Rápido y rápido en la era de la inteligencia artificial (IA) y la tecnología de la nube, las organizaciones están implementando cada vez más medidas de seguridad para proteger los datos confidenciales y garantizar el cumplimiento regulatorio. Entre estas mediciones, las soluciones de AI-SPM (gestión de astuto de seguridad de IA) han ganado la tracción para asegurar tuberías de IA, activos de datos confidenciales y todo el ecosistema de IA. Estas soluciones ayudan a las organizaciones a identificar riesgos, controlar las políticas de seguridad y asegurar datos y algoritmos cruciales operativos.
Sin embargo, no todas las herramientas AI-SPM se crean por igual. Al evaluar las posibles soluciones, las organizaciones luchan por identificar qué preguntas les pedirán que tomen una decisión informada. Para navegar por este complejo espacio, hay cinco preguntas importantes que cada organización debe hacer al elegir una solución AI-SPM.
1: ¿La solución proporciona una visibilidad y control integrales sobre la IA y los riesgos de datos relacionados?
Como los modelos de IA en el aumento de la empresa, mantener la visibilidad y el control sobre los modelos de IA, los conjuntos de datos e infraestructura es esencial. Esto le brinda una comprensión clara de lo que debe protegerse. Las brechas de visibilidad o control pueden exponer una organización a una violación de seguridad o incumplimiento.
Las soluciones de AI-SPM deben habilitar el descubrimiento de modelos de IA sin problemas, creando un inventario centralizado para una visibilidad total en modelos implementados y recursos asociados. Esto ayuda a las organizaciones a monitorear el uso del modelo, garantizar el cumplimiento de las políticas y abordar activamente las posibles vulnerabilidades de seguridad. Al mantener una descripción detallada del modelo en todo el medio ambiente, las empresas pueden mitigar activamente el riesgo, proteger los datos confidenciales y optimizar las operaciones de IA.
2: ¿Puede una solución identificar y corregir riesgos específicos de AI en el contexto de los datos empresariales?
La integración de la IA en los procesos comerciales presenta desafíos de seguridad nuevos y únicos más allá de los sistemas de TI tradicionales. Por ejemplo:
¿Su modelo de IA es vulnerable a ataques y exposición hostiles? ¿Los conjuntos de datos de capacitación de IA están suficientemente anonimizados para evitar la fuga de información personal o única? ¿Está monitoreando el sesgo y la manipulación del modelo predictivo?
Las soluciones efectivas de AI-SPM deben abordar los riesgos inherentes a los sistemas de IA. Por ejemplo, debe proteger los datos de capacitación utilizados en los flujos de trabajo de aprendizaje automático, asegurarse de que el conjunto de datos siga cumpliendo con las regulaciones de privacidad e identificar actividades anormales o maliciosas que podrían socavar la integridad de su modelo de IA. Pregunte si su solución incluye características incorporadas para proteger cada etapa del ciclo de vida de IA. Desde la ingestión de datos hasta el desarrollo.
3: ¿La solución coincide con los requisitos de cumplimiento regulatorio?
El cumplimiento regulatorio es la mayor preocupación para las empresas de todo el mundo, dada la creciente complejidad de las leyes de protección de datos, como GDPR (regulación general de protección de datos), AI NIST y HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud). Los sistemas de IA escaman este desafío procesando rápidamente datos confidenciales de manera que podría aumentar el riesgo de accidental o incumplimiento.
Al evaluar su solución AI-SPM, asigne automáticamente sus datos y flujos de trabajo de IA a sus requisitos de gobierno y cumplimiento. Para habilitar la preparación de la auditoría, debería poder detectar datos no conformes y proporcionar capacidades de informes sólidas. Además, características como la aplicación de políticas automatizadas y el monitoreo de cumplimiento en tiempo real son importantes para responder a los cambios regulatorios y para prevenir fuertes multas y daños a la reputación.
4: ¿Qué tan bien se escamilan las soluciones dinámicas de arquitectura nativa de nubes y múltiples?
La infraestructura moderna nativa de la nube es dinámica, con cargas de trabajo escaladas hacia arriba y hacia abajo a medida que se necesita demanda. En un entorno de múltiples nubes, esta flexibilidad plantea desafíos. Mantenga políticas de seguridad consistentes en una variedad de proveedores (AWS, Azure, Google Cloud, etc.) y servicios. Agregar herramientas de IA y ML a su mezcla aumentará la variabilidad.
Las soluciones AI-SPM deben estar diseñadas para la escalabilidad. Pregunte si la solución puede manejar entornos dinámicos, adaptarse continuamente a los cambios en la tubería de IA y administrar la seguridad de la infraestructura de nube distribuida. Las mejores herramientas proporcionan una gestión de políticas centralizadas al tiempo que garantiza que cada propiedad se adhiera a los requisitos de seguridad de la organización, independientemente de la ubicación o el estado.
5: ¿Se integrará la solución con las herramientas de seguridad y los flujos de trabajo existentes?
Un error común que las organizaciones cometen al adoptar nuevas tecnologías es no considerar qué tan bien se integran estas tecnologías con los sistemas existentes. AI-SPM no es una excepción. Sin una integración perfecta, las organizaciones podrían enfrentar interrupciones operativas, silos de datos o brechas en las actitudes de seguridad.
Antes de elegir una solución de AI-SPM, verifique si desea integrarse con las herramientas de seguridad de datos existentes como DSPM, DLP, plataformas de gobierno de identidad y Chains de ToolsCaps. Igualmente importante es la capacidad de las soluciones para integrarse con plataformas AI/ML como Amazon Bedrock y Azure AI. La poderosa integración garantiza la consistencia y permite que los equipos de seguridad, DevOps y IA colaboren de manera efectiva.
Key Takotout: seguridad de IA agresiva y no reactiva
Recuerde que AI-SPM no se trata solo de proteger sus datos, sino de proteger el futuro de su negocio. A medida que AI continúa reconstruyendo su industria, la instalación de las herramientas y la tecnología adecuadas ayudará a las organizaciones a innovar con confianza antes de las nuevas amenazas.
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