Prepárese para ataques acelerados por IA
A medida que los atacantes utilizan la IA para escalar las operaciones, los líderes 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 retos y éxitos experimentados por los equipos de seguridad de todo el mundo.
Aumento interanual de la explotación de software o aplicaciones expuestas públicamente
Porcentaje de vulnerabilidades publicadas que no requerían autenticación para ser explotadas con éxito.
Número de credenciales de chatbots con IA observadas a la venta en la dark web
Aumento de los grupos de ransomware activos en comparación con el año anterior
Pase a la acción
El reciente auge de centros autónomos de operaciones de seguridad, que utilizan IA agéntica para complementar los roles de los trabajadores de seguridad, puede orquestar múltiples agentes para trabajar a lo largo de todo el ciclo de vida de la amenaza, desde la búsqueda de amenazas hasta la corrección. Eso puede dar a las organizaciones las herramientas que necesitan para detectar y mitigar los ataques cada vez más complejos generados por la IA.
A medida que los atacantes afinan 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) con IA y la gestión de la posición de seguridad de la identidad (ISPM), pueden identificar de forma más rápida y eficiente las vulnerabilidades y evitar que se produzcan ataques.
Necesita conocer las vulnerabilidades y abordarlas antes de que lo hagan los atacantes. Para llegar ahí, debe adoptar un enfoque continuo y proactivo para identificar debilidades en su entorno, incluyendo revisión segura de código, credenciales débiles o reutilizadas, configuraciones incorrectas y pruebas y escaneos dinámicos en entornos on-premises y en la nube para detectar parches que faltan.
La IA agéntica ha introducido nuevos riesgos y amplificado los antiguos. Como resultado, la IA necesita soluciones de seguridad y gobierno para escalar con confianza y transparencia. Las organizaciones deben aplicar fuertes controles de autenticación y acceso a la IA, proteger las credenciales de los servicios de IA y vigilar los patrones de acceso anómalos. El gobierno de los modelos es necesario para evaluar la IA subyacente, comprobar el rendimiento en cuanto a sesgo, desviación y precisión y salvaguardar contra comportamientos inadecuados.
Aunque la seguridad de datos siempre ha sido importante, gana aún más importancia en el mundo de la IA: descubrir dónde residen los datos sensibles, entender cómo se utilizan y se exponen, priorizar los riesgos de datos según el contexto, todo ello mientras se cumplen los requisitos de cumplimiento estrictos de docenas de agencias reguladoras globales y regionales.
El reciente auge de centros autónomos de operaciones de seguridad, que utilizan IA agéntica para complementar los roles de los trabajadores de seguridad, puede orquestar múltiples agentes para trabajar a lo largo de todo el ciclo de vida de la amenaza, desde la búsqueda de amenazas hasta la corrección. Eso puede dar a las organizaciones las herramientas que necesitan para detectar y mitigar los ataques cada vez más complejos generados por la IA.
A medida que los atacantes afinan 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) con IA y la gestión de la posición de seguridad de la identidad (ISPM), pueden identificar de forma más rápida y eficiente las vulnerabilidades y evitar que se produzcan ataques.
Necesita conocer las vulnerabilidades y abordarlas antes de que lo hagan los atacantes. Para llegar ahí, debe adoptar un enfoque continuo y proactivo para identificar debilidades en su entorno, incluyendo revisión segura de código, credenciales débiles o reutilizadas, configuraciones incorrectas y pruebas y escaneos dinámicos en entornos on-premises y en la nube para detectar parches que faltan.
La IA agéntica ha introducido nuevos riesgos y amplificado los antiguos. Como resultado, la IA necesita soluciones de seguridad y gobierno para escalar con confianza y transparencia. Las organizaciones deben aplicar fuertes controles de autenticación y acceso a la IA, proteger las credenciales de los servicios de IA y vigilar los patrones de acceso anómalos. El gobierno de los modelos es necesario para evaluar la IA subyacente, comprobar el rendimiento en cuanto a sesgo, desviación y precisión y salvaguardar contra comportamientos inadecuados.
Aunque la seguridad de datos siempre ha sido importante, gana aún más importancia en el mundo de la IA: descubrir dónde residen los datos sensibles, entender cómo se utilizan y se exponen, priorizar los riesgos de datos según el contexto, todo ello mientras se cumplen los requisitos de cumplimiento estrictos de docenas de agencias reguladoras globales y regionales.