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El entusiasmo y la adopción de la IA aparentemente están en su punto más alto: casi el 70% de los encuestados en una encuesta reciente Informe de S&P sobre tendencias globales de IA diciendo que tienen al menos un proyecto de IA en producción. Si bien la promesa de la IA puede remodelar fundamentalmente las operaciones comerciales, también ha creado nuevos vectores de riesgo y ha abierto las puertas a personas nefastas que la mayoría de las empresas actualmente no están equipadas para mitigar.
En los últimos 6 meses, tres informes (Informe de tendencias globales en IA 2023 de S&P Global, Estudio de prioridades de IA para 2023 de Foundryy el informe de Forrester Las preocupaciones por la seguridad y la privacidad son las mayores barreras para la adopción de la IA generativa) todos tuvieron los mismos hallazgos: La seguridad de los datos es el principal desafío y barrera para las organizaciones que buscan adoptar e implementar IA generativa.. El creciente interés en implementar la IA ha aumentado directamente el volumen de datos que las organizaciones almacenan en sus entornos de nube. Como era de esperar, cuantos más datos se almacenan, se accede a ellos y se procesan a través de diferentes arquitecturas de nube que normalmente también abarcan diferentes jurisdicciones geográficas, más riesgos de seguridad y privacidad surgen.
Si las organizaciones no cuentan con las protecciones adecuadas, instantáneamente se convierten en un objetivo principal para los ciberdelincuentes que, según un Unidad 42 Incidente 2024t Informe de respuesta están aumentando la velocidad a la que roban datos: el 45% de los atacantes extraen datos en menos de un día después del compromiso. A medida que ingresamos en esta nueva “era de la IA”, donde los datos son el elemento vital, las organizaciones que comprendan y prioricen la seguridad de los datos estarán en la primera posición para aprovechar de manera segura todo lo que la IA tiene para ofrecer sin temor a ramificaciones futuras.
Desarrollar las bases para un programa de seguridad de datos eficaz
Un programa de seguridad de datos eficaz para esta nueva era de la IA se puede dividir en tres principios:
- Asegurar el AI: Todas las implementaciones de IA (incluidos los datos, los canales y los resultados de los modelos) no pueden protegerse de forma aislada. Los programas de seguridad deben tener en cuenta el contexto en el que se utilizan los sistemas de IA y su impacto en la exposición de datos confidenciales, el acceso efectivo y el cumplimiento normativo. Proteger el modelo de IA en sí significa identificar los riesgos del modelo, el acceso demasiado permisivo y las violaciones del flujo de datos en todo el proceso de IA.
- Asegurar de AI: Al igual que la mayoría de las nuevas tecnologías, la inteligencia artificial es un arma de doble filo. Los ciberdelincuentes recurren cada vez más a la IA para generar y ejecutar ataques a escala. Los atacantes actualmente aprovechando IA generativa para crear software malicioso, redactar correos electrónicos de phishing convincentes y difundir desinformación en línea a través de deepfakes. También existe la posibilidad de que los atacantes comprometan las herramientas de inteligencia artificial generativa y los propios modelos de lenguaje de gran tamaño. Esto podría provocar una fuga de datos o quizás resultados envenenados de las herramientas afectadas.
- Asegurar con AI: ¿Cómo puede la IA convertirse en una parte integral de su estrategia de defensa? Adoptar la tecnología para la defensa abre posibilidades para que los defensores anticipen, rastreen y frustren los ciberataques en un grado sin precedentes. La IA ofrece una forma simplificada de examinar las amenazas y priorizar cuáles son las más críticas, lo que ahorra a los analistas de seguridad innumerables horas. La IA también es particularmente eficaz en el reconocimiento de patrones, lo que significa que las amenazas que siguen cadenas de ataques repetitivas (como el ransomware) podrían detenerse antes.
Al centrarse en estas tres disciplinas de seguridad de datos, las organizaciones pueden explorar e innovar con confianza con IA sin temor a exponer a la empresa a riesgos.
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