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El panorama de amenazas de 2026 ha ido más allá del descubrimiento de IA en la sombra hacia una fase de riesgo bidireccional y agente. Ya no solo monitorizamos los avisos que los empleados envían a modelos de terceros; somos Ahora que gobiernan la integridad de la cadena de suministro impulsada por IA. La rápida integración del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) conecta eficazmente nuestros almacenes internos de datos con agentes externos, mientras que el auge de herramientas autónomas de codificación como Cursor y Claude Code ha reducido drásticamente la barrera para la ejecución automatizada y maliciosa de código. Para los equipos de seguridad, esto exige un cambio de simple Datos a inspección bidireccional. Debemos tratar cada interacción agente como un vector de ejecución potencial, no solo como una petición de datos.

20 min Lea

Resumen ejecutivo y conclusiones clave enlace enlace

En 2026, la estrategia de seguridad de la IA empresarial ha pasado del descubrimiento reactivo de la IA en la sombra a la gobernanza activa y transaccional de agentes autónomos de IA. La rápida proliferación de la IA agente, junto con la adopción generalizada del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para conectar almacenes internos de Datos con modelos externos, ha ampliado la superficie de riesgo empresarial más allá de la simple exfiltración de Datos basada en prompts. Este Informe analiza el panorama resultante de la seguridad en IA, caracteriza los riesgos operativos que van desde violaciones posteriores de Datos Política hasta la ejecución autónoma de código malicioso, y establece el mandato técnico para la inspección del tráfico de IA y una arquitectura de IA de confianza cero. Entre los hallazgos clave de este informe se encuentran:

  • Riesgos de seguridad de Datos: Un aumento de las violaciones posteriores de Política
    Las violaciones posteriores de Datos Política, donde un servicio de IA devuelve Datos sensibles a los que un usuario o agente no está autorizado a acceder, están aumentando bruscamente, impulsadas por un aumento de 4 veces en el tráfico MCP mientras Organización continúa conectando sistemas de IA a almacenes sensibles de datos.
  • Riesgos agenticos: El cambio operativo hacia la codificación autónoma
    Un auge en el agente de codificación Usar está impulsando un aumento del volumen de tráfico de IA, una mayor interconexión MCP y mayores riesgos de ejecución de código malicioso, con un 75% de Código Claude de Organización Usar y un 58% de Codex Usar hoy, un aumento dramático respecto a la adopción insignificante de hace un año.
  • Riesgos adversariales: código malicioso, enlaces y señuelos
    A medida que aumenta la adopción de la IA, los adversarios siguen usando atracción con IA para engañar a las víctimas y que descarguen malware o visiten páginas web maliciosas. Al mismo tiempo, los adversarios son cada vez más hábiles para que las propias aplicaciones de IA muestren código malicioso a sus víctimas, aumentando el riesgo de que agentes autónomos de codificación ejecuten dicho código o lo incorporen en bases de código más amplias.

 

Introducción

A medida que la adopción de la IA generativa madura en la empresa, el liderazgo en seguridad ha pasado del reto inicial del descubrimiento de IA en la sombra a un requisito más complejo de una gobernanza transaccional y granular. Gobernanza efectiva Ahora exige que los equipos de seguridad vayan más allá de la política centrada principalmente en limitar el flujo de datos a plataformas de IA de terceros y adopten en su lugar un marco estructurado de evaluación de riesgos que evalúe las interacciones de la IA en cuatro dimensiones críticas: volumen, direccionalidad, gravedad e intención.

El panorama de amenazas empresariales ha cambiado fundamentalmente, ya que las mismas herramientas que desbloquean la productividad (chatbots de IA, asistentes de IA, agentes autónomos de IA, servidores MCP, etc.) expanden simultáneamente la superficie de ataque. Aunque las violaciones de Datos Política en el upstream (en las que usuarios y agentes envían datos sensibles a terceros en violación de la política organizacional) siguen siendo el punto de fallo más frecuente, los riesgos adversariales críticos, incluyendo la inyección rápida, el jailbreak y la ejecución posterior de código malicioso, están aumentando, al igual que las violaciones posteriores de Datos Política derivadas de la creciente interconexión de los sistemas de IA. Este Informe ofrece un resumen detallado del panorama de riesgos en IA empresarial y la base técnica para implementar la visibilidad, gobernanza y protección necesarias para asegurar correctamente los despliegues de IA empresarial.

