característica viene acompañada de una nueva serie de riesgos de seguridad. Comprender estos riesgos es muy importante para las empresas que desean utilizar la tecnología de IA generativa y, al mismo tiempo, mantener unos activos de seguridad sólidos. A continuación se enumeran las diez principales vulnerabilidades de seguridad de la IA generativa:
N.º 1. Generación de deepfakes
La IA generativa ha mejorado la creación de deepfakes, que son vídeos, imágenes o grabaciones de audio falsos muy realistas (asociados más comúnmente con vídeos obscenos de intercambio de caras). Esta tecnología permite crear noticias falsas como nunca antes, ya que puede crear algunas de las imágenes más realistas, lo que convierte a los deepfakes en un problema muy grave.
Pero el alcance de los deepfakes es mucho más profundo que el mero entretenimiento o las bromas. Los deepfakes pueden conducir al robo de identidad de personas de alto perfil, como funcionarios o ejecutivos, y pueden ser responsables de causas que provocan la destrucción de la reputación, el fraude financiero o incluso la inestabilidad política. Imaginemos lo que un vídeo deepfake del director ejecutivo diciendo algo falso podría suponer para el precio de las acciones de una organización o cómo podría provocar el pánico entre los empleados y las partes interesadas.
N.º 2. Ataques de phishing automatizados
La inteligencia artificial generativa está cambiando el estado del arte en los ataques de phishing, y es más avanzada y difícil de detectar. Los sistemas basados en IA pueden producir automáticamente correos electrónicos de phishing extremadamente realistas y personalizados (a gran escala), imitando estilos de escritura e incluyendo perfiles de personas reales con información personal completa.
Estas campañas de phishing con IA pueden incluso evadir las técnicas de seguridad tradicionales basadas en la coincidencia de patrones o la detección de palabras clave. Utilizando una inteligencia artificial entrenada con grandes cantidades de datos de redes sociales y otros recursos disponibles públicamente, la propia IA podría generar mensajes dirigidos a cada destinatario, mejorando así la eficacia de dichos ataques. El resultado es la posibilidad de obtener mayores tasas de éxito en la recopilación de credenciales, la distribución de malware o las prácticas generales de ingeniería social.
N.º 3. Generación de código malicioso
Herramientas como GitHub Copilot y Cursor AI utilizan IA generativa para escribir código. Aunque puede ser una herramienta útil para crear soluciones de seguridad sólidas, la cantidad de código nuevo y malicioso que producen los atacantes es asombrosa.
Los sistemas basados en IA pueden analizar el malware existente, identificar patrones de ataque exitosos y generar nuevas variantes que pueden evadir la detección de las medidas de seguridad tradicionales. Es probable que esto provoque un mayor desarrollo del malware a gran velocidad, lo que obligará a los especialistas en ciberseguridad a trabajar a toda máquina.
#4. Ingeniería social
Los ataques de ingeniería social están aumentando cada vez más con la ayuda de la IA. Mediante el uso de grandes cantidades de datos personales en la web, la inteligencia artificial permite a las máquinas desarrollar ataques de ingeniería social hiperpersonalizados y eficaces.
Estos ataques impulsados por la IA van más allá del simple phishing por correo electrónico. Pueden ir desde la falsificación de grabaciones de voz auténticas para ataques de vishing (phishing por voz) hasta el desarrollo de mentiras complejas para estafas de catfishing a largo plazo. Una de las cosas que hace que estos ataques sean tan insidiosos es lo bien que una IA puede ajustar sus tácticas sobre la marcha, influyendo en diferentes objetivos de formas únicas.
#5. Ataques adversarios a los sistemas de IA
Cuanto más dependen las organizaciones de la IA para las medidas de seguridad. Los ataques adversarios a los que puede enfrentarse su sistema de seguridad son propensos, ya que estas adversidades se realizan en su mayoría mediante un ruido creado especialmente que imita perfectamente la entrada, provocando la misma salida que contiene ciertos paquetes de malware o señales que contaminan los datos. Al hacer que la IA generativa cree otras entradas para engañar a una segunda (o más) capa de la IA, esto puede llevar a que esta realice salidas o decisiones incorrectas.
