Una buena seguridad comienza con una buena defensa y, en ese sentido, la IA generativa no se diferencia de otras nuevas tecnologías de los últimos años. La prevención, la detección y la respuesta son tan necesarias para las amenazas dirigidas contra la IA como para cualquier otra aplicación o superficie de ataque. Los atacantes persiguen los mismos objetivos de siempre: infiltrarse en el entorno, acceder a secretos y datos confidenciales, interrumpir las operaciones, apropiarse de los sistemas o dañar la reputación de la marca.
Lo que marca la diferencia es la rápida adopción de la IA generativa por parte de los usuarios finales y la sensación dentro de las organizaciones de que, si no se suben a esta ola, la competencia las dejará atrás. A los equipos de seguridad les sorprende lo extendido que está entre los empleados el uso no autorizado de grandes modelos de lenguaje (LLM), así como la rapidez con la que la dirección pretende poner en producción aplicaciones basadas en LLM. ¡La amenaza viene de dentro!
Otra diferencia es la interfaz basada en lenguaje natural de los LLM más utilizados, que reduce la barrera de entrada tanto para los usuarios bienintencionados como para los maliciosos. Cuando las técnicas eficaces de ataque mediante prompts incluyen simples saltos de línea, emojis y poesía, los defensores deben aprender nuevos trucos (y quizá desempolvar el diccionario de sinónimos).
La convergencia de estas fuerzas ha puesto a los equipos de seguridad en una situación difícil. La defensa tradicional en situaciones de alto riesgo y gran incertidumbre consiste en limitar la exposición reduciendo el margen de actividad permitida. En el caso de los LLM, esto implica controlar qué modelos se pueden utilizar, quién tiene acceso y qué instrucciones y respuestas pueden procesarse. Sin embargo, si los controles son demasiado estrictos, la productividad, la moral de los empleados y la experiencia del cliente se verán perjudicadas. Imagine interactuar con un chatbot médico y no poder describir sus síntomas porque infringen una política sobre términos de carácter sexual.
Lo que necesitan los equipos de seguridad es control, capacidad, y flexibilidad para proteger a la organización, a sus empleados y a sus clientes, al tiempo que permiten un funcionamiento fluido, proyectos exitosos y una experiencia de calidad.
Soluciones para la seguridad de la IA
Control
- Seguridad de los datos: Las organizaciones que manejan datos sensibles o confidenciales y desarrollan aplicaciones internas de IA para sus empleados suelen beneficiarse más de una solución local que mantenga los datos dentro de la empresa.
- Controles de acceso sólidos: Permisos granulares para personas y equipos —y, cada vez más, agentes de IA— que permiten limitar el acceso a modelos, mecanismos de protección y métricas operativas, así como mantener los costes bajo control.
- Cumplimiento normativo: Funcionalidades que ayudan a las organizaciones a cumplir con los cada vez más numerosos marcos normativos sobre el uso de la IA y la privacidad de los datos, que abarcan requisitos sectoriales y geográficos.
Potencia
- Obtención rápida de valor: El despliegue y la configuración de las soluciones de seguridad deben ser rápidos y sencillos, especialmente cuando se instalan en las propias instalaciones, para que las organizaciones puedan desarrollar, probar y lanzar aplicaciones antes.
- Defensas basadas en IA generativa: Aunque las medidas de protección basadas en expresiones regulares y redes neuronales siguen teniendo sus ventajas, están muy lejos de ofrecer la adaptabilidad y la comprensión del contexto que proporciona la IA generativa.
- Pruebas de equipo rojo: Las soluciones de los proveedores deben ofrecer herramientas que reproduzcan ataques adversarios realistas para que las aplicaciones puedan probarse adecuadamente antes de pasar a producción y cada vez que se descubran nuevos ataques y vulnerabilidades.
Flexibilidad
- Independencia del modelo: Las empresas deben poder seleccionar los mejores modelos públicos para sus casos de uso, cambiar de modelo cuando aparezcan otros mejores y utilizar sus propios modelos internos y datos de RAG.
- Personalización: Ninguna solución de seguridad puede prever todos los casos de uso y perfiles de riesgo específicos, por lo que las organizaciones necesitan poder ajustar y perfeccionar los controles y ataques preconfigurados.
- API robusta: Ni que decir tiene que todo producto de seguridad empresarial necesita una buena API que permita incorporar los datos a los flujos de trabajo existentes.
- Opciones de implementación: Dado que el flujo de trabajo de cada aplicación es diferente, los equipos de infraestructura quieren poder decidir en qué parte de la pila tecnológica se ubican las herramientas de seguridad de IA.
Actualmente hay un reducido número de soluciones en el mercado que abordan el problema de la seguridad de las aplicaciones de IA. De ellas, solo las soluciones de seguridad de F5 para entornos de ejecución de IA se centran explícitamente en ayudar al equipo de seguridad a establecer una defensa eficaz para las aplicaciones internas y orientadas al cliente basadas en IA generativa.
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