Guía completa para la aplicación del PVC

By Amine Badaoui, Senior Technical Product Manager, Rackspace Technology

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Los riesgos de seguridad de la IA surgen en la formación, el despliegue y la inferencia. La nube privada ofrece a las empresas la visibilidad y el control necesarios para proteger los datos, los modelos y la conformidad en todas las fases.

La inteligencia artificial se está convirtiendo en parte integrante de las operaciones empresariales, pero proteger la IA requiere algo más que proteger la infraestructura subyacente. Cada etapa del ciclo de vida del modelo -desde el entrenamiento y el ajuste fino hasta el despliegue y la inferencia- introduce vulnerabilidades que son distintas de los riesgos de TI tradicionales. Ahora, las empresas deben defenderse de nuevas categorías de amenazas: ataques que comprometen la integridad de los datos de entrenamiento, intentos de manipular el comportamiento de los modelos y esfuerzos por extraer valiosa propiedad intelectual.

Las amenazas a la seguridad de la IA no se limitan a la protección de la infraestructura subyacente

Los entornos de nube privada le ofrecen el control y el aislamiento necesarios para hacer frente a estos riesgos con recursos dedicados, una sólida protección de datos y la capacidad de alinear las prácticas de seguridad con marcos de cumplimiento específicos del sector, como HIPAA, PCI DSS y la Ley de IA de la UE. Al integrar la seguridad en todas las fases del desarrollo y el funcionamiento de los modelos dentro de la nube privada, puede salvaguardar la integridad de sus sistemas de IA y mantener la confianza en los resultados que ofrecen.

Preocupaciones de seguridad específicas de la IA

Las amplias categorías de riesgo de la IA se vuelven más claras cuando se observan los vectores de ataque específicos a los que se enfrentan las empresas hoy en día. Los más destacados incluyen el envenenamiento de datos, los ataques de adversarios y el robo de modelos. Cada uno se dirige a una etapa diferente del ciclo de vida del modelo y requiere contramedidas precisas que los entornos de nube privada están en una posición única para soportar. Los siguientes ejemplos ponen de relieve cómo surgen estas amenazas y las medidas que se pueden tomar en la nube privada para contenerlas.

Cuidado con los datos

  • Envenenamiento de datos: Los atacantes insertan información maliciosa o engañosa en los conjuntos de datos de entrenamiento, haciendo que los modelos aprendan comportamientos erróneos como aprobar transacciones fraudulentas o clasificar erróneamente datos sensibles. Los entornos de nube privada le permiten curar y procesar los datos de entrenamiento de forma aislada, aplicar estrictos controles de acceso y verificar la procedencia de los datos para evitar que las entradas comprometidas entren en la tubería.
  • Ataques adversarios: las pequeñas manipulaciones de las entradas, como la alteración de una imagen, una consulta o una indicación, pueden hacer que un modelo produzca salidas incorrectas. Estos ataques minan la confianza en los sistemas de IA y pueden provocar fallos operativos. En la nube privada, puede reforzar las defensas perimetrales, desplegar la detección de anomalías en el borde de la red y filtrar el tráfico del modelo para reducir la exposición a entradas adversarias.
  • Los sistemas de inteligencia artificial pueden ser más vulnerables a los ataques
  • Robo de modelos: Los atacantes intentan extraer pesos del modelo o replicar la funcionalidad mediante consultas repetidas para poner en riesgo la propiedad intelectual. Los entornos de nube privada contrarrestan esta amenaza cifrando los artefactos de los modelos y restringiendo los puntos finales de las API para evitar intentos de extracción no autorizados.
  • Robo de modelos

Al abordar estos vectores de ataque directamente dentro de una nube privada, se establece una postura defensiva más sólida. Los controles de seguridad se acercan más a los datos y a los propios modelos, lo que dificulta que los atacantes comprometan la integridad o exfiltren valor.

La ventaja de la nube privada

Las empresas que despliegan IA se enfrentan a la presión de innovar con rapidez al tiempo que mantienen un estricto control sobre los datos y el cumplimiento normativo. La nube privada responde a esta necesidad ofreciendo cuatro ventajas fundamentales: protección de datos, control de acceso, gobernanza con soberanía y visibilidad operativa. Juntas, estas capacidades crean una base segura para las cargas de trabajo de IA que es difícil de conseguir en la nube pública o en entornos on-prem no gestionados.

