¿Qué es la gestión de la postura de seguridad de IA (AI-SPM)?

¿Por qué es importante AI-SPM?

A medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en funciones comerciales críticas, como la toma de decisiones, la automatización y la interacción con el cliente, proteger estos sistemas se ha convertido en una prioridad absoluta. Los proveedores de servicios en la nube ahora cuentan con IA generativa como servicio (por ejemplo, Amazon Bedrock, Azure AI Services y Google Vertex AI). Estos servicios de IA generativa pueden acelerar aún más la adopción de la IA generativa. Los sistemas de IA, que abarcan modelos de aprendizaje automático, modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas de decisiones automatizados, presentan vulnerabilidades y superficies de ataque únicas. 

Cada vez más organizaciones están integrando sus conjuntos de datos corporativos en sus aplicaciones de IA, exponiendo en muchos casos datos confidenciales. Con una rápida adopción, las organizaciones también se enfrentan a amenazas únicas específicas de la IA dirigidas al ecosistema de IA. Los vectores de ataque clave incluyen:

• Envenenamiento de datos: actores maliciosos inyectan datos dañinos en conjuntos de datos de entrenamiento, lo que provoca que los modelos adopten comportamientos sesgados o comprometidos.
• Ataques adversarios: manipulaciones sutiles en los datos de entrada engañan a los sistemas de IA, lo que da como resultado predicciones o decisiones inexactas con consecuencias potencialmente graves.
• Extracción de modelos: los atacantes roban modelos propietarios al analizar los resultados para reconstruir parámetros internos, lo que conduce al robo o uso indebido de propiedad intelectual.

AI-SPM es la solución a estos desafíos. Al anticipar vulnerabilidades y proteger los modelos de IA desde el diseño hasta la implementación, AI-SPM mitiga los riesgos y garantiza que el desarrollo de IA priorice la seguridad y la resiliencia a lo largo de todo el ciclo de vida.

Además de estos desafíos, los equipos deben permanecer atentos ante la evolución de los requisitos de cumplimiento relacionados con la IA y los datos, que exigen un manejo responsable de los datos y la gobernanza de los modelos. Las auditorías, los marcos regulatorios y los estándares del sector continúan ampliando su alcance, lo que refleja la creciente dependencia del mundo de las soluciones impulsadas por IA. A medida que los programas de IA se vuelven parte integral del modo en que las empresas prestan servicios, los tomadores de decisiones deben asegurarse de que se incorporen medidas defensivas potentes en las operaciones diarias. Este nivel de vigilancia desenreda las complejidades de la innovación y protege la reputación de la organización a largo plazo.

AI-SPM se diferencia de los enfoques de seguridad tradicionales que requieren una comprensión profunda tanto de las tecnologías de IA como de los riesgos únicos que plantea la adopción de IA. AI-SPM implica una evaluación integral de todos los componentes dentro del ecosistema de IA, incluidos los modelos de aprendizaje automático, los datos de entrenamiento, las API y la infraestructura que respalda la implementación de la IA. Esta visión integral permite a las organizaciones detectar debilidades que pueden ser explotadas por los atacantes, como envenenamiento de datos, evasión de modelos o manipulación.

But traditional security tools such as data security posture management (DSPM) and cloud security posture management (CSPM) can’t keep up. They don’t provide the visibility or control over AI assets that’s necessary for AI security.

¿Qué riesgos introduce la IA?

A pesar de las potentes ventajas que aporta la IA a la gestión de la postura de seguridad, también crea nuevas áreas que los equipos de gestión de riesgos deben tener en cuenta.

