En la era de la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías en la nube que avanzan rápidamente, las organizaciones están implementando cada vez más medidas de seguridad para proteger los datos confidenciales y garantizar el cumplimiento regulatorio. Entre estas medidas, las soluciones de AI-SPM (gestión de postura de seguridad de IA) han ganado tracción para asegurar tuberías de IA, activos de datos confidenciales y el ecosistema general de IA. Estas soluciones ayudan a las organizaciones a identificar riesgos, controlar las políticas de seguridad y proteger datos y algoritmos críticos para sus operaciones.
Sin embargo, no todas las herramientas AI-SPM son iguales. Al evaluar posibles soluciones, las organizaciones a menudo luchan por identificar qué preguntas para hacer para tomar una decisión informada. Para ayudarlo a navegar este espacio complejo, aquí hay cinco preguntas críticas que toda organización debe hacer al seleccionar una solución AI-SPM:
1: ¿La solución ofrece visibilidad y control integrales sobre la IA y el riesgo de datos asociados?
Con la proliferación de modelos de IA en las empresas, mantener la visibilidad y el control sobre los modelos de IA, los conjuntos de datos e infraestructura es esencial para mitigar los riesgos relacionados con el cumplimiento, el uso no autorizado y la exposición a los datos. Esto garantiza una comprensión clara de lo que debe protegerse. Cualquier brecha en visibilidad o control puede dejar a las organizaciones expuestas a violaciones de seguridad o violaciones de cumplimiento.
Una solución de AI-SPM debe ser capaz de descubrir el modelo de IA sin problemas, creando un inventario centralizado para una visibilidad completa en modelos implementados y recursos asociados. Esto ayuda a las organizaciones a monitorear el uso del modelo, garantizar el cumplimiento de la política y abordar proactivamente cualquier posible vulnerabilidad de seguridad. Al mantener una descripción detallada de los modelos en todos los entornos, las empresas pueden mitigar de manera proactiva los riesgos, proteger los datos confidenciales y optimizar las operaciones de IA.
2: ¿Puede la solución identificar y remediar los riesgos específicos de la IA en el contexto de los datos empresariales?
La integración de la IA en los procesos comerciales introduce nuevos y únicos desafíos de seguridad más allá de los sistemas de TI tradicionales. Por ejemplo:
- ¿Son sus modelos de IA vulnerables a los ataques adversos y la exposición?
- ¿Los conjuntos de datos de capacitación de IA están suficientemente anonimizados para evitar la fuga de información personal o patentada?
- ¿Está monitoreando el sesgo o la manipulación en modelos predictivos?
Una solución efectiva de AI-SPM debe abordar los riesgos que sean específicos de los sistemas de IA. Por ejemplo, debe proteger los datos de capacitación utilizados en los flujos de trabajo de aprendizaje automático, garantizar que los conjuntos de datos sigan cumpliendo con las regulaciones de privacidad e identificar anomalías o actividades maliciosas que puedan comprometer la integridad del modelo de IA. Asegúrese de preguntar si la solución incluye características incorporadas para asegurar cada etapa de su ciclo de vida de IA, desde la ingestión de datos hasta la implementación.
3: ¿La solución se alinea con los requisitos de cumplimiento regulatorio?
El cumplimiento regulatorio es una preocupación principal para las empresas en todo el mundo, dada la creciente complejidad de las leyes de protección de datos, como GDPR (regulación general de protección de datos), AI NIST, HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud), y más. Los sistemas de IA aumentan este desafío procesando rápidamente datos confidenciales de manera que puede aumentar el riesgo de violaciones accidentales o incumplimiento.
Al evaluar una solución AI-SPM, asegúrese de que mapea automáticamente sus datos de datos y flujos de trabajo de IA para los requisitos de gobernanza y cumplimiento. Debe ser capaz de detectar datos no conformes y proporcionar características de informes sólidas para permitir la preparación de la auditoría. Además, características como la aplicación automatizada de políticas y el monitoreo de cumplimiento en tiempo real son fundamentales para mantenerse al día con los cambios regulatorios y prevenir fuertes multas o daños de reputación.
4: ¿Qué tan bien se escala la solución en arquitecturas dinámicas nativas de nubes y múltiples nubes?
Las infraestructuras modernas nativas de la nube son dinámicas, con cargas de trabajo que aumentan o bajan según la demanda. En entornos de múltiples nubes, esta flexibilidad trae un desafío: mantener políticas de seguridad consistentes en diferentes proveedores (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud) y los servicios. Agregar herramientas de IA y ML a la mezcla introduce aún más variabilidad.
Una solución de AI-SPM debe diseñarse para la escalabilidad. Pregunte si la solución puede manejar entornos dinámicos, adaptarse continuamente a los cambios en sus tuberías de IA y administrar la seguridad en las infraestructuras de nubes distribuidas. Las mejores herramientas ofrecen una gestión de políticas centralizadas al tiempo que garantiza que cada activo, independientemente de su ubicación o estado, se adhiera a los requisitos de seguridad de su organización.
5: ¿Se integrará la solución con nuestras herramientas de seguridad y flujo de trabajo existente?
Un error común que las organizaciones cometen al adoptar nuevas tecnologías es no considerar qué tan bien se integrarán esas tecnologías con sus sistemas existentes. AI-SPM no es una excepción. Sin una integración perfecta, las organizaciones pueden enfrentar interrupciones operativas, silos de datos o brechas en su postura de seguridad.
Antes de seleccionar una solución de AI-SPM, verifique si se integra con sus herramientas de seguridad de datos existentes como DSPM o DLP, plataformas de gobierno de identidad o Cadenas de herramientas DevOps. Igualmente importante es la capacidad de la solución para integrarse con plataformas AI/ML como Amazon Bedrock o Azure AI. La sólida integración garantiza la consistencia y permite que sus equipos de seguridad, DevOps y IA colaboren de manera efectiva.
Takeaway clave: hacer que la seguridad de IA sea proactiva, no reactiva
Recuerde, AI-SPM no se trata solo de proteger los datos, sino que se trata de salvaguardar el futuro de su negocio. A medida que AI continúa reestructurando las industrias, tener las herramientas y tecnologías adecuadas en su lugar permitirá a las organizaciones a innovar con confianza mientras se mantiene por delante de las amenazas emergentes.
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