La seguridad de IA se refiere tanto a las herramientas, tecnologías y medidas de seguridad que las organizaciones usan para proteger su stack de IA, así como el uso de la IA para aumentar las capacidades de los sistemas de ciberseguridad, mejorando la detección de vulnerabilidades, la correlación y las acciones de respuesta, cambiando de un enfoque reactivo para la postura de seguridad a uno proactivo.
Índice
El término “inteligencia artificial” (IA) fue acuñado por primera vez en la década de 1950 para describir computadoras y máquinas que imitan la estructura y función del cerebro humano para realizar tareas complicadas, resolver problemas complejos, predecir resultados futuros y aprender de la experiencia.
La seguridad de IA (también llamada seguridad de inteligencia artificial o “seguridad para IA”) es una rama de la ciberseguridad que abarca todos los procesos, prácticas y medidas que las organizaciones utilizan para asegurar sus pilas de IA y proteger sus sistemas, datos y aplicaciones de inteligencia artificial de posibles amenazas. Esto incluye el uso de herramientas y tecnologías impulsadas por IA para:
- Asegurar cada aspecto de la red de IA de una organización desde los puntos finales hasta los modelos de IA
- Proteger modelos, sistemas y aplicaciones de IA de una amplia gama de amenazas cibernéticas, ciberdelincuentes y ciberataques
- Identificar y mitigar cualquier brecha o vulnerabilidad en la seguridad de IA y las defensas de ciberseguridad antes de que puedan ser explotadas
- Proteger la infraestructura de IA y los datos de entrenamiento para prevenir la corrupción, el envenenamiento o el robo de datos de los modelos de IA
- Asegurar la calidad e integridad de los datos de los modelos de lenguaje grande de IA (LLMs), motores de IA generativa (GenAI) y las tuberías de aprendizaje profundo y aprendizaje automático (ML)
- Abordar posibles problemas y preocupaciones éticas en torno a cuestiones de sesgo, transparencia, privacidad de datos y explicabilidad
- Asegurarse de que todo el uso, los datos y el desarrollo de IA sean completamente compatibles con las leyes relevantes, políticas de la empresa y regulaciones de la industria
Seguridad de IA versus ciberseguridad de IA
Aunque los dos términos suenan casi idénticos, hay una diferencia esencial entre la seguridad de IA y la ciberseguridad de IA.
La seguridad de IA se trata de asegurar la propia IA: proteger la pila de IA de una organización y asegurar sus sistemas, componentes, redes y aplicaciones de IA.
La ciberseguridad de IA (también llamada “IA para la seguridad”) se trata de usar herramientas y tecnologías de IA para proteger las infraestructuras de TI de ciberdelincuentes, ciberataques y otras amenazas cibernéticas. Esto incluye el uso de IA para:
- Analizar grandes volúmenes de datos para detectar patrones, identificar anomalías y resaltar posibles riesgos de seguridad
- Escanear y eliminar brechas y vulnerabilidades en las defensas de ciberseguridad de una organización
- Identificar y defenderse contra violaciones de datos y otros ciberataques en tiempo real
- Automatizar las herramientas de detección y respuesta a amenazas para reducir la demanda en los equipos de seguridad y mejorar la velocidad y precisión de las defensas cibernéticas
- Aprovechar la última inteligencia de amenazas para adelantarse a los actores maliciosos y mantenerse al tanto de nuevos o emergentes vectores de ataque
- Mejorar las estrategias y capacidades generales de gestión de amenazas cibernéticas de una organización
La importancia de asegurar los sistemas de IA
Aunque la idea de la inteligencia artificial ha existido durante décadas, los avances recientes en la tecnología de IA han transformado industrias que van desde el transporte y la salud hasta la ciberseguridad. Desafortunadamente, la adopción generalizada de la IA ha permitido a actores maliciosos explotarla, lo que ha llevado a un aumento significativo en el número, alcance y sofisticación de los ciberataques.
Como resultado, las organizaciones necesitan asegurarse de que están haciendo todo lo posible para mantener la integridad, confidencialidad y disponibilidad de sus datos de IA, proteger sus herramientas y aplicaciones de IA de nuevos y emergentes riesgos y ciberataques, y proteger sus modelos, sistemas y algoritmos de IA de una amplia variedad de amenazas cibernéticas en constante evolución.
El no proteger y asegurar los sistemas de IA de cualquiera de estas amenazas podría potencialmente abrir a una organización a un ataque, poner en riesgo a sus clientes y socios, y terminar costándoles millones de dólares en gastos de remediación, demandas de rescate, ventas perdidas y pérdida de productividad.