 

Categorización de los riesgos de la IA enlace enlace

La visibilidad, gobernanza y protección de la IA comienzan con la comprensión del panorama actual de riesgo. El gráfico siguiente clasifica los riesgos más prevalentes según la frecuencia de infracciones observadas dentro de la Organización. En la cima de esta lista están las violaciones de Datos Política en el upstream, que antes representaban casi el 100% de las alertas pero han caído por debajo del 90% a medida que otros tipos de infracciones han aumentado en volumen. En el otro extremo del espectro están las violaciones de código malicioso (cuando un sistema de IA devuelve código malicioso), que son las menos pero también las más graves.

gráfico mostrando el desglose de violaciones de IA pero 10.000 alertas

 

En la siguiente lista, exploramos cada uno de estos riesgos con más detalle, incluyendo la dirección, la intención y la gravedad.

Infracción de Datos Política en el upstream
Dirección: Aguas arriba
Perfil de intención: Insider/productividad/negligencia
Gravedad: Acumulativo
¿Qué es una infracción de Datos Política a nivel upstream?
El riesgo más común de IA es que un usuario o agente intente enviar Datos a un sistema de IA en violación de los Datos Usar Política de la Organización, incluyendo el envío de información confidencial o código fuente a servicios no aprobados. Organización suele usar como política para desviar a sus usuarios de la IA en la sombra y dirigirlos hacia servicios de IA aprobados, y para orientar a Usar Caso hacia los servicios adecuados. Por ejemplo, algunos servicios de IA pueden estar autorizados solo para tareas de codificación y desarrollo, mientras que otros solo están autorizados para procesar datos sensibles en documentos y hojas de cálculo. Las violaciones de Datos Política provienen principalmente de personas de confianza que buscan aumentar su productividad pero lo hacen de forma negligente (sin conocimiento de la política organizativa). La gravedad del riesgo aquí es acumulativa porque una exposición constante de datos sensibles a terceros puede causar cumplimiento o responsabilidad regulatoria.

 

Infracción posterior de Datos Política
Dirección: Aguas abajo
Perfil de intención: Insider/productividad/negligencia
Gravedad: Bajo/moderado
¿Qué es una infracción posterior de Datos Política?
Las violaciones posteriores de Datos Política ocurren cuando un servicio de IA devuelve datos que la organización Política prohíbe al usuario o agente acceder. Estas violaciones ocurren cuando se realiza un MCP de Organización Usar, generación aumentada por recuperación (RAG) o modelos personalizados entrenados con datos propietarios. En estos casos, una aplicación de IA podría devolver algunos datos sensibles de un sistema conectado a los que el usuario o agente no está autorizado a acceder. Otro ejemplo menos común de una infracción posterior de Datos Política ocurre cuando una organización autoriza una aplicación pero restringe su Usar a un caso específico de Usar. Por ejemplo, los usuarios y agentes podrían tener permitido usar la aplicación como un chatbot de propósito general, pero no generar código fuente. Cualquier código fuente devuelto por la app se clasificaría como una infracción downstreaming. Como ocurre con las violaciones aguas arriba, el perfil principal de intención para las infracciones aguas abajo es un insider de confianza motivado por la ganancia de productividad, y la gravedad del riesgo depende del tipo de datos y la amplitud de acceso.

 

Filtrado de contenido
Dirección: Bidireccional
Perfil de intención: Insider/comportamiento
Gravedad: Bajo
¿Qué es el filtrado de contenidos en el contexto del riesgo de la IA?
Las violaciones del filtrado de contenido son bidireccionales y ocurren cuando un usuario o agente envía un prompt o recibe una respuesta de un sistema de IA que contiene contenido considerado inapropiado bajo la política organizacional. Este tipo de violaciones son similares a las violaciones de filtrado de URL desde una puerta web segura (SWG): de la misma manera que Organización bloquea contenido sexual o violento en la web, normalmente también bloquea que dicho contenido no sea devuelto por aplicaciones de IA. Las violaciones del filtrado de contenido son de baja gravedad porque suponen una amenaza mínima para la red de la Organización o los activos de Datos. En cambio, se centran principalmente en recursos humanos, cumplimiento legal o alineación cultural. 