• Falta de visibilidad del panorama de la IA: los equipos de seguridad a menudo carecen de información sobre todas las herramientas y servicios de IA activos, lo que dificulta la identificación de implementaciones de IA en la sombra y la gestión de riesgos potenciales.
• IA en la sombra: los equipos de seguridad tienen dificultades para detectar qué modelos de IA se implementan, si están aprobados oficialmente, si se mantienen adecuadamente y si cumplen con los estándares de seguridad actuales.
• Gobernanza de datos: las organizaciones frecuentemente se enfrentan a desafíos a la hora de supervisar y restringir qué datos confidenciales se comparten con servicios de IA externos e internos, lo que aumenta el riesgo de filtraciones.
• Errores de configuración incorrecta: una supervisión inadecuada en la configuración de los servicios de IA puede provocar la exposición accidental de información confidencial o acceso no autorizado, lo que aumenta la superficie de ataque.
• Infracciones de cumplimiento y sanciones legales: la gestión o la implementación inadecuados de datos de IA pueden generar infracciones en mandatos regulatorios como el RGPD e HIPAA, lo que resulta en multas costosas y daños a la reputación.
• Riesgos operativos: los sistemas de IA pueden funcionar mal o producir resultados inesperados, lo que podría interrumpir las operaciones comerciales.

Características principales de la gestión de la postura de seguridad de IA (AI-SPM)

Hay varios elementos distintivos que diferencian la gestión de la postura de seguridad impulsada por IA y cada uno de ellos mejora la capacidad de una empresa para combatir a los adversarios digitales:

• Visibilidad del panorama de la IA: obtenga visibilidad completa del panorama de la IA
• Descubrimiento e inventario de IA: descubra y haga inventario automáticamente modelos de IA con actividad, linaje de datos y problemas de seguridad.
• Seguridad de datos de IA: clasifique todos los datos almacenados en proyectos de IA, así como los datos utilizados para ajustar los modelos de IA para evitar el uso o la exposición accidental de datos confidenciales.
• Linaje de IA: comprenda cómo los modelos de IA interactúan con los datos y visualice cómo fluyen los datos confidenciales a través de los canales de IA.
• Gestión de riesgos de IA: comprenda, priorice y remedie los riesgos asociados con los almacenes de datos de IA, como la configuración incorrecta, los permisos excesivos y la exposición.
• Acceso a datos de IA: aplique políticas de acceso granulares para restringir el acceso no autorizado a la IA, evitar el uso indebido de modelos y garantizar interacciones LLM seguras.
• Gobernanza y cumplimiento de la IA: implemente políticas y mejores prácticas que se alineen con los estándares y regulaciones del sector, como RGPD, HIPAA y el marco de gestión de riesgos de IA del NIST.

Cómo funciona AI-SPM

La gestión de la postura de seguridad de la IA cubre los riesgos de ciberseguridad de la IA con los siguiente procesos: 

• Descubrimiento e inventario de IA: AI-SPM analiza entornos, por ejemplo, Amazon Bedrock, Azure AI Foundry y Google Vertex AI, para generar un inventario completo de todos los modelos de IA y recursos asociados, fuentes de datos y canales de datos involucrados en el entrenamiento, ajuste e implementados dentro de los entornos de nube. Posteriormente, AI-SPM correlaciona señales entre la clasificación y el descubrimiento de datos, las rutas de acceso a los datos y la posible exposición de datos confidenciales a la IA, identificando posibles vulnerabilidades y configuraciones incorrectas para ayudar a los usuarios a descubrir rápidamente riesgos ocultos de la IA.
• Gestión de riesgos: AI-SPM ayuda a identificar, priorizar y remediar el riesgo (a través de la identificación y clasificación de datos confidenciales o regulados, como información de identificación personal (PII), por ejemplo) y las infracciones de cumplimiento que podrían conducir a la exfiltración de datos o al acceso no autorizado a los modelos y recursos de IA. También utiliza inteligencia de amenazas para detectar la invocación maliciosa de modelos de IA y el posible uso indebido de los recursos de IA. Se generan alertas cuando se detecta un riesgo o una infracción de alta prioridad junto con recomendaciones de seguridad para una respuesta rápida.
• Gestión de la postura de seguridad y cumplimiento: AI-SPM garantiza una configuración segura de los modelos de IA, incluida la protección de datos, los controles de acceso, etc. Proporciona una visibilidad integral de la postura de cumplimiento de datos e IA, asignar automáticamente la postura de seguridad respecto a regulaciones como RGPD o HIPAA, así como estándares específicos de IA como NIST AI RMF 600-1 para priorizar las infracciones del cumplimiento y minimizar el riesgo de responsabilidades legales.