¿Cuáles son los riesgos de seguridad para la IA?
El potencial de la inteligencia artificial para revolucionar el campo de la ciberseguridad es claramente prometedor. Pero hay un número creciente de riesgos de seguridad de IA y desafíos que las organizaciones deben considerar al implementar una estrategia de seguridad de IA efectiva. Estos incluyen:
- Riesgo de un aumento en la superficie de ataque—Integrar modelos de IA propietarios y de terceros en la infraestructura de TI de una organización puede expandir dramáticamente su superficie de ataque, aumentar el número de puntos débiles que los actores malintencionados pueden explotar y dejar los sistemas de IA vulnerables a ciberataques más poderosos o frecuentes.
- Riesgo de ataques maliciosos o adversarios a los datos y algoritmos de IA—Los actores malintencionados pueden obtener acceso no autorizado a herramientas y datos de IA, manipular datos y algoritmos de IA para insertar brechas o sesgos, comprometer la capacidad de los modelos de IA para hacer predicciones precisas o defenderse contra futuros ataques, y manipular, malusar o robar modelos y algoritmos de IA.
- Riesgo de envenenamiento, corrupción y manipulación de datos—Los ciberdelincuentes pueden corromper las canalizaciones de aprendizaje automático (ML) o "envenenar" modelos de IA cambiando deliberadamente sus datos de entrada o insertando nuevos datos propios para comprometer herramientas y sistemas de IA.
- Riesgos para los modelos de entrenamiento de IA—Los ciberdelincuentes pueden robar, manipular o realizar ingeniería inversa en modelos de entrenamiento de IA propietarios. También pueden corromper, violar o alterar los datos utilizados para desarrollar y entrenar modelos de IA para comprometer su precisión, efectividad e integridad.
- Riesgo de sesgo, discriminación, privacidad de datos y falta de transparencia—El error humano y los ciberataques pueden aumentar las preocupaciones de privacidad de datos y sesgo en los modelos de IA y potencialmente comprometer los principios de transparencia, equidad y responsabilidad.
- Riesgo de incumplimiento de regulaciones de la industria y del gobierno—No proteger datos sensibles, personales o confidenciales puede resultar en fuertes sanciones y cargos de incumplimiento por parte de reguladores gubernamentales e industriales, incluyendo el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
- Riesgo de ataques a proveedores de terceros—Los atacantes pueden apuntar a sistemas de IA en cualquier parte de la cadena de suministro de una organización para aprovechar debilidades en las redes de IA, componentes, marcos y bibliotecas de software de socios de terceros, y luego usar esas vulnerabilidades para atacar otros modelos de IA en cualquier otra parte de la cadena.
- Riesgos de deriva y deterioro de modelos de IA—Con el tiempo, todos los modelos de IA pueden ser vulnerables a la deriva o el deterioro. Los actores malintencionados pueden explotar modelos de IA deteriorados o en deriva para alterar su comportamiento o comprometer su precisión y fiabilidad.
- Riesgo de robo de credenciales de chatbots—Los ciberdelincuentes pueden robar credenciales de chatbots para proveedores de IA como ChatGPT o comprar credenciales robadas en la web oscura y usarlas para obtener acceso ilegal a herramientas y sistemas de IA propietarios.
- Riesgo de fotos, videos y audio deepfake—Los actores malintencionados pueden usar imágenes y videos deepfake generados por IA para defraudar organizaciones, extorsionar a individuos o empresas, engañar a empleados para que otorguen acceso a sistemas críticos, divulguen información confidencial o roben datos valiosos.
- Riesgo de ataques de inyección de comandos directos e indirectos—Los ataques de inyección de comandos pueden usar código malicioso para engañar a modelos de lenguaje grande (LLMs) y otras herramientas de IA para filtrar información sensible, permitir acceso no autorizado o eliminar documentos clave.
- Riesgo de abuso de alucinaciones de IA—Los actores malintencionados pueden aprovechar las "alucinaciones" comunes de IA para comprometer deliberadamente los datos en los que los modelos de IA confían y las decisiones que toman.
- Riesgos para activos e infraestructura en la nube—Los ciberdelincuentes pueden hackear modelos de IA basados en la nube y corromper o robar sus datos y otros activos.
Si las organizaciones no aseguran que sus medidas de seguridad de IA y ciberseguridad sean lo más robustas, completas y actualizadas posible, los actores malintencionados pueden explotar estos y otros riesgos para socavar la efectividad y fiabilidad de los modelos de IA, robar datos sensibles o privados, y potencialmente causar un daño financiero y reputacional significativo.
