¿Qué es AI Security?

La seguridad de la IA abarca tanto la seguridad de los modelos de IA como la IA de Usar para fortalecer las defensas cibernéticas más amplias.
Desde la protección de grandes modelos lingüísticos hasta la detección de sofisticadas campañas de phishing, la ciberseguridad de la IA desempeña un doble papel en las estrategias de defensa modernas.
A medida que evolucionan las amenazas, proteger la IA ya no es opcional.
Es fundamental para construir ecosistemas digitales resilientes.

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¿Cómo funciona la seguridad de la IA?

Fundamento técnico Supervisión y adaptabilidad del sistema de IA Integridad y transparencia de los datos

¿Por qué es importante la seguridad de la IA?

Creciente dependencia y aumento del riesgo Protección de datos, modelos y confianza IA generativa: oportunidades y amenazas

¿Cuáles son los beneficios de la seguridad de la IA?

Aprendizaje adaptativo Detección de amenazas en tiempo real Mejorar la resiliencia Sistemas de defensa personalizados

Herramientas de seguridad de IA y su Usar Caso

Área de enfoque de las herramientas de IA Diferencias clave en las herramientas de IA

¿Cuáles son los riesgos de seguridad de la IA? Amenazas y vulnerabilidades

Ataques dirigidos al modelo de IA

¿Qué es la IA agente? Por qué es importante para la seguridad de la IA

¿Qué es la IA agencial? En qué se diferencia la IA agencial de la IA tradicional IA agencial en ciberseguridad: Oportunidades y desafíos Fundamentos de la IA agencial

¿Cuál es el enfoque de Netskope para la seguridad de la IA?

¿Qué es Skope AI? Las capacidades y soluciones de seguridad en IA de Netskope Lo que Netskope hace diferente

Preguntas frecuentes sobre seguridad de IA

¿Qué es un agente de IA? ¿Cómo ha afectado la IA generativa a la seguridad? ¿Cómo puede la IA ser Usar en ciberseguridad?

¿Cómo funciona la seguridad de la IA?

Fundamento técnico

La seguridad de la IA se basa en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el reconocimiento de patrones.
Ayuda a encontrar, analizar y responder a las amenazas de forma rápida y precisa.
Los sistemas de seguridad de IA se entrenan en conjuntos de datos masivos que contienen comportamientos normales y maliciosos.
Identifica y previene anomalías en tiempo real
Automatizan las respuestas y predicen futuras amenazas.

Supervisión y adaptabilidad del sistema de IA

Las herramientas impulsadas por IA también pueden adaptarse a las amenazas en evolución, haciéndolas efectivas contra exploits de día cero y amenazas persistentes avanzadas (APT).
Sin embargo, las complejidades radican en el equilibrio entre la autonomía y la supervisión.
Los sistemas de IA necesitan comprobaciones y actualizaciones periódicas.
Esto ayuda a prevenir puntos ciegos, sesgos y trucos como ataques adversarios que pueden confundir a los modelos.

Integridad y transparencia de los datos

Los datos de capacitación deben permanecer seguros, imparciales y verificables.
Si se manipula la capacitación de Datos, puede dañar todo el sistema.
La transparencia y la explicabilidad ayudan a mantener la confianza del usuario y el cumplimiento ético.
Una sólida gobernanza de Datos mantiene los modelos de IA seguros, precisos y confiables.

Los Datos Usar para entrenar modelos de IA deben ser seguros y confiables. Si se manipulan los datos de entrenamiento, puede dañar todo el sistema. A medida que la IA es más Usar en seguridad cibernética, es importante garantizar la transparencia y la explicabilidad en los modelos de IA. Esto ayuda a mantener la confianza y mantiene las operaciones seguras en entornos digitales complejos.

IA en ciberseguridad Usar Machine Learning, deep learning y reconocimiento de patrones. Ayuda a encontrar, analizar y responder a las amenazas de forma rápida y precisa.

¿Por qué es importante la seguridad de la IA?

