Identificación y protección de las cargas de trabajo de IA

Descubra por qué las cargas de trabajo de IA exigen un nuevo abordaje de la seguridad en la nube

¿Qué ocurre cuando la parte más innovadora de su entorno en la nube se convierte también en la más vulnerable? Si la nube es el sistema operativo del mundo digital actual, la IA se ha convertido en su modo de estilo libre: flexible, creativa e increíblemente potente, pero peligrosamente fácil de romper si no se tiene cuidado.

La misma libertad que acelera la innovación en IA también introduce un riesgo significativo. Según Tenable Cloud Research, el 70 % de las cargas de trabajo en la nube que utilizan servicios de IA contienen al menos un error de configuración o una vulnerabilidad crítica. Piénselo un momento.

Los pipelines de IA no son implementados por equipos de seguridad. Los crean y gestionan desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de ML. En el proceso, estos equipos se convierten en administradores accidentales de ecosistemas enteros de IA. Ponen en marcha instancias de GPU, adjuntan cuentas de servicio privilegiadas, conectan almacenes de datos y configuran permisos de identidad que a menudo no se revisan. En muchos casos, las personas que construyen su IA acaban teniendo las "llaves del reino", aunque nunca lo hayan pretendido.

Dentro de los pipelines de entrenamiento, las notebooks gestionadas, los almacenes de objetos, los registros de modelos, las bases de datos de vectores y las identidades que los unen, se acumulan debilidades ocultas. Estas debilidades crean silenciosamente una de las superficies de ataque de más rápido crecimiento y menos comprendidas en la empresa. Incluso las opciones de configuración más sencillas, como si una computadora portátil tiene acceso directo a Internet o si el modelo de almacenamiento está cifrado, pueden abrir involuntariamente la puerta a la exposición.

Los responsables de seguridad ya no preguntan: "¿usamos IA en la nube?" Esta pregunta ya ha quedado atrás. Se enfrentan a una realidad mucho más difícil: "¿cómo protegemos lo que no podemos ver, no podemos clasificar o ni siquiera sabíamos que habíamos implementado?".

El problema, en general, no es el descuido. El problema es la opacidad. La IA en la nube genera un espejismo de simplicidad. La superficie parece tranquila, optimizada y bellamente abstraída, pero detrás de esa abstracción hay capas profundas de automatización, valores predeterminados heredados, proliferación de identidades y privilegios invisibles que dificultan la detección de la exposición que se está formando en tiempo real. Estas capas enmascaran las combinaciones tóxicas de riesgo. Una almacén modelo con acceso público puede parecer inofensivo hasta que se cruza con una cuenta de servicio con privilegios excesivos o datos confidenciales de entrenamiento almacenados sin cifrado. Es la intersección de estos problemas, y no uno de ellos por sí solo, lo que genera una verdadera exposición. El escaneo tradicional y las comprobaciones de políticas nunca se diseñaron para sistemas que se comportan de esta manera. El resultado es inevitable. La IA avanza más rápido que los controles de seguridad creados para protegerla, y la brecha entre innovación y protección aumenta cada día.

Cómo es una buena seguridad: cierre de la brecha de visibilidad

Si los equipos de seguridad tuvieran la claridad y la altitud de un águila, la nube tendría un aspecto muy distinto. Verían cargas de trabajo de IA que aparecen y desaparecen en minutos, identidades que acumulan permisos silenciosamente, artefactos de modelos que se desplazan por las capas de almacenamiento y datos confidenciales que fluyen hacia servicios que nadie recuerda haber configurado. También verían el linaje completo de cómo se entrenan los modelos, dónde se escriben los resultados y qué servicios en la nube interactúan entre bastidores. Una visión que revela riesgos de los que la mayoría de los equipos nunca se percatan.

Desde ese punto de vista, los riesgos reales son inequívocos. Sin ella, permanecen ocultos dentro de la abstracción que hace que la IA en la nube parezca sencilla.

