Seguridad de inteligencia artificial

¿Qué es la seguridad de la IA?

Proteger los sistemas de inteligencia artificial (IA) y su valiosa información contra ataques y debilidades requiere seguridad de IA. La integridad y la confidencialidad del proceso de IA son cruciales en un futuro que depende de ella para la toma de decisiones y el procesamiento de datos.

 Esta definición analiza formas de mejorar la seguridad de la IA para proteger la información, compartimentalizar las operaciones de IA con el fin de reducir el riesgo de ataques y adoptar un enfoque de confianza cero.

Protección del proceso de generación de información: protege todo el ciclo de vida de la IA, desde la recopilación de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y las operaciones continuas, para proteger el proceso de generación de información. La generación de información requiere una protección rigurosa de los datos y modelos del sistema de IA que convierten los datos en información útil.

Compartimentalización de procesos de IA: utiliza la compartimentalización o segmentación para mejorar la seguridad en los procesos de IA. Esto implica separar y restringir las fases del flujo de trabajo de la IA. La protección de los datos de entrenamiento críticos y los parámetros del modelo ayuda a evitar la manipulación. La compartimentalización reduce el impacto de las vulneraciones.

Un modelo de confianza cero: esta estrategia de seguridad no conlleva ninguna confianza implícita, ni siquiera en los usuarios y sistemas internos. Al verificar a las personas y los sistemas de forma continua, este paradigma respalda la seguridad de la IA. Los sistemas de IA pueden evaluarse ampliamente en términos de fiabilidad, autenticación y autorización.

Mejorar la seguridad de la IA a través de estos puntos clave implica aprovechar la propia IA:

  • Aprendizaje automático para detección de anomalías: con la IA, los sistemas complejos de detección de anomalías pueden supervisar los procesos de IA para detectar comportamientos inusuales. Esto ayuda en la detección y respuesta a eventos de seguridad.
  • Análisis del comportamiento: la IA puede crear patrones de referencia y detectar variaciones que puedan indicar vulnerabilidades de seguridad al supervisar el comportamiento del usuario y del sistema.
  • Implementación segura de modelos: la IA puede automatizar la implementación de modelos en contenedores seguros, supervisando y restringiendo el acceso al modelo a personas y procesos autorizados.
  • La supervisión en tiempo real y la inteligencia de amenazas de las soluciones de ciberseguridad impulsada por IA ayudan a las empresas a mantenerse a la vanguardia de las nuevas amenazas y vulnerabilidades.

La seguridad de la IA está evolucionando para proteger la información, los datos y el ciclo de vida de la IA. Las organizaciones pueden proteger sus sistemas de IA frente a una variedad de riesgos y vulnerabilidades compartimentalizando los procesos de IA, adoptando una arquitectura de confianza cero y utilizando tecnologías de IA para los avances de seguridad. Esto garantiza la fiabilidad y confianza de la información impulsada por la IA.

¿Cuáles son los tipos de ataques o riesgos contra la IA?

Seguridad de la IA: resulta esencial identificar y abordar varios tipos de ataques y riesgos que pueden comprometer la integridad y fiabilidad de los modelos y sistemas de IA.

