¿Qué es Seguridad de IA?

La IA ha traído al mundo innovaciones increíbles a un ritmo sin precedentes. Desafortunadamente, los ciberdelincuentes han adoptado la tecnología de IA tan rápidamente como el resto del mundo, lo que presenta nuevas vulnerabilidades, amenazas y desafíos de seguridad.

La seguridad de IA, o seguridad de inteligencia artificial, hace referencia a las medidas y prácticas diseñadas para proteger los sistemas de IA frente a estas amenazas. Del mismo modo que los sistemas de TI tradicionales requieren protección contra la piratería, los virus y el acceso no autorizado, los sistemas de IA requieren sus propias medidas de seguridad para garantizar que siguen siendo funcionales, confiables y protegidos.

La seguridad de IA es importante por varias razones, entre las que se incluyen:
 

• Protección de datos confidenciales. Los sistemas de IA procesan grandes cantidades de datos confidenciales, como información financiera, médica y personal. 

• Mantener la integridad del sistema. Las vulnerabilidades no controladas en los sistemas de IA pueden dar lugar a modelos en peligro, que a su vez pueden producir resultados inexactos o perjudiciales.

• Proteger la disponibilidad de los servicios de IA. Como cualquier otro servicio, los sistemas de IA deben seguir estando disponibles y operativos, sobre todo a medida que más personas y organizaciones dependen de ellos. Las infracciones de seguridad suelen producir tiempo de inactividad que puede interrumpir los servicios esenciales. 

• Responsabilidad. Para que la IA se adopte a escala mundial, las personas y las organizaciones deben confiar en que los sistemas de IA son seguros y fiables.

• Confidencialidad: Garantizar que solo los usuarios o sistemas autorizados puedan acceder a los datos confidenciales. 

• Integridad: Mantener la precisión y coherencia de los sistemas de IA.

• Disponibilidad: Garantizar que los sistemas de IA sigan siendo operativos y accesibles. 
  
  
• Responsabilidad: La capacidad de realizar un seguimiento de las acciones realizadas por los sistemas de IA.

 

Es importante distinguir entre dos conceptos relacionados pero diferentes: Seguridad de IA e IA para la ciberseguridad.

La seguridad de IA se centra en la protección de los sistemas propios de IA. Es la seguridad de la IA que abarca las estrategias, las herramientas y las prácticas diseñadas para proteger los modelos, los datos y los algoritmos de IA frente a las amenazas. Esto incluye garantizar que el sistema de IA funcione según lo previsto y que los atacantes no puedan aprovechar las vulnerabilidades para manipular salidas o robar información confidencial.

Por otro lado, la IA para la ciberseguridad hace referencia al uso de herramientas y modelos de IA para mejorar la capacidad de una organización de detectar, responder y mitigar amenazas a todos sus sistemas tecnológicos. Ayuda a las organizaciones a analizar grandes cantidades de datos de eventos e identificar patrones que indican posibles amenazas. La IA para la ciberseguridad puede analizar y correlacionar eventos y datos de ciberamenazas en varios orígenes.

En resumen, la seguridad de IA consiste en proteger los sistemas de IA, mientras que IA para la ciberseguridad hace referencia al uso de sistemas de IA para mejorar la posición de seguridad general de una organización.

Garantizar la seguridad de los sistemas de IA requiere un enfoque completo que aborde los desafíos técnicos y operativos. Estos son algunos procedimientos recomendados para proteger los sistemas de IA:

Para garantizar la integridad y confidencialidad de los datos usados para entrenar modelos de IA, las organizaciones deben implementar medidas de seguridad de datos sólidas que incluyan: 

• Cifrado de datos confidenciales para ayudar a evitar el acceso no autorizado a conjuntos de datos de entrenamiento de IA.

• Comprobación de orígenes de datos: es importante asegurarse de que los datos usados para el entrenamiento procedan de orígenes de confianza y comprobables; de esa manera, se reduce el riesgo de envenenamiento de datos.

• La limpieza periódica de los datos para eliminar cualquier elemento malicioso o no deseado puede ayudar a mitigar los riesgos de seguridad de IA.

Proteger los modelos de IA frente a ataques es tan importante como proteger los datos. Entre las técnicas clave para garantizar la seguridad del modelo, se incluyen:

• Probar periódicamente los modelos de IA para identificar posibles vulnerabilidades frente a ataques adversarios es fundamental para mantener la seguridad.

