7 prácticas recomendadas de seguridad de IA para gobernar su nueva superficie de ataque

• Sus equipos adoptan la IA más rápido de lo que usted puede protegerla.
• La IA oculta crea riesgos cibernéticos y rutas de ataque que las herramientas tradicionales de ciberseguridad no pueden ver.
• La gestión de exposición impulsada por IA detecta y gobierna el uso de IA en toda su superficie de ataque.
• La IA generativa traduce el español llano a búsquedas de amenazas para reducir el tiempo de permanencia.

Cuando los empleados utilizan herramientas de IA sin decírselo, o los desarrolladores abren accidentalmente rutas de ataque ocultas a lo largo de su nube, o una simple consulta de IA filtra datos confidenciales, esa es su brecha de gestión de exposición de IA. Se trata de un enorme punto ciego que deja a su equipo de seguridad a oscuras sobre dónde se está ejecutando la IA y cómo está todo conectado.

Mientras tanto, esos mismos equipos de seguridad están sometidos a la presión de utilizar herramientas de seguridad de IA para mantenerse al día en un escenario de las amenazas que cambia rápidamente.

Cuando estos problemas se combinan, su organización se enfrenta a dos retos:

1. Los riesgos de la IA.
2. La oportunidad que brinda la IA para reforzar sus ciberdefensas.

Vea toda su superficie de ataque de IA y todas sus rutas de ataque con Tenable One.

Para encontrar todos sus activos de IA conocidos y desconocidos, necesita una estrategia de seguridad de IA que aborde las características únicas de los sistemas de IA. Estas siete prácticas recomendadas se basan en los principios de gestión de exposición del mundo real para ayudarle a asegurar la implantación de la IA.

1. Utilice un contexto que tenga en cuenta los riesgos para justificar las decisiones en materia de seguridad

Al seleccionar herramientas de IA para su pila, dé prioridad a las que ofrezcan una clara transparencia en la toma de decisiones. Hay que saber exactamente en qué datos se basan los modelos y cómo puntúan el riesgo. 

Si una herramienta no puede explicar por qué marcó una vulnerabilidad o cómo priorizó una acción de corrección, introduce incertidumbre en su postura de ciberseguridad de la IA. Exija total transparencia sobre el razonamiento de exposición y la lógica de priorización para que pueda generar confianza y justificar sus decisiones de seguridad ante la dirección. 

El marco de gestión del riesgo de la IA del NIST hace hincapié en la explicabilidad como pilar fundamental de la confianza.

2. Haga cumplir el acceso con privilegios mínimos para los agentes de IA

Los desarrolladores suelen entrenar modelos de IA con permisos amplios y excesivamente privilegiados para ingerir grandes cantidades de datos. Un error crítico que puede cometer su organización es no revocar el acceso después de la implementación del modelo de IA.

Como práctica recomendada, aplique protocolos de acceso con privilegios mínimos para que las identidades no humanas y los agentes de IA sólo mantengan permisos elevados durante los momentos precisos en que los necesiten. Audite rigurosamente sus cuentas de servicio y elimine cualquier acceso permanente que no sea estrictamente necesario para el tiempo de ejecución del modelo de IA.

3. Prevenga la exposición a la IA basada en la identidad

Los sistemas de IA alojados en la nube son famosos por generar roles sobreprivilegiados y desapercibidos. Es posible que conceda a un único agente de IA acceso de lectura y escritura a un bucket de S3 y luego se olvide de él, lo que genera una ruta de ataque oculta.

Para delimitar estrictamente el acceso, debe combinar la gestión de postura de seguridad de IA (AI-SPM) con la gestión de derechos de infraestructura en la nube (CIEM). Esta integración ayuda a detectar identidades con privilegios excesivos en toda la superficie de ataque para que las identidades no humanas no se conviertan en el eslabón débil de la cadena.

Detenga la exposición de la IA basada en la identidad antes de que empiece. Descubra cómo con Tenable One.

4. Defiéndase de los ataques de la IA adversaria

Los modelos de IA se enfrentan a amenazas que se cuelan a través de los firewall tradicionales, como la inyección de prompt, el jailbreaking y el envenenamiento de datos. 

Los atacantes utilizan estos métodos para engañar a los modelos para que revelen datos confidenciales o ejecuten instrucciones maliciosas. 

