Prepárese para ataques acelerados por la IA
Dado que los atacantes utilizan la IA para escalar sus operaciones, los responsables de seguridad deben utilizar la IA para proteger de forma proactiva a su personal, sus datos y su infraestructura. Explore el X-Force Threat Intelligence Index de IBM para conocer los desafíos y éxitos experimentados por los equipos de seguridad de todo el mundo.
Aumento año tras año en la explotación de software o aplicaciones de sistemas orientados al público
Porcentaje de vulnerabilidades divulgadas que no requirieron autenticación para explotarlas con éxito
Número de credenciales de chatbot de IA observadas a la venta en la dark web
Aumento de los grupos de ransomware activos en comparación con el año anterior
Actuar
El reciente auge de los centros de operaciones de seguridad autónomos, que utilizan IA agéntica para aumentar las funciones de los trabajadores de seguridad, puede orquestar múltiples agentes para trabajar en todo el ciclo de vida de las amenazas, desde la caza de amenazas hasta la corrección. Esto puede proporcionar a las organizaciones las herramientas que necesitan para detectar y mitigar los ataques generados por IA, cada vez más complejos.
A medida que los atacantes ajustan sus operaciones basadas en credenciales, los líderes de seguridad deben recurrir a la IA para obtener visibilidad de los riesgos y amenazas basados en la identidad. Al combinar la detección y respuesta a amenazas de identidad (ITDR) impulsada por IA y la gestión de la postura de seguridad de identidad (ISPM), pueden identificar vulnerabilidades de manera más rápida y eficiente y evitar que ocurran ataques.
Es necesario conocer y abordar las vulnerabilidades antes de que lo hagan los atacantes. Para lograrlo, debe adoptarse un enfoque continuo y proactivo para identificar debilidades en todo el entorno, incluida la revisión segura de código, credenciales débiles o reutilizadas, configuraciones erróneas y pruebas y escaneos dinámicos en entornos on premises y en la nube para detectar parches faltantes.
La IA agéntica ha introducido nuevos riesgos y amplificado los anteriores. Como resultado, la IA necesita soluciones de seguridad y gobernanza para escalar con confianza y transparencia. Las organizaciones deben aplicar controles estrictos de autenticación y acceso a la IA, proteger las credenciales de los servicios de IA y supervisar los patrones de acceso anormales. Se necesita una gobernanza de modelos para evaluar la IA subyacente, comprobar el rendimiento en cuanto a sesgos, desviaciones y precisión, y protegerse contra comportamientos inadecuados.
Aunque la seguridad de los datos siempre ha sido importante, adquiere aún más relevancia en el mundo de la IA (descubrir dónde residen los datos sensibles, entender cómo se usa y se exponen, priorizar los riesgos de los datos según el contexto) mientras cumple con los estrictos requisitos de cumplimiento de decenas de agencias reguladoras globales y regionales.
El reciente auge de los centros de operaciones de seguridad autónomos, que utilizan IA agéntica para aumentar las funciones de los trabajadores de seguridad, puede orquestar múltiples agentes para trabajar en todo el ciclo de vida de las amenazas, desde la caza de amenazas hasta la corrección. Esto puede proporcionar a las organizaciones las herramientas que necesitan para detectar y mitigar los ataques generados por IA, cada vez más complejos.
A medida que los atacantes ajustan sus operaciones basadas en credenciales, los líderes de seguridad deben recurrir a la IA para obtener visibilidad de los riesgos y amenazas basados en la identidad. Al combinar la detección y respuesta a amenazas de identidad (ITDR) impulsada por IA y la gestión de la postura de seguridad de identidad (ISPM), pueden identificar vulnerabilidades de manera más rápida y eficiente y evitar que ocurran ataques.
Es necesario conocer y abordar las vulnerabilidades antes de que lo hagan los atacantes. Para lograrlo, debe adoptarse un enfoque continuo y proactivo para identificar debilidades en todo el entorno, incluida la revisión segura de código, credenciales débiles o reutilizadas, configuraciones erróneas y pruebas y escaneos dinámicos en entornos on premises y en la nube para detectar parches faltantes.
La IA agéntica ha introducido nuevos riesgos y amplificado los anteriores. Como resultado, la IA necesita soluciones de seguridad y gobernanza para escalar con confianza y transparencia. Las organizaciones deben aplicar controles estrictos de autenticación y acceso a la IA, proteger las credenciales de los servicios de IA y supervisar los patrones de acceso anormales. Se necesita una gobernanza de modelos para evaluar la IA subyacente, comprobar el rendimiento en cuanto a sesgos, desviaciones y precisión, y protegerse contra comportamientos inadecuados.
Aunque la seguridad de los datos siempre ha sido importante, adquiere aún más relevancia en el mundo de la IA (descubrir dónde residen los datos sensibles, entender cómo se usa y se exponen, priorizar los riesgos de los datos según el contexto) mientras cumple con los estrictos requisitos de cumplimiento de decenas de agencias reguladoras globales y regionales.