¿Cuáles son las preocupaciones de seguridad de la IA?

La creciente adopción de la IA introduce nuevos riesgos de seguridad para las empresas a medida que las compañías implementan modelos de IA, copilotos y automatización dentro de las operaciones de seguridad corporativa y los flujos de trabajo de TI. Las herramientas de IA son cada vez más confiables para tomar decisiones críticas respecto a la gestión de recursos de TI y la respuesta a posibles ataques.

Los sistemas de IA son herramientas útiles; sin embargo, no son perfectos. Los sistemas de IA pueden cometer errores y pueden ser objeto de ataques diseñados para manipularlos y su toma de decisiones. Entender los riesgos asociados con la IA es esencial para implementar controles de seguridad y políticas de gobernanza para gestionarlos.

¿Qué tipos de riesgos se incluyen en las preocupaciones de seguridad de la IA?

Las herramientas impulsadas por IA conllevan una serie de posibles preocupaciones de seguridad. Tres de las más significativas son los atacantes manipulando el modelo de IA, los mensajes elaborados que engañan a una herramienta de IA para que tome decisiones incorrectas, y la filtración de datos de las herramientas de IA.

Envenenamiento de modelos e inyección de desinformación.

Los modelos de IA se entrenan alimentándolos con datos de entrenamiento y permitiéndoles extraer información y patrones de este conjunto de datos. En general, la calidad del modelo de IA depende de la calidad de los datos que se le proporcionan. Los atacantes pueden explotar esto corrompiendo los datos de entrenamiento para introducir información incorrecta, ya sea durante el entrenamiento inicial o el aprendizaje continuo. Al hacerlo, pueden cambiar el modelo subyacente para tomar decisiones incorrectas, lo que puede llevar a detecciones falsas positivas o falsas negativas.

La mayoría de los modelos de IA no son explicables, lo que dificulta determinar cómo llegaron a una conclusión particular y si ese proceso de pensamiento fue correcto. Por esta razón, es esencial identificar y filtrar los datos de entrenamiento incorrectos o corruptos antes de que se codifiquen en el modelo para gestionar este riesgo.

Manipulación de modelos e inyección de mensajes.

Los ataques de manipulación de modelos e inyección de mensajes apuntan a sistemas de IA en producción, intentando dirigirlos hacia clasificaciones incorrectas o malos consejos. Estos ataques implican que el atacante abuse de su comprensión de cómo funciona un modelo para crear un mensaje que cause resultados no anticipados en el modelo de IA.

Con la IA, las salidas pueden variar considerablemente según los detalles del mensaje y otros factores, como la temperatura (nivel de aleatoriedad deseada) de las salidas. Al aprovechar este hecho, los atacantes pueden ser capaces de identificar y explotar una brecha en las salvaguardias de la IA o forzar al modelo de IA a un estado indeseable.

Exposición de Datos y Filtración de Información Sensible

Los sistemas de IA comúnmente tienen acceso a información altamente sensible como parte clave de su capacidad para proporcionar beneficios al negocio. Algunos accesos a datos pueden ser intencionales, pero los empleados también pueden ingresar o copiar y pegar información sensible en herramientas de IA, tanto internas como externas.

Este acceso a datos sensibles introduce el riesgo de filtraciones de datos a través de registros, artefactos de entrenamiento, interfaces de chat mal gobernadas y el entrenamiento continuo de los sistemas de IA. Las organizaciones deben gestionar el acceso de la IA a datos sensibles e implementar prevención de pérdida de datos (DLP) para asegurar el cumplimiento de los requisitos regulatorios.

¿Cómo Afectan los Problemas de Seguridad de la IA a los Flujos de Trabajo del SOC?

Las herramientas de IA apoyan cada vez más los flujos de trabajo del centro de operaciones de seguridad (SOC) al ayudar a automatizar y agilizar la clasificación y correlación de alertas, la investigación de incidentes y la elaboración de informes. Si bien estas herramientas pueden ayudar a reducir el ruido, también pueden cometer errores, pasando por alto información vital o tomando decisiones incorrectas. Por esta razón, la IA debe ser utilizada para mejorar la efectividad de los analistas humanos en lugar de reemplazarlos completamente con automatización.

