¿Qué es la seguridad de la IA generativa?

La seguridad de la IA generativa (GenAI) gestiona los riesgos de seguridad asociados con los chatbots de LLM, como ChatGPT o Claude. Los riesgos clave incluyen el potencial de violaciones de datos, inyección de comandos y errores generados por los LLM. Estos riesgos se agravan por la IA en la sombra, cuando los empleados utilizan herramientas de GenAI sin la aprobación o supervisión corporativa.

La seguridad de GenAI es un subconjunto del campo más amplio de la seguridad de la IA. Mientras las empresas adoptan cada vez más los LLM, otras aplicaciones de la IA, como la IA predictiva, tienen casos de uso distintos y requisitos de seguridad asociados.

A medida que crece la adopción de GenAI, también aumenta la necesidad de asegurar eficazmente estos sistemas. Los programas de seguridad de GenAI corporativos deben considerar los marcos disponibles, los controles potenciales y la orientación regulatoria para gestionar los riesgos asociados con la tecnología.

¿Qué abarca el ámbito de la seguridad de la IA generativa?

La seguridad de GenAI incluye asegurar todos los aspectos del uso de GenAI dentro de la empresa, incluyendo la gestión de accesos, la supervisión y el uso aceptable. Un programa de seguridad de GenAI maduro incluirá diversas políticas y controles, incluyendo:

• Políticas de uso aceptable y comportamiento del usuario
• Gobernanza de entradas de datos y comandos
• Revisión de salidas y controles de autenticidad del contenido
• Gestión del acceso
• Supervisión y registro de interacciones de IA
• Cumplimiento y auditabilidad para flujos de datos relacionados con la IA
• Gestión de riesgos en LLM internos y externos

Un programa de seguridad de GenAI debe considerar todos los posibles usos de la tecnología por parte de una organización. Esto incluye modelos públicos, LLM internos, IA integrada en herramientas SaaS, extensiones de navegador e integraciones de API.

Un programa de seguridad de GenAI afecta a todas las partes de la empresa, abordando {1 ciberseguridad, protección de datos, legalidad y cumplimiento. Los programas deben desarrollarse en colaboración con todas las unidades de negocio afectadas, pero la responsabilidad del programa puede cambiar a medida que el programa y el uso de GenAI por parte de la empresa cambien y maduren.

Concepto Central

La seguridad de GenAI incluye las políticas, procesos y controles técnicos necesarios para proteger el uso de GenAI por parte de la organización. Los activos que caen bajo el paraguas de la seguridad de GenAI incluyen:

• Solicitudes
• Entradas
• Salidas
• Acceso al modelo
• APIs
• Identidades
• Metadatos contextuales
• Registros

Para cada uno de estos, una organización necesita considerar el «triángulo CIA» de confidencialidad, integridad y disponibilidad y cómo afecta tanto a los LLM públicos como a las implementaciones internas. Por ejemplo, una organización necesita proteger los datos sensibles de ser procesados inapropiadamente por GenAI, al mismo tiempo que considera las necesidades del negocio.

El registro y la monitorización también son componentes críticos de un programa de GenAI. Las empresas necesitan visibilidad sobre el uso de GenAI para garantizar el cumplimiento de las políticas y requisitos regulatorios y desarrollar controles contra nuevas amenazas potenciales.

Relación con la Gobernanza de IA Más Amplia

GenAI es un componente de una estrategia de gobernanza de IA empresarial más amplia. Si bien el uso de GenAI es generalizado, las empresas también están adoptando otras formas de IA que requieren políticas y controles específicos. Sin embargo, los principios clave de gobernanza, como la transparencia, la responsabilidad, el deber de cuidado y la gestión de riesgos, se aplican en todos los ámbitos.

El papel de la seguridad de GenAI en el ecosistema de seguridad de IA más amplio está definido y aclarado por marcos como el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (NIST AI RMF) y la ISO/IEC 42001, que especifican cómo desarrollar programas efectivos de gestión de riesgos de IA. Estos programas son interfuncionales, con equipos de seguridad definiendo controles, el departamento legal asegurando el uso permitido y el cumplimiento gestionando auditorías.

¿Por qué es importante la seguridad de la IA generativa para las empresas hoy en día?

