Pago por Uso - AI Model Orchestration and Workflows Platform
La Inteligencia Artificial (IA) está remodelando las empresas, pero también introduce riesgos que la ciberseguridad tradicional no puede afrontar. Desde filtraciones de datos hasta ataques adversarios, proteger los sistemas de IA requiere herramientas especializadas. A continuación se presentan nueve soluciones diseñadas para salvaguardar los flujos de trabajo de IA en la capacitación, la implementación y las operaciones:
Cada herramienta aborda desafíos específicos, desde proteger modelos de IA hasta proteger redes y datos confidenciales. Para las organizaciones que implementan IA, elegir la solución adecuada depende de factores como la infraestructura existente, los requisitos regulatorios y las necesidades de escalabilidad. A continuación se muestra una comparación rápida para ayudarle a guiar su decisión.
La seguridad de la IA ya no es opcional. Invertir ahora en las herramientas adecuadas puede proteger datos confidenciales, garantizar el cumplimiento y minimizar los riesgos a medida que la IA continúa evolucionando.
Prompts.ai integra a la perfección más de 35 LLM líderes, incluidos GPT-4, Claude, LLaMA y Gemini, al tiempo que aborda preocupaciones críticas de seguridad de la IA, como la gobernanza de datos, el control de acceso y el monitoreo en tiempo real.
La plataforma aborda directamente una brecha importante en la seguridad de la IA. Itamar Golan, cofundador y director ejecutivo de Prompt Security Inc., destaca la cuestión:
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"Las organizaciones han pasado años construyendo sistemas de acceso robustos basados en permisos y aquí llega la IA e introduce un nuevo desafío. Ahora los empleados pueden simplemente pedirle a la IA que revele información confidencial, como detalles salariales o revisiones de desempeño, y los LLM pueden cumplir sin darse cuenta. Nuestras nuevas características de Autorización cierran esta brecha crítica, garantizando que las aplicaciones de IA respeten los límites de seguridad existentes".
These advanced authorization features are central to Prompts.ai’s strategy for safeguarding data and ensuring governance.
Prompts.ai emplea un sistema de autorización de múltiples capas para imponer controles de acceso estrictos, evitando la fuga de datos confidenciales y manteniendo al mismo tiempo una visibilidad de auditoría completa para todas las interacciones.
La plataforma utiliza una autorización consciente del contexto, que evalúa tanto la identidad del usuario como el contexto de cada solicitud. Esto garantiza que los intentos no autorizados de acceder a información confidencial mediante consultas en lenguaje natural se bloqueen inmediatamente.
Para ayudar a las organizaciones a cumplir con regulaciones como GDPR y CCPA, Prompts.ai proporciona políticas granulares específicas de cada departamento. Sus opciones de redacción flexibles enmascaran o bloquean automáticamente detalles confidenciales según reglas predefinidas, ofreciendo un enfoque personalizado para la privacidad de los datos.
Prompts.ai mejora la seguridad al integrarse perfectamente con los sistemas existentes. Funciona con proveedores de identidades como Okta y Microsoft Entra, lo que permite a las organizaciones aprovechar su infraestructura de gestión de identidades actual y al mismo tiempo aplicar estrictos controles de acceso. Este diseño admite la gestión eficiente de grupos de usuarios grandes y complejos.
La plataforma ofrece monitoreo, cumplimiento y registro de auditoría en tiempo real, lo que garantiza la detección inmediata de amenazas y el cumplimiento de los protocolos de seguridad. Además, sus capacidades integradas de FinOps brindan transparencia tanto en el uso como en los costos, lo que ayuda a las organizaciones a comprender el impacto financiero y de seguridad de sus actividades de IA en tiempo real.
Con su modelo de créditos TOKN de pago por uso, Prompts.ai permite a las organizaciones escalar su infraestructura de seguridad de IA según sea necesario. Esto garantiza que los costos se alineen con el uso real y, al mismo tiempo, se mantienen medidas de seguridad consistentes y confiables.
