Adopte la innovación en IA sin aumentar el riesgo cibernético

Frank StrobelDirector sénior de Alianzas Tecnológicas | F5

Desarrollar sistemas de inteligencia artificial es ahora más fácil que nunca, y puede que usted (o su consejo de administración) esté deseando empezar a utilizarlos. Adoptar la IA puede ofrecer oportunidades sin precedentes para modernizar su empresa. Por ejemplo, puede:

• Descubra nuevas perspectivas de negocio para reducir costes y aumentar los ingresos
• Descubra ideas innovadoras para nuevos productos y servicios
• Define nuevos mercados en los que pueda obtener la ventaja de ser el primero

Sin embargo, el desarrollo de la IA avanza a una velocidad increíble, y mantener sistemas de IA en infraestructuras híbridas o multinube complejas resulta difícil y costoso. Si sus equipos de TI y seguridad, como tantos otros, ya están al límite de su capacidad, la perspectiva de añadir una tecnología nueva y compleja a una infraestructura tecnológica ya de por sí enorme puede resultar abrumadora. Pero no tiene por qué ser así. Siga leyendo para conocer las soluciones disponibles actualmente que pueden ayudarle a crear, mantener y proteger con facilidad cargas de trabajo de IA multinube.

Paso 1: Comprenda los riesgos de la IA

Las aplicaciones basadas en IA, aunque puedan contar con capacidades sofisticadas, son como cualquier otra aplicación moderna basada en datos y están expuestas a una amplia variedad de riesgos y amenazas cibernéticos provocados tanto por personas como por bots, entre ellos:

• Acceso no autorizado: Las interfaces de aplicaciones de IA no verificadas (API en la sombra) podrían quedar expuestas y ser accesibles para agentes maliciosos sin que se tenga constancia de ello, lo que podría dar lugar al acceso no autorizado al modelo y a los datos de entrenamiento, así como a su uso indebido.
• Explotación del modelo: Los actores maliciosos pueden replicar un modelo de IA consultándolo repetidamente, lo que les permite crear una copia que podría utilizarse con fines competitivos o maliciosos. También pueden recurrir a la inversión de modelos para reconstruir las propiedades de un modelo de IA o recopilar nuevos conjuntos de datos de entrenamiento, lo que podría revelar información confidencial.
• Limitación de solicitudes y sobrecostes: Algunos modelos de IA pueden utilizarse en exceso si no se aplican límites estrictos a las solicitudes. Esto puede provocar la degradación del servicio, ataques de fuerza bruta o ataques de denegación de servicio a gran escala. Además de causar interrupciones, este uso indebido puede generar costes significativos.
• Nuevos modelos de despliegue: Es posible que las arquitecturas distribuidas o los despliegues en el perímetro necesarios para ejecutar correctamente las cargas de trabajo de IA resulten poco familiares. Mantener la coherencia y la seguridad en estos diversos entornos supone todo un reto.

Para abordar estos riesgos, es necesario establecer y aplicar niveles de acceso adecuados, medidas de protección de datos, controles de seguridad de las aplicaciones, métodos de autorización de API y configuraciones que mejoren el rendimiento en toda la infraestructura.

Paso 2: Minimizar la complejidad

Cada etapa del ciclo de vida de desarrollo aumenta la complejidad que supone crear, conectar y mantener los entornos distribuidos necesarios para ejecutar una solución de IA segura y de alto rendimiento. Una forma de reducir significativamente esta complejidad es utilizar contenedores, ya que requieren menos recursos y permiten una implementación más rápida en numerosos entornos.

Otra clave para reducir la complejidad es contar con una plataforma unificada de desarrollo y entrega. Esto ayuda a los numerosos equipos implicados en el desarrollo de modelos y aplicaciones de IA a colaborar de forma eficiente. También simplifica el complejo proceso de entrenamiento de los modelos de IA y de implementación de datos y aplicaciones de IA en toda su infraestructura multifacética.

Una plataforma unificada puede ayudar a sus equipos a superar los retos de desarrollo y gestión mediante configuraciones sencillas y el despliegue en la nube o en las instalaciones. Sin embargo, esa plataforma también debe integrar la seguridad en cada etapa del proceso.

Paso 3: Integra la seguridad

Las API pueden suponer un riesgo importante para las aplicaciones basadas en IA, ya que estas conexiones son esenciales para su funcionamiento. Incorporar seguridad para las API en los despliegues de modelos de IA y aplicaciones no solo garantiza que sean seguros y estén disponibles, sino que también aporta una gobernanza adicional.

Las aplicaciones distribuidas o que se ejecutan en el extremo de la red requieren una conectividad segura para funcionar sin interrupciones en distintas nubes o ubicaciones de clientes, al tiempo que se protegen las aplicaciones y los datos frente a amenazas o accesos no autorizados. Las aplicaciones y los modelos de IA también necesitan protección frente a amenazas de seguridad, desde bots hasta vulnerabilidades. Implementar una capa adicional de protección diseñada para aplicaciones web evita ataques que pueden provocar ralentizaciones o una filtración de datos.

Proteja hoy mismo sus soluciones de IA

Las aplicaciones basadas en IA suponen un cambio revolucionario, pero también tienen mucho en común con las aplicaciones modernas que ya conoce. Actualmente existen soluciones que pueden ayudarle a abordar los riesgos que conlleva ofrecer una solución de IA que cumpla sus objetivos de modernización empresarial.

F5 y Red Hat colaboran estrechamente para facilitar la cooperación entre sus equipos de TI, ciencia de datos, desarrollo de aplicaciones y seguridad, y permitirles centrarse en la entrega rápida y segura de soluciones de alto rendimiento.

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