Creciente dependencia y aumento del riesgo

La seguridad de la IA es esencial porque a medida que la inteligencia artificial se integra más en los sistemas críticos, los riesgos asociados con el uso indebido, la manipulación o el ataque crecen exponencialmente.
La IA es ahora importante en muchas áreas. Ayuda con la toma de decisiones y la automatización en finanzas, atención médica, defensa e infraestructura.
Sin una sólida seguridad de AI Datos, estos sistemas pueden estar en riesgo.
El envenenamiento de datos, los ataques adversarios o la inversión de modelos pueden dañarlos, lo que puede conducir a problemas graves.

Protección de datos, modelos y confianza

La sólida seguridad de AI Datos garantiza las predicciones y las acciones automatizadas siguen siendo confiables y seguras.
La mala seguridad de la IA puede provocar violaciones del sistema, resultados corruptos o acceso no autorizado a datos privados.

IA generativa: oportunidades y amenazas

Beneficios: Automatiza la detección de amenazas, simula ataques cibernéticos y crea ataques sintéticos para pruebas.
Riesgos: Permite la creación de código de phishing de Correo electrónico, deepfakes y Malware.

Esta naturaleza dual-Usar resalta la necesidad de medidas de seguridad de AI Datos. Estas medidas protegen contra ataques y controlan cómo se entrenan, acceden y usan los modelos de IA generativa. Usar responsable y salvaguardas sólidas son cruciales para garantizar que la IA siga siendo una fuerza de protección en lugar de explotación.

La seguridad de la IA es esencial porque a medida que la inteligencia artificial se integra más en los sistemas críticos, los riesgos asociados con el uso indebido, la manipulación o el ataque crecen exponencialmente.

¿Cuáles son los beneficios de la seguridad de la IA?

Aprendizaje adaptativo

Los beneficios de la IA en la seguridad cibernética son enormes, transformando la forma en que las organizaciones detectan, responden y previenen las amenazas cibernéticas.
La IA puede procesar enormes volúmenes de datos a alta velocidad, identificando actividades sospechosas y posibles infracciones de manera mucho más eficiente que los analistas humanos.
Esta velocidad y escala permiten a la IA detectar patrones en tiempo real, lo que ayuda a prevenir ataques antes de que causen daños.

Detección de amenazas en tiempo real

Los sistemas impulsados por IA aprenden de las amenazas de Nuevo. Se adaptan para administrar los métodos de ataque de Nuevo, lo que los hace efectivos en un panorama de amenazas en constante cambio.
La automatización impulsada por IA también reduce la carga de los equipos de seguridad, lo que les permite centrarse en la toma de decisiones estratégicas en lugar de tareas repetitivas como el análisis de registros o la supervisión basada en reglas.

Mejorar la resiliencia

Los sistemas de seguridad de IA mejoran la seguridad cibernética al mejorar tanto la defensa como la resiliencia.
Estos sistemas pueden detectar anomalías, responder a incidentes con un retraso mínimo e incluso simular escenarios de ataque para probar las vulnerabilidades del sistema.
También desempeñan un papel clave en la detección de fraudes, la protección de la identidad y la prevención de intrusiones.

Sistemas de defensa personalizados

Los sistemas de seguridad de IA se pueden adaptar a una infraestructura única, aprendiendo de su entorno específico para ofrecer una detección de amenazas más precisa y menos falsos positivos.
Los beneficios de la IA en la seguridad cibernética radican en su capacidad para brindar una protección más inteligente, rápida y adaptable en un mundo digital cada vez más complejo.

Los beneficios de la IA en la seguridad cibernética son enormes, transformando la forma en que las organizaciones detectan, responden y previenen las amenazas cibernéticas. La IA puede procesar enormes volúmenes de datos a alta velocidad, identificando actividades sospechosas y posibles infracciones de manera mucho más eficiente que los analistas humanos.

Herramientas de seguridad de IA y su Usar Caso

Área de enfoque de las herramientas de IA

Las soluciones impulsadas por IA se especializan en proteger varias partes de la empresa.
Seguridad de la red: Herramientas como los sistemas de detección de intrusiones (IDS) y los sistemas de prevención de intrusiones (IPS) monitorean el tráfico de la red en tiempo real.
- Utilizan algoritmos de ML para identificar anomalías y detener las amenazas antes de crecer.
Protección de usuarios y endpoints: las herramientas de análisis de comportamiento establecen una línea de base para la actividad normal del usuario y del sistema.
- Señalan desviaciones que pueden resaltar cuentas comprometidas o amenazas.
- Otras soluciones se especializan en la protección de endpoints o la detección de malware mediante el análisis de las características de los archivos.
  Algunas herramientas se centran en la verificación de identidad a través del análisis biométrico.