Aceleración de la Clasificación con el Soporte del Copiloto de IA

Para los equipos del SOC, los copilotos de IA funcionan como asistentes, resumiendo alertas, recomendando próximos pasos y apoyando investigaciones. Esto reduce la carga de trabajo asociada con la clasificación e investigación de incidentes y disminuye el tiempo medio de respuesta (MTTR).

Los copilotos son adecuados para situaciones bien conocidas y comunes, como grandes volúmenes de alertas repetitivas con patrones claros. Un copiloto puede identificar desviaciones de este patrón que indican amenazas potenciales mientras filtra el resto del ruido. Sin embargo, los copilotos son menos adecuados para situaciones en las que una organización enfrenta un incidente raro y de alto impacto. En estas situaciones, incluso los pequeños detalles pueden ser importantes para una adecuada clasificación y respuesta a amenazas, pero pueden ser filtrados o resumidos accidentalmente por un copiloto de IA.

Dependencia Excesiva de los Analistas y Desviación en las Decisiones

Los copilotos de IA son herramientas útiles, y los analistas pueden volverse dependientes de ellas con el tiempo. Esto se vuelve peligroso si las recomendaciones de IA son aceptadas y aprobadas sin una revisión adecuada, especialmente cuando los analistas están operando bajo presión de tiempo.

Las herramientas de seguridad de IA pueden producir recomendaciones incorrectas debido a indicadores alucinados, clasificaciones erróneas de severidad y la falta de contexto importante sobre el entorno de una organización. Una vez que una IA enmarca la narrativa, los analistas humanos pueden sufrir inconscientemente de sesgo de confirmación, buscando evidencia que apoye la teoría en lugar de intentar determinar la verdadera causa raíz. Si bien la IA puede ser útil para agilizar los procesos de respuesta, sus recomendaciones no deben ser tratadas como 100% precisas.

¿Qué controles de gobernanza reducen las preocupaciones de seguridad de la IA?

Explotar la IA requiere que los atacantes interactúen con los datos de entrenamiento de la IA o con un modelo de producción. Una gobernanza sólida puede ayudar a aliviar las preocupaciones de seguridad de la IA controlando el acceso a recursos sensibles y monitoreando interacciones en busca de indicadores de actividad sospechosa o maliciosa.

Controles de acceso y aplicación de políticas

Controles de acceso sólidos son la base de una política de seguridad de IA, limitando el acceso a fuentes de datos y herramientas de IA a usuarios autorizados. El control de acceso basado en roles (RBAC) implementa esto asignando acceso según lo que un usuario necesita para cumplir su rol en el negocio.

Los controles de acceso pueden ser aumentados por políticas que definan lo que los usuarios legítimos pueden hacer con las herramientas de IA. Esto incluye restringir el tipo de datos que se pueden ingresar en las herramientas de IA, reduciendo el riesgo y el impacto de posibles filtraciones de datos.

Monitoreo y evaluación del comportamiento

Además de prevenir amenazas a los sistemas de IA, las organizaciones también necesitan la capacidad de detectarlas y remediarlas. Por esta razón, es esencial registrar las solicitudes, respuestas y decisiones clave relacionadas con las recomendaciones de IA para proporcionar acceso a los datos necesarios para la investigación y respuesta a incidentes.

Estos registros deben ser monitoreados en busca de anomalías o patrones sospechosos, como intentos de inyección de solicitudes o acceso inusual a datos. Además, la empresa debe evaluar periódicamente el comportamiento del modelo en comparación con casos de prueba conocidos para identificar el desvío del modelo y realizar pruebas de ataque para detectar debilidades potencialmente explotables.

¿Qué escenarios empresariales aumentan la exposición?

Los riesgos de seguridad de la IA son mayores donde la IA desempeña un papel importante en el negocio, automatizando actividades críticas o de alto riesgo, como flujos de trabajo de respuesta a incidentes, herramientas orientadas al cliente o gestión de identidad y acceso (IAM). Los riesgos también se incrementan por el uso desconocido de la IA, como la IA en la sombra, donde los empleados utilizan herramientas de IA sin la debida autorización o gestión.

