¿Qué es AI Security?

AI Security incluye controles de seguridad diseñados para proteger los sistemas de IA frente a ataques habituales. Entre ellos se incluyen la manipulación o eliminación de datos de entrenamiento y el uso de indicaciones maliciosas diseñadas para acceder a datos confidenciales o provocar un comportamiento anómalo en un sistema de inteligencia artificial.

A medida que las empresas adoptan y confían cada vez más en los sistemas de IA en procesos comerciales importantes, la seguridad de la IA se vuelve extremadamente importante. Los ataques que tengan éxito podrían provocar fugas de datos confidenciales, sesgos en los modelos de inteligencia artificial, ataques de denegación de servicio (DoS) o incidentes similares.

Los sistemas de inteligencia artificial se enfrentan a muchas de las mismas amenazas que los sistemas informáticos tradicionales, pero también se enfrentan a riesgos que les son propios. Para implementar la seguridad de la IA es necesario comprender los riesgos habituales que amenazan la integridad de los modelos de IA y la privacidad de los datos, así como la mejor manera de abordarlos.

El significado de AI Security

AI Security se centra en proteger los sistemas, los modelos y los datos de IA frente a diversas amenazas. Dado que a estos sistemas se les permite cada vez más el acceso a datos y flujos de trabajo de gran valor en sectores como la sanidad y las finanzas, una IA insegura podría dar lugar a filtraciones de datos, modelos sesgados o accesos no autorizados a los sistemas corporativos.

AI Security es un campo complejo y multidisciplinar que requiere conocimientos especializados en aprendizaje automático (ML), ciberseguridad y ética. Garantizar la seguridad de los sistemas de inteligencia artificial requiere soluciones de seguridad a medida, como la gestión del estado de seguridad de la IA (AI-SPM).

Componentes clave de AI Security

Los sistemas de inteligencia artificial son complejos y multidisciplinares, lo que los expone a una amplia gama de posibles amenazas. En consecuencia, IA Security abarca una amplia gama de prácticas recomendadas destinadas a mitigar los riesgos relacionados con los datos, los modelos, el acceso y las operaciones. Aunque muchos de los componentes clave de AI Security son similares a los de la ciberseguridad tradicional, la naturaleza de la IA y sus casos de uso plantean nuevos retos.

Componentes de AI Security

Componente	Descripción	Ejemplos de herramientas/prácticas
Protección de datos	Garantizar la seguridad de los datos de entrenamiento, validación e inferencia utilizados en los sistemas de inteligencia artificial	Cifrado (AES-256), anonimización de datos, registros de acceso
Integridad del modelo	Garantizar que los modelos de IA funcionen según lo previsto y no sean alterados ni atacados	Pruebas adversarias, privacidad diferencial, entrenamiento robusto
Gestión del acceso	Controlar quién puede acceder a los sistemas de IA y a los datos o flujos de datos relacionados	RBAC, MFA, seguridad de la pasarela de la API
Seguridad durante todo el ciclo de vida	Garantizar la seguridad de los sistemas de IA a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo y la implementación	Flujos de trabajo de DevSecOps, refuerzo de la integración continua y la entrega continua (CI/CD), control de versiones de modelos
Seguridad de las API y los puntos de conexión	Proteger el acceso a los modelos de IA (por ejemplo, a través de API) frente a posibles abusos o fugas de información	Limitación de velocidad de la API, OAuth 2.0, políticas de confianza cero

Protección de datos

Los datos son fundamentales para los sistemas de inteligencia artificial, ya que estos entrenan sus modelos y realizan inferencias para llevar a cabo diversas tareas. Por consiguiente, los datos de entrenamiento y los parámetros internos de los sistemas de inteligencia artificial deben protegerse contra cualquier modificación o eliminación no autorizada.

Un atacante que tuviera acceso a esta información podría modificarla para alterar el funcionamiento de un modelo de IA y las decisiones que toma. Por ejemplo, podrían introducir datos de entrenamiento mal etiquetados, diseñados para que un sistema de inteligencia artificial clasifique las actividades maliciosas como benignas y las ignore. Las organizaciones pueden gestionar estos riesgos implementando mejores prácticas de seguridad de datos, como controles de acceso, cifrado, prevención de pérdida de datos (DLP) y anonimización de datos.

Integridad del modelo

Los modelos de IA aprenden de sus datos de entrenamiento, comprimiendo la información que contienen en un conjunto de pesos del modelo. Los atacantes que puedan modificar los datos de entrenamiento o los pesos del modelo pueden alterar su funcionamiento. Por otra parte, un atacante que analice los resultados del modelo podría llegar a extraer datos de entrenamiento confidenciales codificados en ellos.