 

Inyección rápida y fuga de jails
Dirección: Bidireccional
Perfil de intención: Adversarial/evasión
Gravedad: Critical
¿Qué es la inyección inmediata? ¿Qué es el jailbreaking?
Las infracciones de inyección de prompt y jailbreak ocurren cuando un usuario o agente intenta saltarse barreras de seguridad, subvertir instrucciones subyacentes del sistema o forzar a un sistema de IA a realizar alguna acción restringida. Estas violaciones resultan de acciones deliberadas, adversariales o evasivas por parte de un interno o de un adversario externo. En muchos casos, estos son ataques indirectos de inyección prompt, en los que un adversario incrusta instrucciones maliciosas en fuentes externas de datos accedidas por un sistema de IA. La gravedad es crítica porque la explotación exitosa subvierte el plano de control del modelo, lo que puede desencadenar caminos de ejecución en cascada entre servicios backend conectados. 

 

Solicitudes de datos sensibles
Dirección: Aguas arriba
Perfil de intención: Adversarial/reconocimiento/recolección
Gravedad: High
¿Qué son las solicitudes de datos sensibles en el contexto del riesgo de la IA?
Las solicitudes de datos sensibles son infracciones aguas arriba que ocurren cuando un usuario o agente muestra signos de intentar deliberadamente eludir los controles para acceder a ellos. La gravedad de dicha infracción suele ser mayor que la de una infracción posterior de Datos Política debido a un perfil de intención diferente. Una violación posterior de Datos Política podría ocurrir sin necesidad de que se le solicite deliberadamente, simplemente porque el sistema tiene acceso a Datos a los que el usuario no está autorizado a acceder. Por el contrario, las solicitudes de datos sensibles indican que el solicitante tiene la intención de acceder a dichos datos. Las solicitudes de datos sensibles, combinadas con violaciones posteriores de datos, indican un riesgo crítico, ya que sugieren que el solicitante está teniendo éxito en sus esfuerzos.

 

Piratería y derechos de autor
Dirección: Aguas abajo
Perfil de intención: Cumplimiento/accidental
Gravedad: Bajo
¿Cuáles son los riesgos de derechos de autor asociados a la IA?
Una violación de piratería y derechos de autor es una infracción posterior que ocurre cuando una aplicación de IA devuelve material protegido, protegido por derechos de autor o registrado como marca registrada sin licencia válida de terceros ni sin una atribución válida de permiso de terceros. Este tipo de material supone un riesgo legal y financiero para la Organización si utiliza el Usar de forma inapropiada. Aun así, representa una amenaza mínima para la red o los activos de Datos de la Organización y, por tanto, se considera de bajo riesgo.

 

Código malicioso
Dirección: Aguas abajo
Perfil de intención: Adversarial/armamento
Gravedad: Critical
¿Qué es el código malicioso en el contexto de la IA?
Una violación de código malicioso ocurre cuando una aplicación de IA devuelve código malicioso en su respuesta. El código malicioso puede ser algún comando de shell que el usuario o agente ejecute directamente o algún fragmento de código malicioso incorporado a una base de código más amplia. Los agentes de codificación autónoma, que están ganando popularidad rápidamente, amplifican este riesgo porque generan código mucho más rápido que los humanos y ejecutan código y comandos generados por IA de forma autónoma. Una aplicación de IA podría devolver código malicioso como resultado de una inyección indirecta de prompts, herramientas o modelos de IA trojanizados, o incluso de forma orgánica. El código malicioso orgánico podría ser devuelto como resultado del entrenamiento en datos vulnerables, Desalineación emergente, o alucinación. La gravedad es crítica porque la ejecución exitosa de código malicioso podría resultar en un compromiso generalizado del sistema. Las violaciones maliciosas de código junto con inyección inmediata y jailbreak revelan la intención e indican un posible éxito.

