La IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) como el GPT están transformando las industrias, impulsando la innovación en la automatización, la experiencia del cliente y el análisis de datos. Sin embargo, a medida que las empresas adoptan estas tecnologías, se enfrentan a crecientes retos de seguridad de la red que no pueden pasarse por alto. Estos sistemas avanzados de IA dependen de conjuntos de datos masivos, conectividad de red constante e infraestructura basada en la nube, lo que crea nuevas vulnerabilidades que los enfoques de seguridad tradicionales pueden tener dificultades para abordar. A continuación, exploramos los cinco principales retos de seguridad de la red a los que se enfrentan hoy en día la IA generativa y los LLM.
1. Riesgos para la privacidad y la protección de datos
Los modelos generativos de IA dependen de vastos conjuntos de datos para aprender y funcionar con eficacia. Estos conjuntos de datos a menudo incluyen información sensible o de propiedad, lo que los convierte en objetivos principales para los atacantes. Si los controles de seguridad no son estrictos, el acceso no autorizado puede dar lugar a violaciones de datos, exponiendo la información de los clientes, la propiedad intelectual o las comunicaciones internas. Para las empresas que despliegan IA generativa, el cifrado de datos, los controles de acceso y los protocolos de transferencia seguros son esenciales para garantizar que los datos sensibles permanezcan protegidos mientras se mueven por la red. La adopción de soluciones como el Acceso a la Red de Confianza Cero (ZTNA) puede ayudar a verificar los usuarios y los dispositivos antes de conceder el acceso a los recursos críticos de la IA.
2. Mayor superficie de ataque por las dependencias de la nube
La mayoría de las aplicaciones de IA generativa se alojan en entornos en la nube, que, aunque son escalables y eficientes, introducen riesgos de seguridad adicionales. Estas plataformas dependen de una conectividad de red constante y de alta velocidad y de múltiples integraciones a través de API, servicios de terceros y sistemas de nube híbrida. Cada capa aumenta la superficie de ataque, creando más puntos de entrada para los actores maliciosos. Para mitigar este riesgo, las organizaciones necesitan soluciones de acceso seguro a la nube, como Cloud Access Security Brokers (CASB) y Secure Web Gateways (SWG), para supervisar y controlar el tráfico relacionado con la IA. Una sólida estrategia de cortafuegos como servicio (FWaaS) también puede ayudar a bloquear el acceso no autorizado y la actividad maliciosa en los entornos de nube distribuidos.
3. Denegación de servicio (DoS) y sobrecarga de recursos
La IA generativa y los LLM requieren una potencia informática considerable y un acceso continuo a los recursos. Esto las hace especialmente vulnerables a los ataques de denegación de servicio (DoS), en los que los malos actores sobrecargan los sistemas con tráfico para interrumpir el rendimiento de la IA o desconectar los modelos. Incluso breves periodos de inactividad pueden tener graves consecuencias para las empresas que dependen de la automatización o los servicios de atención al cliente basados en la IA. Para defenderse de estas amenazas, las empresas necesitan un enrutamiento inteligente del tráfico a través de SD-WAN para optimizar el rendimiento de la red y redirigir el tráfico durante los ataques. Además, la implementación de sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDPS) ayuda a supervisar la actividad sospechosa y a mitigar los intentos de DoS en tiempo real.
4. Envenenamiento de modelos y ataques a la integridad de los datos
Los modelos generativos de IA sólo son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Los atacantes pueden aprovecharse de ello inyectando datos maliciosos o inexactos en los conductos de entrenamiento de la IA, una táctica conocida como envenenamiento de modelos. Esto corrompe el comportamiento del modelo, dando lugar a resultados sesgados, vulnerabilidades de seguridad o incluso respuestas dañinas que erosionan la confianza y causan pérdidas financieras. Garantizar la visibilidad de la red y aplicar políticas estrictas de validación de datos es crucial para detectar y detener las entradas anómalas. Las organizaciones también deben adoptar la observabilidad de extremo a extremo y controles de seguridad específicos de la IA para salvaguardar los entornos de formación y las fuentes de datos de la manipulación.