Las organizaciones deben llevar a cabo un seguimiento y una validación continuos de los modelos de inteligencia artificial para detectar cualquier cambio potencial en su comportamiento que pueda indicar un ataque u otro problema. Durante el proceso de entrenamiento, la empresa también debería realizar pruebas adversarias para garantizar la seguridad del modelo y adoptar las mejores prácticas en materia de privacidad de datos, como la privacidad diferencial.

Gestión del acceso

Los modelos de IA son sistemas potentes que tienen acceso a datos altamente sensibles, sobre todo ahora que las empresas están adoptando la IA autónoma. Un atacante que tenga acceso a estos sistemas podría utilizarlos para llevar a cabo nuevos ataques. Por ejemplo, un atacante podría consultar un sistema de inteligencia artificial para recabar información confidencial u ordenarle que lleve a cabo acciones maliciosas en otro sistema.

Para gestionar estos riesgos es necesario controlar estrictamente el acceso a los sistemas de inteligencia artificial y a los datos. Las organizaciones deben aplicar controles de acceso basados en el principio del privilegio mínimo tanto para los usuarios como para los sistemas de inteligencia artificial, como para la segmentación de la red, reduciendo al mínimo el acceso no autorizado a los datos y los sistemas. Además, se debe implementar autenticación multifactor (MFA) para todas las cuentas para reducir el riesgo de ataques de toma de control de cuentas.

Seguridad durante todo el ciclo de vida

Los sistemas de inteligencia artificial pueden ser objeto de ciberataques en cualquier fase de su ciclo de vida, desde el entrenamiento inicial hasta el final de su vida útil. Durante el entrenamiento, un atacante podría introducir datos maliciosos en el corpus de entrenamiento, lo que provocaría sesgos en el modelo de IA resultante. Un sistema de IA implementado puede ser objeto de ataques de inyección de entradas, inversión de modelos o ataques similares.

Las organizaciones deben implementar controles de seguridad en todas las fases del ciclo de vida de la IA, lo que incluye flujos de trabajo seguros de CI/CD, control de versiones y auditorías y registros periódicos. La práctica de DevSecOps también puede extenderse a los sistemas de inteligencia artificial, garantizando que los controles de acceso, la seguridad de los datos y otras buenas prácticas se integren en el sistema desde el principio. De lo contrario, las organizaciones corren el riesgo de deriva del modelo, implementaciones en la sombra no monitoreadas o filtraciones de datos durante el desarrollo.

Seguridad de las API y los puntos de conexión

Los sistemas de IA suelen estar disponibles a través de API para permitir su integración en flujos de trabajo automatizados. Sin embargo, estas interfaces también pueden exponer a dichos sistemas a accesos no autorizados y a posibles abusos si no se han establecido controles de seguridad.

Los dispositivos finales expuestos y sin proteger pueden dar lugar a inyecciones inmediatas, al uso indebido del sistema o a solicitudes de inferencia no autorizadas. Las organizaciones deben implementar un modelo de seguridad de confianza cero y las mejores prácticas de seguridad de API, como autenticación a través de OAuth2.0, limitación de tasa, lista blanca de IP y cifrado de solicitudes y datos en tránsito.

Asegurando modelos de IA generativa

La IA generativa (GenAI) es un tipo concreto de sistema de IA que incluye herramientas como ChatGPT, Claude y otras. Estos sistemas plantean riesgos potenciales adicionales, como los ataques de inyección rápida de comandos, las alucinaciones de los modelos y la filtración de datos. Las organizaciones deben aplicar medidas de saneamiento de entradas, controles de acceso y verificación de salidas para gestionar estos riesgos para la empresa.

Desafíos de AI Security

AI Security puede resultar complicada por varias razones, tales como:

• Falta de transparencia: La mayoría de las principales herramientas de IA generativa son inexplicables, lo que significa que resulta imposible determinar cómo y por qué una herramienta ha tomado una decisión concreta. Esto dificulta la identificación de sesgos y otros errores potenciales en la salida del sistema.
• Riesgos relacionados con terceros: Los sistemas de IA y los flujos de trabajo suelen incluir datos, modelos, integraciones y otros elementos de terceros. Los errores o las vulnerabilidades de seguridad en estos componentes de terceros pueden suponer riesgos para la cadena de suministro de la empresa.
• Riesgos en evolución: Los sistemas de inteligencia artificial están evolucionando rápidamente y se encuentran aún en una fase relativamente incipiente, lo que significa que aún no se conocen del todo las amenazas y los posibles ataques. En consecuencia, es posible que una organización no sea consciente de los diversos riesgos asociados a sus sistemas de inteligencia artificial ni de cuál es la mejor manera de abordarlos.
• Cumplimiento regulatorio: Los datos de entrenamiento de los modelos de IA suelen contener información confidencial, que puede quedar expuesta a través de filtraciones de datos o de la inversión de modelos. Estos riesgos, así como los requisitos relativos al consentimiento para el tratamiento de datos, pueden complicar el cumplimiento del RGPD, la CCPA y otras leyes similares. Las organizaciones también deben mantenerse al día de los avances tecnológicos y de los requisitos normativos. 