El uso de GenAI está creciendo rápidamente, incluyendo la IA en la sombra, donde los empleados utilizan la tecnología sin supervisión empresarial. Si bien esto aporta beneficios a la empresa, también introduce varios riesgos, como la posibilidad de violaciones de datos sensibles de clientes o de la empresa.

Sin visibilidad y control sobre el uso corporativo de la IA, una organización es vulnerable a estos riesgos. Al desarrollar un programa de seguridad de GenAI, la empresa puede gestionar su uso actual de IA y desarrollar un programa que escale con su uso de la tecnología.

Adopción y Exposición Empresarial

La adopción empresarial de GenAI está creciendo rápidamente, probablemente más rápido de lo que la empresa piensa. Muchos proveedores están incorporando IA en sus productos, lo que significa que las soluciones existentes pueden exhibir de repente características impulsadas por IA.

Los empleados también pueden adoptar soluciones no autorizadas, ampliando la exposición de la empresa a través de la IA en la sombra. Esto puede ocurrir a través de una variedad de canales, incluyendo:

• Extensión del navegador
• Entradas copiadas y pegadas en chatbots de LLM
• IA integrada en plataformas SaaS
• APIs no verificadas
• Aplicaciones de IA móviles
• Complementos no gestionados para software empresarial

Cada uno de estos puntos de posible exposición introduce el riesgo de brechas de visibilidad y seguridad. Sin una imagen completa de su uso de IA, una organización no puede gestionar de manera efectiva los riesgos asociados de ciberseguridad y cumplimiento.

Implicaciones de Gobernanza y Confianza

La seguridad de la inteligencia artificial es una consideración de seguridad primordial para empresas y consumidores por igual. Si una empresa no gestiona su uso de la inteligencia artificial, esto puede erosionar la confianza e introducir una variedad de amenazas, incluyendo:

• Violaciones regulatorias
• Filtración de propiedad intelectual
• Problemas de autenticidad del contenido
• Desinformación
• Pérdida de la integridad en la toma de decisiones internas

A medida que las regulaciones evolucionan, los reguladores esperan cada vez más documentación y supervisión explícitas relacionadas con la inteligencia artificial. Además, una gobernanza débil de la inteligencia artificial generativa puede obstaculizar la respuesta a incidentes, ya que la organización carece de visibilidad sobre los flujos de datos no registrados que entran y salen de las herramientas de inteligencia artificial.

¿Cuáles son los principales riesgos y amenazas de seguridad de la inteligencia artificial generativa?

La inteligencia artificial generativa es una herramienta útil, pero viene con una variedad de riesgos de seguridad. Los riesgos clave incluyen filtración de datos, alucinaciones, uso indebido, manipulación y brechas de gobernanza. Sin embargo, esta está lejos de ser una lista exhaustiva, y el panorama de amenazas está evolucionando con la tecnología y sus aplicaciones.

Categorías de Riesgo Primarias

Si bien la inteligencia artificial generativa conlleva varios riesgos, algunos son más significativos que otros. Algunos de los riesgos primarios de la inteligencia artificial generativa incluyen:

• Exfiltración de Datos: Los datos sensibles utilizados en los prompts y entradas pueden ser utilizados para entrenar el modelo y mostrarse a usuarios no autorizados.
• Inyección de Prompts: Los atacantes o amenazas internas pueden crear prompts para obtener acceso no autorizado a datos sensibles o hacer que la herramienta de inteligencia artificial tome acciones indeseables.
• Inversión de Modelo: El análisis de un modelo de IA puede revelar los datos sensibles y personales utilizados para entrenarlo.
• Abuso de Contenido Sintético: Uso de GenAI para crear contenido generado por IA abusivo o malicioso.
• IA en la sombra Uso de herramientas de GenAI no autorizadas en un contexto empresarial.
• Uso Indebido del Modelo: Uso de herramientas de GenAI para actividades fraudulentas o como parte de un ciberataque.
• Alucinaciones: Los resultados incorrectos generados por GenAI pueden afectar negativamente los flujos de trabajo empresariales.

