Mitigando la nueva frontera de riesgos de la IA: Unificando la ciberseguridad empresarial con la seguridad de la IA
Estos son tiempos emocionantes para la IA. Las empresas están combinando las capacidades de la IA con los datos empresariales para ofrecer mejores resultados a empleados, clientes y socios. Sin embargo, a medida que las organizaciones integran la IA más profundamente en sus sistemas, esos datos e infraestructuras también se convierten en objetivos más atractivos para los ciberdelincuentes y otros adversarios.
La IA generativa (gen IA), en particular, introduce nuevos riesgos al expandir significativamente la superficie de ataque de una organización. Esto significa que las empresas deben evaluar cuidadosamente las amenazas potenciales, las vulnerabilidades y los riesgos que traen a las operaciones comerciales. Desplegar IA con una postura de seguridad sólida, en cumplimiento con las regulaciones y de una manera más confiable, requiere más que defensas improvisadas; demanda un cambio estratégico. La seguridad no puede ser una reflexión tardía; debe integrarse en toda la estrategia de IA.
Seguridad de la IA vs. Seguridad de la IA
La seguridad de la IA y la seguridad de la IA son conceptos relacionados pero distintos. Ambos son necesarios para reducir riesgos, pero abordan diferentes desafíos.
Seguridad de la IA
La seguridad de la IA se centra en proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los sistemas de IA. El objetivo es prevenir que actores maliciosos ataquen o manipulen esos sistemas. Las amenazas pueden surgir de:
- Explotación de vulnerabilidades en componentes de software.
- Sistemas mal configurados o autenticaciones rotas que permiten el acceso no autorizado a datos sensibles de la empresa.
- Inyección de prompts o «jailbreaking» del modelo.
En otras palabras, la seguridad de la IA se asemeja a la seguridad de TI tradicional, pero aplicada a nuevos tipos de sistemas.
Seguridad de la IA
La seguridad de la IA ayuda a mantener el comportamiento previsto de los sistemas de IA, manteniéndolos alineados con las políticas de la empresa, las regulaciones y los estándares éticos. Los riesgos aquí no están relacionados con el compromiso del sistema, sino con lo que el sistema produce. Los problemas de seguridad incluyen:
- Lenguaje dañino o tóxico.
- Sesgo o discriminación en las respuestas.
- Alucinaciones (respuestas plausibles pero falsas).
- Recomendaciones peligrosas o engañosas.
Un fallo en la seguridad puede erosionar la confianza, causar daño reputacional e incluso crear responsabilidades legales o éticas.
Ejemplos de riesgos de seguridad y seguridad
Riesgos de Seguridad de la IA
- Problemas de seguridad de memoria: El software de inferencia y otros componentes del sistema de IA pueden ser vulnerables a problemas tradicionales de seguridad de memoria.
- Configuraciones inseguras: El servidor MCP de una herramienta está expuesto a Internet sin autenticación.
Riesgos de Seguridad de la IA
- Sesgo: Las respuestas del modelo discriminan a un grupo social basado en características personales.
- Alucinación: El modelo inventa respuestas que no están basadas en hechos.
La nueva frontera de riesgos: Desmitificando la «seguridad»
Si bien la seguridad fundamental es crítica, los modelos de lenguaje grande (LLMs) introducen un dominio adicional de riesgo: la seguridad. A diferencia del uso tradicional del término, en contextos de IA, la seguridad significa confiabilidad, equidad y alineación ética.
Un fallo de seguridad podría exponer datos sensibles. Un fallo de seguridad podría producir recomendaciones de contratación sesgadas o respuestas tóxicas en un chatbot de atención al cliente.
¿Debería el modelo de IA recibir toda la atención?
Los modelos de IA a menudo atraen la atención, pero son solo un componente de un sistema de IA más amplio. De hecho, los componentes no relacionados con la IA (servidores, APIs, capas de orquestación) a menudo constituyen la mayor parte del sistema y conllevan sus propios riesgos.
El enfoque correcto es una estrategia de defensa en profundidad: fortalecer las prácticas de seguridad empresarial existentes y luego añadir protecciones adicionales para los nuevos riesgos que introduce la IA generativa.
Unificando la seguridad de la IA con la ciberseguridad empresarial
La seguridad de la IA no se trata de reinventar la rueda. Los mismos principios que sustentan la seguridad empresarial tradicional también se aplican aquí. De hecho, sus inversiones existentes en ciberseguridad son la base de su postura de seguridad de IA.
La seguridad se trata de gestionar riesgos: reducir la posibilidad de que una amenaza se materialice y minimizar su impacto si lo hace. Esto significa:
- Modelado de riesgos para identificar y priorizar riesgos relacionados con la IA.
- Pruebas de penetración para medir la robustez.
- Monitoreo continuo para detectar y responder a incidentes.
Conclusión
La seguridad de la IA y la seguridad de la IA son dos caras de la misma moneda: una centrada en proteger los sistemas de ataques, la otra en fortalecer un comportamiento responsable y confiable. Las empresas que traten la seguridad de la IA y la seguridad como parte integral de su estrategia de gestión de riesgos estarán mejor posicionadas para desbloquear el valor comercial de la IA mientras mantienen la confianza de clientes, empleados y reguladores.
