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La autenticación multifactor (MFA) es clave para sistemas seguros de modelos de lenguaje grande (LLM). Estos sistemas tienen datos clave, enfrentan riesgos especiales como puntos débiles de API y necesitan controles estrictos sobre quién ingresa. Microsoft dice que MFA detiene más del 99,9% de los ataques a cuentas, lo que lo hace imprescindible para mantener seguras las áreas de LLM.
Coloque MFA en todos los sentidos (cuentas de usuario, API, herramientas de administración). Combine MFA con comprobaciones basadas en roles para establecer límites de acceso. Observe y registre quién ingresa para detectar actos extraños. Utilice herramientas MFA de la nube (por ejemplo, Azure AD, AWS IAM) para satisfacer las necesidades crecientes. Haga que la administración de usuarios sea automática para facilitar los inicios y paradas. - Instalar MFA en todos los sentidos (cuentas de usuario, API, herramientas de administración). - Combine MFA con comprobaciones basadas en roles para establecer límites de acceso. - Observa y registra quién ingresa para detectar actos extraños. - Utilice herramientas MFA de la nube (por ejemplo, Azure AD, AWS IAM) para necesidades crecientes. - Haga que la gestión de usuarios sea automática para facilitar los inicios y paradas. - Instalar MFA en todos los sentidos (cuentas de usuario, API, herramientas de administración). - Combine MFA con comprobaciones basadas en roles para establecer límites de acceso. - Observa y registra quién ingresa para detectar actos extraños. - Utilice herramientas MFA de la nube (por ejemplo, Azure AD, AWS IAM) para necesidades crecientes. - Haga que la gestión de usuarios sea automática para facilitar los inicios y paradas.
Al poner a MFA en primer lugar y seguir estos pasos, los grupos pueden crear grandes sistemas de LLM seguros que reduzcan los riesgos y cumplan con las reglas.
Para mantener seguros todos los sentidos en los sistemas Large Language Model (LLM), es clave utilizar la autenticación multifactor (MFA) en todos los puntos: pantallas de usuario, API, herramientas y enlaces de red. Este paso garantiza que las configuraciones de LLM tengan total seguridad.
Cada entrada debe ser segura en un sistema LLM. Utilice MFA sólida y más pasos para mantener seguros aspectos como dónde funciona la IA con la información del usuario, las herramientas de administración y los enlaces de red. Por ejemplo, estos puntos de IA pueden usar claves API, tokens OAuth o JWT para que solo las personas autorizadas puedan ingresar.
Las herramientas de administración, que tienen alto acceso, necesitan más cuidado. Establezca reglas sobre quién ingresa, verifique quién accede y mantenga registros de todos los usuarios y aplicaciones que utilizan estas herramientas. Limite la cantidad de veces que se puede acceder a estos sistemas y esté atento a si suceden cosas extrañas. Utilice Zero Trust, ya que necesita comprobaciones y codificación para cada movimiento, para hacerlo aún más seguro.
El uso de MFA con acceso basado en roles (RBAC) agrega más seguridad al trabajo de LLM. Esta combinación verifica quién es alguien y al mismo tiempo se asegura de que solo pueda ir donde su rol le permita ir.
Establezca roles claros para todos: desarrolladores, ingenieros, usuarios de API y jefes. Continúe verificando quién puede hacer qué para asegurarse de que solo puedan hacer lo que deben hacer. Desactive el acceso a quienes no utilicen su cuenta para reducir riesgos.
Es importante observar cómo se realizan los inicios de sesión y otras acciones para detectar y abordar posibles peligros. Mantenga registros detallados de acceso y busque patrones extraños.
Los registros deben mostrar cuándo funcionan y cuándo fallan los inicios de sesión, lo que ayuda a detectar problemas como indicaciones extrañas para investigar más. Configure alertas rápidas para cuando suceda algo extraño. Además, tenga planes listos para problemas específicos de la IA y utilice herramientas diseñadas para detectar patrones extraños o puntos extraños en la red en los sistemas LLM. Los programas avanzados como Azure Sentinel pueden analizar la enorme cantidad de datos de los sistemas LLM y encontrar signos ocultos de problemas de seguridad.
