Riesgos generativos de seguridad de la IA y cómo superarlos
La IA generativa (GenAI) es una forma de inteligencia artificial que genera nuevos datos a partir de datos existentes. Esta tecnología tiene muchas aplicaciones, incluida la recuperación de datos, el análisis y la generación de contenido, y se espera que agregue un valor significativo a las ganancias corporativas. Sin embargo, también plantea preocupaciones sobre los riesgos de seguridad y privacidad, incluidos los ciberataques, la desinformación y la exfiltración de datos. Una encuesta reciente encontró que el 81% de los encuestados están preocupados por los riesgos de seguridad de GenAI. Esta publicación de blog explorará el impacto de GenAI en la seguridad de los datos y proporcionará estrategias para minimizar los riesgos potenciales.
Las consecuencias no deseadas del rápido crecimiento de la IA generativa
A medida que los modelos de IA generativa se vuelven cada vez más sofisticados, son capaces de generar contenido que es indistinguible del contenido creado por humanos. Lo peor es que la IA aún no tiene la capacidad total de distinguir entre contenido que es veraz y contenido que no lo es. Esto plantea serias preocupaciones sobre la difusión de información errónea y desinformación, ya que el contenido generado por IA puede diseñarse para engañar incluso a las audiencias más escépticas. Además, la mayor dependencia del contenido generado por IA puede conducir a una disminución de la creatividad humana y el pensamiento crítico, así como a la erosión de las habilidades e industrias tradicionales.
Principales preocupaciones relacionadas con la IA generativa
A continuación se detallan las preocupaciones más notables que tienen los expertos cuando se trata de seguridad de IA generativa:
1. Seguridad del modelo
A medida que los modelos de IA se vuelven más populares, aumentan las preocupaciones sobre su seguridad. AI Model Safety aborda preocupaciones como el sesgo, la transparencia y la rendición de cuentas. Las soluciones incluyen mantener un inventario de todos los modelos de IA a través del AI Model Discovery e identificar riesgos potenciales asociados con el uso del modelo de IA. Por ejemplo, después de una evaluación de riesgos del modelo de IA, los equipos de seguridad deberán garantizar que los modelos de IA sean justos, sigan instrucciones y no estén sujetos a alucinaciones ni sesgos. Además, AI Model Security establece salvaguardas para evitar el robo o la manipulación de modelos. Los Derechos de modelo de IA se utilizan para realizar una revisión exhaustiva de todos los privilegios de acceso al modelo para garantizar un uso responsable.
2. Uso de datos
La IA generativa se puede entrenar con datos empresariales, ya sea directamente o complementada con fuentes externas. Para garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo, es esencial obtener una comprensión clara de los datos que consume el modelo de IA. Esto incluye realizar un inventario exhaustivo de todos los datos almacenados y administrados, clasificar los tipos de datos e identificar quién tiene acceso a datos confidenciales. Además, las organizaciones deben conocer cualquier metadato relacionado con el consentimiento, la retención y la ubicación de los datos, así como mantener un registro de auditoría de los datos utilizados por los modelos de IA. Además, es fundamental ser consciente de los riesgos de los ataques automatizados de ingeniería social, que pueden comprometer datos confidenciales o alentar a los usuarios a adoptar comportamientos riesgosos.
3. Desbordamiento de datos
Al utilizar los servicios de IA generativa, los usuarios pueden ingresar cualquier tipo de datos, incluida información confidencial, en mensajes de texto. Esto significa que las personas pueden compartir, de forma inadvertida o intencionada, información confidencial, como propiedad intelectual o información de propiedad exclusiva, a través de estos servicios. Por ejemplo, los servicios de generación de código como GitHub Copilot, diseñados para ayudar a los desarrolladores a escribir código, pueden recibir propiedad intelectual o claves API que otorgan acceso especial a la información del cliente.
4. Almacenamiento de datos
A medida que los modelos de IA generativa continúan mejorando con mayores cantidades de datos, es esencial almacenar estos datos en una ubicación segura y confiable. Si bien los datos pueden almacenarse con un proveedor de servicios externo, esto también plantea riesgos de uso indebido y fuga de datos. Para mitigar estos riesgos y prevenir infracciones, las organizaciones deben utilizar métodos de cifrado sólidos para proteger los datos, además de implementar controles de acceso estrictos para garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder a ellos.
5. Datos sintéticos
La IA generativa puede crear datos sintéticos que se asemejan a datos reales. Esto puede generar preocupaciones acerca de que las personas puedan identificar la fuente de los datos. Los datos sintéticos pueden tener pequeños patrones o detalles que podrían revelar información confidencial, lo que podría conducir a la identificación de personas. Además, los modelos generativos, especialmente aquellos basados en texto o imágenes, pueden incluir involuntariamente información de los datos de entrenamiento que debía mantenerse confidencial.
6. Seguridad inmediata
Los modelos de IA generativa requieren entradas en forma de indicaciones, que pueden clasificarse en indicaciones del sistema o indicaciones del usuario. Las indicaciones del sistema son cruciales para dar forma al comportamiento del modelo y deben estructurarse con comandos precisos, informativos e imparciales para guiar el modelo hacia un comportamiento aceptable. Sin embargo, incluso con indicaciones del sistema bien diseñadas, las indicaciones del usuario pueden representar una amenaza para la seguridad y, por lo tanto, los sistemas de IA generativa deben escanear las indicaciones del usuario de forma independiente en tiempo real para detectar posibles problemas de seguridad. Estas preocupaciones incluyen ataques de inyección rápida y jailbreak, intentos de phishing, secuestro de modelos, ataques de denegación de servicio y más.
7. Regulaciones de IA
Para utilizar eficazmente la IA generativa, las organizaciones no solo deben cumplir con las leyes de protección de datos existentes, sino también anticipar y cumplir con las leyes emergentes de gobernanza de la IA, como la Ley de IA de la UE, para garantizar el manejo seguro de datos confidenciales. Los próximos desarrollos incluyen directrices y marcos de varios países, incluida la Comisión Europea, el Reino Unido, Francia, España, Estados Unidos, Australia, Singapur, China, India y Vietnam. Estas regulaciones requerirán que las organizaciones implementen políticas y procesos que permitan el uso seguro de la IA generativa y garanticen el cumplimiento de diversas obligaciones.
8. Fugas de propiedad intelectual
Una de las principales preocupaciones de la IA generativa es la fuga de propiedad intelectual, ya que la facilidad de uso de las herramientas de IA basadas en web/aplicaciones puede crear un riesgo de exposición de información confidencial. Además, la facilidad de uso de estas herramientas también plantea el riesgo de crear otra forma de TI en la sombra. Sin embargo, hay formas de mitigar estos riesgos y una solución es utilizar una red privada virtual (VPN) al acceder a aplicaciones de IA generativa en línea. Al hacerlo, puede obtener una capa adicional de seguridad, ya que la VPN enmascarará su dirección IP y cifrará los datos en tránsito, proporcionando una capa adicional de protección para su información confidencial.
9. Uso indebido de la IA
El posible uso indebido de la IA generativa por parte de actores malintencionados es una preocupación importante. Por ejemplo, podría utilizarse para crear deepfakes convincentes que engañen a las personas y manipulen la opinión pública. Además, si los sistemas de IA no están adecuadamente protegidos, pueden convertirse en blanco de ataques cibernéticos, lo que podría generar preocupaciones de seguridad adicionales.