• Usar la privacidad diferencial para evitar que los atacantes utilicen ingeniería inversa para obtener información confidencial de los modelos de IA.

• Implementación del entrenamiento contra ataques adversarios, que entrena modelos de IA en algoritmos que simulan ataques para ayudarles a identificar más rápidamente los ataques reales. 

La implementación de mecanismos de control de acceso seguros garantiza que solo las personas autorizadas interactúen con los sistemas de IA o los modifiquen. Las organizaciones deben: 

• Usar el control de acceso basado en roles para limitar el acceso a los sistemas de IA en función de los roles de usuario.

• Implementar la autenticación multifactor para proporcionar una capa adicional de seguridad para acceder a los datos y modelos de IA.

• Supervisar y registrar todos los intentos de acceso para asegurarse de que el acceso no autorizado se detecte y mitigue de manera rápida.

La supervisión y auditoría continuas de los sistemas de IA son esenciales para detectar posibles amenazas de seguridad y responder a ellas. Las organizaciones deben: 

• Auditar de manera periódica los sistemas de IA para identificar vulnerabilidades o anomalías en el rendimiento del sistema. 

• Usar herramientas de supervisión automatizadas para detectar comportamientos inusuales o patrones de acceso en tiempo real. 

• Actualizar periódicamente los modelos de IA para revisar las vulnerabilidades y mejorar la resistencia ante las amenazas emergentes. 

Hay varias herramientas y tecnologías que pueden ayudar a mejorar la seguridad de los sistemas de IA. Entre ellas, se incluyen marcos de seguridad, técnicas de cifrado y herramientas de seguridad de IA especializadas.

Los marcos como NIST AI Risk Management Framework proporcionan directrices para que las organizaciones administren y mitiguen los riesgos asociados con la IA. Estos marcos ofrecen procedimientos recomendados para proteger los sistemas de IA, identificar posibles riesgos y garantizar la confiabilidad de los modelos de IA.

El uso de técnicas de cifrado ayuda a proteger los datos y los modelos de IA. Mediante el cifrado de datos confidenciales, las organizaciones pueden reducir el riesgo de vulneraciones de datos y garantizar que, aunque los atacantes obtengan acceso a los datos, estos sigan siendo inutilizables.

Se han desarrollado varias herramientas y plataformas para proteger las aplicaciones de IA. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a detectar vulnerabilidades, supervisar los sistemas de IA en busca de posibles ataques y aplicar protocolos de seguridad. 

A medida que el uso de la IA se generalice, las amenazas a estos sistemas seguirán volviéndose más sofisticadas. Una de las principales preocupaciones es el uso de la propia IA para automatizar los ciberataques, lo que facilita a los adversarios la realización de campañas altamente selectivas y eficientes. Por ejemplo, los atacantes están utilizando modelos de lenguaje grandes y técnicas de suplantación de identidad (phishing) de IA para elaborar mensajes convincentes y personalizados que aumentan la probabilidad de engaño de la víctima. La escala y precisión de estos ataques presentan nuevos desafíos para las defensas tradicionales de ciberseguridad.


En respuesta a estas amenazas en evolución, muchas organizaciones están empezando a emplear sistemas de defensa basados en IA. Estas herramientas, como las plataformas SecOps unificadas con tecnología de IA de Microsoft, detectan y mitigan las amenazas en tiempo real mediante la identificación de comportamientos anómalos y la automatización de las respuestas a los ataques.

A medida que los desafíos de seguridad de IA continúan evolucionando, las organizaciones deben seguir siendo proactivas en la adaptación de sus estrategias de seguridad al panorama de amenazas en evolución para garantizar la seguridad y fiabilidad de sus sistemas de IA. Entre las estrategias clave, se incluyen la adopción de marcos de seguridad completos, la inversión en tecnologías de cifrado y control de acceso, y mantenerse al corriente sobre las amenazas emergentes y las nuevas soluciones.

Las soluciones de seguridad de IA modernas que protegen y rigen IA mejoran significativamente la protección de una organización frente a estas nuevas amenazas. Al integrar estas eficaces soluciones de seguridad de IA, las organizaciones pueden proteger mejor sus datos confidenciales, mantener el cumplimiento normativo y ayudar a garantizar la resistencia de sus entornos de IA frente a amenazas futuras.