  • Riesgos de seguridad de datos: el pipeline de datos de IA como superficie de ataque. Todo el flujo de datos es vulnerable a ataques, ya que los sistemas de IA dependen de los datos. Esto incluye la recopilación, el almacenamiento y la transferencia de datos. Los atacantes pueden explotar estos procesos para obtener acceso, modificar datos o introducir entradas maliciosas.
  • Riesgos de seguridad de datos: datos de producción en el proceso de ingeniería. Utilizar datos de producción del mundo real en la ingeniería de IA es una práctica arriesgada. Si no se gestionan adecuadamente, los datos de producción confidenciales podrían filtrarse en los conjuntos de datos de entrenamiento del modelo, lo que daría lugar a vulneraciones de la privacidad, filtraciones de datos o resultados del modelo sesgados.
  • Ataques a modelos de IA o aprendizaje automático adversario: los ataques de aprendizaje automático adversario engañan a los modelos de IA alterando los datos de entrada. Los atacantes pueden alterar sutilmente elementos visuales o textos para introducir errores en la clasificación o los pronósticos. Estos ataques pueden afectar a la confianza en los sistemas de IA.
  • Ataque de envenenamiento de datos: el envenenamiento de datos implica insertar datos dañinos o engañosos en conjuntos de datos de entrenamiento. Esto corrompe el aprendizaje y da como resultado modelos sesgados o de bajo rendimiento. Los atacantes explotan la toma de decisiones de la IA para causar daños.
  • Ataque de manipulación de entrada: los ataques de manipulación de entrada en tiempo real modifican las entradas del sistema de IA. Cambian las lecturas del sensor, la configuración o las entradas de los usuarios para modificar las respuestas o acciones de la IA. Estos ataques podrían impedir el funcionamiento de los sistemas impulsados por IA y dar lugar a malas decisiones.
  • Ataques de inversión de modelos: los ataques de inversión de modelos realizan ingeniería inversa de modelos de IA para robar datos confidenciales. Los atacantes utilizan los resultados del modelo para inferir datos de entrenamiento confidenciales, con los riesgos de privacidad y posibles vulneraciones que esto plantea.
  • Ataques de inferencia de pertenencia: en los ataques de inferencia de pertenencia, los adversarios intentan determinar si un punto de datos específico ha formado parte del conjunto de datos de entrenamiento del modelo de IA. Esto puede exponer datos privados sobre personas u organizaciones.
  • Ataques exploratorios: los ataques exploratorios sondean los sistemas de IA para conocer su funcionamiento subyacente. Los atacantes pueden emplear búsquedas o entradas para encontrar vulnerabilidades, modelos de comportamiento o información confidencial para ataques posteriores.
  • Ataques a la cadena de suministro: el desarrollo y la implementación de sistemas de IA son el blanco de amenazas a la cadena de suministro. Los atacantes piratean software o hardware para insertar código malicioso o acceder a recursos de IA, incluidas bibliotecas de terceros o servicios de nube.
  • Ataques de agotamiento de recursos: los ataques de agotamiento de recursos sobrecargan los sistemas de IA con solicitudes o entradas, lo que degrada el rendimiento o crea tiempos de inactividad. Estos ataques podrían reducir la disponibilidad del servicio de IA.
  • Riesgos de imparcialidad y sesgo: las decisiones tomadas por modelos de IA pueden propagar sesgos y discriminación. Los sistemas de IA pueden crear resultados injustos o promover prejuicios sociales, lo que plantea problemas éticos, de reputación y legales.
  • Deriva y deterioro del modelo: las distribuciones de datos, las amenazas y la obsolescencia de la tecnología pueden hacer que los modelos de IA sean menos efectivos con el tiempo. Esto amenaza la precisión y fiabilidad del sistema de IA, especialmente en contextos dinámicos.

Comprender estas amenazas y peligros resulta esencial para desarrollar medidas de seguridad de IA y reducir las vulnerabilidades de los modelos de IA y el sistema.

¿Cómo establecemos un proceso o norma para proteger mi negocio?

Queremos dar a conocer los diferentes tipos de normas que existen actualmente. También queremos mostrar cómo podemos implementarlas en toda la empresa.

Normas actuales

  • ISO/IEC 27001 es el estándar más conocido del mundo para sistemas de gestión de seguridad de la información (SGSI). Define los requisitos que debe cumplir un SGSI.
  • ISO/IEC FDIS 5338: la norma ISO/IEC/IEEE 12207 describe los procesos del ciclo de vida del software, mientras que la norma ISO/IEC/IEEE 15288 se centra en los del ciclo de vida del sistema. Si bien estos procesos del ciclo de vida son ampliamente aplicables a los sistemas de IA, requieren la introducción de nuevos procesos y la modificación de otros existentes para adaptarse a las características de los sistemas de IA. 
  • SAMM: SAMM significa «modelo de madurez de garantía de software» (Software Assurance Maturity Model). Nuestra misión consiste en proporcionar una forma efectiva y medible para que todo tipo de organizaciones analicen y mejoren su política de seguridad del software. Queremos concienciar y educar a las organizaciones sobre el diseño, el desarrollo y la implementación de software seguro a través de nuestro modelo de autoevaluación.

¿Cómo podemos aplicar estos estándares a nuestra organización?