Estas herramientas son un componente clave de los sistemas modernos de seguridad de IA, ya que ayudan a Organización a detectar amenazas que las soluciones tradicionales basadas en reglas pueden pasar por alto. Otra categoría incluye herramientas de análisis de comportamiento, que establecen una línea de base para el comportamiento del usuario y del sistema y marcan desviaciones que pueden indicar amenazas internas o cuentas comprometidas. El software de seguridad de IA también puede incluir la búsqueda automatizada de amenazas Plataforma, que escanea de forma proactiva los entornos en busca de amenazas conocidas y desconocidas. Algunas soluciones se especializan en la detección de malware mediante el análisis del comportamiento y las características de los archivos, mientras que otras se centran en la protección de endpoints o la verificación de identidad a través del análisis biométrico.

Diferencias clave en las herramientas de IA

Las diferencias incluyen si se centran en la red, el punto final, el comportamiento del usuario o la infraestructura en la nube.
Las soluciones también difieren en la automatización, la integración con las pilas de seguridad existentes y la escalabilidad.
La elección del software adecuado depende del tamaño de una organización, las necesidades de cumplimiento y el panorama de amenazas específico.

¿Cuáles son los riesgos de seguridad de la IA? Amenazas y vulnerabilidades

A medida que la IA se integra más en las estrategias de defensa cibernética, también introduce nuevas vulnerabilidades. A continuación se presentan los riesgos de seguridad de IA más apremiantes y las amenazas de seguridad de IA que Organización debe monitorear de cerca:

Ataques dirigidos al modelo de IA

Ataques adversarios Usar manipuló las entradas para hacer que los modelos de IA hicieran predicciones o clasificaciones incorrectas.
El envenenamiento de Datos implica manipular el entrenamiento de Datos para corromper el comportamiento del modelo de IA y socavar su precisión y confianza.
La inversión del modelo permite a los atacantes usar las salidas del modelo para inferir datos de entrenamiento confidenciales, revelando información restringida.
El robo o extracción de modelos es la replicación no autorizada de modelos de IA, lo que lleva a la pérdida de propiedad intelectual.
La explotación de sesgo es Usar por atacantes para manipular resultados o eludir filtros de seguridad.
La dependencia excesiva de la automatización puede hacer que los equipos pasen por alto las amenazas, lo que hace que los sistemas sean más vulnerables.
La generación de contenido sintético permite a la IA generativa amplificar los ataques de ingeniería social a través de phishing o deepfakes.
La falta de explicabilidad puede retrasar la respuesta a incidentes y ocultar la causa raíz de los riesgos de seguridad durante una infracción.

Los riesgos de seguridad de la IA incluyen ataques adversariales que manipulan entradas de modelos, envenenamiento de datos para corromper a los datos de entrenamiento y robo de modelos que conduce a la pérdida de propiedad intelectual. Las amenazas de Nuevo también surgen de la explotación por sesgos, la generación de contenido sintético y las vulnerabilidades causadas por la excesiva dependencia de la automatización.

¿Qué es la IA agente? Por qué es importante para la seguridad de la IA

¿Qué es la IA agencial?

Se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden tomar decisiones, perseguir objetivos y tomar medidas sin intervención humana directa.
Enfatiza la independencia, la adaptabilidad y la capacidad de operar en entornos dinámicos.

En qué se diferencia la IA agencial de la IA tradicional

A diferencia de la IA tradicional, que sigue instrucciones preprogramadas, la IA agencial se define por la capacidad de:

Establecimiento de metas: Pueden establecer sus propios objetivos
Adaptabilidad: Ajusta el comportamiento en función de los datos en tiempo real.
Toma de medidas: inician y ejecutan pasos para alcanzar sus objetivos

Ejemplo: "Un sistema de IA agencial podría monitorear una red en busca de amenazas, desarrollar hipótesis sobre actividades sospechosas y tomar medidas preventivas, como aislar un dispositivo o redirigir el tráfico, sin esperar la aprobación humana".

