Cumplimiento normativo de IA para equipos de seguridad

La IA introduce una serie de preocupaciones sobre el cumplimiento normativo, que van desde el uso de datos sensibles y protegidos para entrenar modelos de IA hasta el uso no autorizado de IA para apoyar flujos de trabajo críticos para el negocio. El crecimiento de la IA en la sombra, donde los empleados utilizan herramientas de IA no autorizadas para el negocio, agrava este problema mientras las empresas luchan por mantener visibilidad y hacer cumplir las políticas de seguridad corporativa.

El uso de IA solo va a expandirse, por lo que el enfoque de los equipos de seguridad debe centrarse en garantizar que este uso sea seguro y cumpla con las regulaciones aplicables. Para lograrlo, los equipos necesitan arquitecturas de seguridad que gestionen y monitoreen el uso de IA, generen registros de auditoría y reduzcan el riesgo de incidentes de seguridad relacionados con la IA.

Aspectos clave

• El cumplimiento normativo de IA se está convirtiendo en un problema de seguridad operativa, no solo legal.
• La IA en la sombra crea riesgos de cumplimiento cuando los empleados utilizan herramientas no autorizadas sin visibilidad ni controles.
• Los equipos de seguridad necesitan registros de auditoría, controles de acceso, aplicación de políticas y protección de datos para apoyar la gobernanza de IA.
• La visibilidad continua del uso de aplicaciones de IA y del movimiento de datos es esencial para la preparación de cumplimiento.
• El acceso de menor privilegio y la gestión centralizada de políticas reducen la exposición a medida que se expande el uso de IA.
• Las plataformas de seguridad ayudan a convertir tareas de cumplimiento fragmentadas en operaciones de seguridad repetibles.

El cumplimiento normativo de IA es un problema de seguridad

El uso de IA por parte de los empleados, tanto de herramientas internas como de terceros, introduce una variedad de riesgos para el negocio. La IA a menudo tiene acceso amplio a sistemas y datos corporativos, creando preocupaciones sobre el acceso y manejo de datos. Los equipos de seguridad necesitan visibilidad sobre el uso de IA y la capacidad de hacer cumplir las políticas corporativas para gestionar el riesgo cibernético y el cumplimiento normativo.

A medida que la IA se vuelve más común, los reguladores esperan cada vez más que las organizaciones tengan políticas y controles en su lugar para gestionar los riesgos asociados con la IA, tales como:

• IA en la sombra
• Evita la exposición de datos sensibles
• Controles de acceso débiles
• Aplicación irregular de las políticas
• Administración fragmentada
• Preparación de auditoría débil

Los equipos de seguridad son responsables de implementar las políticas, herramientas y controles de seguridad necesarios para cumplir con las expectativas regulatorias. Como resultado, los equipos de seguridad deben integrar seguridad de IA en su estrategia general de cumplimiento regulatorio.

¿Cómo crea el uso cotidiano de la IA una exposición al cumplimiento?

El uso cotidiano de la IA puede introducir riesgos de seguridad, privacidad y cumplimiento. Ejemplos comunes incluyen:

• El desarrollo impulsado por IA (programación de ambiente) puede introducir vulnerabilidades en el código de producción que los atacantes pueden explotar.
• Los datos de clientes compartidos con una herramienta de IA de terceros pueden resultar en que información personal identificable (PII) sea utilizada para entrenar el modelo y filtrada a otros usuarios.
• El uso de herramientas de IA no autorizadas puede violar las restricciones sobre el uso de IA bajo la Ley de IA de la UE y regulaciones similares.

Estos tipos de riesgos no son nada nuevo en el ámbito de la seguridad, pero la IA agrava el problema debido a su adopción generalizada, limitada auditabilidad y mayor autonomía. Los equipos de seguridad necesitan asegurarse de que los controles y políticas existentes de protección de datos, gestión de acceso, registro de actividades y aplicación de políticas se extiendan de manera efectiva para cubrir también el uso de IA.

¿Qué temas de cumplimiento de IA son más importantes para los equipos de seguridad?

Numerosas leyes y regulaciones tienen implicaciones para el uso y cumplimiento de la IA. Si bien la Ley de IA de la UE es la más famosa, las leyes de protección de datos como el GDPR, CCPA/CPRA, PCI DSS y HIPAA también controlan cómo se puede utilizar la IA y los datos a los que accede. Los marcos como el NIST AI RMF ofrecen orientación sobre cómo las organizaciones pueden implementar programas de seguridad de IA que sean seguros y cumplan con las normativas.

Dado que los equipos de seguridad son responsables de asegurar aplicaciones y datos y de hacer cumplir las políticas corporativas, la carga del cumplimiento regulatorio de la IA a menudo recae sobre ellos. Algunos factores clave a considerar incluyen la transparencia, la protección de datos, la responsabilidad, la gobernanza de acceso, la supervisión y la auditabilidad.

Las regulaciones de protección de datos moldean el cumplimiento de la IA.

Los sistemas de IA requieren acceso a grandes cantidades de datos potencialmente sensibles para realizar su trabajo. Esto incluye tanto los datos de entrenamiento como la información que los usuarios pueden enviar como parte de sus solicitudes.

Las implicaciones de cumplimiento de esto son significativas, ya que las organizaciones necesitan controlar:

• Los datos que los usuarios envían
• A dónde van esos datos
• Si esos datos se retienen
• Quién puede acceder a esos datos

Responder a estas preguntas requiere una visibilidad integral de las aplicaciones de IA, clasificación y etiquetado de datos, prevención de pérdida de datos (DLP), controles de acceso estrictos y monitoreo continuo. Si las organizaciones no pueden ver qué herramientas se están utilizando y qué datos los usuarios les están proporcionando, debido a la IA en la sombra o a una visibilidad limitada de las aplicaciones, pueden tener dificultades para cumplir con la normativa y estar en mayor riesgo de violaciones de datos y otros incidentes de seguridad similares.

