Proteger los datos en la era de la IA generativa
La IA generativa no solo impulsa la innovación y mejora la productividad, sino que también plantea nuevos desafíos en la seguridad de los datos.
Con más del 75% de los trabajadores del conocimiento utilizando herramientas de IA generativa, es crucial establecer estrategias efectivas para proteger la información sensible y garantizar el cumplimiento normativo.
La evolución de la seguridad de datos
La adopción de la IA generativa ha cambiado el panorama de la seguridad de datos. Las organizaciones deben enfrentar riesgos como:
- Filtraciones de datos: Los usuarios pueden inadvertidamente exponer información confidencial al interactuar con aplicaciones de IA generativa.
- Intercambio excesivo de datos: La falta de controles adecuados puede llevar a que datos sensibles sean accesibles a partes no autorizadas.
- Uso no conforme: Sin las protecciones adecuadas, las herramientas de IA generativa pueden ser utilizadas para crear contenido poco ético o riesgoso.
Estrategia triple para la seguridad de datos
El enfoque integral abarca tres componentes críticos:
- Detección de Riesgos:
- Visibilidad de Datos: Es fundamental conocer la ubicación y el volumen de los datos confidenciales. Esto incluye identificar dónde residen los datos en archivos, correos electrónicos y bases de datos.
- Clasificación y Protección: Utilizar herramientas de clasificación inteligente para identificar y proteger rápidamente la información sensible.
- Detección de Amenazas Internas: Implementar machine learning para identificar riesgos sin intervención manual. Más del 30% de los responsables de decisiones no saben cuáles son los datos críticos de su empresa ni dónde se encuentran.
- Prevención de Pérdida de Datos (DLP):
- Controles Flexibles: Proteger datos en entornos on-premises, en la nube e híbridos, equilibrando seguridad y productividad.
- Políticas de DLP Centralizadas: Crear y gestionar políticas de DLP desde una única herramienta para una administración más eficiente.
- Protección Adaptativa: Ajustar dinámicamente los controles de protección según el nivel de riesgo del usuario. El 80% de los líderes de seguridad consideran que la filtración de datos confidenciales es su principal preocupación.
- Respuesta a Incidentes:
- Investigación Rápida: Utilizar herramientas de IA para mejorar la comprensión de los incidentes de seguridad, proporcionando un contexto completo sobre el usuario y los datos involucrados.
- Herramientas Unificadas: Proporcionar un sistema de análisis completo para la gestión de alertas y la corrección de problemas de seguridad. El 83% de las organizaciones experimentan más de una filtración de datos en su vida.
Desafíos específicos de la IA generativa
Para aprovechar al máximo la IA generativa, las organizaciones deben implementar soluciones de seguridad adaptadas a sus características:
- Detección del Uso de Aplicaciones de IA Generativa: Monitorear cómo se utilizan los datos y detectar vulnerabilidades en tiempo real. Las herramientas de seguridad pueden ofrecer visibilidad del uso de aplicaciones de IA generativa y alertar sobre accesos no autorizados.
- Protección de Datos Confidenciales: Implementar cifrado, acceso basado en roles y etiquetado automático para reducir la probabilidad de filtraciones.
- Cumplimiento Normativo: Adoptar herramientas que rastreen las interacciones con la IA generativa y apliquen políticas para evitar sanciones legales.
Capacitación de profesionales de seguridad
La IA generativa también ofrece oportunidades para mejorar las capacidades de los equipos de seguridad. Al capacitar a los profesionales en el uso de herramientas de IA, las organizaciones pueden:
- Aumentar la Eficiencia: Automatizar tareas de seguridad para mejorar la productividad.
- Acelerar la Detección de Amenazas: Proporcionar información en tiempo real sobre amenazas cibernéticas.
- Escalar la Seguridad: Manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Conclusión y reflexiones finales
El enfoque integral propuesto en el documento sugiere que las organizaciones deben adoptar plataformas de seguridad integradas, como Microsoft Purview, para gestionar y proteger sus datos de manera efectiva. Este enfoque no solo protege la información confidencial, sino que también permite a las organizaciones aprovechar el potencial de la IA generativa para mejorar la seguridad y la gestión de riesgos.
La era de la IA generativa está aquí, y con ella, la necesidad de una estrategia robusta de protección de datos. Las organizaciones que implementen un enfoque proactivo y adaptativo estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos de seguridad que surgen en este nuevo panorama. La IA generativa puede convertirse en un aliado eficaz en la protección de datos, siempre que se maneje con las estrategias adecuadas.
Información basada en el eBook de Microsoft Proteger los datos en la era de la IA generativa: Conocimientos y estrategias para los CISO