Para anticiparse a los agentes maliciosos, implemente barreras de seguridad basadas en políticas específicas para aplicaciones LLM, como OWASP Top 10 for LLM Applications (Principales 10 OWASP para las aplicaciones LLM). Estos marcos pueden ayudar a sus equipos a comprender mejor estas amenazas concretas y a monitorear activamente los usos indebidos para contener la exposición a la IA en el momento en que aparece.

5. Mantenga un inventario unificado de IA

Si su equipo utiliza modelos de IA de código abierto o bibliotecas de terceros, su organización hereda su postura de seguridad. Por ello, debe validar la integridad de estos activos externos antes de que entren en su entorno.

Mantenga un inventario unificado de todo el software, modelos y servicios de IA para garantizar que ningún activo opera fuera de su conocimiento. Rastree exactamente de dónde proceden sus modelos de IA y si existen vulnerabilidades conocidas. Trate los componentes de IA de terceros con el mismo escrutinio que aplica al software estándar.

6. Visualice las rutas de ataque para anticiparse a las amenazas

Los agentes maliciosos utilizan IA generativa para escribir campañas de phishing convincentes y malware polimórfico. No se puede luchar contra estos atacantes a velocidad de máquina con los procesos manuales.

Utilice la gestión de exposición a la IA (seguridad para la IA) para superar esta curva. En lugar de reaccionar ante alertas aisladas, aproveche Tenable One for AI Exposure para obtener información sobre la ruta de ataque. Vea cómo las debilidades de identidad y los fallos de infraestructura se combinan para exponer sus recursos críticos de IA, de modo que pueda romper la cadena de exposición antes de que un atacante la explote.

7. Unifique la seguridad de la IA en la gestión de exposición

Por último, evite tratar a la seguridad de la IA como un silo aislado. Un equipo de ciberseguridad de IA aislado a menudo carece del contexto para ver cómo un modelo de IA en riesgo afecta al resto de sus operaciones.

Elimine las herramientas y datos de seguridad fragmentados consolidando la seguridad de la IA en una vista unificada. Al correlacionar el riesgo de la IA con su gestión de exposición integral, empodera a su equipo de seguridad para ver el panorama general, como la forma en que se conectan los activos, las identidades y las vulnerabilidades, y priorizar las exposiciones a la IA que suponen el mayor riesgo para su empresa.

Para los responsables de seguridad, la rápida adopción de la IA y la innovación suponen un doble reto. Deben cerrar la brecha de gestión de exposición de la IA para evitar la fuga de datos y la TI oculta, al mismo tiempo que adoptan herramientas de IA para seguir el ritmo del escenario de las amenazas.

No se puede resolver este problema con herramientas puntuales aisladas. Tenable One correlaciona la IA, la infraestructura, los agentes y la exposición de datos en una vista unificada para la corrección priorizada en toda la superficie de ataque.

¿Está listo para poner en marcha su estrategia de seguridad con IA? Solicite una demostración de Tenable One.

Vamos a responder a algunas de las preguntas más comunes que se plantean ahora mismo sobre las prácticas recomendadas en lo que respecta a la IA en ciberseguridad, y su impacto en la superficie de ataque. 

¿Qué es AI-SPM?

AI-SPM es un marco de seguridad que detecta, prioriza y corrige riesgos en entornos de IA. A diferencia de las herramientas de seguridad tradicionales, AI-SPM se centra específicamente en vulnerabilidades únicas de la IA, como errores de configuración de los modelos, exposición de datos de entrenamiento confidenciales y permisos excesivos que dan acceso a identidades no humanas.

¿Cómo protejo los modelos de IA generativa?

La seguridad de la IA generativa requiere un enfoque multicapa que va más allá de los firewall tradicionales. Debe implementar protecciones basadas en políticas para evitar la inyección de prompt y el jailbreaking, hacer cumplir los privilegios mínimos para limitar el acceso a datos confidenciales y mantener un inventario unificado de todos los modelos de IA y bibliotecas de IA de terceros para garantizar que ningún activo opere sin su conocimiento.

¿Por qué la seguridad de identidades es fundamental para la IA?

Los modelos de IA necesitan identidades no humanas (como las cuentas de servicios) para funcionar. Las cuentas con privilegios excesivos crean rutas de ataque ocultas que los atacantes pueden explotar para desplazarse lateralmente desde un agente en riesgo hasta la infraestructura en la nube confidencial. Los equipos de seguridad deben aplicar los privilegios mínimos para romper estas cadenas de exposición.

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