En la era del rápido avance de la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías en la nube, las organizaciones implementan cada vez más medidas de seguridad para proteger los datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de las normativas. Entre estas medidas, las soluciones AI-SPM (gestión de la postura de seguridad basada en la IA) han ganado terreno para proteger las canalizaciones de IA, los activos de datos confidenciales y el ecosistema de IA en general. Estas soluciones ayudan a las organizaciones a identificar los riesgos, controlar las políticas de seguridad y proteger los datos y los algoritmos fundamentales para sus operaciones.
Sin embargo, no todas las herramientas de AI-SPM se crean de la misma manera. Al evaluar las posibles soluciones, las organizaciones suelen esforzarse por determinar qué preguntas hacer para tomar una decisión informada. Para ayudarlo a navegar por este complejo espacio, estas son cinco preguntas fundamentales que toda organización debe hacerse al seleccionar una solución de AI-SPM:
1: ¿La solución ofrece una visibilidad y un control exhaustivos sobre la IA y los riesgos de datos asociados?
Con la proliferación de modelos de IA en las empresas, es esencial mantener la visibilidad y el control sobre los modelos, los conjuntos de datos y la infraestructura de IA para mitigar los riesgos relacionados con el cumplimiento, el uso no autorizado y la exposición de datos. Esto garantiza una comprensión clara de lo que se debe proteger. Cualquier brecha en la visibilidad o el control puede dejar a las organizaciones expuestas a infracciones de seguridad o de cumplimiento.
Una solución AI-SPM debe ser capaz de descubrir modelos de IA sin problemas, creando un inventario centralizado para una visibilidad completa de los modelos implementados y los recursos asociados. Esto ayuda a las organizaciones a supervisar el uso de los modelos, garantizar el cumplimiento de las políticas y abordar de forma proactiva cualquier posible vulnerabilidad de seguridad. Al mantener una visión general detallada de los modelos en todos los entornos, las empresas pueden mitigar los riesgos de forma proactiva, proteger los datos confidenciales y optimizar las operaciones de inteligencia artificial.
2: ¿Puede la solución identificar y remediar los riesgos específicos de la IA en el contexto de los datos empresariales?
La integración de la IA en los procesos empresariales presenta desafíos de seguridad nuevos y únicos que van más allá de los sistemas de TI tradicionales. Por ejemplo:
- ¿Sus modelos de IA son vulnerables a los ataques de los adversarios y a la exposición?
- ¿Los conjuntos de datos de entrenamiento de IA están suficientemente anonimizados para evitar la filtración de información personal o privada?
- ¿Está supervisando los sesgos o la manipulación de los modelos predictivos?
Una solución AI-SPM eficaz debe abordar los riesgos que son específicos de los sistemas de IA. Por ejemplo, debe proteger los datos de entrenamiento utilizados en los flujos de trabajo de aprendizaje automático, garantizar que los conjuntos de datos cumplan con las normas de privacidad e identificar las anomalías o actividades maliciosas que puedan comprometer la integridad del modelo de IA. Asegúrese de preguntar si la solución incluye funciones integradas para proteger cada etapa del ciclo de vida de la IA, desde la ingesta de datos hasta la implementación.
3: ¿La solución se alinea con los requisitos de cumplimiento normativo?
El cumplimiento normativo es una de las principales preocupaciones de las empresas de todo el mundo, dada la creciente complejidad de las leyes de protección de datos, como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos), la IA del NIST, la HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad de los Seguros Médicos) y más. Los sistemas de inteligencia artificial aumentan este desafío al procesar rápidamente los datos confidenciales de manera que pueden aumentar el riesgo de infracciones o incumplimientos accidentales.
Al evaluar una solución AI-SPM, asegúrese de que mapee automáticamente sus flujos de trabajo de datos e IA con los requisitos de gobernanza y cumplimiento. Debe ser capaz de detectar los datos que no cumplen con los requisitos y proporcionar funciones de generación de informes sólidas que permitan prepararse para la auditoría. Además, funciones como la aplicación automatizada de políticas y la supervisión del cumplimiento en tiempo real son fundamentales para mantenerse al día con los cambios normativos y evitar multas cuantiosas o daños a la reputación.
4: ¿Qué tan bien se escala la solución en arquitecturas dinámicas nativas de la nube y multinube?
Las infraestructuras modernas nativas de la nube son dinámicas y las cargas de trabajo aumentan o disminuyen según la demanda. En los entornos multinube, esta flexibilidad supone un desafío: mantener políticas de seguridad coherentes en los diferentes proveedores (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud) y servicios. La adición de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático a la combinación introduce una variabilidad aún mayor.
Una solución AI-SPM debe diseñarse para que sea escalable. Pregúntese si la solución puede gestionar entornos dinámicos, adaptarse de forma continua a los cambios en sus procesos de IA y gestionar la seguridad en las infraestructuras de nube distribuidas. Las mejores herramientas ofrecen una administración de políticas centralizada y, al mismo tiempo, garantizan que cada activo, independientemente de su ubicación o estado, cumpla con los requisitos de seguridad de su organización.
5: ¿Se integrará la solución con nuestras herramientas de seguridad y nuestro flujo de trabajo existentes?
Un error común que cometen las organizaciones al adoptar nuevas tecnologías es no tener en cuenta qué tan bien se integrarán esas tecnologías con sus sistemas existentes. AI-SPM no es una excepción. Sin una integración perfecta, las organizaciones pueden enfrentarse a interrupciones operativas, silos de datos o brechas en su postura de seguridad.
Antes de seleccionar una solución AI-SPM, compruebe si se integra con las herramientas de seguridad de datos existentes, como DSPM o DLP, las plataformas de gobierno de identidades o las cadenas de herramientas de DevOps. Igualmente importante es la capacidad de la solución para integrarse con plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático como Amazon Bedrock o Azure AI. La sólida integración garantiza la coherencia y permite que sus equipos de seguridad, DevOps e IA colaboren de forma eficaz.
Conclusión clave: haga que la seguridad de la IA sea proactiva, no reactiva
Recuerde que la AI-SPM no consiste solo en proteger los datos, sino también en salvaguardar el futuro de su empresa. A medida que la IA continúa remodelando los sectores, contar con las herramientas y tecnologías adecuadas permitirá a las organizaciones innovar con confianza y, al mismo tiempo, anticiparse a las amenazas emergentes.
Obtenga más información en zscaler.com/security
Acerca de la empresa
Zscaler (NASDAQ: ZS) acelera la transformación digital para que los clientes puedan ser más ágiles, eficientes, resilientes y seguros. La plataforma Zscaler Zero Trust Exchange™ protege a miles de clientes de los ciberataques y la pérdida de datos al conectar de forma segura a los usuarios, los dispositivos y las aplicaciones en cualquier ubicación. Distribuida en más de 150 centros de datos de todo el mundo, Zero Trust Exchange™, basada en SSE, es la plataforma de seguridad en la nube en línea más grande del mundo. Obtenga más información en zscaler.com .