El punto de inflexión de la IA
Una nueva investigación internacional realizada por IBM y el Ponemon Institute revela cómo están aumentando los ataques impulsados por IA y cómo las nuevas amenazas derivadas de los modelos de IA de vanguardia están obligando a replantearse a nivel mundial el gasto en seguridad.
El coste medio mundial de una vulneración de datos en dólares estadounidenses ha aumentado un 12 % con respecto al año pasado, alcanzando un máximo histórico debido al incremento de los costes de detección, gestión y pérdida de negocio.
Aumentaron los ataques impulsados por la IA, encabezados por las suplantaciones de identidad mediante deepfakes generados por IA y el malware basado en IA, que registraron el mayor volumen de incidentes de este tipo.
El coste medio mundial de un ataque de inversión de modelos de IA, en USD, refleja la creciente dificultad para proteger los datos de entrenamiento y la información confidencial.
Ahorro de costes en USD derivado del uso generalizado de la IA y la automatización en el ámbito de la seguridad en comparación con las organizaciones que no las utilizan.
Puntos clave
Únase a IBM y a los expertos en ciberseguridad del sector para analizar las principales conclusiones, recomendaciones estratégicas y consejos de este año sobre cómo puede limitar el riesgo derivado de las amenazas emergentes de los modelos de IA de vanguardia y proteger sus datos, su personal y su infraestructura.
Pase a la acción
- Seguridad de identidad
- Seguridad de datos
- Soberanía de la IA
- Seguridad poscuántica
Proteja y controle las identidades de los agentes
A medida que proliferan los agentes de IA, los equipos de seguridad deben transformar la gestión del acceso y el control de identidades para protegerlas. Deben garantizar que estos funcionen de forma segura mediante controles de acceso dinámicos y basados en la identidad, con permisos de alcance estrictamente definido que se apliquen de manera continua durante el tiempo de ejecución, la atribución y la auditabilidad.
Mejore las prácticas de seguridad de los datos de IA
Aplique principios sólidos de seguridad de los datos: detección, clasificación, monitorización en tiempo real y respuesta ante amenazas, y logre la simplificación del cumplimiento normativo. Aproveche la IA y la seguridad de los datos para proteger su integridad y evitar que se vea comprometida. Estas medidas son esenciales, ya que la IA se está convirtiendo tanto en un vector de amenazas como en una herramienta de seguridad.
Gestione y proteja los sistemas de IA en cualquier lugar
A medida que las organizaciones escalan el uso de la IA en distintas plataformas, la nube y los ecosistemas, pueden perder el control sobre el funcionamiento de los modelos, así como sobre la transformación y el acceso a los datos. Para mantener ese control, las organizaciones deben reforzar la seguridad de las aplicaciones, los datos y los agentes automáticos, y asegurarse de que las cargas de trabajo en la nube estén correctamente configuradas y monitorizadas.
Prepárese para las amenazas poscuánticas
Las deficiencias en la gestión del cifrado y la criptografía exponen a las organizaciones a riesgos. Para gestionar la criptografía en la era cuántica, las organizaciones deben empezar a utilizar algoritmos de cifrado poscuánticos y modernizar sus prácticas de seguridad mediante la identificación de los elementos criptográficos presentes en sus entornos, el análisis de las vulnerabilidades y la corrección de los riesgos.
