Proteja los datos sensibles con Proofpoint AI Data Governance

La IA generativa plantea riesgos importantes de exposición cuando el gobierno de los datos es deficiente, ya que los sistemas de IA pueden recopilar y combinar información sensible a la velocidad de máquina. Cuando los repositorios comparten excesiva información o las normas de acceso son demasiado permisivas, las herramientas de IA pueden sacar a la luz datos que los usuarios nunca encontrarían por sí mismos. Esto aumenta el riesgo de divulgación accidental y hace que pequeños fallos en los permisos resulten mucho más peligrosos. 

Los principales factores de riesgo son los siguientes: 

• Contenidos que se comparten en exceso y permisos demasiado amplios que permiten a la IA extraer archivos confidenciales de grandes repositorios.
• Las herramientas de IA no autorizadas (Shadow AI) y herramientas de terceros no gestionadas que almacenan prompts o datos cargados fuera del control de la organización. 
• Errores de los usuarios, como introducir información confidencial en plataformas de IA destinadas al consumidor. 
• Modelos de recuperación de grandes volúmenes en los que los agentes de IA realizan accesos masivos, análisis transversales de conjuntos de datos o resúmenes sin ningún tipo de limitación. 

Sin una supervisión activa de la actividad de la IA y del acceso a los datos, estos problemas se agravan rápidamente y crean vías de exposición persistentes. 

Proofpoint AI Data Governance se diferencia de las herramientas tradicionales en que supervisa continuamente la actividad de la IA en tiempo real y relaciona dicha actividad con los riesgos asociados al acceso a los datos, al uso de herramientas de IA no autorizadas y a los errores de configuración del sistema. Los modelos de gobierno más antiguos se basan en normas estáticas y no son capaces de adaptarse a la forma en que los sistemas modernos de IA recopilan, procesan y transforman la información de los grandes conjuntos de datos. 

Las principales diferencias son las siguientes: 

• Visibilidad en tiempo real sobre la IA, incluyendo los prompts, las cargas de archivos y las respuestas que impliquen datos sensibles. 
• Información unificada sobre las herramientas de IA autorizadas y no autorizadas, en la que se destacan las herramientas de riesgo, los usuarios de alto riesgo y las integraciones no seguras. 
• Flujos de trabajo de corrección de permisos de los propietarios de archivos diseñados para restringir los permisos excesivos a gran escala.
• Control de aplicaciones de IA de terceros, incluida la posibilidad de detectar y revocar accesos no seguros. 
• Protección continua de los datos a nivel de plataforma , en lugar de soluciones puntuales aisladas. 

Este diseño está pensado para entornos en los que las cargas de trabajo relacionadas con la IA cambian rápidamente y requieren una supervisión constante. 

El gobierno de los datos de IA reduce las Shadow AI al identificar las herramientas no autorizadas, supervisar las interacciones con la IA y proponer medidas claras para bloquear o corregir los usos peligrosos. Muestra a los equipos de seguridad cómo interactúan los empleados con los sistemas de IA (incluidos los prompts, las descargas y los flujos de datos), independientemente de si dichos sistemas están autorizados o no. 

Así es como la gestión de los datos de IA reduce las Shadow AI: 

• Detección de herramientas de IA no autorizadas mediante el análisis de la actividad de red y de SaaS.
• Supervisión de prompts y las descargas de archivos para detectar la exposición de datos sensibles a la IA generativa.
• Detección de integraciones de terceros que suponen un riesgo y que requieren permisos ampliados o almacenan datos de la empresa.
• Medidas correctivas específicas, incluida la revocación del acceso o la aplicación de políticas.
• Identificación de usuarios de alto riesgo que dependen de herramientas de IA no compatibles para realizar sus tareas diarias.

Al combinar la detección, la supervisión y la corrección, las organizaciones pueden garantizar un uso responsable de la IA sin frenar la innovación. 

Puede evaluar su grado de preparación para la IA determinando si sus modelos de seguridad y acceso a los datos son capaces de gestionar la recuperación a nivel de máquina, la correlación entre repositorios y la supervisión en tiempo real de la actividad de la IA. La preparación para la IA va mucho más allá de la clasificación y las autorizaciones; requiere visibilidad sobre la forma en que los sistemas de IA interactúan con los datos sensibles, así como controles capaces de adaptarse a los modelos de acceso en rápida evolución. 

Una evaluación estructurada de la preparación debe incluir los siguientes elementos: 

• Revisión del acceso a los datos para identificar contenidos que se comparten en exceso, permisos caducados y repositorios de alto riesgo.
• Comprobaciones de la calidad de la clasificación para confirmar que los datos sensibles están etiquetados, son precisos y se aplican de manera coherente.
• Capacidad para supervisar las actividades de la IA, lo que garantiza que las entradas, las descargas y las respuestas puedan inspeccionarse con el fin de detectar cualquier exposición.
• Gestión de aplicaciones de IA de terceros, incluidas las auditorías de los ámbitos de aplicación de OAuth y del comportamiento de la integración.
• Análisis de las Shadow AI para determinar en qué medida se utiliza la IA fuera de los sistemas autorizados.
• Análisis del comportamiento de los usuarios para identificar patrones de riesgo interno basados en la inteligencia artificial.

Una buena visibilidad de estos distintos aspectos le permitirá saber si su entorno está preparado para una adopción segura de la IA.