  1. Estandarización de procesos: las normas ISO/IEC proporcionan un marco que permite al CTO o CIO agilizar y estandarizar los procesos dentro de la empresa para garantizar la coherencia y la eficiencia en las operaciones tecnológicas.
  2. Mejora de la seguridad de la información: al implementar la norma ISO/IEC 27001, el CTO o el CIO puede establecer un sistema de gestión de seguridad de la información fiable, que identifique y mitigue riesgos, proteja datos confidenciales y garantice el cumplimiento de los requisitos legales y reglamentarios.
  3. Garantizar la gestión de la calidad: el CTO o el CIO puede aplicar la norma ISO 9001 para implementar procesos de gestión de la calidad dentro de la empresa. Esto conlleva establecer objetivos, supervisar el rendimiento y mejorar continuamente los procesos, para mejorar en última instancia la satisfacción del cliente.
  4. Fomentar una cultura de mejora continua: el CTO o CIO puede utilizar las normas ISO/IEC para fomentar una cultura de mejora continua dentro de la organización. Al implementar las normas ISO 9001 e ISO 27001, se pueden realizar auditorías y revisiones periódicas para identificar áreas de mejora e impulsar la innovación.
  5. Facilitar la colaboración y las alianzas internacionales: seguir las normas ISO/IEC proporciona un lenguaje y un marco comunes que facilitan la colaboración y las alianzas con otras empresas. Esto permite al CTO o CIO garantizar la interoperatividad, el intercambio de mejores prácticas y una integración perfecta con partners y clientes en todo el mundo.
  6. Evaluación y análisis de brechas: realiza una evaluación completa y un análisis de brechas de tus procedimientos y medidas de seguridad actuales. Determina dónde se pueden utilizar y mejorar las normas ISO/IEC y SAMM.
  7. Compromiso del liderazgo: consigue el apoyo y el compromiso de la alta dirección, incluidos el CTO, el CIO y otras partes interesadas importantes. Su participación resulta vital para la aceptación de estos estándares en toda la organización.
  8. Personalización e integración: personaliza los estándares para tu organización. Asegúrate de que la integración en los flujos de trabajo actuales resulte sencilla. Las propiedades exclusivas de los sistemas de IA pueden requerir una adaptación de procesos sobre la base de las normas ISO/IEC FDIS 5338 y 15288.
  9. Formación y concienciación de empleados:  invierte en iniciativas de formación y concienciación de los empleados para asegurarte de que los miembros del equipo comprendan estas normas y sus obligaciones de cumplimiento. La técnica de autoevaluación de SAMM ayuda a los equipos a aprender las mejores prácticas de seguridad del software.
  10. Documentación y marco de políticas: se necesitan una documentación y reglas completas que describan los estándares y procesos. Esto implica asignar tareas, documentar procesos, y establecer estándares de seguridad de la información y garantía del software.
  11. Implementación y pruebas metódicas: establece gradualmente estándares y medidas de seguridad para toda la organización. Prueba y valida los estándares para verificar que se implementan correctamente y satisfacen los objetivos.
  12. Supervisión y mejora continuas: implementa auditorías y revisiones periódicas para supervisar el cumplimiento de las normas. Mejora la seguridad, la calidad y la garantía del software identificando y solucionando problemas.
  13. Certificación y acreditación: considera obtener la certificación ISO/IEC 27001 para demostrar tu compromiso con la seguridad de la información.
  14. Protocolos de comunicación y elaboración de informes: establece canales claros para elaborar informes sobre incidentes, problemas de calidad y actualizaciones de progreso.
  15. Implementación escalable en todas las unidades de negocio: amplía gradualmente la adopción de estos estándares en diferentes departamentos y unidades.
  16. Colaboración de expertos externos: colabora con expertos externos o consultores competentes en normas ISO/IEC y SAMM para guiar el proceso de implementación.

¿Cómo se utiliza la IA en seguridad?

La inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más en diversos aspectos de la seguridad para mejorar la detección de amenazas, la respuesta a incidentes y la ciberseguridad general. A continuación se presentan algunas formas clave en las que se utiliza la IA en seguridad:

  • Detección de amenazas avanzada:
    • Detección de anomalías: la IA identifica patrones inusuales que indican amenazas potenciales.
    • Análisis de comportamiento: supervisa el comportamiento del usuario y de la red para detectar actividades sospechosas.
    • Detección sin firma: reconoce amenazas nuevas y desconocidas en función del comportamiento malicioso.
  • Protección de la red:
    • Detección y prevención de intrusiones: la IA detecta y responde rápidamente a las intrusiones en la red.
    • Optimización del cortafuegos: analiza el tráfico de la red para optimizar las reglas del cortafuegos e identificar vulnerabilidades.
  •  Mejora de la seguridad de los extremos:
    • Protección de extremos: el antivirus y el antimalware impulsados por la IA detectan y previenen infecciones de malware.
    • Detección de amenazas Zero-Day: identifica amenazas desconocidas al supervisar el comportamiento de los extremos.
  • Autenticación de usuarios y seguridad de acceso:
    • Autenticación biométrica: la IA permite un acceso seguro mediante biometría.
    • Autenticación basada en el comportamiento: analiza los patrones de comportamiento de los usuarios para detectar accesos no autorizados.
  • Optimización de operaciones de seguridad:
    • Mejora de SIEM: la IA automatiza el análisis de amenazas, la priorización de alertas y la respuesta a incidentes de las plataformas SIEM.
    • Chatbots y asistentes virtuales: la IA ayuda a los analistas de seguridad en la identificación y mitigación de incidentes en tiempo real.
  • Prevención de phishing y fraude:
    • Seguridad del correo electrónico: la IA analiza el contenido del correo electrónico y el comportamiento del remitente para detectar phishing y correos electrónicos maliciosos.
    • Supervisión de transacciones: señala transacciones financieras sospechosas e indicadores de fraude.
  • Gestión de vulnerabilidades:
    • Escaneo automatizado: la IA automatiza el escaneo y la evaluación de vulnerabilidades.
    • Evaluación de riesgos: la IA evalúa la gravedad y el impacto de la vulnerabilidad para una resolución prioritaria.
  • Automatización y organización de la seguridad:
    • Automatización de la respuesta a incidentes: los flujos de trabajo impulsados por la IA automatizan las respuestas a incidentes de seguridad comunes.
    • Organización: la IA coordina los procesos de seguridad para responder ante las amenazas complejas.
  • Análisis predictivo de amenazas:
    • Inteligencia sobre amenazas: la IA analiza las fuentes de información sobre amenazas para predecirlas y detectar vulnerabilidades emergentes.
  • Mejora de la seguridad física:
    • Vigilancia: el análisis de vídeo impulsado por IA identifica actividades sospechosas para mejorar la seguridad física.
  • Automatización de cumplimiento y elaboración de informes:
    •  Auditoría y cumplimiento: la IA ayuda a automatizar las comprobaciones de cumplimiento y a generar informes para cumplir las regulaciones.
  • Compatibilidad con el desarrollo de software seguro:
    • Análisis de código estático y dinámico: la IA analiza el código en busca de vulnerabilidades de seguridad durante el desarrollo. La supervisión continua, las actualizaciones y la formación resultan esenciales para mantenerse a la vanguardia de las amenazas en evolución.

¿Cómo mejora la IA la seguridad?

La inteligencia artificial (IA) fortalece la seguridad mejorando la detección de amenazas, las capacidades de respuesta y las medidas generales de ciberseguridad de las siguientes maneras:

  • Detección de amenazas y supervisión en tiempo real avanzadas:
    • La IA analiza datos en busca de patrones y comportamientos inusuales, lo que permite la detección temprana de amenazas.
    • La supervisión y las alertas en tiempo real ayudan a identificar y responder rápidamente a los incidentes de seguridad.
  • Reducción de falsos positivos: la IA minimiza las falsas alarmas, para que los equipos de seguridad puedan centrarse en las amenazas reales.
  • Inteligencia sobre amenazas y análisis predictivo: la IA procesa datos de inteligencia sobre amenazas y predice las emergentes, lo que refuerza las medidas de defensa proactivas.
  • Respuesta eficiente a incidentes: la automatización acelera la respuesta a incidentes, incluido el aislamiento del sistema y la aplicación de reparaciones.
  • Protección contra phishing y Zero-Day: la IA detecta intentos de phishing y vulnerabilidades de Zero-Day, a fin de mejorar la seguridad del correo electrónico y del sistema.
  • Autenticación de usuarios y control de acceso: la IA permite métodos de autenticación seguros y supervisa continuamente el comportamiento de los usuarios.
  • Gestión de vulnerabilidades y cumplimiento: la IA automatiza la evaluación de vulnerabilidades, la priorización de riesgos y los controles de cumplimiento.
  • Automatización de la seguridad y seguridad física: la automatización impulsada por la IA agiliza los procesos de seguridad y mejora la vigilancia física.
  • Desarrollo de software seguro: la IA identifica y mitiga las vulnerabilidades del código durante el desarrollo.

Al aprovechar la IA, las organizaciones fortalecen la seguridad, responden más rápido a las amenazas, reducen los riesgos y se adaptan de manera eficaz a los desafíos cambiantes de la ciberseguridad.

¿La IA se hará cargo de la ciberseguridad?

El aprendizaje automático en ciberseguridad y la inteligencia artificial en la gestión de riesgos son herramientas poderosas que mejoran significativamente las medidas de seguridad y los esfuerzos de mitigación de riesgos. Sin embargo, se debe aclarar que son herramientas que utilizan los profesionales de la ciberseguridad y no sustituyen la experiencia humana. Este es el motivo:

  • La IA aumenta la experiencia humana: la IA mejora la ciberseguridad al automatizar tareas, mejorar la detección de amenazas y reducir los tiempos de respuesta.