Cerrar la brecha entre la innovación y la seguridad de la IA comienza con este tipo de visibilidad. A medida que los modelos se entrenan, se ajustan y se redistribuyen, el entorno cambia. Aparecen nuevas conexiones de almacenamiento. Las cuentas de servicio adquieren privilegios. Los servicios gestionados de IA heredan valores predeterminados que nadie revisa. Los errores de configuración se acumulan silenciosamente hasta formar una vía de exposición.

Para proteger la IA a la velocidad a la que evoluciona, las organizaciones deben replantearse qué es "bueno". Bueno significa ver la imagen completa de cómo se construyen los pipelines de IA y cómo se comportan. Significa comprender qué identidades pueden acceder a qué datos, qué cargas de trabajo introducen información confidencial, por dónde viajan los activos modelo y qué combinaciones de vulnerabilidades, privilegios y exposición son realmente importantes. Significa priorizar el riesgo mediante el contexto, no mediante el ruido de fondo.

Y lo que es más importante, significa adoptar un modelo de evaluación, validación y aplicación continuas. Los entornos de IA cambian con demasiada rapidez como para realizar escaneos puntuales o comprobaciones de configuración estáticas. La seguridad debe adaptarse al ritmo de implementación, no al revés.

Esta es la base de la seguridad de la IA en la nube: mayor visibilidad, comprensión contextual y validación continua. De este modo, las organizaciones pueden pasar de reaccionar ante las exposiciones a la IA a prevenirlas.

De los retos a la práctica

Ahora que comprendemos el ritmo y la complejidad de los entornos de IA, el siguiente paso es establecer las prácticas que aporten previsibilidad y control.

Prácticas recomendadas para proteger las cargas de trabajo de IA en la nube

Una vez que las organizaciones comprenden lo fluidas e interconectadas que son realmente las cargas de trabajo de IA, el siguiente paso es poner en marcha las prácticas adecuadas para protegerlas. Una seguridad sólida de la IA no consiste en frenar la innovación. Se trata de dar a los desarrolladores o a los ingenieros de ML o aprendizaje profundo junto con los equipos de seguridad una base compartida que reduzca el riesgo sin obstaculizar la velocidad.

Estas son las prácticas básicas que más importan.

1. Descubrir continuamente todos los recursos de IA en su nube

Las cargas de trabajo de IA están dispersas en servicios, almacenamiento, pipelines, registros, API y servicios gestionados. También aparecen y desaparecen rápidamente. La primera práctica recomendada es la detección continua de cada componente del ciclo de vida de la IA. Esto incluye pipelines de entrenamiento, repositorios de modelos, servicios informáticos de entrenamiento e inferencia de IA, bases de datos de vectores, puntos de conexión de inferencia y los almacenes de datos que los alimentan. También significa hacer un seguimiento de cómo se conectan estos servicios, por dónde fluyen los modelos y de qué servicios en la nube dependen.

La visibilidad no es una actividad puntual. La seguridad de la IA comienza cuando la detección se vuelve continua.

2. Clasificar los datos que entran y salen de los sistemas de IA

Las cargas de trabajo de IA son tan seguras como los datos que utilizan. Las organizaciones necesitan una clasificación automatizada y detallada que identifique los datos de entrenamiento confidenciales, la información regulada, la propiedad intelectual y los conjuntos de datos de producción antes de que entren en los pipelines de modelos. Identificar los datos de entrenamiento confidenciales es el primer paso para descubrir y proteger toda la carga de trabajo de la IA y sus riesgos de implementación. Evita la exposición accidental, la fuga de datos y el entrenamiento involuntario de modelos en información de alto riesgo. Una seguridad sólida de la IA también se beneficia de la visibilidad de ejemplos de los datos detectados, no sólo de etiquetas de alto nivel.

Si no puede ver sus datos, no puede controlar cómo conforman sus modelos ni cómo exponen su negocio.

