Gestión de postura de seguridad con IA: la nueva capa para protegerte del fraude digital
La seguridad en IA ya no es un tema opcional. Si tu organización está adoptando inteligencia artificial (y quién no lo está haciendo), necesitas saber qué es la gestión de postura de seguridad con IA (AI-SPM) y por qué es crucial para prevenir nuevos tipos de fraude en la era digital.
¿Qué es la gestión de postura de seguridad con IA?
La gestión de postura de seguridad con IA (AI-SPM por sus siglas en inglés) es una capa de seguridad relativamente nueva que ayuda a las organizaciones a identificar y reducir riesgos relacionados con el uso de inteligencia artificial, especialmente con los modelos de lenguaje grande (LLMs).
No es solo otra herramienta más: es un sistema completo que encuentra, evalúa y corrige continuamente riesgos de seguridad y cumplimiento en toda la infraestructura de IA de una organización. Lo que hace es transformar esas interacciones con IA —que suelen ser bastante opacas— en procesos transparentes y gestionables.
En términos prácticos, el AI-SPM funciona como un stack de seguridad especializado que inspecciona y controla todo el tráfico relacionado con IA para prevenir accesos no autorizados, resultados inseguros y violaciones de políticas.
La clave para una adopción segura de IA
Cuando empecé a trabajar con sistemas de IA hace unos años, me sorprendió la rapidez con la que las empresas adoptaban estas tecnologías sin tener en cuenta los riesgos. Hoy, el panorama ha cambiado radicalmente.
El AI-SPM se ha convertido en la piedra angular para garantizar que la adopción de IA sea segura y responsable. ¿Cómo lo logra? Básicamente de tres maneras:
- Ofrece visibilidad clara sobre modelos, agentes y actividades de IA en toda la empresa
- Realiza comprobaciones de seguridad y cumplimiento en tiempo real
- Mantiene el uso de IA dentro de límites establecidos según marcos reconocidos como OWASP, NIST y MITRE
A la larga, veremos el AI-SPM integrado en los controles de seguridad existentes, mejorando la detección y respuesta a operaciones e incidentes relacionados con IA.
Defensas prácticas contra los principales riesgos en LLMs
OWASP, la organización sin fines de lucro dedicada a la seguridad en aplicaciones web, publicó una lista de amenazas específicas para aplicaciones basadas en LLMs y IA generativa. Entre estas amenazas se encuentran inyecciones de prompt, exposición de datos, uso indebido de agentes y configuraciones incorrectas.
Lo que hace el AI-SPM es convertir estos complicados riesgos en protecciones aplicables. Veamos cómo:
Protección contra inyecciones de prompt y jailbreaking
¿Has oído hablar de los «ataques de inyección de prompt»? Son entradas maliciosas diseñadas para manipular el comportamiento de un LLM, saltándose los protocolos de seguridad y haciendo que genere contenido dañino o no autorizado.
El AI-SPM está diseñado específicamente para detectar estos intentos, limpiar entradas arriesgadas y bloquear cualquier cosa insegura antes de que llegue a los usuarios. En esencia, previene los «jailbreaks» (intentos de saltarse las restricciones de seguridad) y mantiene los modelos operando dentro de límites seguros.
Para los desarrolladores, monitoriza asistentes de código y plugins de IDE para detectar prompts inseguros y resultados no autorizados, facilitando un uso seguro de herramientas de IA.
Evitando la filtración de datos sensibles
Los LLMs tienen un problema intrínseco: pueden revelar datos personales, financieros o de propiedad intelectual a través de sus salidas, lo que provoca violaciones de privacidad y pérdida de propiedad intelectual.
¿Cómo lo soluciona el AI-SPM? Impidiendo que los datos sensibles se compartan con modelos públicos (o se utilicen para entrenar modelos externos) mediante el bloqueo o anonimización de entradas antes de su transmisión. Además, separa diferentes planes de aplicación de IA y aplica reglas según la identidad del usuario, el contexto de uso y las capacidades del modelo.
Contra el envenenamiento de datos y modelos
Este es un problema más sofisticado: manipular los datos de entrenamiento para incorporar vulnerabilidades, sesgos o puertas traseras que comprometan la integridad y la seguridad del modelo.
El AI-SPM monitoriza continuamente los activos de IA para garantizar que solo se utilicen fuentes de datos confiables durante el desarrollo de modelos. Las pruebas de seguridad en tiempo de ejecución y los ejercicios de equipo rojo detectan vulnerabilidades causadas por datos maliciosos. El sistema identifica activamente comportamientos anormales del modelo, como resultados sesgados, tóxicos o manipulados, y los señala para su corrección antes de su lanzamiento a producción.
Limitando la agencia excesiva
Este es un riesgo que no muchos tienen en cuenta: los agentes autónomos y plugins pueden ejecutar acciones no autorizadas, escalar privilegios o interactuar con sistemas sensibles.
El AI-SPM cataloga flujos de trabajo de agentes y aplica controles detallados en tiempo de ejecución sobre sus acciones y rutas de razonamiento. Bloquea APIs sensibles y garantiza que los agentes operen bajo principios de privilegio mínimo. Para agentes desarrollados internamente, añade una capa adicional de protección ofreciendo visibilidad en tiempo real y gobernanza proactiva, ayudando a detectar uso indebido temprano mientras se mantiene el soporte para flujos de trabajo más complejos y dinámicos.
Mitigando riesgos de cadena de suministro y procedencia de modelos
Los modelos o componentes de terceros pueden introducir vulnerabilidades, datos envenenados o brechas de cumplimiento en los pipelines de IA.
El AI-SPM mantiene un inventario central de modelos de IA y su historial de versiones. Las herramientas de escaneo integradas ejecutan verificaciones para problemas comunes, como configuraciones incorrectas o dependencias riesgosas. Si un modelo no cumple con ciertas pautas, como estándares de cumplimiento o verificación, se marca antes de llegar a producción.
Previniendo la filtración de prompts del sistema
Este es un tema técnicamente complejo pero crucial. La filtración de prompts del sistema expone datos sensibles o lógica incrustada en los prompts, permitiendo a los atacantes eludir controles y explotar el comportamiento de la aplicación.
El AI-SPM verifica continuamente las solicitudes del sistema y las entradas de los usuarios para encontrar patrones peligrosos antes de que generen problemas de seguridad, como intentos de eliminar o cambiar directivas incorporadas. También utiliza protección contra ataques de inyección de prompt y jailbreak, que son formas comunes de acceder o alterar comandos a nivel de sistema.
Al identificar herramientas y servicios de IA no aprobados, detiene el uso de LLMs inseguros o mal configurados que podrían revelar prompts del sistema, reduciendo el riesgo de filtración de información sensible a través de entornos no controlados.
El riesgo invisible: IA en las sombras
Un problema creciente que no debemos ignorar es el de la «Shadow AI» o IA en las sombras. Al igual que ocurrió con la «Shadow IT», los empleados están utilizando herramientas de IA públicas