AI-SPM frente a DSPM frente a CSPM

AI-SPM garantiza el uso seguro y responsable de las tecnologías de IA que procesan y analizan los datos, mientras que la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) sienta las bases para la protección de datos, garantizando su confidencialidad, integridad y disponibilidad. La gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM) protege los entornos en la nube mediante la supervisión continua de las configuraciones y la aplicación de las mejores prácticas de seguridad para prevenir vulnerabilidades.

La integración de los tres permite a las organizaciones proteger sus sistemas de IA, activos de datos y entornos de nube, minimizando los riesgos y garantizando el cumplimiento de los datos con las regulaciones pertinentes. A continuación se muestra una tabla que los compara todos:

Casos de uso de AI-SPM

Los procesos impulsados por IA ahora afectan a casi todos los sectores, lo que abre nuevas posibilidades para el análisis de datos, la automatización y las experiencias personalizadas del cliente. Sin embargo, garantizar la seguridad y confiabilidad de estas soluciones de IA exige una postura proactiva en la protección de datos, los modelos y la infraestructura. Las soluciones AI-SPM ayudan en este sentido mediante:

• Minimización de los puntos de exposición: AI-SPM asigna y supervisa continuamente todos los puntos de acceso, privilegios e integraciones dentro de los sistemas de IA, lo que reduce las posibles vías de entrada para los atacantes y limita la superficie de ataque general.
• Protección de los ciclos de vida de los modelos de IA: la gestión de la postura de seguridad identifica vulnerabilidades en los entornos de desarrollo y los procesos de implementación para los modelos de aprendizaje automático.
• Aplicación de las medidas de protección de la privacidad de los datos: la información confidencial (desde datos de clientes y financieros hasta investigaciones exclusivas) se mantiene totalmente supervisada y protegida, ya sea en reposo o en movimiento.
• Proporcionar una respuesta potente a incidentes: AI-SPM prioriza las alertas de seguridad, lo que permite reacciones más rápidas ante amenazas potenciales y minimiza el daño causado por intrusiones.

IA y arquitectura Zero Trust: mejora de la seguridad

La base de las herramientas de inteligencia artificial reside en los datos, y el enfoque dual de DSPM e IA-SPM ayuda a protegerlos. En una arquitectura zero trust, ningún dispositivo, usuario o servicio se presume confiable; cada paso de acceso implica una verificación basada en el contexto. Un modelo de IA que alberga información confidencial se beneficia de esta postura al examinar cada solicitud de datos como potencialmente dañina hasta que se demuestre lo contrario, cerrando así la ventana de oportunidad que, de otro modo, explotarían los ciberdelincuentes.

AI-SPM es una de las capacidades de una solución DSPM, que amplía las defensas centradas en los datos mediante la aplicación de controles de seguridad también en la capa de modelado. Los conceptos de zero trust se integran profundamente en AI-SPM para garantizar que las aplicaciones y los microservicios se comuniquen de forma segura, independientemente de cuántos terminales nuevos se añadan. El resultado es una colaboración más segura entre científicos de datos, analistas y equipos de TI, quienes gestionan información significativa, a menudo en tiempo real, para generar información crítica para el negocio.

Las organizaciones que adoptan principios zero trust para sus entornos de IA ponen tanto énfasis en la integridad del modelo como en la confidencialidad de los datos. Proteger la lógica de estos modelos (y la información que derivan) es crucial para la coherencia en los procesos de toma de decisiones. Cuando una empresa diseña una estrategia zero trust basada en AI-SPM, se posiciona para gestionar operaciones a escala y, al mismo tiempo, evitar los problemas que surgen cuando los datos, la infraestructura y las directivas comerciales no están sincronizados.