¿Cuáles son los beneficios de la seguridad para la IA?
Las organizaciones que implementan medidas de seguridad de IA para asegurar sus pilas de IA se benefician de una serie de ventajas convincentes. Estas incluyen capacidades mejoradas para:
- Proteger sus datos de IA de ser comprometidos, corrompidos, manipulados, violados o robados
- Asegurar los modelos de IA contra hacks o ciberataques ejecutando detección y respuesta a amenazas en tiempo real, búsqueda de amenazas y escaneo de vulnerabilidades herramientas y tecnologías
- Salvaguardar las infraestructuras de IA eliminando proactivamente brechas o vulnerabilidades en las defensas cibernéticas, gestionando y mitigando riesgos cibernéticos, y protegiendo los activos de IA
- Asegurar a los usuarios de IA y aplicaciones locales de ataques de código malicioso, acceso ilegal o no autorizado, fraudes y esquemas de phishing, y ataques de malware y ransomware
- Controlar el acceso a servicios de IA privados y públicos incluyendo aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM)
- Defenderse contra ataques de día cero que apuntan a vulnerabilidades de software o hardware previamente desconocidas para permitir que actores malintencionados roben datos, violen información confidencial, instalen malware y otros virus, o accedan a la infraestructura de TI de una organización
Mejores prácticas para la seguridad para la IA
Las soluciones de seguridad de IA más efectivas siguen una serie de prácticas recomendadas estándar de la industria para proteger sus herramientas y recursos de IA y mejorar su postura de seguridad. Estas prácticas incluyen:
- Desarrollar una estrategia de seguridad de IA integral que combine modelado avanzado de amenazas y actividades de caza de amenazas con capacidades de evaluación de riesgos impulsadas por IA, controles de seguridad de IA integrales y planes y procedimientos detallados de respuesta a incidentes para proteger los sistemas y datos de IA de una organización.
- Asegurar la calidad, integridad y confiabilidad de los datos de entrenamiento de IA para abordar problemas relacionados con la transparencia, el sesgo y la explicabilidad, y garantizar que los modelos de IA sean lo más precisos y efectivos posible.
- Implementar marcos de seguridad de IA estándar de la industria para establecer un conjunto claro de estándares y directrices para asegurar los sistemas de IA, eliminar cualquier brecha o vulnerabilidad en las defensas de IA y mantener el cumplimiento de todas las regulaciones de seguridad de IA relevantes. Esto incluye integrar marcos de seguridad como el marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), la matriz Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems (ATLAS) de MITRE y el Marco Regulatorio Sensato para la Seguridad de IA, la lista de Las 10 Mejores Prácticas para Aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) del Proyecto de Seguridad de Aplicaciones Abiertas en Todo el Mundo (OWASP), el Marco de IA Segura (SAIF) de Google, y los estándares ISO/IEC 27001 para sistemas de gestión de seguridad de la información (ISMS).
- Integrar la seguridad de IA con las medidas de seguridad y ciberseguridad existentes para crear una protección integral de extremo a extremo contra amenazas cibernéticas para todas las aplicaciones, herramientas, sistemas y redes de IA y TI.
- Llevar a cabo programas regulares de capacitación y concienciación para empleados para aumentar la conciencia sobre las últimas amenazas y medidas de seguridad entre los equipos de ciberseguridad y otros empleados, y fomentar una cultura corporativa basada en la mejora continua.
- Monitorear, evaluar y actualizar continuamente los modelos de IA para escanear y mitigar vulnerabilidades en herramientas y sistemas de IA, identificar amenazas emergentes cuando y como surjan, y refinar constantemente los modelos y aplicaciones de IA para mejorar su precisión, rendimiento y confiabilidad.
Ejemplos de las aplicaciones de la IA en la ciberseguridad
A medida que las herramientas de inteligencia artificial se vuelven más avanzadas, los usos y aplicaciones potenciales de la IA en la ciberseguridad están expandiéndose de manera casi diaria.
Entre otros beneficios, las aplicaciones de la IA en la ciberseguridad podrían mejorar significativamente el alcance y la efectividad de las defensas de una organización al automatizar sus actividades de detección y respuesta a incidentes , escaneando para detectar vulnerabilidades y tomando otras medidas proactivas de forma regular, y usando la última inteligencia de amenazas y analíticos de seguridad para predecir y proteger a las organizaciones ante ciberamenazas emergentes.
