Los formularios web tuvieron un impacto revolucionario a finales de la década de 1990, permitiendo el comercio en línea, los motores de búsqueda modernos y el desarrollo temprano de prácticas empresariales de “big data”. Sin embargo, con el descubrimiento de la inyección SQL, también abrieron la puerta a filtraciones desastrosas de detalles de tarjetas de crédito e Información Personal Identificable (PII).

Así como la sanitización de entradas se convirtió en una prioridad para los desarrolladores web en respuesta a la propagación de la inyección SQL, las empresas de hoy deben proceder con cautela para disfrutar de manera segura las recompensas de las herramientas de GenAI. Seguir estas ocho mejores prácticas de seguridad en IA generativa sienta una base sólida para la innovación mientras protege la propiedad intelectual, PII y otros datos críticos para el negocio:

Entender los riesgos únicos para sus datos
Evaluar las herramientas de GenAI con un enfoque en la seguridad
Descubrir y clasificar datos para aplicar controles apropiados
Emplear una política de menor privilegio para la Gestión de Identidad y Acceso (IAM)
Capacitar a los empleados y crear políticas internas para GenAI
Prestar atención a la sanitización de entradas y al manejo de solicitudes
Monitorear los requisitos de cumplimiento y auditar a los proveedores
Establecer un plan de respuesta a incidentes de IA

8 mejores prácticas de seguridad en IA generativa a seguir

Entender los riesgos únicos para sus datos

Antes de implementar IA generativa, es crucial identificar casos de uso específicos dentro de su organización. Desde la automatización de respuestas de servicio al cliente hasta la generación de contenido de marketing, comprender la aplicación determinará las medidas de seguridad necesarias.

Por ejemplo, si está utilizando IA para el servicio al cliente, necesitará centrarse en la privacidad y la integridad de los datos. Por el contrario, si se trata de la creación de contenido, salvaguardar la propiedad intelectual se vuelve primordial.

Evaluar las herramientas de GenAI con un enfoque en la seguridad

No todas las herramientas de IA generativa son iguales. Es esencial evaluar cada herramienta por sus características de seguridad antes de la integración.

Busque herramientas que ofrezcan cifrado robusto, autenticación de usuarios y registros de auditoría. Asegúrese de que cumplan con estándares de la industria como ISO/IEC 27001 para la gestión de la seguridad de la información. Al examinar a fondo estas herramientas antes de adoptar una, puede mitigar el riesgo de brechas de datos y acceso no autorizado.

Descubrir y clasificar datos para aplicar controles apropiados

Identificar datos sensibles como PII y registros financieros es comprensiblemente el primer paso para protegerlos. Puede adoptar un enfoque proactivo aplicando rápidamente el descubrimiento y la clasificación de datos con la Data Security Posture Management (DSPM), impulsada por la innovadora tecnología AI Mesh.

Una vez clasificados, aplique controles apropiados como anonimización y cifrado. Estas medidas aseguran que incluso si sus datos se ven comprometidos, permanecerán ilegibles e inservibles para los actores maliciosos.

Emplear una política de menor privilegio para la Gestión de Identidad y Acceso (IAM)

El principio de menor privilegio es una práctica de seguridad fundamental. Asegura que los usuarios tengan el nivel mínimo de acceso necesario para realizar sus tareas. Implemente Controles de Acceso Basados en Roles (RBAC) y Autenticación de Múltiples Factores (MFA) para mejorar la seguridad. Revise regularmente los permisos de acceso para garantizar que sigan siendo apropiados a medida que cambian los roles y responsabilidades dentro de su organización.

Puede garantizar un acceso seguro de los empleados a aplicaciones en la nube y web en toda su organización, proporcionando un control continuo sobre los datos, con Forcepoint ONE SSE.

Capacitar a los empleados y crear políticas internas para GenAI

El error humano sigue siendo uno de los riesgos de seguridad más significativos. Capacitar a sus empleados sobre los riesgos de seguridad asociados con la IA generativa es imperativo.

Desarrolle políticas internas exhaustivas que describan el uso aceptable, los procedimientos de manejo de datos y los protocolos de reporte de incidentes. Las sesiones de capacitación regulares y las campañas de concientización pueden ayudar a reforzar estas políticas y reducir la probabilidad de brechas de seguridad.

Prestar atención a la sanitización de entradas y al manejo de solicitudes

Ahora, como siempre, la sanitización de entradas es crucial para prevenir ataques de inyección, en los cuales entradas maliciosas pueden comprometer su sistema de IA. Implemente técnicas estrictas de validación y sanitización de entradas para garantizar que solo datos limpios ingresen a su sistema. Para bloquear la entrada de datos no permitidos por el usuario, puede aplicar políticas adaptadas a la IA generativa y prevenir la pérdida de datos con Forcepoint Data Loss Prevention.

De igual manera, maneje con cuidado las solicitudes generadas por IA, asegurándose de que no expongan inadvertidamente información sensible o conduzcan a acciones no deseadas.

Monitorear los requisitos de cumplimiento y auditar a los proveedores

El cumplimiento normativo es innegociable en el mundo impulsado por datos de hoy. Manténgase al tanto de las regulaciones relevantes como GDPR, CCPA y HIPAA. Audite regularmente a sus proveedores para asegurarse de que cumplan con estas regulaciones y con sus estándares de seguridad.

Mantener el cumplimiento no solo protege a su organización de repercusiones legales, sino que también mejora su reputación.

Establecer un plan de respuesta a incidentes de IA

Desafortunadamente, los incidentes de seguridad pueden ocurrir incluso si tiene medidas defensivas fuertes en su lugar. Un plan de respuesta a incidentes de IA es crucial para minimizar el daño y restaurar las operaciones normales. Su plan debe incluir pasos claros para identificar, contener y mitigar incidentes relacionados con la IA.

Proteja la transformación de IA con prácticas de seguridad inteligentes

La IA generativa tiene un potencial inmenso para aplicaciones empresariales, ofreciendo eficiencias e innovaciones previamente inimaginables. Sin embargo, este potencial solo puede ser realizado si se implementan medidas de seguridad robustas. Al seguir estas mejores prácticas, las organizaciones pueden protegerse contra los riesgos asociados con la IA generativa.

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