Impacto Organizacional

Más allá de los riesgos directos de seguridad de la IA, el uso no regulado de GenAI puede tener diversas consecuencias negativas para la empresa. Las principales amenazas incluyen:

• Sanciones regulatorias
• Pérdida de propiedad intelectual
• Desinformación
• Daño a la marca
• Interrupción operativa

Por ejemplo, los datos sensibles de una empresa pueden ser ingresados en una herramienta pública de GenAI, lo que puede hacer que aparezcan en la salida de otro usuario. Alternativamente, depender de GenAI para decisiones empresariales clave podría perjudicar a la empresa si la herramienta alucina. Gestionar estos riesgos requiere un monitoreo continuo de las entradas y salidas de GenAI y el registro de sesiones para apoyar las actividades de respuesta a incidentes.

Amenazas Emergentes de IA Generativa

GenAI es una herramienta poderosa y en evolución que permite su uso malicioso de diversas maneras. Los atacantes están utilizando cada vez más GenAI para mejorar y escalar ataques de phishing y otras técnicas de ingeniería social, así como para desarrollar nuevas variantes de malware. A medida que los modelos de GenAI mejoran, esta amenaza se intensificará, ya que las herramientas pueden generar mensajes de phishing y deepfakes más realistas y producir código malicioso de mayor calidad.

¿Qué controles y mejores prácticas ayudan a gestionar la seguridad de la inteligencia artificial generativa?

Las empresas pueden gestionar mejor los riesgos de seguridad de GenAI controlando el acceso a las herramientas de IA y gestionando los datos que fluyen dentro y fuera de ellas. Mientras las organizaciones trabajan para implementar gobernanza, monitoreo, controles de acceso y gestión del ciclo de vida para GenAI, los controles varían en efectividad debido a brechas de madurez, experiencia interna limitada y aplicación inconsistente de políticas.

Visibilidad e Inventario

La visibilidad y un inventario completo son la base de un programa de seguridad de GenAI, ya que las organizaciones no pueden asegurar las herramientas de GenAI que no saben que existen. Las empresas pueden construir estos inventarios utilizando registros de puntos finales, auditorías de extensiones de navegador, registros de cortafuegos y herramientas de descubrimiento de SaaS. Sin embargo, estos inventarios pueden volverse rápidamente obsoletos a medida que evoluciona el uso de GenAI, lo que hace que el monitoreo continuo y las actualizaciones sean una necesidad.

Política y Controles de Acceso

Con visibilidad sobre el uso corporativo de GenAI, una organización puede desarrollar políticas de uso aceptable y controles de acceso para alinear este uso con las políticas de seguridad corporativas. Las empresas pueden aplicar principios de confianza cero a su programa de seguridad de GenAI a través de:

• Controles de Acceso Basados en Roles (RBAC): RBAC adapta el acceso y los privilegios al rol de un usuario en el negocio, simplificando la provisión y gestión.
• Validación de Identidad: Mecanismos de autenticación robustos, como la autenticación multifactor (MFA), reducen el riesgo de ataques de toma de control de cuentas.
• Menor Privilegio: Los controles de acceso de menor privilegio restringen el uso de GenAI a lo que es necesario para el rol del usuario en el negocio.

Protección de Datos y Monitoreo

Controlar los flujos de datos para las herramientas de GenAI es esencial para gestionar los principales riesgos de seguridad, como las violaciones de datos y la inyección de comandos. Las herramientas que las organizaciones pueden utilizar para implementar la protección y el monitoreo de datos para GenAI incluyen:

• Filtrado de Contenidos: Las puertas de enlace web seguras (SWGs), La Prevención de Pérdida de Datos (DLP) y herramientas similares pueden monitorear el tráfico hacia herramientas de GenAI basadas en la web y controlar la información incluida en los comandos y respuestas.
• Redacción y Clasificación a Nivel de Comando: Las organizaciones pueden inspeccionar los comandos, redactando información sensible y aplicando un nivel de clasificación al comando, antes de permitir o bloquear el comando.
• Registro de Comandos: Registrar los comandos en los sistemas de GenAI puede ayudar a identificar intentos de inyección de comandos e investigar tras un ciberataque habilitado por GenAI.
• Detección de Anomalías: Monitorear el acceso o las acciones inusuales de los sistemas de GenAI puede ayudar a detectar el uso indebido del modelo y amenazas similares.

