Las organizaciones se encuentran navegando por un entorno donde la inteligencia artificial puede ser un motor de crecimiento fenomenal, al tiempo que introduce riesgos sin precedentes. Esto deja a los equipos de liderazgo ejecutivo que luchan con dos preguntas críticas: primero, ¿dónde debería un proceso de riesgo cibernético de IA comenzar y terminar para las organizaciones que crean y consumen IA? En segundo lugar, ¿qué procesos de gobernanza, capacitación y seguridad deben implementarse para proteger a las personas, datos y activos contra las vulnerabilidades expuestas por error humano, sesgo del sistema de IA y malos actores?
Las respuestas radican en la adopción de un enfoque integral del ciclo de vida para la gestión de riesgos de IA, una que equipa Los equipos de desarrollo C-suite, TI, IA y los líderes de seguridad con las herramientas para navegar por un panorama de amenazas en constante evolución.
Comprender las caras del riesgo cibernético de IA
Desarrollo de IA confiable
Organizaciones que desarrollan modelos de IA o aplicaciones de IA: si crean propietarios aprendizaje automático modelos o Integrando las funciones de IA En los productos existentes, debe abordar el proceso con una mentalidad de seguridad. Si los riesgos cibernéticos y los riesgos de seguridad más amplios no se consideran adecuadamente al inicio, una organización está innecesariamente expuesta a varios peligros:
- Falta de seguridad por diseño: Los modelos desarrollados sin supervisión formal o protocolos de seguridad son más susceptibles a la manipulación de datos y las entradas adversas.
- Brechas regulatorias: Con pautas emergentes como la Ley de AI de la UE, el marco de gestión de riesgos NIST AI e ISO 42001, no cumplir invita a un escrutinio legal y daños en la reputación.
- Datos sesgados o corruptos: La mala calidad de los datos puede producir resultados poco confiables, mientras que los actores maliciosos pueden alimentar intencionalmente datos incorrectos para sesgar resultados.
Uso responsable de IA
Las organizaciones que no desarrollan activamente la IA siguen siendo consumidores de la tecnología, a menudo a escala y sin darse cuenta. Numeroso software como servicio Las plataformas (SaaS) incorporan capacidades de IA para procesar datos confidenciales. Los empleados también pueden experimentar con IA generativa Herramientas, Ingreso de información confidencial o regulada que deja límites organizacionales.
Cuando el uso de AI no está regulado o no está mal entendido, las organizaciones enfrentan varios riesgos que pueden conducir a brechas de seguridad graves, problemas de cumplimiento y preocupaciones de responsabilidad, que incluyen:
- Shadow AI Herramientas: Las personas o departamentos pueden comprar, probar y usar aplicaciones habilitadas para AI bajo el radar, sin pasar por las políticas de TI y creando puntos ciegos de seguridad.
- Brechas de políticas: Muchas empresas carecen de una Política de uso aceptable dedicada (AUP) que rige cómo los empleados interactúan con las herramientas de IA, lo que podría exponerlas a fugas de datos, privacidad y problemas regulatorios.
- Leyes y regulaciones regionales: Muchas jurisdicciones están desarrollando sus propias reglas específicas relacionadas con la IA, como la Ley de Besgo de la Ciudad de Nueva York o las Directrices de Gobierno de AI de Colorado. El uso indebido en la contratación, las decisiones financieras u otras áreas sensibles puede desencadenar la responsabilidad.
Defender contra el uso malicioso de la IA
Por mucho que la IA pueda transformar las prácticas comerciales legítimas, también amplifica las capacidades de los ciberdelincuentes que deben defenderse. Los riesgos clave que se enfrentan las organizaciones de los malos actores incluyen:
- Ataques hiperpersonalizados: Los modelos AI pueden analizar conjuntos de datos masivos en objetivos, personalizar correos electrónicos o llamadas telefónicas para maximizar la credibilidad.
- Deepfakes cada vez más sofisticados: Video y voz fallas se han vuelto tan convincentes que los empleados con acceso a cuentas financieras corporativas y datos confidenciales se han engañado para pagar millones a los estafadores.
- Conciencia ejecutiva y de la junta: Los líderes superiores son objetivos principales para los intentos de ballena (ataques cibernéticos de phishing de lanza que se dirigen a ejecutivos o individuos de alto nivel con autoridad significativa) que aprovechan las técnicas de falsificación avanzada.
Un enfoque de ciclo de vida para manejar el riesgo de IA
Las organizaciones obtienen una ventaja estratégica con un enfoque de ciclo de vida para el riesgo cibernético de IA que reconoce que las tecnologías de IA evolucionan rápidamente, al igual que las amenazas y regulaciones asociadas con ellas.
Un verdadero enfoque de ciclo de vida combina gobernanza estratégica, herramientas avanzadas, compromiso de la fuerza laboral y mejora iterativa. Este modelo no es lineal; Forma un bucle que se adapta continuamente a las amenazas y cambios en evolución en las capacidades de IA. Así es como cada etapa contribuye.