Adopción de la IA: Crecimiento continuo enlace enlace

En el último año, el porcentaje de usuarios empresariales que utilizan activamente aplicaciones de IA semanalmente ha aumentado del 34% al 59% en la mediana de la Organización, siendo el cuartil superior de la Organización que tiene al menos el 77% de su base de usuarios interactuando semanalmente con aplicaciones de IA. Mientras tanto, el 1% superior de Organización con más usuarios de IA (no en la foto) ya ha llegado a casi un 100%. La caída en la parcela a finales de 2025 y principios de 2026 es un artefacto que aparece a lo largo de este Informe y resulta de una menor actividad general en torno a la temporada navideña. La tasa de adopción de la IA se aceleró ligeramente a finales de 2025, y ese crecimiento acelerado continuó hasta principios de 2026, aunque desde entonces se ha ralentizado. Esperamos que este crecimiento se estanque en la segunda mitad de 2026, a medida que Organización se vuelva más estratégica respecto a sus inversiones en IA.

gráfico que muestra el porcentaje mediano de usuarios de IA por semana, con áreas sombreadas que muestran los cuarteles 1er y 3

 

Al mismo tiempo, el volumen de AI Usar se ha triplicado, pasando de 1.498 a 4.731 prompts por semana de media. El 25% superior de Organización ha visto un volumen semanal significativamente mayor, de al menos 19.292 prompts, y el 1% superior (no en la foto) ha recibido cientos de miles de prompts por semana. Este aumento de volumen está impulsado principalmente por la adopción incrementada de la IA agente, que exploraremos con más detalle en la siguiente sección. También esperamos que el número de prompts por organización se estanque en la segunda mitad de 2026, a medida que la adopción de IA agente alcance su saturación.

gráfico que muestra los prompts de IA por mediana de la Organización con el área sombreada que muestra los cuartillos 1º y 3º

 

IA de las sombras: Una meseta enlace enlace

Desde el inicio del auge de la IA, hemos visto un alejamiento gradual de las aplicaciones personales y no gestionadas de IA en sombra hacia aplicaciones gestionadas por la Organización. En 2023, casi todos del tráfico de IA que veíamos en la empresa era IA en la sombra, con usuarios individuales jugando con sus suscripciones de ChatGPT a Intentar para aumentar su productividad. Con el tiempo, Organización comenzó a desplegar aplicaciones aprobadas y gestionadas, y el porcentaje de usuarios que accedían a aplicaciones personales de IA disminuyó como resultado. Esa tendencia se detuvo alrededor de marzo de 2026, se estabilizó y ha tendido ligeramente hacia atrás en la dirección opuesta. Actualmente, el 56% de los usuarios de IA usan Usar solamente Aplicaciones de IA gestionadas por organización, 14% Usar Ambos Aplicaciones gestionadas por organizaciones y personales, y 30% Usar solamente Aplicaciones personales. Esta reversión de tendencia indica que la IA en la sombra ha llegado para quedarse y, en lugar de seguir trasladando a todos los usuarios de IA y a Usar Caso a plataformas gestionadas, Organización ha optado por poner barreras alrededor del Usar de aplicaciones personales y no aprobadas. Al mismo tiempo, las prioridades de descubrimiento de IA en la sombra se han ampliado, pasando de ganar visibilidad e implementar controles para la aplicación personal de IA Usar a incluir agentes de IA, servidores MCP e infraestructura local de IA (todas áreas en las que actualmente estamos viendo un rápido crecimiento).