3. Comprender las relaciones de identidad y privilegio en los flujos de trabajo de IA

Los servicios de IA se basan en cuentas de servicio, tokens y derechos que rápidamente van más allá de su propósito original. Cada trabajo de GPU, notebook, pipeline o tarea programada introduce nuevos permisos. Los equipos de seguridad deben comprender quién y qué tiene acceso a cada recurso de IA y qué privilegios se heredan silenciosamente de otros lugares. Esta visibilidad incluye no sólo el acceso a los modelos, sino también a los datos de entrenamiento y producción que fluyen a través de estos sistemas, así como a las identidades en las que se basan sus propias cargas de trabajo de IA.

La seguridad de la IA se basa en la higiene de identidades. Los controles de identidad deficientes crean el camino más rápido hacia la puesta en riesgo del modelo o el robo de datos.

4. Priorizar los riesgos de la IA en función del contexto, no del volumen

Las cargas de trabajo de IA generan grandes cantidades de ruido de fondo. No todas las vulnerabilidades o errores de configuración tienen la misma importancia. El verdadero peligro surge cuando las exposiciones se cruzan: datos confidenciales combinados con funciones con privilegios excesivos, o cargas de trabajo vulnerables accesibles desde redes públicas. La Priorización contextual reconoce que las vulnerabilidades que afectan a los marcos o herramientas de IA deben evaluarse a través de la lente de quién puede explotarlas y cómo se conectan a los activos críticos.

Las organizaciones necesitan una priorización que refleje rutas de ataque reales, no listas estáticas de problemas. La seguridad mejora cuando los equipos saben qué exposiciones son importantes y por qué.

5. Pasar de los controles estáticos a la validación continua

Los entornos de IA evolucionan a una velocidad que las herramientas de seguridad heredadas no pueden igualar. Los nuevos modelos, los nuevos conjuntos de datos y los nuevos pasos del pipeline pueden introducir exposición de la noche a la mañana. Las organizaciones deben adoptar una validación continua que supervise los cambios de postura, imponga barreras de seguridad y garantice que las condiciones de riesgo no vuelvan a producirse tras la corrección. Esto incluye el monitoreo de errores de configuración como el almacenamiento público de modelos, la falta de cifrado o las computadoras portátiles con acceso directo a Internet.

La seguridad estática genera puntos ciegos. La validación continua y los controles, los cierran.

6. Implantar protecciones que eviten el riesgo antes de que se genere

Una buena seguridad no frena la innovación en IA. La acelera reduciendo las repeticiones. Las organizaciones deben imponer los privilegios mínimos, la protección de datos y las protecciones de configuración como parte del proceso de desarrollo e implementación de la IA. Esto incluye evitar la exposición pública de los activos de los modelos, restringir la entrada de datos confidenciales en los pipelines de entrenamiento y bloquear los derechos que conceden acceso innecesario a los registros de modelos y a las bases de datos de vectores, e incluso especificar dónde pueden residir los datos confidenciales y dónde no.

Para aplicar eficazmente estas protecciones de control de acceso, lo más seguro es limitar los permisos elevados al momento exacto en que se necesitan. El acceso a corto plazo y bajo demanda ayuda a garantizar que los equipos de IA puedan moverse rápidamente sin dejar privilegios de larga duración en el entorno.

Las prácticas recomendadas perfilan el destino, pero sólo importan cuando pueden ponerse en práctica. Los entornos de IA avanzan demasiado rápido para la teoría por sí sola. Las organizaciones necesitan una forma de convertir estos principios en algo real. Esto es exactamente lo que Tenable ofrece: la visibilidad, el contexto, la validación continua y el control que transforman las prácticas recomendadas de ser temas de conversación a ser una realidad cotidiana.

Cómo protege las cargas de trabajo de IA en la nube Tenable Cloud Security

Tenable ofrece la claridad que exigen los entornos de IA modernos. Las cargas de trabajo de la IA abarcan el cómputo, el almacenamiento, la identidad, los datos y los servicios gestionados, y cada parte de ese ecosistema desempeña un papel en la configuración del riesgo. La gestión de exposición es la estrategia que permite a las organizaciones ver, priorizar y solucionar estos riesgos en todos los activos en la nube interconectados. La CNAPP de Tenable Cloud Security le ayuda a implementar esta estrategia unificando las configuraciones en la nube, las rutas de identidades y la confidencialidad de los datos en una única comprensión contextual de dónde importan realmente las exposiciones.

