Los 8 principales riesgos y retos de la adopción de la IA

• Su superficie de ataque con IA es invisible para las herramientas de seguridad heredadas. Estas herramientas de seguridad no pueden encontrar ni localizar la adopción rápida y descentralizada de la IA, lo que crea una capa de IA en la sombra y servicios expuestos.
• El riesgo de IA es una cadena. La exposición a la IA rara vez es un único activo. Surge de conexiones complejas y ocultas entre la infraestructura en la nube, identidades no humanas con privilegios excesivos y flujos de datos sensibles.
• La protección de su vasta superficie de ataque, incluida la IA, significa ir más allá de las herramientas puntuales aisladas y pasar a una plataforma de gestión de exposición unificada que pueda descubrir continuamente el uso de la IA, proteger las cargas de trabajo de IA y aplicar los límites de seguridad de las políticas de IA.

La adopción rápida y descentralizada de herramientas de IA crea una brecha de gestión de exposición de la IA en toda su superficie de ataque. Esta brecha de seguridad es en gran medida invisible. Es un lugar donde sus equipos de seguridad a menudo carecen de visibilidad, por lo que luchan para gestionar el uso de la IA oculta, los flujos de datos y la infraestructura de IA.

Como resultado, su organización se enfrenta a tres riesgos críticos derivados de estos flujos de trabajo de IA distribuida:

1. Una superficie de ataque invisible

   Usted no sabe en qué lugares de su organización se utiliza la IA. Vive fuera de sus sistemas gestionados centralmente -extensiones de navegador, implementaciones de prueba olvidadas, servicios expuestos- ampliando silenciosamente su superficie de ataque como IA oculta.

2. Rutas de ataque ocultas

   Las cargas de trabajo de IA crean complejas cadenas de riesgo en toda su infraestructura, identidades y aplicaciones. Estas partes interconectadas forman rutas de ataque de gran impacto que las herramientas de ciberseguridad aisladas no pueden ver ni conectar.

3. Fugas de datos

   Cada interacción con la IA puede exponer datos sensibles, protegidos o de propiedad. Sin visibilidad ni barandillas, sus flujos de trabajo de IA, como las solicitudes, las cargas y las respuestas, pueden exponer accidentalmente datos confidenciales, propiedad intelectual y conocimientos internos.

Vea cómo Tenable One for AI Exposure puede ayudarle a identificar su brecha de exposición y cerrarla rápidamente.

To close your AI cybersecurity gap, you must find and mitigate the specific vectors that attackers exploit to breach your environment. These AI risks and challenges extend into your underlying infrastructure, the identities that access them, and the data they consume. Together, they unite to create a complex threat landscape that demands a unified exposure management strategy.

Estos son algunos de los principales riesgos de la IA que contribuyen a su brecha de gestión de exposición de la IA:

1. Sesgo del modelo de IA y fallos de formación

El riesgo de IA se aplica a los modelos de IA que usted construye y a las herramientas públicas de IA que utiliza su personal. Tanto si se trata de un modelo de IA interno que ha entrenado con datos incompletos como de un gran modelo de lenguaje (LLM) público que alucina, confiar en una IA defectuosa puede dar lugar a una generación de código insegura, a decisiones automatizadas sesgadas o a decisiones incorrectas desde el punto de vista de los hechos. Necesita visibilidad de estos riesgos para garantizar que los resultados generados por la IA no introducen nuevas responsabilidades en su entorno.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: Una plataforma de gestión de exposición, como Tenable One, crea un inventario unificado de su software y bibliotecas de IA, para que pueda encontrar componentes vulnerables o mal configurados y priorizar la corrección en función del contexto de riesgo del mundo real.

2. Falta de visibilidad en la toma de decisiones

Cuando los agentes y modelos de IA toman decisiones sin mostrar cómo ni por qué, sus equipos de seguridad no pueden ver cómo interactúan con los datos confidenciales ni por qué solicitan permisos específicos. En este caso, el contexto es imprescindible para poder comprender estas conexiones ocultas y confiar en el resultado del modelo de IA, sin temor a que exponga información protegida o sensible.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: Al correlacionar las cargas de trabajo de IA, las identidades y los datos en una única vista junto con el resto de su superficie de ataque, la gestión de exposición proporciona a sus equipos de seguridad contexto empresarial y de amenazas para encontrar y cerrar rutas de ataque ocultas y comprender cómo interactúan los modelos de IA con sus recursos sensibles.