Cuando pones la autenticación multifactor (MFA) a funcionar en sistemas grandes, quieres asegurarte de que sea sólida pero también fácil de usar. El objetivo es hacer que su sistema sea más seguro sin ponérselo difícil a los usuarios.
Las herramientas en la nube ayudan a que MFA sea fácil de administrar en configuraciones grandes. Herramientas como Azure Active Directory, AWS IAM y Google Cloud Identity le permiten iniciar sesión una vez para todas las partes, asegurándose de que cada entrada sea segura y encaje bien.
Utilice la regla de "menor acceso necesario" cuando establezca quién puede acceder a qué. Por ejemplo, permita que los creadores solo accedan a las partes que necesitan, mientras que las personas del equipo que ejecutan las cosas podrían necesitar ver más. Y no lo olvide: "¡Active MFA en todas partes!"
Utilice registros en la nube para controlar el uso de API y lo que hacen los usuarios. Estos registros ayudan a sus herramientas de seguridad a detectar rápidamente actos extraños. Asegúrese de que todas las conversaciones con su gran sistema sean secretas para que nadie pueda obtener datos importantes, como indicaciones y respuestas. La historia de Samsung es una advertencia: los trabajadores por casualidad revelaron información clave al colocar un código confidencial en ChatGPT, lo que hizo que la empresa dejara de usarlo.
Para lugares con muchos contenedores, la clave es tener una forma de comprobar quién entra.
Los sistemas con contenedores necesitan conversaciones seguras entre servicios. El uso de MFA reduce el 99,9% de los ataques de robots, lo que lo convierte en una medida clave para mantener segura su configuración.
Las puertas de enlace API son el lugar principal para observar quién ingresa y quién no. En lugar de dejar que cada pequeño servicio se encargue de la seguridad, la puerta de enlace se asegura de que solo pasen las solicitudes aprobadas, manteniendo la seguridad fluida en toda su configuración.
Herramientas como Kubernetes ayudan a establecer reglas, como la necesidad de MFA para ingresar a los contenedores. Establecer roles en la configuración de contenedores puede reducir la entrada no deseada en más del 60 %. Mire la configuración de su contenedor para encontrar puntos clave para MFA, especialmente dónde van los datos clave o dónde se toman las decisiones importantes.
El uso de TLS mutuo (mTLS) también reduce realmente el riesgo de ataques de intermediarios: los grupos ven una caída del 70% en los riesgos con esta forma. Esto funciona bien cuando los servicios deben estar seguros unos de otros.
A medida que los sistemas grandes crecen, hacer que la forma de agregar y eliminar usuarios sea automática ayuda a que MFA siga funcionando bien. Hacer esto a mano lleva mucho tiempo y puede resultar arriesgado. Por ejemplo, menos de 1 de cada 10 empresas hacen que la adición de aplicaciones para nuevas personas sea automática, y más del 80% utiliza formas sencillas, como correos electrónicos y hojas de cálculo, para gestionar el acceso.
Seguir las viejas costumbres puede crear grandes agujeros de seguridad. Por ejemplo, cuando las personas se van, si usted tarda en detener su acceso, es posible que sus cuentas permanezcan abiertas por mucho tiempo. De hecho, el 60% de las empresas considera que las formas manuales de agregar, mover o eliminar personas son una gran molestia.
Las máquinas pueden solucionar estos problemas combinando herramientas de recursos humanos con sitios de atención de identidad. Cuando llega un nuevo trabajador, se le configura la cuenta y la MFA comienza de inmediato. Además, cuando uno se va, su entrada se corta rápidamente. El uso de máquinas para tareas JML puede reducir la necesidad de trabajo duro hasta en un 70%.
Asegúrese de que su herramienta de recursos humanos sea el lugar principal para los cambios de identificación. Utilice reglas simples como SCIM para facilitar la configuración y el cierre de cuentas, y trabaje con herramientas de ayuda de TI como ServiceNow para encargarse de todo, desde crear cuentas hasta recuperar dispositivos.
Los lugares de identificación gestionados por IA pueden mantener la seguridad mejor al observar cómo actúan los usuarios, detectar intentos arriesgados de ingresar e indicar pasos para reducir los riesgos.
