Cada vez usamos más la Inteligencia Artificial con herramientas como ChatGPT o Google Bard y esto, además de ser una gran ventaja, puede convertirse en una verdadera amenaza, sobre todo para empresas, tema que tratamos hoy. En este artículo vamos a ver las principales amenazas de la IA para empresas y cómo prepararse para evitarlas.
¿Cómo proteger la seguridad y privacidad de una empresa de la Inteligencia Artificial?
- Cifra y anonimiza los datos
- Refuerza los controles de acceso
- Auditorías periódicas
- Planes de respuesta ante accidentes
- Investiga siempre a los proveedores de LLM
Cómo funciona la Inteligencia Artificial
Los modelos de IA generativa impulsados por LLM, como los que alimentan a chatbots como ChatGPT, actúan como motores de búsqueda avanzados, empleando datos de entrenamiento para ofrecer respuestas y ejecutar tareas con un lenguaje que se asemeja al humano. Ya sea que se utilicen modelos públicos o internos en una empresa, esta tecnología de IA generativa basada en LLM puede conllevar ciertos riesgos de seguridad y privacidad.
La interacción con estos modelos implica la transmisión de datos, algunos de los cuales pueden ser confidenciales. Si no se establecen las medidas de seguridad adecuadas, existe el riesgo de filtración de información sensible, lo que podría comprometer la privacidad de los usuarios y la seguridad de los datos. Además, los modelos de IA generativa pueden heredar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que podría dar lugar a respuestas sesgadas o discriminatorias, generando preocupaciones éticas y legales.
Por otro lado, los adversarios pueden intentar manipular estos modelos de IA generativa para obtener respuestas específicas o dañinas, lo que podría resultar en consecuencias negativas para las organizaciones. En resumen, aunque los Grandes Modelos Lingüísticos ofrecen capacidades impresionantes, es fundamental que las empresas aborden de manera proactiva los desafíos de seguridad y privacidad que plantea su uso en la IA generativa.
¿Cuáles son los principales riesgos de seguridad de la Inteligencia Artificial para empresas?
Riesgo de divulgación de datos sensibles
Los chatbots basados en Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) no son precisamente cajas fuertes para tus secretos. Más bien, funcionan como esponjas que absorben todo lo que les compartes y, en teoría, ese conocimiento podría ser accesible para otros usuarios o incluso utilizado para entrenar futuros modelos LLM.
Problemas potenciales de derechos de autor
Los LLM se nutren de grandes cantidades de datos, y en ocasiones, esta información se extrae de la web sin el consentimiento explícito de los propietarios de los contenidos originales. Este procedimiento puede dar lugar a problemas de infracción de derechos de autor al utilizar los resultados generados por estos modelos. Identificar la fuente original de los datos de entrenamiento puede ser un desafío, lo que complica aún más la resolución de estas cuestiones legales.
Generación de código inseguro
El uso de ChatGPT y herramientas similares se ha vuelto común entre desarrolladores que buscan acelerar el proceso de creación de software. Estas herramientas pueden generar fragmentos de código e incluso programas completos de manera eficiente. No obstante, los expertos en seguridad advierten que esta rapidez no está exenta de riesgos. Si el código resultante contiene vulnerabilidades y el desarrollador no posee los conocimientos necesarios para identificarlas, esto podría llevar a problemas graves. La introducción de código defectuoso en la producción puede tener un impacto negativo en la reputación de la empresa y requerir una inversión significativa de tiempo y dinero para su corrección.
Riesgo de manipulación de LLM
La manipulación no autorizada de modelos de LLM puede abrir la puerta a diversas actividades maliciosas. Esto incluye la posibilidad de que el modelo divulgue información sensible mediante ataques de inyección de comandos, realice acciones que deberían estar restringidas o incluso interactúe con sistemas y recursos confidenciales a través de comandos en lenguaje natural.
Riesgo de violación de datos en el proveedor de IA
Siempre existe la posibilidad de que una empresa desarrolladora de modelos de IA sea víctima de una brecha de seguridad, lo que podría permitir a los piratas informáticos acceder a datos de entrenamiento que incluyan información confidencial de terceros. Esto se asemeja a casos de filtración de datos, como cuando Google inadvertidamente expuso chats privados de Bard en sus resultados de búsqueda, subrayando la necesidad de salvaguardar la seguridad en el ámbito de la IA.
¿Cómo evitar los riesgos de seguridad y privacidad al usar IA?
Si tu organización está decidida a aprovechar el potencial de la Inteligencia Artificial generativa para obtener una ventaja competitiva, es crucial tomar medidas preventivas para mitigar los riesgos asociados. Aquí te presentamos algunas acciones que debes considerar antes de sumergirte en esta tecnología:
Cifra y anonimiza los datos
La seguridad de los datos es primordial. Antes de compartir información con los modelos basados en LLM, cifra los datos para protegerlos contra posibles intrusiones. Además, también ten en cuenta algunas técnicas de anonimización para preservar la privacidad de las personas cuyos datos puedan estar presentes en los conjuntos utilizados para el entrenamiento. El saneamiento de datos es una estrategia efectiva para eliminar información sensible antes de que llegue al modelo.
Refuerza los controles de acceso
Implementa medidas de seguridad como contraseñas sólidas, autenticación multifactor (MFA) y políticas de privilegio mínimo. Estas acciones garantizarán que solo personas autorizadas tengan acceso tanto al modelo de IA generativa como a los sistemas subyacentes.
Realiza auditorías de seguridad periódicas
Es fundamental llevar a cabo revisiones periódicas de seguridad en tus sistemas de IT. Estas auditorías pueden identificar vulnerabilidades que podrían afectar al funcionamiento de los modelos de IA generativa basados en LLM, permitiéndote tomar medidas preventivas oportunas.
Establece planes de respuesta a incidentes
Prepararse para lo peor es esencial. Desarrolla y practica planes sólidos de respuesta a incidentes que permitan a tu organización actuar de manera eficiente para contener, remediar y recuperarse de cualquier brecha o problema de seguridad. También sería bueno contar con un sistema EDR.
Investiga a fondo a los proveedores de LLM
Al igual que con cualquier proveedor de servicios, es fundamental investigar detenidamente a las empresas que ofrecen LLM. Asegúrate de que sigan las mejores prácticas del sector en cuanto a seguridad y privacidad de datos. Obtén información sobre dónde se procesan y almacenan los datos de los usuarios, así como si se utilizan para entrenar el modelo. Pregunta sobre la retención de datos, el uso compartido con terceros y la posibilidad de que los usuarios opten por no utilizar sus datos para el entrenamiento.
Conclusiones
La Inteligencia Artificial ofrece un potencial transformador para las empresas, pero también plantea desafíos significativos en términos de seguridad y privacidad. Para proteger tus activos y datos, es crucial comprender los riesgos, implementar medidas de seguridad adecuadas y estar siempre alerta ante las amenazas emergentes en este mundo de la IA.