3. Uso de herramientas de IA no aprobadas

Las fugas de datos pueden empezar con empleados bienintencionados que utilizan aplicaciones de IA no autorizadas para acelerar la productividad. Sin supervisión, el personal puede cargar inadvertidamente documentos o pegar código propietario en modelos externos y entregar, sin saberlo, sus datos a un tercero no autorizado. Debe aplicar una política de uso aceptable de la IA (AI AUP) para bloquear estos flujos de datos y gobernar exactamente qué herramientas son seguras de usar.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: Una plataforma de evaluación de la exposición (EAP) puede aplicar barandillas basadas en políticas para guiar a los empleados hacia entornos seguros y utilizar la prevención de pérdida de datos (DLP) para que la IA encuentre y reduzca el riesgo de compartir datos confidenciales o propiedad intelectual en los avisos y cargas de la IA.

4. Inyección puntual y ataques de adversarios

Los malos actores pueden manipular la IA generativa. Los atacantes ya están creando mensajes que engañan a los modelos para que generen resultados dañinos o revelen su lógica interna. Necesita validación de entradas, supervisión y salvaguardias en todos los niveles.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: Una solución de gestión de exposición utiliza capacidades de defensa de IA adversaria para encontrar intentos de inyección, comportamientos de jailbreak e instrucciones maliciosas. A continuación, puede alertar a su equipo de seguridad para que conozca los intentos activos de manipular sus sistemas de IA.

5. Dependencia excesiva de la automatización

Si su personal automatiza las decisiones críticas, desde la generación de código hasta las interacciones con los clientes, sin supervisión humana, crea una vía directa para que las vulnerabilidades y los fallos operativos entren en su entorno. La mejor defensa es una estrategia humana en la que la IA acelera el trabajo, pero los humanos validan el resultado antes de que afecte a su negocio.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: Una herramienta de gestión de exposición le proporciona visibilidad continua sobre el uso de la IA y el comportamiento de la plantilla, para que sus equipos puedan gobernar la adopción de la IA y garantizar que los flujos de trabajo automatizados y las interacciones de los agentes se alinean con sus políticas de seguridad.

6. Armatización de la IA

Los kits de phishing, el malware y los deepfakes están recibiendo un impulso de IA que hace que los agentes maliciosos sean aún más rápidos y peligrosos. Dado que estos atacantes suelen eludir las defensas de ciberseguridad tradicionales, sus modelos de amenazas deben tener en cuenta este cambio. Se esperan ciclos de ataque más rápidos, señuelos más creíbles y amenazas que evolucionan demasiado rápido para la defensa basada en firmas.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: La gestión de exposición mapea continuamente su superficie de ataque externa para encontrar servicios de IA, API y puntos finales de chat expuestos públicamente, de modo que pueda cerrar las brechas de visibilidad que los atacantes aprovechan para lanzar sofisticadas campañas basadas en IA.

7. Modelos de IA ocultos y no fiables

El auge de la IA oculta, incluidas las extensiones de navegador no aprobadas, las aplicaciones SaaS y los modelos soberanos como DeepSeek, introduce software que puede eludir sus controles de seguridad. Los empleados pueden utilizar sin saberlo modelos de IA de bajo coste o alojados en el extranjero que no se ajusten a sus normas de datos y privacidad y amplíen su superficie de ataque más allá de su visibilidad.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: La gestión de exposición incluye el descubrimiento continuo de IA oculta para encontrar aplicaciones, servicios y plug-in de navegador de IA no autorizados que se ejecuten en sus puntos finales, para que sus equipos de seguridad puedan gestionar el uso no autorizado.

8.Infraestructura de IA e identidades inseguras

Las cargas de trabajo de IA a menudo dependen de identidades no humanas con privilegios excesivos y de una compleja infraestructura en la nube. Los errores de configuración crean rutas de ataque ocultas que permiten a los atacantes acceder a sus datos más importantes, independientemente de lo seguro que sea el modelo.

Exposure Management para reducir el riesgo y los retos de la IA: Con la gestión de postura de seguridad de IA (AI-SPM) integrada, puede detectar recursos en la nube mal configurados e identidades no humanas con privilegios excesivos para cortar las rutas de ataque que exponen sus cargas de trabajo de IA a un peligro.

¿Quiere profundizar en estos retos y riesgos de la IA? Veja como a IA está remodelando o cenário de ameaças à segurança cibernética e suas implicações para o seu programa de segurança.