Soluciones de seguridad para entornos de ejecución de IA

La seguridad de la IA en tiempo de ejecución protege los modelos mientras procesan activamente datos de producción y solicitudes de los usuarios. Las medidas de protección en tiempo de ejecución, la protección de las API, la supervisión del comportamiento de los modelos y la aplicación de políticas ayudan a reducir riesgos como la inyección de instrucciones, la filtración de datos, la evasión de modelos y el uso indebido de las API. Estos controles pueden aplicarse tanto en entornos de IA alojados en la nube como en entornos autogestionados para garantizar una inferencia segura y adaptar las operaciones en tiempo de ejecución a marcos como el Marco de Gestión de Riesgos de la IA del NIST (AI RMF).

La seguridad en tiempo de ejecución de los agentes de IA controla a qué pueden acceder, qué herramientas y API pueden utilizar y qué acciones pueden realizar durante la ejecución. Entre los controles eficaces se incluyen la restricción de privilegios, la protección de credenciales y claves de API, la supervisión de comportamientos anómalos de los agentes y la aplicación de medidas de protección al uso de herramientas. Cuando se permite a los agentes generar o ejecutar código, el uso de entornos aislados puede proporcionar una capa adicional de aislamiento para las cargas de trabajo de mayor riesgo.

Los ataques de inyección de prompts utilizan instrucciones maliciosas para manipular el comportamiento de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM). La inyección indirecta de prompts puede introducirse a través de contenido externo, como documentos, sitios web, datos recuperados o respuestas de herramientas, e influir en un agente mientras procesa dicho contenido. El OWASP Top 10 para aplicaciones LLM de 2026 identifica la inyección de prompts como un riesgo crítico para las aplicaciones LLM. La seguridad de la IA en tiempo de ejecución puede inspeccionar prompts, contexto, llamadas a herramientas y resultados en producción, y aplicar políticas antes de que las interacciones no seguras lleguen a sistemas conectados o datos confidenciales.

El red teaming manual de IA recurre a pruebas adversariales dirigidas por expertos para explorar vías de ataque novedosas y específicas de cada contexto. El red teaming automatizado permite ampliar las pruebas a bibliotecas más extensas de técnicas adversariales y repetirlas a medida que cambian los modelos, las aplicaciones y los agentes. La seguridad de la IA en tiempo de ejecución aplica controles a las interacciones en producción en tiempo real y proporciona una visibilidad continua del comportamiento y de las amenazas emergentes. La autoprotección de aplicaciones en tiempo de ejecución (RASP), los cortafuegos de aplicaciones web (WAF) y la seguridad de las API tradicionales siguen siendo capas importantes, mientras que los controles en tiempo de ejecución específicos para la IA abordan riesgos como la inyección de prompts, los resultados dañinos, la filtración de datos y el uso indebido de herramientas por parte de los agentes.

Las organizaciones necesitan visibilidad sobre el tráfico dirigido a sistemas de IA, los endpoints de API de IA, los modelos, los agentes y los flujos de datos confidenciales para identificar usos no autorizados de la IA. La supervisión en tiempo de ejecución y los controles basados en políticas pueden ayudar a los equipos de seguridad a detectar la IA en la sombra, supervisar comportamientos anómalos de los modelos, reducir las filtraciones de datos y orientar a los usuarios hacia servicios aprobados. En el caso de las organizaciones reguladas, estos controles también pueden respaldar programas más amplios de gobernanza y cumplimiento normativo en materia de IA, alineados con marcos como el NIST AI RMF y requisitos como el RGPD.