Gráfico que muestra el desglose de cuentas personales vs. organizativas del uso de la IA

 

IA agente: un auge de la programación enlace enlace

Durante el último año, la adopción de aplicaciones de IA conversacionales de chatbots ha alcanzado su saturación, con más del 95% de las organizaciones en todo el mundo usando chatbots al menos una vez a la semana. ChatGPT, líder global de larga trayectoria, sigue en primer lugar, pero está siendo desafiado por Anthropic Claude, Microsoft 365 Copilot y Google Gemini. A principios de año, Google Gemini estaba en segundo lugar y estaba a punto de superar a ChatGPT, pero su adopción se estancó. Microsoft 365 Copilot superó a Google Gemini en mayo, pero ha alcanzado un estancamiento similar. Luego, en junio, Anthropic Claude superó a ambos y sigue creciendo en popularidad. Su popularidad está estrechamente vinculada a la adopción de Claude Code, el agente codificador de Anthropic, que exploraremos más adelante en esta sección. En su trayectoria actual, Claude está a punto de superar a ChatGPT en la segunda mitad de 2026.

Gráfico que muestra las aplicaciones de conversación más populares

 

Otras categorías de aplicaciones de IA presentan tasas de adopción globales más bajas que se han mantenido relativamente constantes desde principios de año, con dos excepciones notables:

  1. Las aplicaciones de código con IA proporcionan herramientas para ayudar en el desarrollo de software, incluyendo la escritura, pruebas, depuración y optimización de código. Las aplicaciones de desarrollo de código agente han impulsado la popularidad de las aplicaciones de código del 42% al 84%. Además, aunque la adopción se ha ralentizado respecto al ritmo acelerado observado a principios de año, está a punto de seguir aumentando durante la segunda mitad del año.
  2. AI Plataforma agiliza el proceso de desarrollo de IA alojando componentes clave como modelos de IA, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la lógica de aplicaciones central sin gestionar la infraestructura. La adopción de IA Plataforma ha aumentado rápidamente del 51% al 92% de la Organización en el último año, pero últimamente se ha estancado, y se espera que la adopción se mantenga en este nivel durante la segunda mitad del año.

gráfico que muestra la adopción de categorías de aplicaciones de IA por parte de la Organización

 

En el ámbito de las aplicaciones de código de IA, GitHub Copilot y Cursor eran los actores dominantes hace un año. Ambas aplicaciones son editores de código impulsados por IA que usan un IDE tradicional e incorporan funcionalidades de IA para ayudar en el proceso de desarrollo de software. Aunque la popularidad de este enfoque parece haberse estancado, las aplicaciones de codificación agente Claude Code y Codex están aumentando rápidamente en popularidad. Claude Code es ahora el equipo de desarrollo de código más popular en Plataforma y Usar por el 75% de la organización, con Codex en segundo lugar con un 58%. Ambas aplicaciones tuvieron menos del 1% de adopción hace un año. El continuo aumento de popularidad de estas dos aplicaciones subraya el cambio hacia el desarrollo de software agente en todo el sector a nivel mundial, lo que incrementa ciertos riesgos destacados en este Informe, especialmente los riesgos asociados a la inyección inmediata y jailbreaks, código malicioso y mal manejo sensible de datos.

Gráfico que muestra las aplicaciones de código más populares

 

IA Plataforma y soberanía de Datos

AI Plataforma también está experimentando un aumento de popularidad, liderada por Claude Plataforma de Anthropic. Como se ha destacado a lo largo de este Informe, el chatbot Claude de Anthropic y Claude Code han crecido rápidamente en popularidad desde principios de año. La Plataforma de Claude, que permite a los usuarios desarrollar aplicaciones y agentes personalizados Usar sus modelos, ha experimentado un crecimiento similar en popularidad y ha eclipsado a la Plataforma de OpenAI, que fue dominante en este ámbito.

Al mismo tiempo, varias otras plataformas han experimentado un crecimiento notable a lo largo del año. Por ejemplo, en un distante tercer lugar (aunque en popularidad constante) está Amazon Bedrock. Entre las razones por las que Bedrock sigue ganando popularidad están su amplia variedad de modelos y su enfoque de la soberanía de Datos, que garantiza que Datos organizativos sean aislados, Cifrar, procesados solo en las regiones de elección y nunca compartidos con terceros o Usar para entrenar modelos de fundación. Dicho esto, ciertos modelos tienen términos específicos de cada modelo, por lo que Organización debería revisar el Usar de Plataforma, incluyendo Amazon Bedrock, modelo por modelo. Aun así, esperamos seguir viendo avances hacia Plataforma como Bedrock, ya que la Organización prioriza la soberanía de Datos.