Algunas de las aplicaciones más efectivas y ampliamente adoptadas de la ciberseguridad con IA incluyen el uso de inteligencia artificial en la protección de datos, seguridad de endpoints, seguridad en la nube, búsqueda avanzada de amenazas, detección de fraudes y gestión de identidades y accesos (IAM).
- Protección de datos
Las organizaciones pueden utilizar la IA para clasificar y cifrar su información confidencial o sensible, monitorear el acceso a los sistemas para detectar violaciones de datos de manera más rápida y precisa, proteger los datos de IA contra pérdida o corrupción, y asegurar su pila de IA contra el acceso, uso o divulgación no autorizados. Sin embargo, los puntos ciegos de información sensible en entornos de IA pueden llevar a graves violaciones de datos y problemas de cumplimiento, por lo que es crucial identificar y mitigar esas vulnerabilidades de manera proactiva.
- Seguridad de endpoints
Las soluciones de detección y respuesta de endpoints (EDR) habilitadas por IA pueden ayudar a proteger laptops, computadoras de escritorio, servidores, dispositivos móviles y otros endpoints de red en tiempo real al detectar y bloquear proactivamente malware, ransomware y otros ciberataques antes de que ocurran.
- Seguridad en la nube
Las tecnologías de seguridad en la nube impulsadas por IA pueden monitorear y controlar el acceso a entornos de nube las 24 horas, identificar cualquier anomalía o actividad sospechosa, alertar a los equipos de seguridad sobre amenazas potenciales a medida que ocurren, y proteger los datos y aplicaciones basados en la nube contra el acceso no autorizado y las violaciones de datos.
- Búsqueda avanzada de amenazas
Las herramientas avanzadas de búsqueda de amenazas de IA pueden analizar rápida y fácilmente registros de datos, patrones de tráfico de red y actividades y comportamientos de usuarios para buscar ataques maliciosos, atrapar a los ciberdelincuentes en el acto antes de que puedan causar daños duraderos, y proteger los sistemas e infraestructuras de IA contra amenazas persistentes avanzadas (APTs) y otros ciberataques.
- Detección de fraude
Las organizaciones en las industrias bancarias y de servicios financieros pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático (ML), redes neuronales y otras tecnologías avanzadas de IA para detectar actividades potencialmente fraudulentas, bloquear el acceso no autorizado a cuentas bancarias u otras cuentas en línea, y prevenir el robo de identidad en transacciones financieras y de comercio electrónico.
- Gestión de identidad y acceso (IAM)
Las soluciones de gestión de identidad y acceso (IAM) habilitadas por IA pueden ayudar a las organizaciones a monitorear y asegurar cada paso de sus procesos de autenticación, autorización y gestión de acceso para asegurarse de que sigan todas las políticas y guías de la empresa de IA, mantengan el cumplimiento con las regulaciones de la industria, prevengan el acceso no autorizado a datos sensibles, y mantengan a los hackers fuera de sus sistemas.
¿Dónde puedo obtener ayuda con la seguridad de IA?
El Trend Vision One™ es una plataforma integral impulsada por ciberseguridad de IA.
Trend Vision One cuenta con un conjunto poderoso de herramientas y tecnologías de IA líderes en la industria que pueden detectar, predecir y prevenir amenazas cibernéticas mucho más rápidamente y eficazmente que los equipos de seguridad tradicionales dirigidos por humanos. Lograr seguridad efectiva de la pila de IA requiere proteger cada capa, desde los datos hasta la infraestructura y los usuarios, asegurando visibilidad en los despliegues de IA en la sombra, aplicando controles de acceso estrictos para el cumplimiento y estableciendo límites para las API de IA para prevenir el uso indebido y el envenenamiento de modelos. Estas capacidades permiten a las organizaciones asegurar toda su pila de IA y proteger sus datos, aplicaciones y sistemas de IA de la gran mayoría de los ciberataques antes de que ocurran.
Michael Habibi es un líder de ciberseguridad con más de 12 años de experiencia, especializándose en desarrollo de producto y en innovación estratégica. Como Vicepresidente de Gestión de Productos en Trend Micro, Michael impulsa la alineación de la estrategia de seguridad para endpoints con el panorama de amenazas del mundo real.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la seguridad de IA?
La seguridad para IA (o “seguridad de IA”) consiste en usar distintas herramientas, prácticas y tecnologías para proteger el stack de IA de una organización.
¿Cuál es el significado de la IA en la seguridad?