La IA generativa, por ejemplo, puede utilizarse para generar imágenes diseñadas específicamente para burlar los algoritmos de aprendizaje profundo de un sistema de reconocimiento de imágenes de última generación o textos formulados para engañar a los sistemas de procesamiento del lenguaje natural, evitando el software de moderación de contenidos. Ataques adversarios como estos socavan la fiabilidad de los sistemas de seguridad basados en IA y, en última instancia, podrían dejar enormes agujeros por los que los malos actores podrían colarse para su propio beneficio.
N.º 6. Envenenamiento de datos
Los ataques de envenenamiento de datos Los ataques funcionan alterando los datos de entrenamiento utilizados para construir modelos de IA, lo que incluiría los sistemas de IA generativa. También pueden subvertir el comportamiento de la IA inyectando puntos de datos maliciosos diseñados de forma engañosa en el conjunto de entrenamiento.
Por ejemplo, un ataque de envenenamiento de datos en un sistema de IA generativa, como el que se utiliza para sugerir completaciones de código, puede inyectar vulnerabilidades en los fragmentos de código propuestos. Esto es aún más cierto en los sistemas de seguridad basados en IA. El envenenamiento de sus datos de entrenamiento podría introducir un punto ciego, y un ataque en otro lugar podría pasar desapercibido.
#7. Robo de modelos e ingeniería inversa
A medida que los modelos de IA generativa se vuelven más sofisticados y valiosos, ellos mismos se convierten en objetivos de robo e ingeniería inversa. Los atacantes que obtienen acceso a estos modelos podrían utilizarlos para crear sus propios sistemas competidores o, lo que es más peligroso, para encontrar y explotar vulnerabilidades en los sistemas basados en IA.
El robo de modelos podría provocar la pérdida de propiedad intelectual, lo que podría costar a las organizaciones millones en inversiones en investigación y desarrollo. Además, si un atacante puede aplicar ingeniería inversa a un modelo utilizado con fines de seguridad, podría predecir su comportamiento y desarrollar estrategias para eludirlo, comprometiendo toda la infraestructura de seguridad construida en torno a ese sistema de IA.
#8. Campañas de desinformación generadas por IA
La IA generativa puede generar cantidades sobrehumanas de texto coherente y sensible al contexto, lo que la convierte en una poderosa herramienta para la desinformación a gran escala. Desde el punto de vista de la IA, hay innumerables ejemplos de artículos engañosos, publicaciones en redes sociales y comentarios que pueden difundirse a través de las redes sociales, afectando a audiencias o plataformas específicas.
Estas noticias falsas impulsadas por la IA, que comienzan como campañas de desinformación, pueden utilizarse y se han utilizado para influir en la opinión pública (afectar a las elecciones) o provocar pánico en los mercados. La única solución para los verificadores de datos y los moderadores es aumentar la velocidad a la que trabajan, en teoría tan rápido como opera la propia IA, antes de que una mentira se extienda tanto que no pueda ser contrarrestada.
#9. Fugas de privacidad en los resultados de la IA
Los modelos de IA generativa entrenados con enormes conjuntos de datos pueden filtrar inadvertidamente datos privados en sus resultados. Esto se denomina fuga de modelo o memorización no deseada.
Por ejemplo, un modelo de lenguaje mal entrenado podría codificar sin saberlo secretos comerciales en su resultado textual. Del mismo modo, un modelo de generación de imágenes entrenado con imágenes médicas podría generar nueva información específica de pacientes humanos en sus resultados. En este caso, la filtración de datos privados puede producirse de forma sutil y difícil de detectar.
#10. Dependencia excesiva del contenido generado por IA
El riesgo de depender excesivamente del contenido generado por IA sin una verificación adecuada aumentará a medida que la IA generativa gane más popularidad y sus resultados empiecen a ser más convincentes. Esto, a su vez, puede provocar la difusión de inexactitudes, prejuicios o mentiras descaradas.