gráfico que muestra las aplicaciones de Plataforma más populares

 

Ejecutar modelos localmente está ganando popularidad a medida que la organización prioriza cada vez más la soberanía de los datos y busca reducir los costes en la nube. El 41% de la Organización (más que Usar Bedrock, pero menos que Usar OpenAI y Claude Plataforma) son Usar Ollama. Este popular marco de código abierto permite a Organización descargar y ejecutar modelos localmente. A continuación se muestra un desglose de la popularidad de los modelos, mostrando que Gemma4 de Google es el más popular con diferencia, seguido por varias versiones de Qwen de Alibaba y Llama de Meta. Esperamos un cambio significativo en esta clasificación en la segunda mitad del año, ya que los modelos GLM de Z.ai destacan actualmente en los benchmarks y ganan popularidad.

tabla que muestra los principales modelos de IA Usar en Ollama por porcentaje de Organización

 

MCP: Interconexión en rápido aumento enlace enlace

MCP, el estándar de código abierto para conectar modelos de IA con fuentes y herramientas externas de Datos, ha experimentado un auge en Usar, con usuarios que aumentaron un 250% y las transacciones un 375% respecto a Las últimas 10 semanas Alone. Este aumento es significativo porque está impulsando un cambio significativo en el volumen y la dirección de las violaciones de Datos Política, que exploraremos en la siguiente sección. Además, estas estadísticas representan únicamente el MCP Usar remoto, lo que significa que el agente se conecta a un servidor MCP alojado en internet en lugar de en la máquina local o dentro de la red de su organización. Entre los principales clientes que se conectan a estos servidores MCP están los agentes de codificación de IA (Claude Code y Codex) mencionados anteriormente en este Informe.

gráfico que muestra el aumento en la adopción de MCP a lo largo del tiempo

 

Violaciones de Datos Política: volumen creciente enlace enlace

En el último año, el número de infracciones ascendentes de Datos Política ha aumentado modestamente, con una media de 69 por semana en la Organización, frente a las 44 semanales de hace un año. Al mismo tiempo, el 25% superior de la Organización ha experimentado fluctuaciones significativas a lo largo del año, pero sigue registrando alrededor de 300-400 infracciones por semana, similares a las que experimentaban en la misma época el año pasado.

gráfico que muestra la mediana de transferencias de datos sensibles a las aplicaciones de IA en el upstream, con el área sombreada que muestra los cuarteles 1º y 3º

 

Un desglose de los tipos de infracciones muestra que la propiedad intelectual, los datos regulados y el código fuente representan la gran mayoría de las violaciones de Datos Política, con una proporción menor relacionada con contraseñas y claves (normalmente incrustadas en código fuente o archivos de configuración enviados a aplicaciones de IA).

gráfico que muestra el tipo de infracciones de Datos Política en aplicaciones en el upstream

 

La tendencia en las violaciones downstream de Datos Política durante el último año es bastante diferente a la de las infracciones upstream. Las infracciones aguas abajo ocurren a menor tasa que las infracciones de Datos Política aguas arriba, pero se han más que duplicado, pasando de 12 a 31 por semana en el último año. Entre el 25% superior de Organización, esta tasa ha aumentado de 72 a 206 por semana. El aumento se produce mientras la adopción de IA agente y MCP incrementa, y las aplicaciones de IA se conectan cada vez más con fuentes y herramientas de datos que exponen datos sensibles. A medida que la adopción de MCP sigue creciendo, esperamos que la proporción de infracciones posteriores de Datos aumente en general durante la segunda mitad de 2026.

gráfico que muestra la mediana de transferencias de datos sensibles a aguas bajas desde aplicaciones de IA con el área sombreada que muestra los cuarteles 1er y 3

 

Amenazas adyacentes a la IA enlace enlace

Aunque gran parte de este Informe se centra en las amenazas nativas de la IA de Nuevo, que probablemente requerirán controles de Nuevo, sigue siendo importante destacar que la creciente adopción de la IA conlleva riesgos derivados de amenazas tradicionales y relacionadas con la IA. En esta sección, destacamos dos de estas amenazas: los señuelos de IA y los enlaces de IA.

