5 Preguntas Críticas para Adoptar una Solución de Seguridad AI
En la era de la inteligencia artificial (AI) y las tecnologías en la nube, las organizaciones están implementando medidas de seguridad para proteger datos sensibles y asegurar el cumplimiento normativo. Entre estas medidas, las soluciones de AI-SPM (Gestión de Postura de Seguridad AI) han ganado relevancia para asegurar los pipelines de AI, activos de datos sensibles y el ecosistema general de AI.
Sin embargo, no todas las herramientas de AI-SPM son iguales. Al evaluar soluciones potenciales, las organizaciones a menudo luchan por identificar las preguntas adecuadas para tomar una decisión informada. A continuación, se presentan cinco preguntas críticas que toda organización debe hacer al seleccionar una solución de AI-SPM.
1: ¿Ofrece la solución visibilidad y control integrales sobre AI y los riesgos asociados a los datos?
Con la proliferación de modelos de AI en las empresas, mantener la visibilidad y control sobre los modelos de AI, conjuntos de datos e infraestructura es esencial para mitigar riesgos relacionados con el cumplimiento, uso no autorizado y exposición de datos. Cualquier brecha en visibilidad o control puede dejar a las organizaciones expuestas a violaciones de seguridad o incumplimientos normativos.
Una solución de AI-SPM debe ser capaz de descubrir modelos de AI sin problemas, creando un inventario centralizado para una visibilidad completa de los modelos desplegados y los recursos asociados. Esto ayuda a las organizaciones a monitorear el uso de modelos, asegurar el cumplimiento de políticas y abordar proactivamente cualquier vulnerabilidad de seguridad potencial.
2: ¿Puede la solución identificar y remediar riesgos específicos de AI en el contexto de los datos empresariales?
La integración de AI en los procesos empresariales introduce nuevos desafíos de seguridad únicos más allá de los sistemas de TI tradicionales. Por ejemplo:
- ¿Son vulnerables tus modelos de AI a ataques adversariales y exposición?
- ¿Los conjuntos de datos de entrenamiento de AI están suficientemente anonimizados para prevenir la filtración de información personal o propietaria?
- ¿Estás monitoreando sesgos o manipulaciones en modelos predictivos?
Una solución efectiva de AI-SPM debe abordar riesgos específicos de los sistemas de AI. Por ejemplo, debe proteger los datos de entrenamiento utilizados en flujos de trabajo de aprendizaje automático y asegurar que los conjuntos de datos cumplan con las regulaciones de privacidad.
3: ¿Se alinea la solución con los requisitos de cumplimiento normativo?
El cumplimiento normativo es una preocupación principal para las empresas a nivel mundial, dado el creciente complejo de las leyes de protección de datos como GDPR (Reglamento General de Protección de Datos), NIST AI, HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud), entre otros. Los sistemas de AI amplifican este desafío al procesar datos sensibles de manera que aumenta el riesgo de violaciones accidentales o incumplimientos.
Al evaluar una solución de AI-SPM, asegúrate de que mapee automáticamente tus flujos de trabajo de datos y AI a los requisitos de gobernanza y cumplimiento. Debe ser capaz de detectar datos no conformes y proporcionar características de informes robustas para habilitar la preparación para auditorías.
4: ¿Qué tan bien escala la solución en arquitecturas nativas de nube dinámica y multi-nube?
Las infraestructuras modernas nativas de la nube son dinámicas, con cargas de trabajo que se escalan hacia arriba o hacia abajo según la demanda. En entornos multi-nube, esta flexibilidad presenta un desafío: mantener políticas de seguridad consistentes a través de diferentes proveedores y servicios.
Una solución de AI-SPM necesita estar diseñada para la escalabilidad. Pregunta si la solución puede manejar entornos dinámicos, adaptarse continuamente a los cambios en tus pipelines de AI y gestionar la seguridad en infraestructuras distribuidas en la nube.
5: ¿Cómo se integra la solución con los sistemas existentes?
Un error común que cometen las organizaciones al adoptar nuevas tecnologías es no considerar cuánto se integrarán esas tecnologías con sus sistemas existentes. La AI-SPM no es una excepción. Sin una integración fluida, las organizaciones pueden enfrentar interrupciones operativas, silos de datos o brechas en su postura de seguridad.
Antes de seleccionar una solución de AI-SPM, verifica si se integra con tus herramientas de seguridad de datos existentes, plataformas de gobernanza de identidad o cadenas de herramientas de DevOps. La integración sólida asegura coherencia y permite que tus equipos de seguridad, DevOps y AI colaboren de manera efectiva.
Conclusión
Recuerda, la AI-SPM no se trata solo de proteger datos, sino de salvaguardar el futuro de tu negocio. A medida que la AI continúa transformando las industrias, contar con las herramientas y tecnologías adecuadas permitirá a las organizaciones innovar con confianza mientras se mantienen a la vanguardia de las amenazas emergentes.