Lo que está en juego puede ser mayor en campos como el periodismo, la investigación o la toma de decisiones para empresas y organismos gubernamentales, donde aceptar contenido generado por IA sin ningún examen crítico podría tener repercusiones en el mundo real. Por ejemplo, si se recurre únicamente al análisis de mercado generado por IA en lugar de verificar los resultados con personas reales, es probable que se obtengan recomendaciones erróneas. En el ámbito de la salud, también existe el riesgo de que confiar excesivamente en los resultados diagnósticos generados por IA sin verificarlos pueda ser perjudicial para los pacientes.
Mitigar los riesgos de seguridad de la IA generativa
Existen algunas buenas formas en que las organizaciones pueden hacer frente a los retos de seguridad que plantea la IA generativa. A continuación se presentan cinco formas importantes de mejorar la seguridad:
1. Controles de acceso y autenticación estrictos
Los controles de acceso y la autenticación estrictos son fundamentales para proteger los sistemas de IA generativa. Al igual que en los ejemplos anteriores, la autenticación multifactorial, el control de acceso basado en roles y las auditorías regularizadas entran dentro de esta categoría. La IA generativa puede utilizarse en ocasiones de forma inadecuada, por lo que minimizar la exposición y limitar quién puede interactuar con estos modelos son otras medidas que pueden adoptar las empresas.
2. Mejorar los sistemas de privacidad y protección de datos
Si se han utilizado datos para entrenar y ejecutar un modelo de IA generativa, estos deben estar bien protegidos. Esto incluye cifrar muy bien los datos (tanto en reposo como en tránsito), hasta llegar a técnicas de privacidad como la privacidad diferencial, que garantizan que los puntos individuales de los mismos permanezcan privados. Las auditorías periódicas de datos y las políticas adecuadas de retención de datos pueden evitar que la IA filtre sin saberlo información de identificación personal.
3. Establecer una gobernanza y un seguimiento adecuados del modelo
La clave para garantizar la seguridad y la fiabilidad de los sistemas de IA generativa es contar con un marco completo de gobernanza de modelos. Los controles pueden abarcar desde la realización de auditorías periódicas de los modelos, la supervisión de comportamientos o resultados inesperados, hasta el diseño de sistemas a prueba de fallos para evitar la generación de contenidos maliciosos. Con una supervisión continua, se pueden detectar a tiempo posibles brechas de seguridad o degradaciones del modelo.
4. Invertir en formación sobre ética y seguridad de la IA
Para evitar los riesgos, es esencial que los empleados reciban formación sobre ética y seguridad de la IA. Esta preparación abarca el aprendizaje de formas eficaces de detectar contenidos creados por la IA, el reconocimiento de las limitaciones de los sistemas de IA y la detección de posibles riesgos de seguridad. En última instancia, a medida que las organizaciones desarrollen una cultura de concienciación y responsabilidad en materia de IA, esta servirá como salvaguarda para la línea de defensa humana contra las amenazas de seguridad derivadas del uso de la inteligencia artificial.
5. Trabajar con profesionales de la ciberseguridad e investigadores de IA
La seguridad de la IA generativa requiere un diálogo continuo entre los expertos en seguridad y los investigadores de IA para mantenerse al día y poder mitigar los riesgos que plantean las IA generativas. Esto puede significar unirse a grupos de trabajo del sector, compartir información sobre amenazas e incluso colaborar con el mundo académico. Esto permitirá a las organizaciones ajustar su estrategia de respuesta para adaptarse adecuadamente a los nuevos avances en materia de seguridad de la IA.
Las soluciones basadas en IA, como Singularity Endpoint Protection, pueden detectar y bloquear ataques generativos basados en IA en tiempo real.
¿Cómo puede ayudar SentinelOne?
SentinelOne también ofrece soluciones para hacer frente a los retos de seguridad que plantea la IA generativa. Veamos algunas de ellas.
- Detección de amenazas: SentinelOne puede detectar y responder en tiempo real a cualquier amenaza que intente intensificar los ataques.
