Durante el año pasado, los copilotos y agentes de inteligencia artificial han penetrado silenciosamente en las aplicaciones SaaS que las empresas utilizan todos los días. Herramientas como Zoom, Slack, Microsoft 365, Salesforce y ServiceNow ahora vienen con asistentes de inteligencia artificial integrados o funciones similares a las de los agentes. Prácticamente todos los principales proveedores de SaaS se han apresurado a incorporar la IA en sus ofertas.
El resultado es una explosión de capacidades de IA en todo el conjunto de SaaS, un fenómeno de Expansión de la IA donde las herramientas de IA proliferan sin una supervisión centralizada. Para los equipos de seguridad, esto representa un cambio. A medida que aumenta el uso de estos copilotos de IA, cambian la forma en que los datos se mueven a través del SaaS. Un agente de IA puede conectar varias aplicaciones y automatizar las tareas entre ellas, creando de forma eficaz nuevas vías de integración sobre la marcha.
Un asistente de reuniones con IA puede extraer automáticamente documentos de SharePoint para resumirlos en un correo electrónico, o una IA de ventas puede hacer una referencia cruzada de los datos de CRM con los registros financieros en tiempo real. Estas conexiones de datos mediante IA forman vías dinámicas y complejas que los modelos tradicionales de aplicaciones estáticas nunca tuvieron.
Cuando la IA se mezcla: por qué se rompe la gobernanza tradicional
Este cambio ha puesto de manifiesto una debilidad fundamental en la seguridad y la gobernanza del SaaS heredado. Los controles tradicionales asumían roles de usuario estables, interfaces de aplicaciones fijas y cambios a ritmo humano. Sin embargo, los agentes de inteligencia artificial rompen esas suposiciones. Operan a la velocidad de una máquina, atraviesan varios sistemas y, a menudo, disponen de privilegios superiores a los habituales para realizar su trabajo. Su actividad tiende a mezclarse con los registros de usuario normales y el tráfico genérico de las API, lo que dificulta distinguir las acciones de una IA de las de una persona.
Pensemos en Microsoft 365 Copilot: cuando esta IA obtiene documentos que un usuario determinado normalmente no vería, deja poco o ningún rastro en los registros de auditoría estándar. Un administrador de seguridad puede ver una cuenta de servicio aprobada accediendo a los archivos y no darse cuenta de que Copilot está extrayendo datos confidenciales en nombre de alguien. Del mismo modo, si un atacante secuestra el token o la cuenta de un agente de IA, puede hacer un mal uso de ellos de forma discreta.
Además, las identidades de la IA no se comportan en absoluto como usuarios humanos. No se ajustan perfectamente a las funciones de IAM existentes y, a menudo, requieren un acceso a los datos muy amplio para funcionar (mucho más del que necesitaría un solo usuario). Las herramientas tradicionales de prevención de la pérdida de datos tienen dificultades porque, una vez que una IA tiene un amplio acceso de lectura, puede agregar y exponer datos de formas que ninguna regla simple podría detectar.
La desviación de los permisos es otro desafío. En un mundo estático, puede revisar el acceso a la integración una vez por trimestre. Sin embargo, las integraciones de inteligencia artificial pueden cambiar las capacidades o acumular acceso rápidamente, lo que supera a las revisiones periódicas. El acceso a menudo se interrumpe de forma silenciosa cuando los roles cambian o se activan nuevas funciones. Un ámbito que parecía seguro la semana pasada podría ampliarse discretamente (por ejemplo, que un plugin de IA obtenga nuevos permisos tras una actualización) sin que nadie se dé cuenta.
Todos estos factores significan que las herramientas estáticas de seguridad y gobierno de SaaS se están quedando atrás. Si solo analizamos las configuraciones estáticas de las aplicaciones, las funciones predefinidas y los registros posteriores a los hechos, no podemos decir de manera fiable qué hizo realmente un agente de IA, a qué datos accedió, qué registros cambió o si, entretanto, sus permisos han superado la política.
Una lista de verificación para proteger a los copilotos y agentes de IA
Antes de introducir nuevas herramientas o marcos, los equipos de seguridad deben poner a prueba su postura actual.
| Pregunta | ✓ |
|---|---|
| ¿Conocemos todos los copilotos, agentes e integraciones que se ejecutan en nuestro entorno SaaS? | |
| ¿Sabemos a qué puede acceder cada uno ahora mismo? | |
| ¿Podemos ver lo que realmente hizo cada una de ellas en todas las aplicaciones? | |
| ¿Podemos detectar la desviación de acceso a medida que ocurre? | |
| Si algo sale mal, ¿podemos reconstruir lo que pasó de principio a fin? | |
| ¿Podemos bloquear las acciones riesgosas en tiempo real y no solo alertar después? | |
| ¿Sabemos qué tokens de OAuth existen y qué alcances otorgan? | |
| ¿Podemos diferenciar la actividad humana de la actividad de los agentes en los registros? |
Si le resulta difícil responder a varias de estas preguntas, es una señal de que los modelos de seguridad SaaS estáticos ya no son suficientes para las herramientas de IA.