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"La seguridad no es un evento único. Es un proceso continuo". -John Malloy
Comience con tareas sencillas y aumente lentamente sus trabajos de automatización. Primero, ocúpese de los trabajos habituales, luego ocúpese de tareas poco comunes y casos especiales. Esta forma de hacerlo paso a paso no sólo simplifica sus tareas de seguridad sino que también mejora la protección de sus sistemas LLM a medida que pasa el tiempo.
Incorporar MFA en configuraciones de LLM puede resultar complicado. Muchos grupos enfrentan bloqueos que ralentizan el uso y molestan a los usuarios. Sin embargo, con buenos planes, puedes abordar bien estos problemas.
Una gran queja sobre MFA es que detiene el flujo de trabajo. A menudo, solicitar comprobaciones puede desconcentrarnos, principalmente cuando es clave llegar rápidamente a los modelos y las API.
Adaptive MFA puede ayudar a solucionar este problema ajustando las medidas de seguridad en función de cómo actúan los usuarios, dónde se encuentran o qué dispositivo utilizan. Las formas biométricas, como el tacto con los dedos o el control facial, permiten realizar controles rápidos, evitando los retrasos relacionados con los códigos SMS, que pueden cortarse. Por ejemplo, combinar el inicio de sesión único (SSO) con comprobaciones inteligentes reduce las solicitudes de MFA y, al mismo tiempo, mantiene la seguridad estricta.
Es clave no depender sólo de los códigos SMS. Estos no son tan seguros debido a peligros como cambios o cortes de SIM. Elija opciones como códigos de aplicaciones, llaves de seguridad o selecciones biométricas para mayor seguridad y facilidad.
MFA siempre debe estar activado para configuraciones clave. Elegirlo puede exponer a su grupo a grandes riesgos.
"MFA should be handled in a way that improves the authentication process and makes it seamless for your employees. One way to do this is by incorporating adaptive MFA." – Heidi King, Author, Strata.io
"MFA should be handled in a way that improves the authentication process and makes it seamless for your employees. One way to do this is by incorporating adaptive MFA." – Heidi King, Author, Strata.io
Una vez que le facilitemos las cosas al usuario, el siguiente paso es agregar MFA a todas las partes de su trabajo de LLM.
Los pasos de LLM a menudo necesitan bots, llamadas API y muchos tipos de trabajo, todo lo cual puede fallar si agrega pasos de autenticación incorrectos. La clave es poner MFA en sus sistemas sin detener su funcionamiento.
Para los pasos que necesitan conversaciones API rápidas, cuentas de servicio y un cuidado sólido de los tokens, asegúrese de que todo esté seguro sin necesidad de MFA práctico. Esto es genial para bots y chats API. Además, MFA debería combinarse bien con herramientas como líderes de contenedores, comprobaciones de versiones y flujos de CI/CD para mantener todo fluido.
En sitios como Prompts.ai, que manejan tokens y trabajan en vivo en un modelo pago, MFA debería verificar a los usuarios rápidamente para detener retrasos en pasos como conjeturas de modelos o creación de contenido.
Una forma de lanzamiento paso a paso es buena. Comience con partes clave de la configuración de su LLM, como puntos de capacitación de modelos y puntos de datos delicados. Incorpore lentamente más MFA y solucione los problemas a medida que surjan sin estropear todo el sistema.
La implementación de MFA no es algo que ocurre sólo una vez. A medida que crecen sus configuraciones de LLM, debe estar atento y mantener las actualizaciones seguras.
Realice comprobaciones cada tres meses y observe los bits de inicio de sesión para ver movimientos extraños. Configure alertas para muchos intentos de inicio de sesión fallidos para detectar problemas con anticipación.
A medida que incorpora nuevos modelos, API o formas de unir elementos a su lista de LLM, realizar pruebas para que coincidan es clave. Pruebe las rutas de inicio de sesión con cada nueva adición para asegurarse de que todas las partes coincidan bien.
Mantenga su MFA actualizado con los bits de seguridad más nuevos, más aún si sus configuraciones tocan datos confidenciales o modelos propios. Enseñar a los usuarios suele ser clave: los nuevos necesitan saber cómo utilizar correctamente MFA.
