La nueva era en la protección de datos: IA, seguridad y privacidad

La protección de datos se encuentra, de nuevo, en un punto de crítico, debido al uso masivo de la inteligencia artificial, que ahora desempeña un papel central tanto en la ciberseguridad como en la privacidad.

Hoy en día, las organizaciones deben proteger no solo los datos y las cargas de trabajo, sino también los sistemas de IA que dependen de ellos. Y a medida que la IA transforma la manera en la que los equipos de seguridad protegen los activos contra las amenazas cibernéticas, también redefine lo que significa garantizar la privacidad en un mundo digital.

Nuevas formas de percibir la seguridad y la privacidad de los datos

La privacidad y la seguridad ya no suponen preocupaciones independientes como antes. Las medidas de seguridad impulsadas por IA están demostrando que una ciberseguridad eficaz es fundamental para la protección necesaria de la privacidad. Sin embargo, a menudo se presenta a la IA como un riesgo para la privacidad, pero es clave para proteger los datos sensibles contra amenazas cibernéticas.

Las organizaciones necesitan un enfoque de “Privacidad por Diseño y Seguridad por Diseño”, asegurando que los sistemas de IA se construyan con la seguridad como pilar central. Esto se aplica a cada etapa de la adopción de la IA. Es decir, por un lado, los datos que entrenan los modelos de IA deben estar protegidos contra manipulaciones adversarias; pero los propios sistemas de seguridad impulsados por IA deben también diseñarse para salvaguardar los datos de los usuarios. Finalmente, las consultas y resultados generados por la IA deben protegerse contra filtraciones o usos indebidos.

La nueva era en la protección de datos: IA, seguridad y privacidad

Como estamos viendo, la ciberseguridad impulsada por IA demuestra que seguridad y privacidad van de la mano. La detección de amenazas basada en IA permite a las organizaciones identificar comportamientos maliciosos en tiempo real, fortaleciendo la defensa contra ataques cibernéticos cada vez más sofisticados. Esto es especialmente crítico frente a la llamada IA oscura, donde los delincuentes emplean IA para lanzar ataques avanzados a gran velocidad que pueden eludir las defensas tradicionales.

Para proteger tanto los datos como los sistemas de IA, las organizaciones deben adoptar un enfoque de seguridad integral impulsado por IA que, por un lado, priorice la detección de amenazas (mediante indicadores de ataque basados en IA que sean capaces de identificar amenazas potenciales antes de que se conviertan en ataques reales) y que, por otro, sea capaz de dar una respuesta para la mitigación (reduciendo significativamente el tiempo de reacción en un entorno donde los ataques pueden propagarse en segundos) y la gestión de vulnerabilidades (con un análisis continuo y escaneo automatizado de debilidades de seguridad).

Además, es fundamental aprovechar la IA para la anulación de amenazas, complementando así el trabajo de los analistas humanos con la capacidad de procesamiento de datos e la IA; y optimizar la experiencia del analista mediante asistentes generativos de ciberseguridad basados en IA con consultas en lenguaje natural

La clave: proteger la propia IA

A veces olvidamos que aunque la IA es esencial para la protección de datos, los sistemas de IA también son vulnerables. A medida que los atacantes apuntan cada vez más a los modelos de IA, las organizaciones deben tomar medidas proactivas para asegurar los pipelines, modelos y operaciones de IA.

Un enfoque efectivo para proteger los sistemas de IA debe incluir operaciones para garantizar la integridad de los modelos de IA mediante datos de entrenamiento cuidadosamente seleccionados y procesos rigurosos para prevenir ataques de adversarios realizados mediante aprendizaje automático; pero también es necesario que incorpore un proceso de mejora continua (para refinar constantemente los modelos y adaptarse a nuevas amenazas) y privacidad por diseño (para asegurar el respeto por la privacidad del usuario) y transparencia y responsabilidad (dejando claras las capacidades y limitaciones de los sistemas).

El elemento humano en la ciberseguridad impulsada por IA

A pesar de algunas narrativas, la experiencia humana sigue siendo fundamental en la ciberseguridad basada en IA. La colaboración entre humanos y máquinas debe ser aprovechada para enfrentar la velocidad, el volumen y la sofisticación creciente de los atacantes.

Por una parte, los expertos humanos proporcionan datos fundamentales para entrenar y evaluar los sistemas de IA, asegurando precisión y fiabilidad. Por otra, la IA identifica incidentes donde la revisión humana aporta el mayor valor, asegurando que la atención se enfoque en lo más crítico. Este enfoque, conocido como «bucle rápido» y «bucle largo», permite que la IA mejore continuamente con la retroalimentación de expertos.

Además, los expertos humanos analizan los resultados de la IA y proporcionan comentarios que permiten mejorar los modelos de manera constante. Este proceso iterativo garantiza que la IA se mantenga a la vanguardia de las amenazas emergentes.

Los sistemas modernos de IA suelen utilizar una combinación de datos regulados y no regulados en infraestructuras que puede estar sujeta a normativas sectoriales. Sin embargo, existen requisitos comunes para implementar salvaguardas de seguridad apropiadas según el nivel de riesgo. Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos de la UE establece muchas disposiciones de seguridad tecnológicamente neutrales, lo que significa que los datos personales deben protegerse bajo la ley, independientemente de si se usa IA o no.

A medida que surgen nuevas regulaciones sobre IA, como la Ley de IA de la UE, es fundamental abordar el cumplimiento con una mentalidad que integre tanto privacidad como seguridad.

Mirando hacia el futuro, la IA será un elemento clave tanto para el cumplimiento de los requisitos de protección de datos como para la mitigación de riesgos de seguridad y privacidad en el futuro digital.

Autor: Christoph Bausewein, miembro del Consejo General de Políticas de Protección de Datos en CrowdStrike