Prompts.ai secures enterprise AI with built-in controls, while Wiz takes cloud defense to the next level by safeguarding AI workloads across multi-cloud environments. Wiz is designed to provide continuous monitoring and advanced threat detection, ensuring AI applications remain secure, no matter where they’re deployed.
La plataforma ofrece visibilidad en tiempo real en AWS, Azure y Google Cloud, identifica automáticamente cargas de trabajo de IA y evalúa su estado de seguridad. Al utilizar el escaneo sin agentes, Wiz simplifica la implementación y al mismo tiempo ofrece información detallada sobre las configuraciones de la nube, las vulnerabilidades y los problemas de cumplimiento.
Wiz se destaca en la protección de sistemas de IA distribuidos al identificar configuraciones erróneas, almacenes de datos expuestos e intentos de acceso no autorizados en varias plataformas en la nube. Su motor de priorización de riesgos ayuda a los equipos de seguridad a centrarse en las amenazas más urgentes, reduciendo las alertas innecesarias y manteniendo una protección sólida.
Las características clave incluyen gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM) adaptada a cargas de trabajo de IA. Esto cubre la seguridad de los contenedores en canales de aprendizaje automático, la protección de funciones sin servidor y el monitoreo de lagos de datos. Con estas herramientas, Wiz garantiza que los datos confidenciales de entrenamiento de IA y los artefactos del modelo permanezcan seguros durante todo su ciclo de vida.
Wiz se integra sin esfuerzo con las herramientas de seguridad nativas de la nube existentes y los flujos de trabajo de DevOps, ofreciendo sugerencias de corrección automatizadas y aplicando políticas de seguridad. Su inteligencia sobre amenazas basada en aprendizaje automático identifica patrones inusuales, como el acceso irregular a datos o el uso indebido de inferencias de modelos, que podrían indicar posibles riesgos de seguridad.
Para las empresas que gestionan configuraciones complejas de múltiples nubes, Wiz proporciona supervisión de seguridad centralizada sin dejar de ser adaptable a diferentes arquitecturas de nube y estrategias de implementación de IA.
A medida que el enfoque cambia hacia herramientas aún más avanzadas, la próxima solución se basa en estas capacidades y mejora la detección de amenazas con información basada en inteligencia artificial.
Microsoft Security Copilot transforma la forma en que se identifican y abordan las amenazas combinando IA generativa con una amplia red de inteligencia sobre amenazas. Al actuar como un analista de seguridad virtual, la plataforma procesa datos de seguridad complejos, descubre patrones y ofrece información útil en un lenguaje sencillo y comprensible.
Al aprovechar la extensa red de inteligencia de amenazas de Microsoft, Security Copilot puede analizar actividades sospechosas que involucran sistemas de inteligencia artificial, señalar patrones inusuales de acceso a datos y detectar posibles ataques adversarios antes de que se intensifiquen. Los equipos de seguridad interactúan con la plataforma mediante consultas en lenguaje natural (como solicitar registros de eventos de acceso inusuales de las últimas 24 horas) y reciben análisis detallados, resúmenes visuales y acciones recomendadas. Esta capacidad no sólo fortalece la detección de amenazas sino que también se integra perfectamente con el marco de seguridad más amplio de Microsoft.
Security Copilot trabaja mano a mano con los servicios Microsoft Sentinel, Defender for Cloud y Azure AI para proporcionar una vista unificada en entornos locales y en la nube. Basada en los marcos de seguridad establecidos de Microsoft, esta plataforma mejora la detección de amenazas a través de conocimientos basados en inteligencia artificial. Correlaciona eventos de seguridad en múltiples herramientas de Microsoft, brindando información rica en contexto sobre amenazas específicas de IA. Por ejemplo, cuando una actividad sospechosa se dirige a modelos de IA o datos de entrenamiento, Security Copilot puede rastrear el origen del ataque, identificar los sistemas afectados y recomendar pasos de solución basados en la inteligencia de amenazas de Microsoft.