La IA se refiere a "inteligencia artificial". La IA puede usarse en la seguridad para mejorar las defensas de ciberseguridad de una organización y proteger sus stacks de IA.
¿Cómo puede usarse la IA en la seguridad?
La IA puede usarse para proteger redes, modelos, sistemas, endpoints y aplicaciones de IA ante ciberataques, corrupción de datos y otras amenazas.
¿Qué es la IA en la ciberseguridad?
La IA en la ciberseguridad se refiere al uso de herramientas y tecnologías de IA para ayudar a proteger las organizaciones ante los ciberataques.
¿Es la IA un riesgo de seguridad?
Como cualquier tecnología, la IA puede usarse para mejorar las medidas de seguridad o para lanzar ciberataques más poderosos.
¿Es la IA una buena opción de carrera?
La seguridad de IA es un campo en crecimiento que ofrece numerosas oportunidades laborales desafiantes pero bien pagadas.
¿Cuánto ganan los expertos en IA?
Dependiendo de su experiencia y ubicación, los oficiales de seguridad de IA pueden ganar cualquier cosa entre el equivalente de $60,000 y $120,000 dólares al año.
¿Cómo puedo ingresar en el campo de la seguridad de IA?
Algunos buenos puntos de partida para una carrera en seguridad de IA son cursos de capacitación en línea, títulos en ciencias de la computación o ciberseguridad, y certificaciones de seguridad de IA.
¿Cuál es la diferencia entre la ciberseguridad y la seguridad de IA?
La ciberseguridad se refiere a herramientas o sistemas que protegen a las organizaciones de los ciberataques. La seguridad de IA trata de salvaguardar la pila de IA de una organización.
¿Puede la IA hacer ciberseguridad?
Bajo supervisión humana, las tecnologías de IA pueden mejorar dramáticamente la velocidad, precisión y efectividad de casi cada aspecto de la ciberseguridad.
¿Cuál es la diferencia entre la ciberseguridad tradicional y con IA?
Aunque sus objetivos y métodos son los mismos, la ciberseguridad con IA puede brindar una protección más rápida, precisa y proactiva que la ciberseguridad tradicional.
¿Es necesario saber programar para entrar al campo de la ciberseguridad?
Aunque la programación puede ser una habilidad muy valiosa para los trabajos en ciberseguridad, existen varias posiciones en el campo que no requieren de ninguna experiencia o expertise en código.
¿Por qué es la IA una amenaza de seguridad?
Los actores maliciosos podrían usar la IA para hackear los sistemas de TI, robar información confidencial, corromper los stacks de IA o lanzar ciberataques sofisticados.
¿Cuál sería un ejemplo de una brecha de datos de IA?
Se han utilizado deepfakes de IA para simular las voces o imágenes en video de personas reales, convenciendo a los empleados de las organizaciones de compartir información confidencial que debería haberse mantenido privada.
¿Son seguras las aplicaciones de seguridad de IA?
En última instancia, la seguridad de una aplicación de seguridad depende de la confiabilidad de su desarrollador, no de su precio. Mantente con marcas importantes, probadas de manera independiente, y evita aplicaciones de fuentes desconocidas.
¿Cuáles son los riesgos de seguridad con la IA?
Algunos riegos asociados con la seguridad de IA incluyen la expansión de la superficie de ataque, envenenamiento y corrupción de datos, y riesgos para la información, algoritmos y modelos de entrenamiento de la IA.
¿Mi sistema de IA tiene un riesgo alto?
Las organizaciones pueden reducir los riesgos que corren los sistemas de IA analizando sus defensas actuales, siguiendo mejores prácticas de la industria e implementando estrategias integrales de ciberseguridad y de seguridad para IA.
¿Puedo confiar en los detectores de IA?
Si bien los detectores de IA pueden ser herramientas efectivas, también pueden cometer errores. Por lo tanto, sus resultados solo deben usarse como una señal preliminar para impulsar una investigación adicional, la cual debe basarse en el juicio humano.
¿Cómo puedo ser más cuidadoso con la IA?
Un enfoque verdaderamente cuidadoso hacia la IA requiere diferentes acciones de los usuarios y creadores. Ya sea que la estés utilizando o construyendo, la regla fundamental es tratar a la IA como una herramienta poderosa pero imperfecta, no como un experto infalible o un confidente seguro.
¿Cómo puedo proteger la IA?
Una postura integral de seguridad para el stack de IA no deja brechas, y aplica medidas de protección en cada uno de los componentes, desde los usuarios y la información que generan, hasta los modelos, microservicios y la infraestructura subyacente.
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