5. Falta de detección de amenazas y respuesta en tiempo real
Las aplicaciones basadas en IA y LLM funcionan a gran velocidad, y los equipos de seguridad deben responder con la misma rapidez a las amenazas en evolución. Sin embargo, muchas empresas carecen de capacidades de detección de amenazas en tiempo real y de mitigación automatizada en sus redes. Esto crea una peligrosa brecha en la que los atacantes pueden explotar las vulnerabilidades antes de que sean identificadas y parcheadas. Al aprovechar los análisis de seguridad impulsados por IA, las empresas pueden habilitar la detección de amenazas en tiempo real y las respuestas automatizadas para proteger el tráfico de red y evitar las brechas. La implantación de una plataforma unificada SASE como servicio combina funciones de seguridad avanzadas con un rendimiento optimizado de la red, lo que garantiza que las amenazas se aborden de forma proactiva sin afectar a la productividad.
Creación de una red resistente para Gen AI con Aryaka Unified SASE as a Service
La IA generativa y los grandes modelos de lenguaje aportan increíbles oportunidades, pero también introducen complejos retos de seguridad que las empresas deben abordar de frente. Unified SASE as a Service de Aryaka se ha creado específicamente para abordar los retos de seguridad de la red que plantean la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM), ofreciendo un enfoque integrado que combina una seguridad robusta con un rendimiento optimizado.
Gracias a nuestra WAN de confianza cero y al cortafuegos de nueva generación (NGFW), Aryaka garantiza que sólo los usuarios y dispositivos verificados puedan acceder a la infraestructura crítica de IA, mitigando el acceso no autorizado, la interceptación del tráfico y el envenenamiento de datos. Nuestra plataforma también incorpora capacidades de Secure Web Gateway (SWG) y Cloud Access Security Broker (CASB) para asegurar el tráfico que fluye hacia y desde la nube, proporcionando visibilidad de esos flujos y reforzando el cumplimiento de las políticas corporativas. En cuanto al rendimiento, la red troncal privada global AI Acceleration de Aryaka elimina la imprevisibilidad de la Internet pública, garantizando una conectividad de baja latencia y alta velocidad necesaria para las cargas de trabajo de IA y las transferencias de datos de gran tamaño. El enrutamiento inteligente del tráfico de la plataforma y la optimización WAN incorporada combaten retos como la sobrecarga de recursos y la congestión de la red, ofreciendo un rendimiento constante incluso bajo grandes demandas de procesamiento.
La arquitectura OnePASS de Aryaka se basa en tres principios arquitectónicos fundamentales para ofrecer un acceso a la red seguro y sin fisuras:
- El panel de gestión único ofrece visibilidad y control centralizados tanto para los servicios de red como de seguridad, lo que permite a las empresas y a los proveedores de servicios gestionados aprovechar los análisis AI/ML para la resolución proactiva de problemas y una supervisión coherente.
- Unified Control Plane garantiza que las políticas se orquesten de forma centralizada y se apliquen de forma coherente en todos los usuarios y ubicaciones, minimizando los errores de configuración, una causa común de las brechas de seguridad.
- El Plano de Datos Distribuido refuerza la seguridad más cerca de los usuarios y las aplicaciones, ya sea en el borde, en la nube o dentro de los PoP, proporcionando una protección escalable y consciente de la ubicación sin redundancia.
Combinado con la capacidad de observación y análisis de la red en tiempo real, Aryaka permite a las empresas supervisar, detectar y resolver proactivamente las amenazas antes de que interrumpan las operaciones de IA generativa, creando un entorno seguro y de alto rendimiento para la innovación. Para proteger sus inversiones en IA y garantizar un rendimiento óptimo, las empresas necesitan las capacidades avanzadas, la visibilidad y la eficiencia que proporciona Aryaka Unified SASE as a Service. Al combinar rendimiento y seguridad, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de la IA generativa al tiempo que mitigan los riesgos.
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Acérquese y vea de primera mano cómo la plataforma SASE unificada como servicio de Aryaka puede asegurar y optimizar su red para las exigencias de la IA generativa y los modelos a gran escala.