Seguridad dinámica de AI-SaaS: barandas para aplicaciones de IA
Para abordar estas brechas, los equipos de seguridad están comenzando a adoptar lo que puede describirse como seguridad dinámica de AI-SaaS.
A diferencia de la seguridad estática (que trata las aplicaciones de forma aislada e inalterable), la seguridad dinámica basada en la IA y el SaaS es una capa de protección adaptativa y basada en políticas que funciona en tiempo real además de las integraciones de SaaS y las subvenciones de OAuth. Considérelo como una capa de seguridad viva que comprende lo que hacen sus copilotos y agentes en cada momento y que se ajusta o interviene en función de las políticas.
La seguridad dinámica de IA y SaaS monitorea la actividad de los agentes de IA en todas sus aplicaciones de SaaS para detectar infracciones de políticas, comportamientos anormales o señales de problemas. En lugar de confiar en la lista de verificación de permisos de ayer, aprende y se adapta a la forma en que se utiliza realmente un agente.
Una plataforma de seguridad dinámica rastreará el acceso efectivo de un agente de IA. Si el agente entra repentinamente en contacto con un sistema o un conjunto de datos fuera de su ámbito habitual, puede marcarlo o bloquearlo en tiempo real. También puede detectar cambios en la configuración o el aumento de privilegios de forma instantánea y alertar a los equipos antes de que se produzca un incidente.
Otro sello distintivo de la seguridad dinámica de AI-SaaS es la visibilidad y la auditabilidad. Como la capa de seguridad media las acciones de la IA, mantiene un registro detallado de lo que hace la IA en todos los sistemas.
Cada mensaje, cada archivo al que se accede y cada actualización realizada por la IA se pueden registrar de forma estructurada. Esto significa que si algo sale mal, por ejemplo, una IA hace un cambio no intencionado o accede a un archivo prohibido, el equipo de seguridad puede rastrear exactamente qué ocurrió y por qué.
Las plataformas de seguridad dinámicas de IA y SaaS aprovechan la automatización y la propia inteligencia artificial para mantenerse al día con el torrente de eventos. Aprenden los patrones normales de comportamiento de los agentes y pueden priorizar las anomalías o los riesgos reales para que los equipos de seguridad no se ahoguen en las alertas.
Pueden correlacionar las acciones de una IA en varias aplicaciones para comprender el contexto y detectar solo las amenazas genuinas. Esta postura proactiva ayuda a detectar problemas que las herramientas tradicionales pasarían por alto, ya se trate de una filtración sutil de datos a través de una IA o de una inyección rápida maliciosa que provoca que un agente se comporte mal.
Conclusión: adoptar las barandillas adaptativas
A medida que los copilotos de IA asumen un papel más importante en nuestros flujos de trabajo de SaaS, los equipos de seguridad deberían pensar en desarrollar su estrategia de forma paralela. El antiguo modelo de seguridad de SaaS preconfigurable, con funciones estáticas y auditorías poco frecuentes, simplemente no puede seguir el ritmo y la complejidad de la actividad de la IA.
Los argumentos a favor de la seguridad dinámica de la IA y el SaaS se basan, en última instancia, en mantener el control sin sofocar la innovación. Con la plataforma de seguridad dinámica adecuada, las organizaciones pueden adoptar con confianza copilotos e integraciones de inteligencia artificial, sabiendo que cuentan con barreras en tiempo real para evitar el uso indebido, detectar anomalías y hacer cumplir las políticas.
Están surgiendo plataformas de seguridad dinámicas de IA y SaaS (como Reco) para ofrecer estas capacidades listas para usar, desde la supervisión de los privilegios de la IA hasta la respuesta automatizada a los incidentes. Actúan como la capa que falta por encima de las integraciones de aplicaciones y OAuth, ya que se adaptan sobre la marcha a lo que hacen los agentes y garantizan que nada pase desapercibido.
|
| Figura 1: Descubrimiento de aplicaciones de IA generativas de Reco |
Para los líderes de seguridad que observan el auge de los copilotos de IA, la seguridad de SaaS ya no puede ser estática. Al adoptar un modelo dinámico, dota a su organización de barreras vivas que le permiten subirse a la ola de la IA de forma segura. Es una inversión en resiliencia que dará sus frutos a medida que la IA continúe transformando el ecosistema de SaaS.
¿Está interesado en saber cómo la seguridad dinámica de AI-SaaS podría funcionar para su organización? Considere la posibilidad de explorar plataformas como Reco, que están diseñadas para proporcionar esta capa de protección adaptativa.
Solicite una demostración: comience con Reco .