El Código de Práctica del Reino Unido para la Ciberseguridad de la IA: Significado e Importancia
Con el crecimiento de la adopción de la IA, tanto sus beneficios como sus riesgos se vuelven más evidentes. Los gobiernos de todo el mundo están redactando directrices y, en algunos casos, promulgando legislación para regular la seguridad y el uso de la IA. En respuesta a estos desafíos, el gobierno del Reino Unido ha introducido un Código de Práctica para la Ciberseguridad de la IA, estableciendo estándares de seguridad básicos. Aunque este marco es voluntario y carece del peso legal del Acta de IA de la UE, es una de las primeras directrices de seguridad respaldadas por el gobierno específicamente para la IA.
Compromiso del Reino Unido con la Seguridad de la IA
Esta iniciativa destaca el compromiso del Reino Unido de asegurar el desarrollo y la implementación de la IA sin comprometer el progreso tecnológico. Las nuevas directrices del Reino Unido definen 13 principios de seguridad, 10 de los cuales se alinean directamente con las capacidades integradas de varias plataformas de seguridad de IA.
Resumen del Código de Práctica para la Ciberseguridad de la IA del Reino Unido
Publicado en enero de 2025, el Código de Práctica aborda los riesgos cibernéticos distintos asociados con la IA, como la contaminación de datos, la ofuscación de modelos y la inyección de comandos indirectos. Este Código se estructura en torno a varios principios clave diseñados para guiar a las organizaciones en la seguridad de sus sistemas de IA:
Principios de Seguridad
Principio 1: Aumentar la Conciencia del Personal sobre Amenazas y Riesgos de Seguridad de la IA
Las organizaciones deben educar a su personal sobre las amenazas de seguridad de la IA para fomentar una cultura de conciencia de seguridad.
Principio 2: Diseñar Sistemas de IA para la Seguridad así como para la Funcionalidad y el Rendimiento
Las consideraciones de seguridad deben ser integrales en el proceso de diseño de sistemas de IA, asegurando que la funcionalidad y el rendimiento no eclipsen los requisitos de seguridad.
Principio 3: Evaluar las Amenazas y Gestionar los Riesgos a su Sistema de IA
Las organizaciones deben llevar a cabo una modelización de amenazas integral para identificar y mitigar los riesgos potenciales a sus sistemas de IA.
Principio 4: Habilitar la Responsabilidad Humana para los Sistemas de IA
Al diseñar un sistema de IA, los desarrolladores deben incorporar y mantener capacidades que permitan la supervisión humana.
Principio 5: Identificar, Rastrear y Proteger los Activos y Dependencias de su Sistema de IA
Las organizaciones deben mantener un inventario de los activos de IA y sus dependencias para protegerlos de manera efectiva.
Principio 6: Asegurar los Entornos de Desarrollo y Entrenamiento
Los entornos de desarrollo y prueba deben estar asegurados para prevenir accesos no autorizados y posibles compromisos.
Principio 7: Asegurar la Cadena de Suministro de Software
Las organizaciones deben evaluar y gestionar los riesgos que surgen del uso de componentes de IA de terceros para garantizar la seguridad del sistema en general.
Principio 8: Documentar sus Datos, Modelos y Comandos
Las organizaciones deben mantener documentación completa de los datos utilizados, los modelos de IA desarrollados y los comandos aplicados para garantizar la transparencia y la seguridad.
Principio 9: Realizar Pruebas y Evaluaciones Apropiadas
Los sistemas y modelos de IA deben someterse a pruebas rigurosas para detectar vulnerabilidades, sesgos y problemas de rendimiento antes de su implementación.
Principio 10: Comunicación y Procesos Asociados con los Usuarios Finales
Las organizaciones deben establecer canales de comunicación claros para informar a los usuarios finales sobre los comportamientos, riesgos y cambios del sistema de IA.
Principio 11: Mantener Actualizaciones, Parches y Mitigaciones de Seguridad Regulares
Los sistemas de IA deben actualizarse regularmente con parches de seguridad para abordar vulnerabilidades emergentes.
Principio 12: Monitorear el Comportamiento de su Sistema
El monitoreo continuo de los sistemas de IA es esencial para detectar anomalías, incidentes de seguridad y comportamientos inesperados.
Principio 13: Asegurar la Eliminación Adecuada de Datos y Modelos
Las organizaciones deben implementar procesos seguros para la eliminación de datos y la jubilación de modelos para prevenir accesos no autorizados a activos de IA obsoletos.
Comparación entre el Código de Ciberseguridad de IA del Reino Unido y la Acta de IA de la UE
Mientras que el Código de Ciberseguridad de IA del Reino Unido se centra en principios de ciberseguridad específicos para el desarrollo y la implementación de la IA, la Acta de IA de la UE adopta un enfoque regulador más amplio. Las diferencias clave entre estos marcos incluyen:
- Alcance: El Código del Reino Unido es un conjunto de directrices de seguridad voluntarias, mientras que la Acta de IA de la UE es un marco legal vinculante.
- Enfoque en la Ciberseguridad: Las directrices del Reino Unido priorizan los aspectos técnicos de seguridad de la IA, mientras que la Acta de IA de la UE también enfatiza consideraciones éticas.
- Aplicación Regulatoria: El cumplimiento con el Código de Ciberseguridad de IA del Reino Unido es alentado, pero no obligatorio.
- Categorización de Sistemas de IA: La Acta de IA de la UE clasifica los sistemas de IA en cuatro categorías de riesgo, mientras que el enfoque del Reino Unido no clasifica los sistemas por riesgo.
- Impacto Empresarial: Las empresas en el Reino Unido pueden adoptar el Código de Práctica sin enfrentar repercusiones legales inmediatas.
Conclusión
El Código de Práctica para la Ciberseguridad de IA del Reino Unido representa un paso significativo para establecer directrices claras y efectivas para la seguridad de la IA. Al alinearse con estos principios, las organizaciones pueden mejorar la seguridad de sus sistemas de IA, fomentando la confianza y la fiabilidad en las tecnologías de IA.