La nube privada es la mejor solución para la IA

  • Protección de datos: en la nube privada, puede aplicar el cifrado de forma coherente -tanto en reposo como en tránsito- y ampliar esas protecciones con tecnologías como la computación confidencial y los enclaves seguros. Estas medidas hacen que sea mucho más difícil para los atacantes acceder a datos de entrenamiento confidenciales, ponderaciones de modelos o resultados de inferencia, incluso si el propio entorno es el objetivo.
  • Protección de la nube privada
  • Control de acceso: La nube privada permite aplicar permisos estrictos basados en roles, integrar la gestión de identidades con los sistemas empresariales existentes y aplicar principios de confianza cero a las cargas de trabajo de IA. Con estos controles en su lugar, cada solicitud a un modelo o conjunto de datos puede ser verificada y autorizada, lo que reduce el riesgo de amenazas internas o movimiento lateral por parte de los atacantes.
  • Control de acceso
  • Control de acceso: la nube privada permite aplicar estrictos permisos basados en roles, integrar la gestión de identidades en los sistemas empresariales existentes y aplicar principios de confianza cero a las cargas de trabajo de IA
  • Gobernanza y soberanía: Muchas industrias, como la sanidad, los servicios financieros y el sector público, deben cumplir normativas regionales y específicas del sector.
  • Visibilidad operativa: La nube privada le ofrece una visión directa de cómo se utilizan sus modelos, datos e infraestructura. El acceso completo a los registros, la supervisión y la aplicación de políticas le permite detectar anomalías rápidamente, auditar la actividad con mayor precisión y verificar el cumplimiento sin depender de informes de terceros.
  • Visibilidad operativa

    Juntas, estas capacidades convierten a la nube privada en el entorno más eficaz para proteger la IA empresarial. En lugar de aceptar el modelo de riesgo compartido de la nube pública o la fragmentación de la infraestructura on-prem, puede establecer controles de seguridad dedicados que se alineen directamente con sus políticas de riesgo. Esto le permite proteger los datos confidenciales, demostrar el cumplimiento de las normativas sectoriales y regionales e implantar modelos de IA con confianza en un entorno construido para resistir las amenazas en evolución.

    La nube privada es el entorno más eficaz para proteger la IA empresarial

    Mejores prácticas para proteger los modelos de IA

    La seguridad de la IA en la nube privada requiere una disciplina continua a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo. Desde el entrenamiento hasta el despliegue y la inferencia, cada etapa crea oportunidades para los atacantes, y cada etapa exige protección. Las siguientes prácticas ponen de relieve cómo reforzar la seguridad de la IA en la nube privada.

    • Audite los datos y los modelos con regularidad: al programar auditorías recurrentes, mantiene la precisión de los conjuntos de datos, el rendimiento de los modelos y detecta anomalías antes de que se agraven.
    • Integre la supervisión en su canal de MLOps: incorpore la seguridad en los mismos flujos de trabajo de CI/CD que ya utiliza para desplegar modelos. La supervisión continua de desviaciones, sesgos y anomalías le ayuda a detectar ataques sutiles antes de que se intensifiquen. En la nube privada, puede centralizar las herramientas de supervisión y aplicar las políticas de forma coherente en todos los entornos, en lugar de depender de controles incoherentes.
    • Aplique la seguridad en los mismos flujos de trabajo de CI/CD que ya utiliza para desplegar los modelos
    • Aplique el aislamiento y la segmentación: al aislar los entornos de formación de los puntos finales de inferencia, reduce el radio de explosión de cualquier intento de ataque. La segmentación de la red en la nube privada le permite contener las cargas de trabajo y aplicar diferentes controles en función de la sensibilidad. Este nivel de control arquitectónico es difícil de conseguir en la nube pública, pero es un punto fuerte definitorio de los despliegues privados.
    • Fortalecer los entornos de formación
    • Imponer el acceso con menos privilegios: no todos los miembros del equipo o del sistema necesitan acceder a todos los conjuntos de datos o artefactos del modelo. Los controles de acceso basados en roles y la gestión estricta de identidades mantienen el acceso estrechamente alineado con los roles. En la nube privada, puede integrar estos controles con el sistema de IAM de su empresa para que la aplicación sea perfecta.
    • Control de acceso basado en roles
  • Control de acceso basado en roles

    Cuando integra estas prácticas en su estrategia de IA, la nube privada le ofrece la visibilidad y el control necesarios para ejecutarlas rigurosamente. El resultado es un entorno en el que sus modelos siguen siendo resistentes, sus datos permanecen protegidos y su organización puede operar los sistemas de IA con mayor confianza.

