Recursos de aprendizaje sobre seguridad de la inteligencia artificial
La seguridad de la IA se ha convertido en un aspecto fundamental de la ciberseguridad de las organizaciones. A medida que las tecnologías de IA siguen evolucionando, las organizaciones deben dar prioridad a una gestión de riesgos sólida y a la protección de los datos confidenciales durante todo su ciclo de vida. Las vulnerabilidades deben identificarse y mitigarse antes de que las aplicaciones puedan verse comprometidas. Descubra cómo puede gestionar los riesgos de seguridad y mejorar la resiliencia de las aplicaciones de IA frente a las ciberamenazas con la amplia variedad de recursos de F5 que encontrará a continuación.
¿Qué es la seguridad de la IA?
La seguridad de la IA consiste en proteger los modelos, las aplicaciones, los agentes y las API de IA frente a ataques maliciosos, filtraciones de datos y otros comportamientos no autorizados. Adoptar un enfoque multicapa para la seguridad de la IA suele implicar filtrar las entradas y salidas de los sistemas de IA, implementar medidas de protección y trabajar para detectar y corregir vulnerabilidades antes de que se produzcan ataques.
Además de proteger los sistemas de IA, las organizaciones también pueden incorporar capacidades de IA a la ciberseguridad. Por ejemplo, las herramientas de ciberseguridad que utilizan aprendizaje automático (ML), una modalidad de IA, pueden mejorar la detección de amenazas al identificar comportamientos inusuales y automatizar las respuestas.
Seguridad de las API de IA
Proteger las API es el primer paso para garantizar la seguridad de las aplicaciones que interactúan con modelos de IA. Descubra cómo proteger las aplicaciones frente al acceso no autorizado, las filtraciones de datos y el uso indebido.
Riesgos de ciberseguridad de la IA generativa
Comprenda las vulnerabilidades y los riesgos específicos asociados a las tecnologías de IA generativa y descubra cómo mitigar estas amenazas emergentes.
Seguridad del aprendizaje automático
Descubre cómo proteger los modelos de aprendizaje automático y los datos asociados para evitar el robo y la corrupción de modelos, así como otras amenazas relacionadas con los LLM.
Inferencia de IA
Descubre cómo proteger y optimizar el proceso de inferencia de IA para garantizar resultados resilientes y seguros. Protege los datos y evita la manipulación o el uso indebido de los modelos de IA.
Mitigación de ataques y amenazas de IA
Conozca los vectores de ataque habituales contra la IA y cómo implementar estrategias de mitigación eficaces para proteger los datos confidenciales y las aplicaciones.
Adopción e innovación de la IA
Descubra cómo integrar la IA de forma segura en su empresa, equilibrando la innovación con las medidas de seguridad necesarias para garantizar una implementación responsable.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la seguridad de las aplicaciones web tradicionales y la seguridad de la IA generativa?
La seguridad web tradicional protege el código determinista de las aplicaciones, los endpoints fijos de las API y las bases de datos estructuradas. La seguridad de la IA generativa protege modelos probabilísticos que interpretan el lenguaje natural tanto como entrada como código de ejecución. La seguridad de la IA generativa puede resultar compleja porque las entradas de los usuarios y las instrucciones maliciosas pueden combinarse, a diferencia de lo que ocurre con las amenazas habituales para las aplicaciones web.
¿Cómo se pueden prevenir los ataques de inyección de prompts en los LLM empresariales?
La inyección de prompts se produce cuando los atacantes introducen instrucciones maliciosas en las entradas de los usuarios o en fuentes de terceros. Las empresas deben adoptar un enfoque de defensa en profundidad para prevenirla, que incluya la implementación de medidas de protección, ejercicios de red teaming (para detectar y corregir vulnerabilidades de forma temprana) y el filtrado tanto de las entradas como de las salidas.
¿Cuáles son los principales riesgos de seguridad asociados a la IA autónoma o agéntica?
Según el Open Web Application Security Project (OWASP), los tres principales riesgos de seguridad para los agentes de IA son el secuestro de objetivos, el uso indebido de herramientas y el abuso de identidad. El secuestro de objetivos se produce cuando los atacantes manipulan a los agentes para que se centren en objetivos no autorizados. El uso indebido de herramientas ocurre cuando los atacantes hacen que un agente seleccione herramientas incorrectas o las utilice de una forma no prevista. En el abuso de identidad, los atacantes aprovechan permisos válidos para ejecutar acciones maliciosas.
¿Qué marco deberían utilizar las organizaciones para gestionar las vulnerabilidades de seguridad de la IA?
El Marco de Gestión de Riesgos de la IA (AI RMF) del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) puede ayudar a las organizaciones a diseñar, implementar y gobernar sistemas de IA de forma responsable y segura. Se trata de un modelo estructurado y voluntario centrado en la gobernanza de la IA, la identificación de vulnerabilidades, la evaluación de la seguridad y la gestión de los riesgos de la IA.
¿Qué es la IA en la sombra y cómo pueden controlarla las organizaciones?
La IA en la sombra es el uso por parte de los empleados de herramientas de IA no autorizadas, sin la aprobación ni la supervisión de los equipos de TI o seguridad. Para controlar la IA en la sombra, las organizaciones necesitan una solución que proporcione visibilidad incluso del tráfico cifrado, dirija el tráfico a herramientas de inspección y aplique políticas granulares para permitir o bloquear el tráfico hacia determinadas herramientas o sitios.