Para las organizaciones que aprovechan Microsoft Purview para el gobierno de datos, Security Copilot agrega otra capa de protección al monitorear el linaje de datos y los patrones de acceso. Esto ayuda a identificar riesgos para los datos confidenciales de entrenamiento y evita el acceso no autorizado a los modelos de IA. Estas integraciones garantizan una supervisión consistente en diversos entornos, equipando a las organizaciones con protección escalable en tiempo real.
Creado para operaciones a escala empresarial, Security Copilot procesa la telemetría desde miles de puntos finales de IA. Utiliza el aprendizaje automático para establecer comportamientos básicos y detectar anomalías. Su monitoreo se extiende al seguimiento de solicitudes de inferencia de modelos, análisis de llamadas API a servicios de IA y observación de las interacciones del usuario con aplicaciones de IA para identificar vulnerabilidades o posibles intentos de extracción.
La plataforma también automatiza la respuesta a incidentes, lo que permite a los equipos de seguridad desarrollar guías diseñadas específicamente para las amenazas relacionadas con la IA. Cuando se detecta una amenaza, Security Copilot puede ejecutar automáticamente acciones de respuesta, como aislar los sistemas de IA comprometidos y generar informes detallados de incidentes para su posterior análisis. Las capacidades de detección distribuida de Microsoft, que abarcan múltiples centros de datos, garantizan un monitoreo de seguridad ininterrumpido incluso durante ataques a gran escala. Esto es particularmente valioso para las organizaciones que ejecutan cargas de trabajo de IA en varias regiones, ya que proporciona una supervisión consistente y confiable.
Con sus sólidas capacidades de detección y respuesta a amenazas, Microsoft Security Copilot prepara el escenario para proteger no solo los sistemas de inteligencia artificial sino también los puntos finales donde operan estas aplicaciones.
CrowdStrike Falcon aprovecha el análisis de comportamiento y el aprendizaje automático para vigilar los puntos finales, identificando anomalías como acceso inesperado a archivos o tráfico de red irregular a medida que ocurren.
Diseñado para brindar flexibilidad, Falcon funciona a la perfección con los principales servicios en la nube y plataformas de contenedores, lo que lo hace adecuado para todo, desde estaciones de trabajo individuales hasta redes expansivas.
Sus funciones de respuesta automatizada toman medidas rápidas al aislar los dispositivos comprometidos, detener procesos dañinos e impedir el acceso no autorizado. Mientras tanto, los registros forenses detallados brindan a los equipos las herramientas para reconstruir los cronogramas de los eventos y evaluar el alcance de cualquier incidente.
IBM Watson for Cybersecurity aprovecha la informática avanzada para optimizar el análisis de amenazas. Al procesar una amplia gama de datos de seguridad, como informes, bases de datos de vulnerabilidades y fuentes de inteligencia sobre amenazas, identifica posibles amenazas a la seguridad de manera eficiente. Este enfoque fortalece tanto los esfuerzos de protección de datos como el desempeño operativo.
Para salvaguardar la información confidencial y cumplir con los requisitos reglamentarios, la plataforma emplea un cifrado sólido para los datos tanto en tránsito como en reposo. También cuenta con controles de acceso personalizables, lo que garantiza que solo las personas autorizadas puedan acceder a los datos críticos.
Diseñado para adaptarse perfectamente a las operaciones existentes, IBM Watson for Cybersecurity se conecta con sistemas populares de gestión de seguridad a través de su API abierta y protocolos estándar de intercambio de datos. Esta integración perfecta admite flujos de trabajo de respuesta a incidentes establecidos sin interrupciones.
Creada para las demandas a escala empresarial, la plataforma procesa grandes volúmenes de datos de seguridad y al mismo tiempo proporciona alertas en tiempo real. Esto permite respuestas rápidas a incidentes de seguridad, garantizando una acción oportuna cuando más importa.