Canales de automatización de alto impacto

La automatización completa puede simplificar drásticamente varios procesos, reduciendo la carga sobre el personal de seguridad. Por ejemplo, una IA puede identificar una amenaza potencial o inspeccionar un ticket, realizar cambios para remediar el problema y cerrar el incidente.

Esto se vuelve problemático si la IA comete errores. Esto podría resultar en incidentes perdidos, gestión de accesos inapropiada o cambios disruptivos en el entorno de TI de la organización. Por esta razón, la automatización de procesos críticos o de alto riesgo debe mantener a un humano en el circuito o fuertes salvaguardias contra accidentes.

Uso de IA en la sombra no verificado

La IA en la sombra es el uso de herramientas de IA en el negocio sin aprobación formal o supervisión. Los empleados pueden adoptar herramientas “gratuitas” convenientes, lo que les permite procesar información sensible.
Cuando los equipos de seguridad solo se enteran de esta práctica después de que ha ocurrido, los riesgos de la IA en la sombra pueden resultar en filtraciones de datos, auditorías perdidas, aplicación inconsistente de políticas y falta de cumplimiento regulatorio. Por esta razón, las empresas deben buscar proactivamente el uso no autorizado de IA y desplegar controles diseñados para prevenir que datos sensibles sean ingresados en estas herramientas.

Preguntas frecuentes sobre AI Security

¿Cuál es la diferencia entre la seguridad de IA y la ciberseguridad tradicional?

La seguridad de IA aborda las amenazas de seguridad asociadas con las herramientas de IA, como el potencial de respuestas no deterministas a entradas similares y atacantes que apuntan y explotan sistemas de IA. Esto se basa en la ciberseguridad tradicional, integrando respuestas a estas amenazas junto con controles existentes para la seguridad de aplicaciones, datos e identidades.

¿Son seguros los copilotos de IA para que los equipos de SOC los utilicen?

La seguridad de los copilotos de IA para los equipos de SOC depende de cómo se utilice, se asegure y se gobierne la herramienta, más que de la herramienta en sí. Los copilotos son adecuados para ciertas tareas, como buscar anomalías o patrones en alertas comunes, pero pueden ser menos efectivos para incidentes más raros y de mayor riesgo. Por esta razón, los copilotos deben ser utilizados para reducir la carga de trabajo y asistir a los operadores humanos, mientras se deja a los analistas humanos el control de decisiones críticas y la responsabilidad.

¿Cómo pueden las organizaciones detectar el abuso o mal uso de los sistemas de IA?

Registrar interacciones con sistemas de IA, incluyendo solicitudes, intentos de acceso y acceso a datos de entrenamiento, puede ayudar a proporcionar información sobre el uso y abuso de estos sistemas. Estos registros pueden ser monitoreados y analizados en busca de anomalías o patrones de abuso, como intentos de inyección de solicitudes o acceso inusual o inapropiado a datos sensibles. La telemetría de IA debe integrarse con los flujos de trabajo existentes de SIEM, NDR y SOC, y no vivir en un silo separado para proporcionar un contexto valioso y aprovechar los controles de seguridad existentes.

¿Por qué importan hoy las preocupaciones de seguridad de la IA?

A medida que las empresas se vuelven cada vez más dependientes de la IA y la automatización, el alcance y el impacto de los errores y ataques de IA pueden crecer. Permitir que copilotos y agentes tomen decisiones clave introduce el riesgo de que sus puntos ciegos, alucinaciones y otros fallos puedan causar violaciones de datos, tiempo de inactividad y otros impactos negativos para el negocio.

A medida que la IA se integra en todo, las empresas no tienen la opción de «optar por no participar» por completo. En cambio, los equipos de seguridad deben implementar controles y políticas para gestionar los riesgos de seguridad de la IA. La IA es útil, pero solo con una gobernanza disciplinada, monitoreo y una clara responsabilidad para los tomadores de decisiones humanos.