- IA conductual: La IA conductual patentada de SentinelOne puede detectar comportamientos anómalos que indiquen ataques generados por IA o el uso no autorizado de sistemas de IA.
- Contenga y remedie fácilmente las amenazas: Las capacidades de respuesta automatizada de SentinelOne pueden detener rápidamente los ataques mediante respuestas que reducen el impacto de los incidentes de seguridad relacionados con la IA.
- Endpoint y EDR: SentinelOne protege los dispositivos endpoint que se utilizan para herramientas de IA generativa.
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DemostraciónConclusión
Si bien la IA generativa es una tecnología apasionante que ofrece capacidades sin precedentes, también plantea problemas de seguridad totalmente nuevos que las organizaciones deben tener en cuenta. Si las empresas son conscientes de estos riesgos y se esfuerzan por reforzar la seguridad, la IA generativa prosperará enormemente, con un gran potencial para hacer mucho bien y evitar al mismo tiempo las brechas de seguridad.
A medida que avanza el campo de la IA generativa, es importante que las empresas se mantengan al día con las medidas de seguridad y las mejores prácticas más avanzadas. La IA generativa no solo crea un nuevo mundo de oportunidades para abordar problemas futuros, sino que también presenta retos que las empresas deben superar. Estos riesgos, a su vez, determinan lo que se debe proporcionar a los asistentes de IA sin causar demasiado daño. Para garantizar la seguridad de sus sistemas de IA generativa, la integración de la seguridad basada en IA de Singularity es crucial para detectar y prevenir las amenazas emergentes.
"FAQs
La IA generativa puede utilizarse indebidamente para el phishing y la ingeniería social mediante la creación de mensajes altamente personalizados y convincentes a gran escala. Estos sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos personales de las redes sociales y otras fuentes para crear correos electrónicos, mensajes o incluso llamadas de voz que imitan fielmente a personas u organizaciones de confianza.
Sí, la IA generativa se puede utilizar para crear código malicioso o malware. Los sistemas de IA entrenados con muestras de malware y repositorios de código existentes pueden generar nuevas variantes de malware o incluso tipos de software malicioso completamente nuevos. Estas amenazas generadas por IA pueden evolucionar más rápidamente que el malware tradicional, lo que las hace más difíciles de detectar y neutralizar.
Los deepfakes generados por IA plantean importantes cuestiones éticas debido a su potencial de uso indebido y a la dificultad de distinguirlos del contenido auténtico. Una de las principales preocupaciones es el uso de deepfakes para difundir información errónea o desinformación, lo que puede manipular la opinión pública, influir en las elecciones o dañar la reputación. También existen preocupaciones relacionadas con la privacidad, ya que los deepfakes pueden crearse utilizando la imagen de alguien sin su consentimiento, lo que puede dar lugar a acoso o explotación.
Las organizaciones pueden mitigar los riesgos de seguridad de la IA generativa mediante un enfoque multifacético. Esto incluye la implementación de controles de acceso y autenticación sólidos para los sistemas de IA, la garantía de medidas adecuadas de protección de datos para los datos de entrenamiento y los resultados de la IA, y el desarrollo de marcos sólidos de gobernanza de modelos. Es fundamental realizar auditorías de seguridad periódicas de los modelos de IA y sus resultados, así como invertir en formación sobre ética y seguridad de la IA para los empleados. Las organizaciones también deben mantenerse informadas sobre los últimos avances en seguridad de la IA y colaborar con expertos en ciberseguridad.
El contenido generado por IA puede ser una herramienta poderosa para difundir información errónea o desinformación debido a su capacidad para crear rápidamente grandes volúmenes de contenido falso y convincente. Los sistemas de IA pueden generar artículos de noticias falsas, publicaciones en redes sociales o incluso sitios web completos que parecen legítimos. Estos sistemas pueden adaptar el contenido a audiencias específicas, lo que hace que la desinformación sea más probable de creer y compartir. La IA también se puede utilizar para crear vídeos deepfake o imágenes manipuladas que respalden narrativas falsas.