El marco de seguridad de IA de Databricks está diseñado para funcionar en cualquier plataforma de datos o IA, ofreciendo a las organizaciones una forma de aplicar prácticas de seguridad consistentes sin importar el entorno. Aporta estructura a la gobernanza con características como controles de acceso basados en roles, monitoreo continuo de riesgos y procesos de cumplimiento simplificados. Estas capacidades se integran sin problemas en los flujos de trabajo existentes, lo que ayuda a fortalecer los esfuerzos de gestión de riesgos.
Aikido Security SAST adopta un enfoque específico para proteger el código de IA mediante el uso de análisis estático proactivo, basándose en soluciones anteriores para satisfacer las necesidades del desarrollo moderno de la IA.
Esta herramienta se especializa en pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas (SAST), y se centra en escanear el código de IA en busca de vulnerabilidades mientras prioriza la privacidad de los datos. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de una protección sólida para sus sistemas de inteligencia artificial, el escaneo seguro de códigos se convierte en un punto de partida fundamental. Aikido Security SAST aborda esta demanda identificando posibles problemas de seguridad en el código antes de su implementación, lo que lo convierte en un activo valioso para los equipos que desarrollan aplicaciones impulsadas por IA.
Lo que distingue al Aikido es su sistema inteligente de detección de vulnerabilidades. Al emplear un filtrado de ruido avanzado, la plataforma elimina hasta el 95 % de los falsos positivos, eliminando más del 90 % de las alertas irrelevantes. Esta característica agiliza el proceso de revisión de seguridad, ahorra tiempo y garantiza que los equipos puedan centrarse en amenazas reales.
Aikido Security SAST aplica estrictos protocolos de privacidad de datos, lo que garantiza que el código confidencial de IA se maneje de forma segura. La plataforma opera con un modelo de acceso de solo lectura, lo que significa que no puede alterar el código de usuario durante los escaneos. Esto asegura a los equipos que trabajan en algoritmos de IA patentados que su propiedad intelectual permanece intacta.
Users maintain complete control over repository access, manually selecting which repositories Aikido can scan. This ensures experimental or highly sensitive projects remain secure. During the scanning process, source code is temporarily cloned into isolated Docker containers unique to each scan. These containers are hard-deleted immediately after the analysis, which typically takes just 1–5 minutes.
Aikido también garantiza que no se almacene ningún código de usuario una vez completado el escaneo. Los datos del usuario nunca se comparten con terceros y los tokens de acceso se generan como certificados de corta duración, administrados de forma segura a través de AWS Secrets Manager. Dado que la autenticación se maneja a través de cuentas del sistema de control de versiones (por ejemplo, GitHub, GitLab, Bitbucket), Aikido no almacena ni accede a las claves de autenticación de los usuarios, lo que refuerza aún más su compromiso con la privacidad.
Aikido Security SAST se integra sin esfuerzo con plataformas de control de versiones populares como GitHub, GitLab y Bitbucket, lo que facilita su incorporación a los flujos de trabajo existentes. También funciona a la perfección con canales de integración continua, lo que permite análisis de seguridad automatizados como parte del ciclo de vida de desarrollo. Esta integración permite a los equipos detectar vulnerabilidades de manera temprana, lo que reduce los riesgos antes de la implementación.
For organizations with established security frameworks, Aikido’s low false-positive rate is a game-changer. Security teams can trust the alerts they receive, focusing on genuine threats and addressing them promptly. This approach not only enhances code security but also ensures that monitoring remains efficient and scalable as development efforts grow.
Aikido’s architecture is designed for scalability, enabling simultaneous scanning across multiple AI projects. Each scan is conducted within its own isolated environment, ensuring performance remains consistent even as the number of repositories increases.
The platform’s intelligent filtering system plays a vital role as projects scale. By reducing irrelevant alerts by over 90%, Aikido allows security teams to manage larger codebases without being overwhelmed. With processing times of just 1–5 minutes per scan, the tool provides rapid feedback, supporting real-time monitoring without disrupting development workflows.
A medida que las organizaciones se centran en proteger el código de IA y los sistemas empresariales, proteger las redes se convierte en una pieza crucial del rompecabezas. Vectra AI interviene como una solución de seguridad de red impulsada por IA, diseñada para detectar y responder a amenazas en entornos que albergan sistemas de IA.
