¿Qué es AI Security Posture Management (AI-SPM)?

¿Por qué es importante AI-SPM?

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

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

• Envenenamiento de datos: los malintencionados inyectan datos perjudiciales en los conjuntos de datos de entrenamiento, provocando que los modelos adopten comportamientos sesgados o comprometidos.
• Ataques adversarios: las manipulaciones sutiles en los datos de entrada engañan a los sistemas de IA, dando lugar a predicciones o decisiones inexactas con consecuencias potencialmente graves.
• Extracción de modelos: los atacantes roban modelos patentados sondeando las salidas para reconstruir los parámetros internos, lo que conduce al robo o uso indebido de la propiedad intelectual.

AI-SPM es la solución a estos desafíos. Al anticiparse a las vulnerabilidades y asegurar los modelos de IA desde el diseño hasta la implementación, AI-SPM mitiga los riesgos y garantiza que el desarrollo de la 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 normativos y las normas del sector siguen ampliando su alcance, lo que refleja la creciente dependencia del mundo de las soluciones impulsadas por la IA. A medida que los programas de IA se vuelven parte integral de la manera en que las empresas prestan servicios, los tomadores de decisiones deben asegurarse de que se incorporen medidas de defensa sólidas en las operaciones diarias. Este nivel de vigilancia desentraña 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 la 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 puntos débiles que pueden ser explotados por los atacantes, como el envenenamiento de datos, la evasión de modelos o la 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 sólidas 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 visión de todas las herramientas y servicios de IA activos, lo que dificulta la identificación de implementaciones de IA oculta y la gestión de riesgos potenciales.
• IA oculta: los equipos de seguridad tienen dificultades para rastrear qué modelos de IA se implementan, si están aprobados oficialmente, si se mantienen adecuadamente y si cumplen las normas de seguridad vigentes.
• Gobernanza de datos: las organizaciones frecuentemente enfrentan 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 fugas.
• Errores de configuración: una supervisión inadecuada en la configuración de los servicios de IA puede dar lugar a la exposición accidental de información confidencial o a accesos no autorizados, aumentando la superficie de ataque.
• Violaciones del cumplimiento y sanciones legales: la gestión o la implementación inadecuadas de datos de IA pueden dar lugar a incumplimientos de mandatos normativos como el RGPD y la HIPAA, lo que se traduce en costosas multas 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 AI Security Posture Management (AI-SPM)

Hay varios elementos característicos que distinguen a la gestión de la postura de seguridad impulsada por la IA, cada uno de los cuales mejora la capacidad de una empresa para luchar contra los adversarios digitales:

• Visibilidad del panorama de la IA: obtener visibilidad completa del panorama de la IA
• Detección e inventario de IA: detectar e inventariar automáticamente modelos de IA con actividad, trazabilidad de datos y problemas de seguridad.
• Seguridad de los datos de IA: clasificar todos los datos almacenados en los proyectos de IA, así como los datos utilizados para afinar los modelos de IA con el fin de evitar el uso o la exposición accidental de datos confidenciales.
• Trazabilidad de la IA: comprender cómo interactúan los modelos de IA con los datos y visualice cómo fluyen los datos confidenciales a través de los conductos de IA.
• Gestión de riesgos de la IA: comprender, priorizar y remediar los riesgos asociados a los almacenes de datos de IA, como la configuración errónea, los permisos excesivos y la exposición
• Acceso a datos de IA: aplicar políticas de acceso granular para restringir el acceso no autorizado a la IA, evitar el uso indebido de modelos y garantizar interacciones de LLM seguras.
• Gobernanza y cumplimiento de la IA: implementar políticas y mejores prácticas que se alineen con los estándares y regulaciones de la industria, 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 abarca los riesgos de ciberseguridad de la IA con los siguientes procesos: 