How To Build an AI-SPM Program

Building an AI-SPM program helps organizations move from reactive threat detection towards a proactive, governance-led security model. To get started, enterprises should follow these steps and best practices:

Step 1: Establish Governance and Risk Baselines

• Create a cross-functional AI security committee with members across security, legal, and machine learning teams. This establishes AI-SPM program ownership early. 
• Define data classification policies that determine the types of data, such as PII or intellectual property, LLMs can access.
• Classify AI model risks by model type, such as self-trained internal models and public APIs.

Step 2: Define AI Model Adoption and Approval Workflows

• Create a list of all sanctioned AI models, GenAI apps, and other AI tools. Share that list with every employee and contractor in the organization.
• Make it easy for developers to submit new AI models or AI apps for security review and approval.

To get visibility into your current AI usage at this stage, create AI asset registries and dynamic AI-BOMs. 

Step 3: Enforce Zero Trust and Least-Privileged Access Controls

• Define and enforce role-based access control (RBAC) for AI models and GenAI apps.
• Establish non-human identity access controls. These controls prevent agentic AI from executing high-risk actions without human approval.

As you implement zero trust, it’s a best practice to establish user-inherited RAG access policies. These policies prevent AI models from sharing sensitive files with unauthorized users.

Step 4: Adopt AI Threat Detection

• Integrate AI-SPM alerts into your SIEM and SOAR platforms.
• Update incident response playbooks to address AI-specific security weaknesses and attack types.
• Enable your SOC with AI security training.

AI-SPM best practices at this stage include deploying inline inspection proxies into your runtime environments. These proxies detect and block threats such as malicious prompts and suspicious transaction volumes.

Step 5: Run Threat Simulations

• Complete tabletop exercises that simulate common AI attack paths such as RAG data breaches.
• Audit simulations to ensure that regulatory compliance rules work as expected.
• Refine access controls, data classification rules, and runtime threat detection thresholds based on feedback from simulated attacks.

Gestión de la postura de seguridad de datos de Zscaler

Zscaler AI-SPM protege contra riesgos específicos de la IA, incluida la exposición de datos, el uso indebido y la gobernanza de modelos, con un enfoque en proteger las cargas de trabajo de IA generativa (GenAI) en la nube pública. 

Como parte de la plataforma Zscaler AI Data Security e integrada con nuestra solución existente de gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM), AI-SPM proporciona visibilidad integral de los modelos de IA, datos de inferencia sensibles, implementaciones de modelos y correlación de riesgos. Al supervisar la configuración de los modelos, los flujos de datos y las interacciones del sistema, identifica riesgos de seguridad y cumplimiento normativo que las herramientas tradicionales suelen pasar por alto, con:

• Visibilidad del panorama de IA: descubra y mantenga un inventario de todos los modelos de IA que se utilizan en sus entornos de nube, junto con los recursos de nube, las fuentes de datos y las canalizaciones de datos asociados que participan en el entrenamiento, el ajuste o el anclaje de estos modelos.
• Seguridad de datos: identifique las fuentes de datos utilizadas para entrenar modelos de IA para descubrir y clasificar datos confidenciales o regulados, como información de identificación personal (PII) que podría exponerse a través de las salidas, registros o interacciones de modelos contaminados. 
• Gestión de riesgos: evalúe las implementaciones de IA para detectar vulnerabilidades, configuraciones incorrectas y permisos arriesgados, asignando conexiones y brindando soluciones para reducir las rutas de ataque, las infracciones de datos y el daño operativo o de reputación.
• Gobernanza y cumplimiento: automatice la aplicación de políticas, las mejores prácticas y los registros de auditoría para las implementaciones de IA para garantizar el cumplimiento normativo (por ejemplo, RGPD, NIST), minimizando el riesgo legal y ayudando en el cumplimiento normativo.

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