Al aplicar el aprendizaje automático, Vectra AI examina el comportamiento de la red para detectar actividades inusuales. Esto brinda a los equipos de seguridad una visión centralizada de los riesgos potenciales en infraestructuras distribuidas, ayudándolos a actuar con rapidez y decisión.
Vectra AI enfatiza la privacidad y el cumplimiento de los datos. Incluye controles de acceso basados en roles para garantizar que solo el personal autorizado pueda acceder a información confidencial. Además, sus pistas de auditoría integradas respaldan los esfuerzos de cumplimiento y simplifican las investigaciones forenses cuando ocurren incidentes.
Vectra AI está diseñado para adaptarse sin esfuerzo a las configuraciones de seguridad existentes. Se integra con soluciones SIEM populares y se conecta a través de API con los principales proveedores de nube, lo que permite respuestas automatizadas a las amenazas. La plataforma también funciona con herramientas de orquestación para monitorear continuamente las aplicaciones en contenedores. Estas integraciones garantizan un monitoreo continuo y adaptable, proporcionando un enfoque escalable para la seguridad de la red.
Designed for high-traffic networks, Vectra AI handles large-scale deployments with ease. Its real-time monitoring capabilities deliver immediate alerts to security teams, cutting down response times and reducing risks. The solution’s adaptive machine learning models constantly improve threat detection, keeping pace with the ever-changing security landscape.
AI-Driven Security Fabric de Fortinet combina medidas de ciberseguridad tradicionales con defensas de IA especializadas para salvaguardar los entornos de IA de manera efectiva.
Fortinet adopta un enfoque integral para la seguridad de la IA al integrar protecciones de red y endpoints con su plataforma unificada. Este sistema comparte automáticamente inteligencia sobre amenazas entre componentes, reforzando las defensas de los sistemas de IA contra posibles ataques. Al ampliar la protección a las vulnerabilidades a nivel de red, complementa las soluciones analizadas anteriormente.
Este marco integrado aborda las complejas demandas de seguridad de los entornos de IA modernos aprovechando la inteligencia de amenazas compartida y las respuestas automatizadas a riesgos potenciales.
Al elegir la herramienta adecuada para su organización, es esencial alinear su selección con sus necesidades específicas de seguridad, integración y escalabilidad. A continuación se muestra un resumen rápido de las áreas de enfoque principales de algunas de las plataformas líderes:
Este gráfico sirve como punto de partida para ayudarle a comparar herramientas e identificar la que se alinea con las prioridades de su organización.
Al evaluar estas soluciones, céntrese en las características que garanticen una protección sólida para los sistemas de IA durante todo su ciclo de vida:
En última instancia, elija la herramienta que mejor se alinee con su estrategia de gestión de riesgos, entorno tecnológico y consideraciones financieras.
El mundo de la seguridad de la IA está evolucionando a un ritmo increíble, lo que hace que sea más importante que nunca que las organizaciones que implementan inteligencia artificial a escala elijan las herramientas adecuadas. Nuestra revisión destaca una variedad de enfoques diseñados para asegurar el ciclo de vida de la IA. Desde la orquestación y gobernanza empresarial que ofrece Prompts.ai hasta la protección de endpoints proporcionada por CrowdStrike Falcon, estas herramientas abordan diferentes piezas del rompecabezas de la seguridad. Esta variedad enfatiza la importancia de adaptar su enfoque para que se ajuste a las necesidades únicas de su organización.
There’s no one-size-fits-all solution here. The right choice depends on factors like your operational requirements, regulatory obligations, and existing infrastructure. Of course, budget considerations are also a key factor in the decision-making process.
A medida que los gobiernos de todo el mundo implementan nuevos marcos de gobernanza de la IA, el cumplimiento normativo se ha convertido en una prioridad cada vez mayor. Es crucial seleccionar plataformas que puedan mantenerse al día con estas cambiantes demandas de cumplimiento.