• Detección e inventario de IA: AI-SPM escanea los entornos, por ejemplo, Amazon Bedrock, Azure AI Foundry y Google Vertex AI, para generar un inventario completo de todos los modelos de IA y los recursos asociados, las fuentes de datos y los conductos de datos implicados en el entrenamiento, el ajuste y la implementación dentro de los entornos en la nube. Luego, AI-SPM correlaciona las señales a través de la clasificación y la detección de datos, las rutas de acceso a los datos y la exposición potencial de datos confidenciales a la IA, identificando posibles vulnerabilidades y errores de configuración para ayudar a los usuarios a descubrir rápidamente los riesgos ocultos de la IA.
• Gestión de riesgos: AI-SPM ayuda a identificar, priorizar y remediar los riesgos (mediante la identificación y clasificación de los datos confidenciales o regulados, como la información personal identificable, por ejemplo) y las violaciones de la normativa que podrían conducir a la exfiltración de datos o al acceso no autorizado a los modelos y recursos de AI. También utiliza la inteligencia sobre amenazas para detectar la invocación maliciosa de modelos de IA y el posible uso indebido de los recursos de la IA. Se generan alertas cuando se detecta un riesgo o una violación de alta prioridad junto con recomendaciones de seguridad para una respuesta rápida.
• Cumplimiento y gestión de la postura de seguridad: AI-SPM garantiza una configuración segura de los modelos de IA, incluida la protección de datos, los controles de acceso, etc. Proporciona una visibilidad completa de la postura de cumplimiento de la IA y los datos, mapeando automáticamente la postura de seguridad frente a normativas como RGPD o HIPAA, así como estándares específicos de la IA como NIST AI RMF 600-1 para priorizar la violación del cumplimiento y minimizar el riesgo de responsabilidades legales.

AI-SPM vs. DSPM vs. 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 estas tres permite a las organizaciones salvaguardar sus sistemas de IA, sus activos de datos y sus entornos en la nube, minimizando los riesgos y garantizando el cumplimiento de las normativas pertinentes. A continuación encontrará una tabla comparativa:

Casos de uso de AI-SPM

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

• Minimizar los puntos de exposición: AI-SPM mapea y supervisa continuamente todos los puntos de acceso, privilegios e integraciones dentro de los sistemas de IA, reduciendo las posibles vías de entrada para los atacantes y limitando la superficie de ataque global.
• Asegurar los ciclos de vida de los modelos de IA: la gestión de la postura de seguridad identifica las vulnerabilidades en los entornos de desarrollo y los conductos de implementación de los modelos de aprendizaje automático.
• Aplicar medidas para garantizar la privacidad de los datos: la información confidencial (desde datos financieros y de clientes hasta investigaciones patentadas) se mantiene totalmente vigilada y protegida, tanto en reposo como en movimiento.
• Proporcionar una sólida respuesta ante incidentes: AI-SPM prioriza las alertas de seguridad, lo que permite reaccionar con mayor rapidez ante posibles amenazas y minimizar los daños de las intrusiones.

La IA y la arquitectura Zero Trust: Mejorando la postura de seguridad

La base de las herramientas de inteligencia artificial son los datos, y el enfoque dual de DSPM y AI-SPM ayuda a protegerlos. Bajo una  arquitectura Zero Trust, ningún dispositivo, usuario o servicio se considera confiable por defecto; cada paso de acceso implica una verificación basada en el contexto. Un modelo de IA que contiene información confidencial se beneficia de este enfoque al tratar cada solicitud de datos como potencialmente dañina hasta que se demuestre lo contrario, cerrando así la “ventana abierta” que los malintencionados podrían aprovechar.

AI-SPM es una capacidad dentro de una solución DSPM que amplía las defensas centradas en los datos al aplicar 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 manera segura, sin importar cuántos nuevos puntos finales se agreguen. El resultado es una colaboración más segura entre científicos de datos, analistas y equipos de TI, quienes manejan información significativa (a menudo en tiempo real) para generar conocimientos empresariales cruciales.

Las organizaciones que adoptan principios Zero Trust para sus entornos de IA ponen se centran tanto 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 uniformidad 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.

Zscaler AI Security Posture Management

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 de gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM), AI-SPM proporciona visibilidad integral de los modelos de IA, datos de inferencia confidenciales, 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, mediante:

• Visibilidad del panorama de IA: detecte 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 la puesta en marcha de estos modelos.
• Seguridad de los datos: identifique las fuentes de datos utilizadas para entrenar modelos de IA para detectar 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 riesgosos, mapeando conexiones y brindando soluciones para reducir las rutas de ataque, las violaciones de datos y el daño operativo o a la 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 facilitando el cumplimiento normativo.

Vea Zscaler AI Security Posture Management en acción: solicite una demostración para ver cómo protegemos sus modelos, datos e implementaciones de IA en la nube.