IA agencial en ciberseguridad: Oportunidades y desafíos

En términos de seguridad de la IA, la IA puede introducir beneficios significativos y serias preocupaciones.

Oportunidades:

Mejore la automatización
Respuesta inteligente a amenazas

Desafíos:

Control y rendición de cuentas
Riesgo de cambio en el objetivo

Fundamentos de la IA agencial

Garantizar la transparencia, la gobernanza y los límites éticos
Los profesionales de ciberseguridad deben priorizar las salvaguardas que monitorean el comportamiento de los agentes
Alineación con la política de seguridad organizacional

La IA agencial se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden tomar decisiones, perseguir objetivos y tomar medidas sin intervención humana directa. La definición de IA agencial enfatiza la independencia, la adaptabilidad y la capacidad de operar en entornos dinámicos.

¿Cuál es el enfoque de Netskope para la seguridad de la IA?

¿Qué es Skope AI?

SkopeAI Plataforma de Netskopese destaca por ofrecer un enfoque nativo de IA profundamente integrado que combina la protección de datos y la defensa contra amenazas en entornos de nube, red y endpoints.

Las capacidades y soluciones de seguridad en IA de Netskope

Prevención de Fuga de Datos (DLP)

SkopeAI cuenta con un sistema de prevención de pérdida de datos en la nube basado en ML que identifica datos estructurados y no estructurados al instante y adapta sobre la marcha su capacidad "Train Your Own Classifier", lo que permite a las empresas proteger AI Datos a escala.

Protección de datos y defensa contra amenazas

Detecta rápidamente malware polimórfico, exploits de día cero, dominios de phishing y otro contenido malicioso Usar aprendizaje profundo para evolucionar a medida que surgen nuevas amenazas.

Gobernanza y controles de GenAI

Netskope protege el uso empresarial de ChatGPT y herramientas similares con protección contextual de datos, aplicación de políticas en línea y control dinámico sobre cargas/descargas, lo que aborda una preocupación clave en la seguridad de los entornos de IA.

Funciones SASE integradas

Más allá de la IA, la solución incluye UEBA, optimización SD-WAN, CASB nativo de la nube y ZTNA seguro, todo ello infundido con inteligencia de IA.

Lo que Netskope hace diferente

Arquitectura integrada que da prioridad a la IA:

A diferencia de los competidores que atornillan la IA a la Plataforma heredada, Netskope integra la IA y el ML profundamente en cada capa de datos, amenazas, redes y acceso, ofreciendo visibilidad unificada y protección automatizada.

Personalización flexible de ML:

Los clasificadores de Datos de Train-your-Own permiten a Organización definir y asegurar sus propios activos sensibles más allá de lo que ofrecen las herramientas genéricas.

Gobernanza de IA generativa:

Es uno de los primeros en incorporar controles específicamente para asegurar el uso de modelos generativos en entornos corporativos.

Capacidades SASE líderes en el mercado:

Constantemente calificado como el mejor en el Informe de Gartner, Netskope supera a sus rivales en control de aplicaciones en la nube, protección de datos y entrega de seguridad convergente.

Netskope destaca por ofrecer funciones completas y seguras de IA. Estos se basan en IA y aprendizaje automático en tiempo real. Son parte de un sistema de seguridad nativo de la nube diseñado para las empresas generativas impulsadas por IA de hoy.

Preguntas frecuentes sobre seguridad de IA

¿Qué es un agente de IA?

Un agente de IA es un sistema que percibe su entorno y toma medidas para lograr objetivos específicos; los agentes dinámicos de IA pueden adaptarse y responder a las condiciones cambiantes en tiempo real.

¿Cómo ha afectado la IA generativa a la seguridad?

La IA generativa ha introducido nuevos desafíos de seguridad, incluida la creación de deepfakes, ataques de phishing automatizados y el potencial de uso indebido para generar código malicioso o información errónea.

¿Cómo puede la IA ser Usar en ciberseguridad?

La IA puede ser Usar en la seguridad cibernética para detectar amenazas, automatizar la respuesta a incidentes, analizar el comportamiento del usuario y mejorar la protección de Datos mediante la identificación de anomalías y patrones a escala.