Los desafíos en materia de seguridad de la IA también se están expandiendo más allá de las preocupaciones tradicionales de ciberseguridad. Amenazas como ataques adversarios, envenenamiento de modelos e inyecciones rápidas se están volviendo más sofisticadas, y cada avance en la tecnología de inteligencia artificial trae consigo nuevas vulnerabilidades. Las organizaciones que se comprometan a construir marcos de seguridad sólidos y adaptables ahora estarán mejor equipadas para enfrentar estos riesgos en evolución.
Deploying AI security tools is just the beginning. To ensure long-term protection, you’ll need to invest in ongoing monitoring, periodic assessments, and staff training. Even the most advanced tools are only as effective as the teams and processes behind them.
A medida que la IA se convierta en una parte central de las operaciones comerciales, los riesgos de fallas de seguridad seguirán creciendo. Al centrarse en una estrategia de seguridad integral que incluya la selección inteligente de herramientas, una implementación adecuada y una vigilancia constante, las organizaciones pueden aprovechar con confianza el potencial de la IA. Aquellos que hoy se toman en serio la seguridad de la IA no solo salvaguardarán sus datos y su reputación, sino que también mantendrán una ventaja competitiva en un mundo cada vez más impulsado por la IA.
Proteger los sistemas de IA presenta desafíos que van más allá del alcance de las medidas tradicionales de ciberseguridad. Estos sistemas dependen en gran medida de grandes volúmenes de datos de alta calidad, pero obtener y verificar dichos datos puede ser un obstáculo importante. Esta dependencia hace que la IA sea particularmente susceptible a problemas como el envenenamiento o la manipulación de datos durante la fase de entrenamiento.
Otra preocupación apremiante son los ataques adversarios, en los que los atacantes crean entradas maliciosas diseñadas específicamente para alterar o manipular el comportamiento del modelo. A diferencia de los sistemas convencionales, los modelos de IA suelen funcionar como "cajas negras", lo que ofrece una transparencia y explicabilidad limitadas. Esta falta de claridad complica los esfuerzos para detectar, auditar y resolver violaciones de seguridad. Como resultado, salvaguardar los sistemas de IA requiere abordar una serie de desafíos que son más complejos y en constante evolución que los que enfrenta la ciberseguridad tradicional.
Las herramientas de seguridad de IA están diseñadas para integrarse sin problemas con sus sistemas de TI existentes mediante API, conectores en la nube y protocolos estandarizados. Este enfoque garantiza que se puedan adoptar sin causar interrupciones importantes en sus operaciones. Estas herramientas están diseñadas para funcionar junto con su infraestructura actual, agregando una capa adicional de defensa contra amenazas potenciales.
Al adoptar estas soluciones, concéntrese en algunos factores clave. Primero, verifique la compatibilidad con su hardware y software existente para evitar complicaciones innecesarias. En segundo lugar, asegúrese de que las herramientas ofrezcan escalabilidad para respaldar el crecimiento futuro a medida que evolucionen sus necesidades. En tercer lugar, verificar su cumplimiento con los estándares de seguridad establecidos, como NIST o MITRE ATLAS, para cumplir con los requisitos reglamentarios. Funciones como la detección de amenazas en tiempo real, un cifrado de datos sólido y enclaves seguros también son esenciales para una protección eficaz. La integración perfecta con sus marcos de seguridad actuales es vital para protegerse contra vulnerabilidades emergentes en los sistemas de IA.
Los ataques adversarios ocurren cuando actores malintencionados modifican las entradas para engañar a los sistemas de inteligencia artificial, provocando que cometan errores como clasificaciones erróneas, exposición de datos confidenciales o incluso fallas en el sistema. Estas manipulaciones a menudo explotan las debilidades de los modelos de IA, creando serios desafíos para su confiabilidad y seguridad.
To counter these threats, organizations can adopt measures like adversarial training, which equips models to identify and withstand such attacks, and input validation, ensuring the integrity of data before it’s processed. Building stronger model architectures can also improve resilience, helping protect AI systems against evolving risks.