Además, mantenga registros claros de su configuración de MFA. Esto garantiza que su equipo sepa cómo solucionar y solucionar los problemas de forma rápida y segura.
Lidiar con estas pruebas es clave para crear configuraciones de LLM grandes y seguras. Si bien implementar MFA requiere trabajo al principio, los buenos resultados a largo plazo de detener las malas rupturas valen más que el primer trabajo duro.
Para mantener seguros los modelos de lenguaje grande (LLM), el uso de la autenticación multifactor (MFA) es clave, especialmente cuando más grupos dependen de estos sistemas para tareas importantes. Ahora es el momento de reforzar la seguridad para mantenernos fuertes y preparados contra los riesgos venideros. La siguiente parte habla sobre los principales métodos de MFA que ayudan a mantenerse seguro en un mundo donde las amenazas siempre cambian.
Para tener una seguridad sólida, los grupos deben usar MFA en todas partes, desde correos electrónicos en línea hasta sistemas de alto nivel que ejecutan configuraciones LLM. Hacer esto en todas partes cubre los puntos débiles y fortalece los pasos de inicio de sesión.
Al utilizar el control de acceso basado en trabajos con MFA, las empresas pueden crear una configuración de seguridad que se ajuste a las necesidades de cada usuario. Por ejemplo, los usuarios comunes pueden obtener códigos en sus teléfonos, pero los jefes en áreas clave deberían usar tokens o escaneos de cosas como caras o dedos.
También es clave vigilar y rastrear siempre quién inicia y cierra sesión. Esto le permite ver si sucede algo extraño o si alguien intenta equivocarse. Directrices como las del NIST dicen que se deben comprobar y actualizar las reglas de acceso al menos una vez al año y solicitar comprobaciones de MFA cada 30 días para las aplicaciones web, incluso en dispositivos de confianza.
Si bien MFA ahora satisface las necesidades de seguridad actuales, también debe prepararse para nuevos problemas. La autenticación adaptativa, que cambia la seguridad en función del riesgo, es una medida inteligente. Esto ha detenido más del 99,99% de los ataques a cuentas.
Las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial para encontrar amenazas y formas de iniciar sesión sin contraseñas también aumentan la seguridad. Cosas como claves vinculadas a dispositivos y escaneos faciales se están volviendo comunes en entornos de trabajo grandes, principalmente para herramientas como avisos.ai que se administran con un plan de pago por uso.
El uso de ideas de Confianza Cero, que verifican identidades y dispositivos todo el tiempo, supera los viejos límites de seguridad y fortalece las defensas.
Más que simplemente mantener las cosas seguras, utilizar bien MFA genera más confianza. Esto es vital ya que el usuario típico ahora maneja más de 40 aplicaciones telefónicas. Estos pasos no solo mantienen seguras las configuraciones de LLM, sino que también las hacen fáciles de cultivar y usar.
Estar preparado para el futuro significa actuar ahora. Mantener las reglas actualizadas, enseñar a los equipos a detectar estafas complicadas y utilizar MFA que resista el phishing como FIDO2 son medidas clave. Invertir dinero en MFA sólida ahora significa que a medida que crece el uso de LLM, su seguridad también crece, lo que lleva a un crecimiento seguro de la IA en el futuro.
Usar más de una prueba de quién eres hace que sea más difícil acceder a los grandes sistemas de inteligencia artificial, al garantizar que las personas verifiquen quiénes son al menos de dos maneras. Estas formas pueden incluir una palabra secreta que sólo tú conoces, un objeto especial que sólo tú tienes o una parte de tu cuerpo, como una huella digital. Esta combinación de controles construye un muro fuerte que mantiene alejadas a las personas que no deberían entrar.
Al agregar este muro adicional, se mantiene segura la información importante, la IA funciona como debería y se reducen las posibilidades de que se produzcan ataques graves. Para los grupos que utilizan grandes sistemas de inteligencia artificial y necesitan manejar una gran cantidad de datos, implementar este tipo de protección es un paso vital para garantizar que la seguridad sea estricta y confiable.