    Herramientas y estándares para respaldar la seguridad

    La seguridad de los modelos de IA requiere tanto controles eficaces como la capacidad de demostrar el cumplimiento de normas reconocidas. La nube privada permite combinar herramientas de seguridad de nivel empresarial con la supervisión específica de la IA, todo ello dentro de un entorno compatible con las normativas globales y del sector.

    Seguridad

    La supervisión consciente de la IA va más allá del análisis tradicional de registros o la detección de intrusiones. Estas herramientas rastrean la deriva de los datos, detectan sesgos y señalan anomalías en las solicitudes de inferencia, lo que le proporciona visibilidad directa sobre el rendimiento de los modelos. Desplegadas en una nube privada, pueden ejecutarse junto con sus cargas de trabajo con control total sobre las alertas y la escalada

    Las herramientas de seguridad empresarial tradicionales siguen siendo esenciales para defender las cargas de trabajo de IA. Los cortafuegos, las plataformas SIEM y las soluciones DLP pueden ajustarse para el tráfico de IA y las API modelo, proporcionando el mismo rigor aplicado a otros sistemas de misión crítica. Al mismo tiempo, marcos como SOC 2, ISO 27001, NIST AI RMF y la Ley de IA de la UE le ofrecen puntos de referencia para validar sus prácticas. La nube privada facilita la alineación con estos requisitos, reduciendo la dependencia de los modelos de responsabilidad compartida y ofreciendo a los auditores y a las partes interesadas confianza en la seguridad de sus despliegues de IA.

    La nube privada es una herramienta clave para la seguridad de la IA

    Consideraciones emergentes

    A medida que los modelos de IA se vuelvan más complejos y las empresas exploren sistemas autónomos, surgirán nuevos riesgos. La nube privada proporciona un entorno controlado en el que las políticas de seguridad y la gobernanza pueden adaptarse junto con estos avances.

    Las salvaguardas responsables de la IA están cada vez más vinculadas a la seguridad. El sesgo, la explicabilidad y la transparencia de los modelos suelen tratarse como preocupaciones éticas, pero también tienen implicaciones directas para el cumplimiento y la resiliencia. En la nube privada, puede ejecutar marcos de pruebas y sistemas de supervisión que responsabilicen a los modelos sin exponer datos confidenciales a terceros

    Más allá de estas cuestiones relacionadas con la gobernanza, también están tomando forma nuevos riesgos técnicos. Los sistemas de IA agenética crean riesgos que van más allá de la inferencia tradicional. Pueden iniciar acciones, escalar privilegios o interactuar de forma impredecible con aplicaciones externas. La nube privada permite contener estos sistemas a través de la segmentación, la auditoría y las pruebas en sandbox antes de la implantación en producción.

    Seguridad en la nube

    Al mismo tiempo, aumentan las presiones externas. Los gobiernos y los organismos del sector están formalizando requisitos para el desarrollo, despliegue y supervisión de modelos. La nube privada le ayuda a adaptarse rápidamente, adaptando los controles para cumplir con los nuevos mandatos, como la Ley de IA de la UE, al tiempo que mantiene la alineación con marcos como NIST e ISO.

    Incorporación de la seguridad en todas las fases de la IA

    La seguridad de los modelos de IA va más allá de la protección de la infraestructura. Cada etapa del ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta la inferencia, crea oportunidades para los atacantes. La nube privada le ofrece los controles dedicados para la protección de datos, el acceso, la gobernanza y el cumplimiento para gestionar estos riesgos directamente. Al integrar la seguridad en cada etapa de su estrategia de nube privada, puede crear sistemas de IA resistentes, fiables y listos para escalar

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