¿Cómo pueden las empresas de consultoría de TI garantizar la seguridad de sus soluciones de IA y aprendizaje automático?

1 Comprender el panorama de amenazas

Para proteger sus soluciones de IA y ML, el primer paso es comprender las posibles amenazas y vulnerabilidades a las que se enfrentan. Entre las más comunes se encuentran las filtraciones de datos, en las que se accede sin autorización a los datos confidenciales utilizados para entrenar, probar o ejecutar los modelos de IA y ML; envenenamiento de datos, donde la manipulación maliciosa de datos puede comprometer la precisión, el rendimiento o la funcionalidad; robo de modelos, que implica robar o copiar modelos o su propiedad intelectual; inversión de modelos, que implica inferir información confidencial de los modelos o sus resultados; y los ataques adversarios, en los que las entradas se crean para engañar o evadir a los modelos o hacer que produzcan resultados erróneos o perjudiciales.

2 Implementar las mejores prácticas de seguridad

El segundo paso para proteger sus soluciones de IA y ML es implementar las mejores prácticas de seguridad a lo largo de todo el ciclo de vida de sus proyectos. Para proteger los datos, debe cifrarlos, anonimizarlos o seudonimizarlos, así como utilizar métodos seguros de almacenamiento y transmisión. Además, debe implementar políticas de gobernanza de datos y controles de acceso para supervisar y auditar los orígenes y la calidad de los datos. Para proteger los modelos, debe usar métodos seguros de desarrollo e implementación, cifrarlos, ofuscarlos o ponerles marcas de agua, y también implementar directivas de gobernanza de modelos y controles de acceso. Además, es importante probar la seguridad, la solidez y la fiabilidad de los modelos mediante métodos de validación y verificación, pruebas adversas y métodos de simulación de ataques, y métodos de prueba éticos y legales. Por último, actualice los modelos con regularidad con métodos y protocolos de actualización seguros, como métodos de actualización incremental o diferencial. Utilice los mecanismos de retroalimentación y revisión para mayor seguridad.

3 Adoptar marcos y estándares de seguridad

El tercer paso para proteger sus soluciones de IA y ML es adoptar marcos y estándares de seguridad. Estas directrices pueden ayudarle a establecer y mantener una cultura de seguridad y una posición de seguridad. El Marco de Ciberseguridad del NIST es un marco voluntario para gestionar los riesgos de ciberseguridad en sectores de infraestructuras críticas, como el de TI. ISO/IEC 27001 es una norma internacional que especifica los requisitos para un Sistema de Gestión de Seguridad de la Información (SGSI). La norma ISO/IEC 27034 proporciona orientación para integrar la seguridad en el desarrollo de sistemas de software. La norma ISO/IEC 27050 ofrece orientación para llevar a cabo el descubrimiento electrónico (Exhibición de documentos electrónicos) en el contexto de incidentes de seguridad de la información o disputas legales. Por último, la norma ISO/IEC 38500 proporciona principios y directrices para el uso eficaz, eficiente y aceptable de la tecnología de la información (ESO) por las organizaciones.

4 Aproveche las herramientas y los servicios de seguridad

El cuarto paso para proteger sus soluciones de IA y ML es aprovechar las herramientas y los servicios de seguridad que pueden automatizar, supervisar y mejorar sus capacidades y procesos de seguridad. Por ejemplo, las herramientas de pruebas de seguridad como IBM Watson OpenScale, Microsoft Counterfit y Google TensorFlow Privacy pueden ayudarlo a probar sus modelos de IA y ML para garantizar la seguridad, la solidez y la confiabilidad. Las herramientas de monitoreo de seguridad, como AWS SageMaker Clarify, Azure Machine Learning Interpretability y Google Cloud AI Platform Explainable AI, pueden ayudar a monitorear la seguridad, el rendimiento y el comportamiento de los modelos de IA y ML. Además, las herramientas de mejora de la seguridad, como IBM Fully Homomorphic Encryption Toolkit, Microsoft WhiteNoise y Google TensorFlow Federated, pueden ayudar a mejorar sus modelos de IA y ML para la seguridad, la privacidad y la equidad. Por último, los servicios de seguridad de empresas como IBM Security Services, Microsoft Security Services o Google Cloud Security Services pueden ayudarle a externalizar o aumentar sus funciones y conocimientos de seguridad.

6 Mejore continuamente su seguridad

El sexto paso para proteger sus soluciones de IA y ML es mejorar continuamente su seguridad aprendiendo de sus experiencias, desafíos y oportunidades. Para ello, es importante evaluar el rendimiento, los resultados y los impactos de la seguridad de forma regular y sistemática. Utilice métricas, indicadores y puntos de referencia para medir la eficacia, la eficiencia y la aceptabilidad. Además, los comentarios, las revisiones y las auditorías se pueden utilizar para evaluar la calidad, el cumplimiento y la madurez de la seguridad. Además, el análisis de datos y la información deben utilizarse para identificar las fortalezas, debilidades y brechas de seguridad. Además, la investigación y las mejores prácticas pueden ayudar a descubrir oportunidades, amenazas y soluciones de seguridad. Por último, la planificación, la priorización y la asignación de recursos son necesarias para gestionar las actividades y los objetivos. La implementación y entrega de estos planes ayudará a lograr los resultados deseados.