Muchas regulaciones, como el GDPR, PCI DSS y HIPAA, implementan restricciones sobre el uso de datos protegidos y requisitos para su seguridad. La protección y el monitoreo de datos son esenciales para mantener el uso de GenAI en cumplimiento con estos requisitos.

Gobernanza y Cumplimiento del Ciclo de Vida

Los riesgos de seguridad de GenAI pueden manifestarse en cualquier etapa de su ciclo de vida, incluyendo evaluación, incorporación, monitoreo, revisión y retiro de herramientas de IA. Las organizaciones necesitan gobernar estos riesgos en cada etapa, realizando auditorías, documentando procesos y actualizando periódicamente procedimientos y controles asociados. La madurez crecerá con el tiempo, a medida que los empleados se familiaricen más con los riesgos y las mejores prácticas, y la organización pueda mejorar, escalar y refinar sus controles.

Cómo Funciona la Seguridad de la IA Generativa en la Práctica

Un programa de seguridad de GenAI es un elemento de una práctica más amplia de ciberseguridad y seguridad de datos. Sin implementar políticas de seguridad de GenAI como controles técnicos, estas políticas son inaplicables y crean una falsa sensación de seguridad. Un programa de seguridad de GenAI maduro es aquel en el que todas las unidades de negocio afectadas – legal, seguridad, TI, ciencia de datos y cumplimiento – colaboran para definir políticas que satisfagan sus necesidades y que puedan ser implementadas y aplicadas de manera efectiva a gran escala.

Integración con Programas de Ciberseguridad Más Amplios

GenAI es parte de un programa de ciberseguridad más amplio, y muchas de las principales amenazas de GenAI son simplemente una nueva versión de riesgos existentes. Por ejemplo, las violaciones de datos son una de las principales preocupaciones de seguridad para la mayoría de las empresas, y GenAI simplemente representa una nueva forma de que los datos sensibles sean filtrados a partes no autorizadas.

Los programas de seguridad de GenAI son más efectivos y escalables cuando están integrados con programas de ciberseguridad existentes. Implementar nuevas reglas para la gestión de identidades, DLP y otros aspectos de la seguridad de GenAI dentro de las herramientas existentes implementa efectivamente estas políticas sin añadir complejidad operativa y brechas de visibilidad.

Tendencias Futuras y Controles en Evolución

El campo de la seguridad de GenAI está en su infancia, ya que la tecnología cambia rápidamente, y las organizaciones están trabajando para identificar y abordar los riesgos asociados. Como resultado, se están adaptando, desarrollando y desplegando nuevas soluciones, como aislamiento de navegador, paneles de control de IA, barandillas de aviso, restricciones de acceso a modelos y sistemas de gobernanza de aviso impulsados por políticas, para ofrecer un mayor control sobre las amenazas de GenAI para el negocio.

A medida que GenAI madura y gana adopción, los riesgos de seguridad que crea también crecerán. Adoptar soluciones avanzadas y personalizadas para la gestión de amenazas de IA será esencial para mantener una visibilidad efectiva y prevenir el posible uso indebido y abuso de estos sistemas.

Resumen y Perspectivas

La seguridad de GenAI aborda los diversos riesgos asociados con el uso de GenAI en el negocio. Esto incluye proteger los datos contra el acceso no autorizado y el abuso, preservar la confianza en el negocio y mantener el cumplimiento de las regulaciones aplicables.

GenAI ofrece beneficios comerciales potenciales significativos, pero las organizaciones también deben trabajar para controlar los riesgos que conlleva. Los elementos clave de una estrategia de seguridad de GenAI efectiva y escalable incluyen visibilidad integral de IA, gobernanza clara de IA, acceso controlado a herramientas y datos de GenAI, y la aplicación de un uso responsable de estas tecnologías.

El uso de GenAI y otras herramientas de IA solo crecerá a medida que las empresas identifiquen casos de uso para la tecnología. Al mismo tiempo, las empresas deben asegurarse de que la seguridad mantenga el ritmo para evitar que GenAI genere más problemas de los que resuelve.