La nube y la IA han reescrito la curva de aprendizaje de la noche a la mañana. Los servicios de IA nativos en la nube, como los modelos y agentes fundacionales Amazon Bedrock, los agentes de Azure AI Studio, los modelos de Azure OpenAI y los puntos de conexión de Google Vertex AI, pueden adoptarse al instante. También introducen nuevas formas de riesgo que la mayoría de los equipos apenas están empezando a comprender.

La implementación moderna de la IA está cada vez más determinada por estos servicios gestionados. Tenable detecta y monitorea los recursos en la nube que les brindan soporte, evalúa sus configuraciones y correlaciona identidades y permisos que interactúan con ellos. Esto ayuda a las organizaciones a proteger la IA que consumen con la misma eficacia que la IA que crean.

Empieza con la visibilidad. Tenable realiza un inventario de los servicios en la nube implicados en las cargas de trabajo de IA en AWS, Azure, GCP y Oracle Cloud. Esto incluye entornos informáticos, servicios de almacenamiento, capas de red, identidades, API y controles de acceso. También identifica dónde residen los datos confidenciales dentro de estos entornos y qué identidades o servicios pueden acceder a ellos, incluido cuándo tienen acceso los recursos de IA.

A partir de ahí, Tenable añade contexto. Las cargas de trabajo de IA rara vez se vuelven peligrosas por un único problema. El riesgo se materializa cuando los errores de configuración, los datos confidenciales y los privilegios en exceso colisionan en los servicios en la nube. Tenable correlaciona estas señales y detecta las exposiciones que tienen más probabilidades de dar lugar a fugas de datos, accesos no intencionados o uso indebido de privilegios. Por ejemplo, puede detectar cuándo un modelo de IA gestionado tiene acceso a datos de entrenamiento no cifrados.

Este contexto permite a las organizaciones centrarse en lo que importa en lugar de reaccionar ante el ruido de fondo. El Índice de Priorización de Vulnerabilidades (Vulnerability Priority Rating, VPR) de Tenable aplica inteligencia de amenazas en tiempo real para determinar qué problemas representan una verdadera explotabilidad y cuáles tienen pocas probabilidades de convertirse en objetivo.

La exposición a los datos suele ser el punto en el que el riesgo de la IA se hace tangible. Las capacidades de postura de seguridad de datos de Tenable conectan los conjuntos de datos confidenciales con los servicios de IA que interactúan con ellos. Un ejemplo es el análisis incorporado que detecta los modelos personalizados de AWS Bedrock entrenados en datos confidenciales, lo que proporciona información práctica en lugar de alertas abstractas.

Por último, Tenable proporciona validación continua. Los recursos en la nube que sustentan las cargas de trabajo de IA cambian constantemente a medida que se implementan nuevos servicios, evolucionan los permisos y fluyen nuevos datos en el entorno. Tenable monitorea estos cambios en tiempo real, aplicando políticas de protección que refuerzan los privilegios mínimos, protegen los datos confidenciales y evitan situaciones de riesgo antes de que entren en producción.

Juntas, estas capacidades crean un entorno en el que la innovación en IA puede avanzar rápidamente sin dejar atrás la seguridad. Las organizaciones obtienen visibilidad de los servicios en la nube que dan soporte a las cargas de trabajo de IA, confianza en dónde se acumulan los riesgos y garantía de que su postura permanece protegida incluso cuando el entorno cambia con el tiempo.

Véalo en acción

La breve demostración a continuación le guía a través de un entorno real de IA en la nube y muestra cómo Tenable identifica las cargas de trabajo, revela los riesgos ocultos y destaca los problemas más importantes.

Se trata de una visión rápida y directa de la visibilidad de la seguridad de la IA en la práctica.

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