Evaluación de riesgos y gobernanza
- Mapeo de riesgo de IA: Realice un inventario de uso de IA para identificar y clasificar herramientas y flujos de datos existentes. Esta asignación integral va más allá de un simple escaneo de código; Evalúa cómo las herramientas de IA interna y de terceros remodelan su postura de seguridad, impactando los procesos organizacionales, los flujos de datos y los contextos regulatorios.
- Implementación de marcos formales: Para demostrar la debida diligencia y las auditorías racionalizar, alinearse con estándares reconocidos como la Ley de AI de la UE, el marco de gestión de riesgos NIST AI e ISO 42001. En conjunto, desarrolle y aplique una política de uso aceptable explícita (AUP) que describe los procedimientos de manejo de datos adecuados.
- Compromiso ejecutivo y de la junta: Involucre a los líderes clave, incluidos el CFO, el asesor general y la junta, para garantizar que comprendan las implicaciones financieras, legales y de gobierno de la IA. Esta participación proactiva asegura la financiación y la supervisión necesarias para gestionar los riesgos de IA de manera efectiva.
Tecnología y herramientas
- Detección y respuesta avanzada: Las defensas habilitadas para AI, incluida la detección de amenazas avanzadas y el análisis conductual continuo, son críticas en el entorno actual. Al analizar conjuntos de datos masivos a escala, estas herramientas monitorean la actividad en tiempo real para anomalías sutiles, como patrones de tráfico inusuales o solicitudes de acceso improbables, que podrían indicar un ataque habilitado para la AI.
- Zero Trust: La arquitectura de fideicomiso cero verifica continuamente la identidad de cada usuario y dispositivo en múltiples puntos de control, adoptando principios menos privilegiados y monitoreando de cerca las interacciones de red. Este control granular limita el movimiento lateral, lo que hace que sea mucho más difícil para los intrusos acceder a sistemas adicionales, incluso si violan un punto de entrada.
- Mecanismos de defensa escalables: Cree sistemas flexibles capaces de actualizaciones rápidas para contrarrestar las nuevas amenazas impulsadas por la IA. Al adaptar y ajustar de manera proactiva las defensas, las organizaciones pueden mantenerse por delante de los riesgos cibernéticos emergentes.
Entrenamiento y conciencia
- Educación de la fuerza laboral: El ransomware, los defectos profundos y las amenazas de ingeniería social a menudo tienen éxito porque los empleados no están preparados para cuestionar mensajes o solicitudes inesperadas. Para reforzar la preparación de la defensa, ofrece capacitación específica, incluidos ejercicios de phishing simulados.
- Participación ejecutiva y de la junta: Los líderes superiores deben comprender cómo la IA puede amplificar las apuestas de una violación de datos. Los CFO, los CISO y los CRO deben colaborar para evaluar los riesgos financieros, operativos, legales y de reputación únicos de la IA.
- Cultura de vigilancia: Anime a los empleados a informar actividades sospechosas sin temor a represalias y fomentar un entorno donde la seguridad sea responsabilidad de todos.
Respuesta y recuperación
- Simulaciones de ataque con IA: Los ejercicios de mesa tradicionales adquieren una nueva urgencia en una era en la que las amenazas se materializan más rápido que los respondedores humanos pueden mantener el ritmo. La planificación del escenario debe incorporar posibles llamadas de Deepfake al CFO, al ransomware basado en IA o al robo de datos a gran escala.
- Mejora continua: Después de cualquier incidente, las lecciones de recolección aprendidas. ¿Fueron razonables los tiempos de detección? ¿El personal siguió el plan de respuesta de incidentes correctamente? Actualice los marcos de gobernanza, las pilas de tecnología y los procesos en consecuencia, asegurando que cada incidente impulse la gestión de riesgos más inteligente.
Evaluación continua
- Monitoreo regulatorio y de amenazas: Rastrear actualizaciones legales y nuevos vectores de ataque. AI evoluciona rápidamente, por lo que la estática restante no es una opción.
- Métricas y retroalimentación continua: Mida los tiempos de respuesta a los incidentes, la efectividad del control de seguridad y los resultados de la capacitación. Use estos datos para refinar las políticas y reasignar recursos según sea necesario.
- Adaptación y crecimiento: Para mantener el ritmo del panorama de IA cambiante, evolucione sus inversiones tecnológicas, protocolos de capacitación y estructuras de gobernanza.
Un enfoque proactivo e integrado no solo protege sus sistemas, sino que también impulsa la mejora continua durante el ciclo de vida de la IA.
A medida que el desarrollo de IA se intensifica, proporcionados por la feroz competencia del mercado y la promesa de ideas transformadoras, los líderes deben ir más allá de cuestionar si adoptar la IA y centrarse en su lugar en cómo para hacerlo responsablemente. Aunque las amenazas impulsadas por la IA se están volviendo más complejas, un enfoque de ciclo de vida permite a las organizaciones mantener su ventaja competitiva al tiempo que salvaguardan la confianza y cumplen con las obligaciones de cumplimiento.
John Verry es el Director Gerente de CBIZ Pivot Point Security, el equipo de ciberseguridad de CBIZ, en la División Nacional de Servicios de Riesgo y Asesoría.
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