Preguntas Frecuentes sobre la Seguridad de la IA Generativa

¿Qué hace que la seguridad de la IA generativa sea diferente de la seguridad de IA tradicional?

La seguridad de la IA generativa (GenAI) es un componente único de un programa de seguridad de IA más amplio. Mientras que la seguridad de GenAI se centra en el uso de herramientas de GenAI, la seguridad de la IA tradicional también incluye la construcción de estos modelos y el uso de herramientas de IA no generativas, como la IA predictiva. La seguridad de GenAI se enfoca más en asegurar las entradas y salidas de estas herramientas contra filtraciones de datos, inyecciones de comandos y amenazas similares.

¿Cuáles son los riesgos de seguridad más comunes de la IA generativa?

GenAI conlleva varios riesgos de seguridad, incluyendo:

• Filtración de datos: Datos sensibles ingresados en herramientas públicas
• Inyección de comandos: Comandos maliciosos que intentan extraer o alterar información
• Uso indebido del modelo: Empleados utilizando sistemas de IA para tareas más allá de su alcance previsto
• Abuso de contenido sintético: Documentos falsos, intentos de suplantación, deepfakes y desinformación
• IA en la sombra Uso no autorizado de IA sin supervisión

Con la falta de visibilidad, supervisión y gobernanza, una organización no puede gestionar estos riesgos. Como resultado, está más expuesta a ciberataques que explotan el uso de GenAI y al potencial de incumplimiento regulatorio y aplicación de la ley.

¿Cómo pueden las empresas detectar el uso de IA en la sombra?

La IA en la sombra es el uso no autorizado de herramientas de IA por parte de los empleados de una organización, lo que introduce riesgos de seguridad ya que la empresa no puede monitorear o asegurar estos sistemas. Las empresas pueden detectar la IA en la sombra de varias maneras, tales como:

• Escaneos de red para detectar puntos finales de IA desconocidos
• Auditorías de SaaS para identificar herramientas no autorizadas
• Registros de puerta de enlace web segura que muestran tráfico relacionado con IA
• Reseñas de extensiones de navegador e inventarios de puntos finales
• Herramientas de descubrimiento de SaaS en CASB/soluciones SSE

Estos controles técnicos pueden ayudar a identificar el uso existente de IA en la sombra, pero las organizaciones también pueden ser proactivas. Proporcionar educación y soluciones aprobadas para diversas tareas puede ayudar a educar a los empleados sobre los riesgos de la IA en la sombra y ofrecer alternativas utilizables.

¿Qué marcos guían la gobernanza de la IA generativa?

Muchas organizaciones han desarrollado marcos para apoyar la gobernanza de GenAI y la gobernanza de seguridad de IA más general. Algunos de los más significativos incluyen:

• Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST: Principios de confiabilidad, responsabilidad y seguridad.
• ISO/IEC 42001: Primer estándar internacional para sistemas de gestión de IA.
• Ley de IA de la UE: Obligaciones de gobernanza por niveles de riesgo para implementaciones de IA en la UE.
• GDPR y leyes de privacidad específicas del sector: Requisitos para el manejo de datos legal y auditable.

Estos marcos proporcionan orientación sobre cómo desarrollar programas de seguridad de IA efectivos y escalables que se alineen con los requisitos regulatorios. Muchas organizaciones adoptan elementos de estos marcos para desarrollar programas de seguridad de GenAI e IA adaptados a sus necesidades.

¿Es la seguridad de la IA generativa parte de la confianza cero?

Si bien la seguridad de GenAI no es parte de la confianza cero, adoptar principios de confianza cero puede mejorar drásticamente la efectividad de un programa de seguridad de GenAI. Algunas formas en que la confianza cero puede aplicarse a la seguridad de GenAI incluyen: 

• Verificación de identidad para cualquier persona que envíe solicitudes
• Acceso basado en roles a modelos o herramientas de IA
• Monitoreo continuo de interacciones de IA
• Mínimo privilegio para entradas de datos y acceso a modelos

Adoptar principios de cero confianza para la seguridad de GenAI ayuda a mejorar la visibilidad y ofrece un control más granular sobre el uso de la IA. Esto puede reducir la exposición de una organización a riesgos relacionados y simplificar el cumplimiento de las regulaciones aplicables.