  • Detección avanzada de amenazas: la IA identifica amenazas sofisticadas, incluidas vulnerabilidades de Zero-Day y ataques internos, y de este modo, mejora la seguridad general.

  • Análisis del comportamiento y supervisión continua: la IA realiza análisis del comportamiento, identifica actividades inusuales y permite la supervisión de amenazas en tiempo real.

  • Respuesta ante las amenazas eficiente: la IA automatiza las tareas rutinarias para que los equipos de seguridad puedan centrarse en desafíos complejos y decisiones estratégicas.

  • Escala, velocidad e inteligencia sobre amenazas: la IA escala para el análisis de datos, responde en tiempo real y procesa grandes cantidades de datos de inteligencia sobre amenazas.

  • Organización de la seguridad: la automatización impulsada por la IA agiliza los procesos de respuesta y mitigación de incidentes.

  • Desafíos y experiencia humana: la IA se enfrenta a ataques adversarios y no puede reemplazar el juicio humano ni las consideraciones éticas en materia de ciberseguridad.

La IA aumenta la experiencia humana en ciberseguridad al automatizar tareas, mejorar la detección de amenazas y optimizar la eficiencia de la respuesta, todo ello mientras aborda los desafíos cambiantes en el panorama digital.

¿Cómo puede ayudarme HPE?

HPE (Hewlett Packard Enterprise) ofrece una variedad de productos y servicios relacionados con la seguridad, los servicios gestionados, el riesgo y el cumplimiento. Así es como HPE puede ayudar a ampliar su propia oferta en estas áreas:

  • Soluciones de seguridad integradas: HPE puede proporcionar soluciones de seguridad integradas que combinan hardware, software y servicios para ofrecer ciberseguridad completa. Esto puede implicar la combinación de productos de seguridad HPE con HPE Managed Services para crear soluciones de seguridad integral.
  • Implementación de confianza cero: HPE puede ayudar a las organizaciones a implementar un modelo de seguridad de confianza cero, aprovechando su experiencia en esta área. HPE puede ayudar a los clientes a construir una red más segura y adaptable ofreciendo asesoramiento, formación y servicios relacionados con la confianza cero.
  • Gestión de la seguridad: las soluciones de gestión de la seguridad de HPE se pueden ampliar para abarcar una gama más extensa de productos y servicios de seguridad. Esto puede incluir capacidades mejoradas de organización, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) para optimizar las operaciones de seguridad.
  • Formación y educación en ciberseguridad: HPE puede proporcionar recursos educativos, formación y programas de certificación para ayudar a las organizaciones a desarrollar experiencia en ciberseguridad. Esto se puede ofrecer como parte de su portfolio de Managed Services, a fin de garantizar que los clientes cuenten con personal adecuadamente formado.
  • Servicios de ciberresiliencia: HPE puede mejorar sus servicios de ciberresiliencia integrando capacidades de IA y aprendizaje automático en soluciones de protección de datos y recuperación. Ello puede mejorar la capacidad de detectar y responder a las amenazas cibernéticas y, al mismo tiempo, garantizar la disponibilidad de los datos.
  • Soluciones de riesgo y cumplimiento personalizadas: HPE puede desarrollar soluciones de riesgo y cumplimiento personalizadas para satisfacer las necesidades específicas de diferentes sectores y entornos regulatorios. Esto podría implicar la creación de plantillas de cumplimiento y herramientas de elaboración de informes específicos para cada sector.
  • Detección de amenazas avanzada: HPE puede invertir en detección y análisis de amenazas impulsados por la IA para ofrecer a los clientes inteligencia avanzada sobre amenazas y capacidades para su búsqueda proactiva. De este modo, puede ayudar a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia de las amenazas cambiantes.
  • Servicios de supervisión remota mejorados: HPE Managed Services puede expandir sus capacidades de supervisión de la infraestructura remota para incluir el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías basada en IA. Así, se garantiza la identificación temprana de posibles vulnerabilidades de la infraestructura.
  • Evaluaciones de seguridad integrales: HPE puede ofrecer evaluaciones de seguridad en profundidad que estudian la política de seguridad de una organización, la exposición al riesgo y el cumplimiento normativo. Estas evaluaciones pueden informar a los clientes sobre las brechas en sus estrategias de seguridad.

Para expandirse con éxito en estas áreas, HPE debe centrarse en comprender las necesidades exclusivas de cada cliente, mantenerse al día sobre las amenazas y tecnologías emergentes e innovar continuamente sus productos y servicios para proporcionar soluciones de ciberseguridad integrales y efectivas.