Derribando 4 mitos de seguridad de la IA
Por Freddy Saavedra, Senior Director, Product and Solutions Sales Specialist, MultiCountry Latin American Region, en Dell Technologies.
A medida que las organizaciones adoptan la Inteligencia Artificial (IA), pueden ser víctimas de mitos que hacen que proteger la IA parezca más complejo de lo que realmente es. La verdad es que salvaguardar los sistemas de IA no requiere una revisión compleja de la infraestructura existente o los marcos de seguridad. Comienza con la aplicación de principios fundamentales de ciberseguridad y su adaptación a los riesgos y comportamientos de los sistemas de IA.
Mito 1: Los sistemas de IA son demasiado complejos para protegerlos
Los actores de amenazas están utilizando la IA para mejorar una variedad de tipos de ataques, desde ransomware hasta exploits de día cero e incluso denegación de servicio distribuido (DDoS). Pueden explotar sistemas de IA desprotegidos para manipular resultados o escalar privilegios, lo que resulta en una superficie de ataque más amplia. Existe la idea errónea de que estos riesgos hacen que los sistemas de IA sean demasiado complejos para protegerlos.
Realidad:
Sí, la IA conlleva riesgos, pero superarlos es posible reforzando las prácticas actuales de ciberseguridad y adaptándolas a las amenazas específicas de la IA. Las organizaciones pueden fortalecer las defensas al:
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Involucrar a los equipos de seguridad desde el principio en las conversaciones sobre la arquitectura de IA.
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Aplicar principios de confianza cero, incluida la gestión de identidades, los controles de acceso basados en roles y la verificación continua.
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Desarrollar políticas de datos para el control de acceso y protección o copia de seguridad.
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Construir barreras de protección sólidas para reducir el riesgo de amenazas como la inyección rápida, el cumplimiento de políticas o las alucinaciones.
Mito 2: Ninguna herramienta existente protegerá la IA
Las organizaciones pueden sentir que deben adoptar nuevas soluciones y herramientas de seguridad para proteger sus sistemas de IA. Como resultado, surge la idea errónea de que ninguna de las herramientas existentes protegerá la IA.
Realidad:
Asegurar los sistemas de IA no requiere el abandono de las inversiones actuales en ciberseguridad. La IA puede tener elementos únicos, pero aún se beneficia de medidas de seguridad fundamentales como la gestión de identidades, la segmentación de red y la protección de datos. Mantener una sólida higiene cibernética mediante parches regulares, control de acceso y gestión de vulnerabilidades sigue siendo esencial.
Para abordar las amenazas específicas de la IA, como la inyección rápida o los datos de entrenamiento comprometidos, las organizaciones pueden adaptar sus estrategias actuales de ciberseguridad en lugar de reemplazarlas. Por ejemplo, el registro y la auditoría regulares de las entradas y salidas de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) pueden ayudar a detectar actividades inusuales o malintencionadas.
Para proteger la IA, las organizaciones deben comprender su arquitectura actual y evaluar sus herramientas de seguridad para detectar brechas y fortalecer capacidades adicionales, incluyendo el monitoreo de resultados de IA, la gestión de decisiones y la prevención de acciones no deseadas.
Mito 3: Asegurar la IA solo se trata de proteger los datos
Dado que la IA utiliza y genera grandes volúmenes de información, existe la idea errónea de que proteger la IA se limita a proteger los datos.
Realidad:
Proteger la IA va más allá de los datos. Si bien la protección de las entradas y salidas es esencial, la defensa debe abarcar todo el ecosistema de IA, incluidos los modelos, las API, los sistemas y los dispositivos.
Los LLM son vulnerables a ataques que manipulan los datos de entrada para producir resultados engañosos o dañinos. Abordar este riesgo requiere herramientas y procedimientos para verificar las entradas y salidas, gestionar políticas de cumplimiento y proteger las API con autenticación sólida.
Además, dado que los sistemas de IA generan resultados de manera continua, las organizaciones deben monitorear anomalías o patrones que indiquen una posible violación o mal funcionamiento. Al expandir el enfoque más allá de los datos, las organizaciones pueden construir un entorno de IA más resistente y confiable.
Mito 4: La IA agencial reemplazará la supervisión humana
La IA agencial introduce agentes autónomos que toman decisiones de forma independiente. Esto genera la idea errónea de que eventualmente reemplazará la necesidad de supervisión humana.
Realidad:
Los sistemas de IA agencial aún necesitan gobernanza y control humano para garantizar que actúen de manera ética, predecible y alineada con los valores humanos. Sin supervisión, estos sistemas pueden desviarse de los objetivos o mostrar comportamientos no deseados.
Para evitarlo, las organizaciones deben establecer límites de IA, implementar controles en capas, e involucrar a los humanos en decisiones críticas. Además, las auditorías periódicas y las pruebas exhaustivas son esenciales para aumentar la transparencia y la responsabilidad. La supervisión humana sigue siendo fundamental para una IA segura y eficaz.
Las amenazas potenciadas por IA pueden parecer desalentadoras, pero proteger la IA es más familiar de lo que parece. Basar las estrategias de seguridad en principios de ciberseguridad y adaptarlas a los riesgos específicos de la IA permite generar confianza y resiliencia sin complejidad ni costos innecesarios.
Desacreditar estos mitos no solo corrige conceptos erróneos, sino que empodera a los equipos para tomar medidas informadas y proactivas hacia una adopción responsable de la IA.
El futuro de la IA ya está aquí, y las organizaciones deben estar preparadas para protegerlo.
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