Señuelos maliciosos de IA

Una trampa de IA maliciosa intenta engañar a las víctimas para que descarguen malware o visiten un sitio web malicioso usando la falsa marca Usar. Durante el último año, vimos una pausa de seis meses en el número de señuelos de IA antes de que se dispararan en marzo y se mantuvieran a un ritmo similar hasta julio. Campañas recientes que han aprovechado señuelos de IA han incluido Instaladores falsos de aplicaciones de IA y Herramientas de desarrollo trojanizadas. Dada la continua popularidad de la IA y las presiones organizativas para aprovechar la IA y aumentar la productividad, esperamos que los adversarios sigan construyendo cebos sofisticados de IA como estos instaladores falsos y sigan encontrando nuevas formas de comprometer las canalizaciones de desarrollo de software de IA, incluyendo la continuidad Estilo Shai-Hulud ataques y creación de paquetes maliciosos para agacharse en los nombres que los modelos de IA tienden a alucinar.

gráfico que muestra a los usuarios que se enfrentan a amenazas de señuelos por IA

 

Enlaces maliciosos de IA
Un enlace malicioso de IA es un enlace malicioso que devuelve una aplicación de IA al que un usuario hace clic o visita un agente. Piensa en esto como un enlace malicioso en el que los usuarios hacen clic cuando usan un motor de búsqueda popular como Bing o Google. Esos enlaces aparecen en los resultados de búsqueda ya sea porque el atacante utiliza la estrategia SEO para que su sitio malicioso sea muy posicionado, porque pagó para que un anuncio malicioso aparezca en los resultados, o porque de otro modo comprometieron una infraestructura benigna. En el mundo de la IA, la tecnología ha cambiado, pero las técnicas permanecen. AIEO está emergiendo a medida que las técnicas para que tu contenido sea tratado favorablemente por modelos de IA se hacen conocidas, y los anuncios empiezan a llegar a las aplicaciones de IA. El volumen de estas amenazas ha variado significativamente a lo largo del año, pasando de menos de 10 a más de 90 por semana, y esperamos que el número medio aumente en la segunda mitad de 2026, a pesar de la actual calma.

gráfico que muestra a los usuarios que se encuentran con referencias de IA maliciosas

 

Visibilidad, gobernanza y protección enlace enlace

Para gestionar el riesgo de IA, Organización debería alinear sus estrategias de seguridad con marcos ampliamente adoptados como MITRE ATLAS y el OWASP Top 10 para LLMs. Estos marcos proporcionan un contexto crítico: MITRE ATLAS permite a los CISOs contextualizar los ataques específicos que se están detectando y bloqueando, mientras que el Top 10 de LLM de OWASP aclara los riesgos a nivel de aplicación. Al integrar estos marcos con la monitorización en tiempo real, los equipos de seguridad pueden seguir eficazmente la aplicación de la Política, detectar amenazas emergentes y obtener una visión detallada de su postura de riesgo en IA, incluyendo desgloses por categoría de riesgo y actividad de los usuarios.

Basándonos en esta base estratégica, completamos el Informe mapeando los principios de estos marcos en una hoja de ruta táctica centrada en cada riesgo definido en este trabajo. A medida que leas esta guía específica de riesgo, identificarás algunos temas recurrentes:

  • Visibilidad: Desplegar una pasarela o proxy centralizado de IA es esencial para todas las interacciones con IA, incluyendo la IA en sombra, la infraestructura local y el tráfico MCP.
  • Gobernanza: Política debe estar alineada con el riesgo y ser granular, incorporando aprobación matricial para aplicaciones y Usar Caso, gobernanza de la seguridad de la cadena de suministro y cumplimiento de los requisitos regionales/legales.
  • Protección: La postura de seguridad debe ser por capas, prevención de pérdida de datos en tiempo real (DLP) en tiempo real Usar, barreras semánticas no deterministas, validación heurística de la salida y análisis conductual continuo para detectar señales post-compromiso (por ejemplo, reconocimiento, C2).

