Implementar esta tecnología mejora la eficiencia operativa y personaliza experiencias. Conoce por qué la ciberseguridad y la protección de datos son esenciales para tu compañía en el entorno digital actual. 

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando múltiples industrias en México, desde la banca y las finanzas hasta la manufactura y las telecomunicaciones. Su capacidad para mejorar la eficacia, potenciar la toma de decisiones y ofrecer experiencias personalizadas ha demostrado tener un valor de negocio muy importante. Según un estudio de NTT DATA y MIT Technology Review en español, el 80% de las empresas latinoamericanas ya la ha adoptado, y las líderes del sector planean destinar más del 15% de su presupuesto en los próximos años.

Adicionalmente, se ha convertido en una herramienta esencial para muchas organizaciones que buscan mantenerse competitivas y optimizar sus procesos. En el sector financiero, por ejemplo, se utiliza para detectar fraudes en tiempo real, analizar grandes volúmenes de datos para tomar decisiones de inversión más precisas y mejorar el servicio al cliente mediante chatbots inteligentes.

Sin embargo, presenta desafíos significativos, especialmente en términos de ciberseguridad. La IA generativa requiere un esfuerzo adicional para garantizar la integridad de la información y la protección de la privacidad, ya que los ciberdelincuentes también están desarrollando esta tecnología para llevar a cabo ataques más sofisticados, lo que dificulta la detección y mitigación de amenazas.

La manipulación o falsificación de datos puede llevar a tomar decisiones erróneas y a crear vulnerabilidades. Por ello, es crucial garantizar la integridad y autenticidad para mantener la eficacia de las soluciones presentes y futuras.

Además, implica el manejo de grandes volúmenes de información, muchos de los cuales son personales y confidenciales. En México, el cumplimiento de la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP) añade una capa adicional de responsabilidad para las empresas.

Estrategias para una IA segura

Para fortalecer la seguridad en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), es fundamental considerar medidas específicas y avanzadas:

• -Validación de entradas y segmentación de datos: implementar mecanismos para evitar prompt injection y highjacking. Esto implica validar cuidadosamente las entradas de datos y segmentarlos de manera que solo los componentes autorizados tengan acceso a la información sensible.
• -Análisis forenses automáticos: para investigar incidentes de seguridad en sistemas de IA.
• -Reconocimiento facial para control de acceso: utilizar sistemas de reconocimiento facial para controlar el acceso a áreas restringidas donde se emplea IA.
• -Cifrado de datos: implementar sistemas de cifrado para proteger la información sensible utilizada por los modelos de IA.
• -Auditorías continuas: además de las auditorías periódicas, considerar auditorías continuas para identificar y corregir vulnerabilidades en tiempo real.
• -Formación y educación: capacitar al personal en prácticas seguras relacionadas con la IA, incluyendo la conciencia sobre amenazas y buenas prácticas de seguridad.

La seguridad de la IA debe abordarse a lo largo de todo su ciclo de vida: desde el desarrollo hasta la implementación y el tiempo de ejecución y, por ello, es necesario contar con un aliado como MCM Telecom para considerar las siguientes medidas específicas y avanzadas: MLSecOps

En MCM Telecom podemos adoptar prácticas de MLSecOps (seguridad de ciclo de vida de IA/ML) para garantizar que los sistemas de IA/ML estén seguros desde el diseño hasta la implementación. 

Esto implica integrar medidas de seguridad en todas las etapas del ciclo de vida, incluyendo la construcción, implementación, operacionalización y observación de sistemas basados en ML.

Nuestro Cloud Firewall, por ejemplo, es una barrera esencial contra amenazas cibernéticas. Al proteger la infraestructura de la Nube, este servicio detecta y bloquea ataques maliciosos, como intrusiones o intentos de acceso no autorizado. La seguridad de los datos y las aplicaciones en la nube es fundamental, y el Cloud Firewall garantiza que las organizaciones estén resguardadas.

Seguridad en la cadena de suministro de IA

Para ello, debemos evaluar y asegurar la seguridad de los componentes externos utilizados en la cadena de suministro, como fuentes de datos, modelos de ML, software, hardware y redes de comunicación. Esto incluye identificar y mitigar vulnerabilidades conocidas en estos componentes.

Nuestra Cloud Connect  ofrece una conexión confiable a más de 40 nubes. Esto es especialmente relevante para la implementación de tecnologías de IA, ya que permite a las empresas acceder y compartir datos de manera segura entre diferentes plataformas en la nube. La conectividad sin fisuras es esencial para el éxito de proyectos de IA, y Cloud Connect facilita esta integración.

Seguridad en el entrenamiento y la inferencia de modelos

Durante el entrenamiento de modelos de IA/ML, debemos aplicar controles de acceso adecuados, mecanismos de confidencialidad e integridad para evitar el acceso no autorizado, la divulgación y la manipulación de datos. Además, es importante proteger los modelos entrenados contra ataques.

Formación y concienciación

Capacitar al personal en prácticas seguras relacionadas con la IA/ML, incluyendo la identificación y la integración de la IA en las compañías brinda múltiples beneficios, pero también conlleva desafíos. Adoptar estrategias robustas y trabajar con proveedores como MCM Telecom ayuda a garantizar un desarrollo seguro y eficiente.