AI Security en la práctica

Las organizaciones de diversos sectores aplican las mejores prácticas de seguridad en materia de inteligencia artificial para gestionar los posibles riesgos que afectan a los datos confidenciales y a los flujos de trabajo críticos. Entre ellas se incluyen abordar de forma explícita los riesgos de seguridad relacionados con la inteligencia artificial y utilizar herramientas y tecnologías para prevenir y detectar posibles ataques.

Ejemplos

Muchos sectores, como el financiero y el sanitario, están aplicando sistemas de inteligencia artificial a datos altamente sensibles que están protegidos por diversas normativas. Entre las formas en que gestionan el riesgo se incluyen:

• Clasificación de los datos: Las herramientas de clasificación de datos identifican los datos sensibles y protegidos incluidos en los conjuntos de datos de entrenamiento de la IA. Esto permite a las organizaciones codificar, enmascarar o anonimizar de cualquier otra forma los datos antes de introducirlos en un modelo de inteligencia artificial.
• Detección de entradas adversas: Los datos de entrada de los sistemas de inteligencia artificial pueden analizarse antes de realizar la inferencia. Estos sistemas de supervisión pueden detectar entradas maliciosas diseñadas para provocar una respuesta concreta.
• Supervisión de salidas: Las organizaciones también pueden implementar un seguimiento automatizado de las salidas de los sistemas de inteligencia artificial para detectar posibles anomalías. Por ejemplo, una salida que se desvíe significativamente de la norma podría activar una alerta que requiera revisión y aprobación por parte de una persona. Las empresas también pueden realizar revisiones automatizadas de políticas de las respuestas para protegerse contra el acceso no autorizado a datos sensibles y riesgos similares.

Herramientas y tecnologías

La seguridad basada en la inteligencia artificial utiliza muchas de las mismas herramientas y tecnologías de seguridad que la ciberseguridad tradicional. Por ejemplo, una organización puede utilizar un sistema de detección de intrusiones (IDS) para identificar diversos ataques y un sistema de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) para la correlación y el análisis de eventos.

Sin embargo, AI Security también cuenta con sus propias herramientas y técnicas. Una organización puede emplear AI-SPM para gestionar la configuración de sus sistemas de IA o utilizar sistemas de detección y prevención de amenazas basados en IA para bloquear los ataques dirigidos contra sus sistemas de IA.

Preguntas frecuentes sobre AI Security

¿Por qué es importante AI Security?

Las organizaciones están permitiendo cada vez más que los sistemas de IA accedan a datos sensibles y realicen flujos de trabajo críticos. Garantizar la seguridad de estos sistemas es fundamental para evitar fugas de datos, interrupciones operativas y otras posibles amenazas para la empresa.

¿Cuáles son algunos de los retos más comunes en materia de AI Security?

AI Security puede resultar complicado debido a la falta de transparencia de los sistemas de inteligencia artificial y a su dependencia de datos y componentes de terceros. Además, las organizaciones deben hacer frente a un panorama de amenazas en constante evolución y a los requisitos normativos.

¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para implementar AI Security en entornos empresariales?

Las organizaciones deben implementar controles de acceso basados en el principio del privilegio mínimo para proteger los datos confidenciales y los sistemas de inteligencia artificial frente a accesos no autorizados. Asimismo, es necesario supervisar las entradas y salidas de los modelos de IA para detectar posibles solicitudes maliciosas o respuestas incorrectas.

Reforzar AI Security mediante una estrategia de red unificada

AI Security es fundamental para gestionar las posibles amenazas que los sistemas de inteligencia artificial pueden suponer para los datos, los sistemas y los flujos de trabajo de las empresas. Las organizaciones deben implementar políticas de gobernanza de la IA y controles de seguridad diseñados para abordar aspectos clave de AI Security, como la protección de datos, la gestión del acceso y la integridad de los modelos. Las empresas deben evaluar sus medidas de seguridad actuales en materia de inteligencia artificial a la luz de las amenazas en constante evolución y los requisitos normativos.