A continuación, hemos mapeado requisitos específicos de visibilidad, gobernanza y protección para cada riesgo, proporcionando un plan operativo para mitigarlos en todo tu entorno.

Violación de Datos Política (aguas arriba)
Visibilidad: Usa un gateway o proxy de IA para todas las interacciones con IA (especialmente IA sombra).
Gobernanza: Define una matriz para aplicaciones y Usar Caso aprobado, con un enfoque en el código fuente, los datos regulados y la propiedad intelectual.
Protección: Configura la protección en tiempo real de Datos Política alineada con la Usar Caso aprobada en la upstream.

 

Violación de Datos Política (downstream)
Visibilidad: Usa una pasarela o proxy de IA para todas las interacciones con IA (especialmente MCP).
Gobernanza: Define una matriz de grupos de usuarios y los niveles de acceso requeridos a datos sensibles.
Protección: Configurar la protección en tiempo real de Datos Política alineada con el acceso aprobado a Datos posteriores.

 

Filtrado de contenido
Visibilidad: Usa un gateway o proxy de IA para todas las interacciones con IA (especialmente IA sombra).
Gobernanza: Alinear el análisis de texto en tiempo real con la Política de Recursos Humanos corporativos, los criterios de cumplimiento legal y el Usar Política (PUA) aceptable regionalmente.
Protección: Aprovecha las barreras de seguridad de la IA con conciencia contextual y filtrado de palabras clave.

 

Inyección rápida y fuga de jails
Visibilidad: Utiliza una pasarela o proxy de IA para todas las interacciones de IA (incluida la infraestructura local).
Gobernanza: Exigir que toda la infraestructura de IA sea revisada para un aislamiento óptimo antes del despliegue e incluir protecciones.
Protección: Despliega barreras semánticas no deterministas, junto con análisis de comportamiento, para detectar incluso los intentos más sutiles de inyección rápida y jailbreaks, y superpon estos controles con Datos Protection Política e inspección de código malicioso.

 

Solicitudes de datos sensibles
Visibilidad: Utiliza una pasarela o proxy de IA para todas las interacciones de IA (con registro de auditoría de todas las indicaciones).
Gobernanza: Establecer marcos de propiedad y aislamiento para limitar los recursos interconectados.
Protección: Despliega barreras semánticas no deterministas, junto con la protección de Datos Política y análisis de comportamiento, para detectar intentos adversariales de acceder a Datos sensibles.

 

Piratería y derechos de autor
Visibilidad: Usar una pasarela o proxy de IA para todas las interacciones de IA (que inspeccione todo el contenido posterior)
Gobernanza: Redacta directrices formales de cumplimiento de propiedad intelectual que especifiquen qué modelos y aplicaciones de IA pueden ser Usar para generar código, activos de texto y otro contenido sensible.
Protección: Incorpora comprobaciones heurísticas de validación de resultados que escaneen el código fuente o la prosa generados frente a firmas de código abierto conocidas e índices de marcas registradas para respuestas de IA. Configura Política para limitar el Usar Caso no aprobado (como bloquear ciertos modelos para que no sean Usar y generar código fuente).

 

Código malicioso
Visibilidad: Utiliza una pasarela o proxy de IA para todas las interacciones de IA (que inspeccione todo el contenido posterior).
Gobernanza: Imponer una arquitectura de validación zero-trust en todas las canalizaciones internas de CI/CD, con una gobernanza robusta de riesgos en la cadena de suministro.
Protección: Además de proteger contra la inyección de prompts, asegúrate de que todas las respuestas de las aplicaciones de IA sean inspeccionadas en busca de código malicioso, incorpora escaneo de amenazas en tus pipelines CI/CD e incorpora análisis de comportamiento para detectar señales posteriores al compromiso, como reconocimiento, C2 y exfiltración de datos.

 

Acerca de este Informe enlace enlace

La información presentada en este Informe se basa en datos agregados de uso recopilados por la Netskope One Plataforma para un subconjunto de clientes de Netskope desde junio de 2025 hasta julio de 2026.