La importancia de la auditoría y la capacidad de auditoría para el cumplimiento de la IA

Los sistemas de IA son inherentemente opacos. Para los modelos de IA no explicables, que la mayoría de las herramientas de producción utilizan, es imposible determinar cómo el modelo llegó a una decisión particular.

Como resultado, mantener registros de auditoría y responsabilidad requiere llevar un registro claro del uso de la IA, incluidos sus insumos y resultados. Estos datos son cruciales para apoyar la respuesta a incidentes, auditorías de cumplimiento, validación de controles y cualquier otra tarea en la que la organización deba defender la toma de decisiones de la herramienta de IA. A medida que el uso de la IA crece y se distribuye más a través de diversas herramientas, las organizaciones necesitan soluciones centralizadas para recopilar, gestionar y retener estos registros de auditoría.

Controles principales para el cumplimiento normativo de la IA

El cumplimiento normativo de la IA requiere la capacidad de monitorear el uso de la IA y hacer cumplir las políticas corporativas al respecto. Además, los equipos de seguridad deben poder demostrar el cumplimiento de las regulaciones aplicables a través de registros de auditoría duraderos y completos.

Inventarios de aplicaciones de IA y monitoreo

Los equipos de seguridad solo pueden asegurar y gobernar las herramientas de IA que saben que existen. Con la IA en la sombra, las organizaciones enfrentan riesgos significativos de seguridad y cumplimiento si no realizan activamente el descubrimiento de aplicaciones de IA y generan inventarios completos de aplicaciones de IA.

Con esta visibilidad, las organizaciones pueden pasar a rastrear patrones de uso y movimiento de datos para las aplicaciones de IA conocidas. Lograr una visibilidad completa del uso de aplicaciones de GenAI es esencial para prevenir que datos sensibles sean potencialmente expuestos a partes no autorizadas dentro o fuera de la organización.

Controles de acceso de menor privilegio

Controles de acceso de menor privilegio limitan el acceso y los privilegios al mínimo requerido para el rol de un usuario o aplicación dentro del negocio. Esto tiene múltiples aplicaciones para el cumplimiento regulatorio de la IA, incluyendo:

• Limitar el acceso a datos sensibles y protegidos por parte de usuarios y herramientas de IA
• Restringir el alcance del cumplimiento gestionando el acceso a herramientas de IA

Las organizaciones pueden gestionar el acceso a gran escala implementando controles de acceso basados en roles (RBAC), donde los privilegios se asignan a varios roles de usuario dentro del negocio. Esto permite que los roles se asignen fácilmente a diversas entidades y elimina la necesidad de gestionar privilegios de manera individual por entidad. Los controles de acceso basados en roles también ayudan a proteger contra la sobreasignación, ya que los permisos asignados están directamente relacionados con un conjunto particular de deberes.

Registros de auditoría y de eventos

Los registros de auditoría y de eventos ayudan a respaldar investigaciones, validación de controles y recolección de evidencia. En registros cronológicos regulados de cambios, inicios de sesión y acciones de políticas son vitales para mantener el cumplimiento y determinar quién realizó una acción específica, especialmente en un escenario donde la IA puede actuar de manera independiente.

Los registros de auditoría centralizados aumentan la escalabilidad de los esfuerzos de cumplimiento e investigación. Cuando las herramientas de IA pueden interactuar de manera independiente con otros sistemas, un único registro sincronizado de eventos puede acelerar las investigaciones y permitir un enfoque más proactivo hacia el cumplimiento regulatorio.

¿Cómo pueden los equipos de seguridad gobernar el uso de la IA sin ralentizar el negocio?

A menudo, la seguridad se ve como un obstáculo, ya que los mismos procesos y controles que previenen ataques también pueden dificultar que los usuarios legítimos realicen su trabajo. Cuando se trata de IA, bloquear cada herramienta puede ser el enfoque más simple para la gobernanza y seguridad de la IA, pero no es una opción realista.

Una política de cumplimiento de IA efectiva permite el acceso controlado a herramientas de IA con políticas de uso aprobado, controles de acceso y monitoreo continuo. Las mejores prácticas incluyen:

• Descubrimiento automatizado del uso no autorizado de IA
• Plataforma centralizada para monitoreo, gestión y aplicación de políticas
• Controles de acceso de menor privilegio para el acceso a datos sensibles, herramientas y flujos de trabajo
• Registro duradero para apoyar la respuesta a incidentes, auditorías de cumplimiento y solución de problemas
• Prevención de pérdida de datos (DLP) aplicada a todas las entradas y salidas de IA
• Políticas de uso y retención de datos alineadas con los requisitos regulatorios

¿Por qué la arquitectura de seguridad adecuada facilita el cumplimiento de la IA?

El cumplimiento de la IA requiere la capacidad de monitorear y gestionar el uso de herramientas de IA y los datos sensibles que consumen. Sin la arquitectura de seguridad adecuada, los equipos sufren de brechas significativas de visibilidad y luchan por mantenerse al día con el uso creciente de la IA. o de seguridad.

• Visibilidad en el uso de IA y aplicaciones en la nube
• Acceso de menor privilegio
• Prevención de pérdida de datos:
• Aplicación centralizada de políticas
• Registros duraderos.

La Plataforma SASE de Cato Cloud ofrece visibilidad de IA integrada y aplicación de políticas a través de la WAN corporativa. Contáctenos para ver cómo los equipos de seguridad pueden obtener visibilidad en el uso de IA, hacer cumplir el acceso y los controles de datos, y apoyar la gobernanza lista para auditorías a través de la gestión centralizada de políticas.