Adopte la innovación en IA sin aumentar el riesgo cibernético.

Desarrollar sistemas de inteligencia artificial se ha vuelto más fácil que nunca, y usted (o su junta directiva) podría estar ansioso por comenzar a usarlos. La adopción de IA puede ofrecer oportunidades sin precedentes para modernizar su negocio. Por ejemplo, puede:

• Descubra nuevos conocimientos empresariales para reducir costes y aumentar los ingresos
• Desbloquear visiones innovadoras para nuevos productos y servicios
• Defina nuevos mercados en los que obtenga ventaja como pionero

Sin embargo, el desarrollo de la IA avanza increíblemente rápido y mantener sistemas de IA en infraestructuras híbridas o multicloud complejas es difícil y costoso. Si sus equipos de TI y seguridad, como muchos otros, ya están sobrecargados, la perspectiva de agregar tecnología nueva y compleja a su ya enorme pila es desalentadora. Pero no tiene por qué ser así. Continúe leyendo para conocer las soluciones disponibles hoy que pueden ayudarlo a crear, mantener y proteger cargas de trabajo de IA en múltiples nubes con facilidad.

Las aplicaciones basadas en IA, si bien pueden tener algunas capacidades sofisticadas subyacentes, son como cualquier otra aplicación moderna impulsada por datos, con una amplia gama de riesgos y peligros cibernéticos iniciados por humanos y controlados por bots, que incluyen:

• Acceso no autorizado: Las interfaces de aplicação de IA no verificadas (API ocultas) pueden ser visibles y accesibles sin que lo sepan los actores maliciosos, lo que plantea un acceso no autorizado y un uso indebido del modelo y los datos de entrenamiento.
• Explotación del modelo: Los actores maliciosos pueden replicar un modelo de IA consultándolo repetidamente, lo que les permite crear una copia que podría usarse de manera competitiva o maliciosa. También pueden utilizar la inversión de modelos para reconstruir las propiedades del modelo de IA o para compilar nuevos conjuntos de datos de entrenamiento, revelando potencialmente información confidencial.
• Limitación de velocidad y sobrecostos: Algunos modelos de IA pueden usarse en exceso si no se establece una limitación de velocidad estricta. Esto puede provocar una degradación del servicio, ataques de fuerza bruta o ataques de denegación de servicio en toda regla. El abuso puede generar costos significativos además de interrupciones.
• Nuevos modelos de implementación: Es posible que las arquitecturas distribuidas o las implementaciones de borde necesarias para cargas de trabajo de IA exitosas le resulten desconocidas. Mantener la coherencia y la seguridad en estos entornos variados es un desafío.

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

Cada etapa del ciclo de vida del desarrollo aumenta las complejidades en la construcción, conexión y mantenimiento de los entornos distribuidos necesarios para operar una solución de IA segura y de alto rendimiento. Una forma de reducir significativamente la complejidad es mediante el uso de contenedores. Requieren menos recursos y ofrecen una implementación más rápida en numerosos entornos.

Otra clave para reducir la complejidad es una plataforma unificada de desarrollo y entrega. Esto ayuda a que los numerosos equipos involucrados en el desarrollo de modelos y aplicaciones de IA trabajen de forma colaborativa y eficiente. También simplifica el elaborado proceso de entrenamiento de los modelos de IA y la implementación de datos y aplicações de IA en toda su infraestructura multifacética.

Una plataforma unificada puede ayudar a sus equipos a superar los desafíos de desarrollo y administración con configuraciones simples e implementación en la nube o en las instalaciones. Sin embargo, esa plataforma también necesita incorporar seguridad en cada paso del proceso.

Las API pueden representar un riesgo importante para las aplicaciones basadas en IA, ya que estas conexiones son clave para su funcionamiento. Agregar seguridad de API al modelo de IA y a las implementaciones de aplicaciones no solo los mantiene seguros y disponibles, sino que también agrega gobernanza adicional.

Las aplicaciones distribuidas o las que se ejecutan en el borde requieren conectividad segura para un funcionamiento sin inconvenientes en las nubes o ubicaciones de los clientes y, al mismo tiempo, proteger las aplicaciones y los datos contra amenazas o acceso no autorizado. Las aplicaciones y los modelos de IA también necesitan protección contra amenazas de seguridad que van desde bots hasta vulnerabilidades. La implementación de una capa adicional de protección diseñada para aplicaciones web previene ataques que pueden causar ralentizaciones o violaciones de datos.