AISPM: Un concepto crítico de seguridad para 2025

Nota de Lionel: Future Insights 2025 es una serie de blogs en la que pedimos a nuestros líderes que compartan su visión sobre el futuro de la industria de la ciberseguridad. Iniciamos la serie 2025 con Jaimen Hoopes, GM de Seguridad de Datos y VP de Gestión de Productos, sobre el tema de la AI Security Posture Management (AISPM).

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La seguridad efectiva de datos requiere más que simplemente implementar medidas para bloquear la exfiltración de información sensible; también exige obtener una comprensión precisa de qué datos hay y dónde se encuentran, además de eliminar datos ROT (Redundantes, Obsoletos y Triviales). Por eso, además de nuestras reconocidas capacidades de Data Loss Prevention (DLP), Forcepoint ofrece una solución de Data Security Posture Management (DSPM). Esto adopta un enfoque proactivo hacia la seguridad al descubrir, clasificar y orquestar datos mientras emplea la automatización para detectar rápidamente factores de riesgo emergentes.

En el actual paisaje tecnológico en rápida evolución, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un componente integral de muchas operaciones empresariales. Desde mejorar la experiencia del cliente hasta optimizar procesos internos, las herramientas de IA están impulsando avances significativos en diversas industrias. Sin embargo, con gran poder viene una gran responsabilidad, y es crucial que las empresas comprendan los riesgos asociados con la IA y cómo gestionarlos de manera efectiva. Aquí es donde entra en juego la AI Security Posture Management (AISPM).

La importancia de comprender los riesgos de la IA

Los sistemas de IA, aunque transformadores, introducen un conjunto único de riesgos que difieren significativamente de las amenazas tradicionales de TI. Estos riesgos pueden tener profundas implicaciones para una empresa, que van desde violaciones de datos hasta interrupciones operativas. Comprender estos riesgos es esencial para proteger los activos, la reputación y la funcionalidad general de su negocio.

• Privacidad y seguridad de datos: Las herramientas de IA a menudo requieren grandes cantidades de datos para funcionar eficazmente. Estos datos pueden incluir información sensible, y cualquier violación o uso indebido podría conducir a graves violaciones de privacidad y consecuencias legales.
• Vulnerabilidades del modelo: Los modelos de IA no son inmunes a ataques. Los ataques adversariales, donde actores maliciosos manipulan datos de entrada para engañar a los sistemas de IA, pueden dar lugar a salidas y decisiones incorrectas, lo que potencialmente causa un daño significativo.
• Sesgo y equidad: Los sistemas de IA pueden perpetuar o amplificar involuntariamente sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Esto puede resultar en un trato injusto a individuos o grupos, lo que genera preocupaciones éticas y legales.
• Riesgos operativos: Los sistemas de IA pueden fallar o producir resultados inesperados debido a defectos en el modelo o cambios en los patrones de datos, lo que puede interrumpir las operaciones comerciales.
  

¿Qué es exactamente AISPM y qué se hace con él?

Mientras que CSPM se centra en la infraestructura en la nube y DSPM abarca los datos en todas las etapas de su ciclo de vida, AISPM se enfoca en la seguridad de los sistemas de IA y machine learning (ML) dondequiera que se utilicen en su organización.

AISPM está diseñado para abordar las vulnerabilidades asociadas con los sistemas de IA y cómo interactúan con los datos y la infraestructura. Las capacidades clave de AISPM que puede utilizar para resolver problemas de seguridad de IA incluyen:

• Descubrimiento de IA: Para obtener visibilidad sobre qué herramientas de IA se están utilizando, incluido el shadow AI, comience con una evaluación exhaustiva de las herramientas de IA en uso. Identifique los riesgos potenciales relacionados con los datos, la integridad del modelo y el impacto operativo. Actualice regularmente esta evaluación a medida que evoluciona la tecnología y el panorama de amenazas. Aproveche herramientas que puedan ayudar a identificar herramientas de IA de shadow IT que puedan estar siendo utilizadas por individuos o equipos en toda la organización sin haber sido completamente autorizadas por su corporación.
• Detección de configuraciones incorrectas: Utilice esto para identificar servicios de IA mal configurados y aplicar reglas de configuración.
• Gobernanza de datos: Implemente prácticas robustas de gobernanza de datos para asegurar que los datos utilizados para fines de entrenamiento y operativos sean seguros, precisos y cumplan con las regulaciones de privacidad. Esto incluye cifrado de datos, controles de acceso y auditorías regulares.
• Remediación de rutas de ataque: Identifique y elimine vulnerabilidades y evite que la información sensible se mezcle con los datos de entrenamiento.
• Cumplimiento normativo: Asegúrese de que todo uso de IA se realice de acuerdo con los requisitos regulatorios aplicables, desde la configuración hasta la presentación de informes.
• Monitoreo y mejora continua: La seguridad de IA no es una tarea única, sino un proceso continuo. Monitoree continuamente los sistemas de IA para detectar amenazas y vulnerabilidades emergentes y adapte sus medidas de seguridad en consecuencia.

A medida que AISPM gana popularidad como categoría de solución – y espero que continúe haciéndolo – podemos ver la aparición de un conjunto más detallado y estandarizado de capacidades que cada proveedor de AISPM ofrecerá como condiciones básicas.

¿Qué hace que Forcepoint sea un jugador importante en AISPM?

Forcepoint está bien posicionado para desempeñar un papel líder en la conversación sobre AISPM, con nuestra especialización en seguridad de datos que desde el principio se ha centrado en contrarrestar las amenazas emergentes asociadas con la IA generativa. El modelo AI Mesh que actualmente potencia la clasificación para nuestra solución DSPM puede mejorar radicalmente la precisión con la que las organizaciones identifican datos sensibles y los protegen de la exfiltración a través de sistemas de IA.

En el video a continuación, proporciono una visión general de lo que diferencia a AI Mesh y lo hace tan transparente y eficiente. En el corazón de este rendimiento se encuentra el modelo de lenguaje pequeño (SLM) de IA generativa, que requiere mucho menos poder de computación y, por lo tanto, es más rápido y más fácilmente personalizable que un LLM.

Una estrategia proactiva para clasificar y organizar datos antes de que interactúen con sistemas de IA es mejor complementada por DLP que puede bloquear información sensible y propietaria de ser ingresada a herramientas de IA. La seguridad organizacional de IA se puede mejorar aún más utilizando Risk Adaptive Protection para analizar el comportamiento del usuario y ajustar automáticamente los niveles de acceso, en tiempo real. Utilizar estas herramientas en combinación da lugar al enfoque que llamamos Data Security Everywhere, una estrategia efectiva para asegurar datos importantes y mantener la seguridad del uso de IA generativa.

AISPM define un nuevo estándar en seguridad proactiva

Gran parte del trabajo que debe hacerse para prevenir violaciones de datos no se trata de contrarrestar amenazas avanzadas; se trata de mantener una vigilancia constante sobre los detalles más pequeños. Por ejemplo, si se suscribe a una solución de IA empresarial para ayudar con una tarea en particular, ¿cómo se asegura de que sus empleados estén usando solo eso y no una versión pública más accesible que carece de los controles de seguridad necesarios? ¿Cómo se evita que un archivo con información estratégica confidencial se guarde accidentalmente en la carpeta de mensajes de marca que está a punto de poner a disposición de su herramienta de redacción de IA?

A medida que la IA continúa reformando el panorama empresarial, comprender y gestionar la postura de seguridad de las herramientas de IA es crucial para proteger su negocio de riesgos potenciales. Al adoptar un enfoque proactivo y completo para la Gestión de la Postura de Seguridad de IA, puede salvaguardar sus datos, mantener la integridad operativa y uphold estándares éticos. Al hacerlo, no solo mejorará la seguridad de sus sistemas de IA, sino que también reforzará la confianza y seguridad de sus partes interesadas.

Invertir en AISPM no se trata solo de mitigar riesgos, sino de asegurar que sus iniciativas de IA contribuyan positivamente a su negocio mientras mantienen un marco seguro y ético. Acepte el futuro de la IA con confianza, sabiendo que tiene las herramientas y estrategias necesarias para gestionar su seguridad de manera efectiva.