La IA generativa (Genai) se está adelantando a las empresas y cambiándolas más rápido que incluso algunas de las tecnologías más revolucionarias. Genai tiene el potencial de entregar la escala en las operaciones y la capacidad de ser creativo: automatizar la creación de contenido de marketing, expandir la capacidad de desarrollo de software, reinventar el servicio al cliente y el análisis de riesgos. Sin embargo, debajo de esta promesa se encuentra una nueva realidad nueva: las cargas de trabajo de Genai están introduciendo riesgos de seguridad complejos que los CISO ya no pueden ignorar. El antiguo concepto de perímetro de seguridad empresarial ya se ha dividido debido a la nube híbrida, la fuerza laboral remota y la expansión SaaS. El riesgo que introduce la IA es novedoso, probabilístico y opaco y puede ocurrir en forma de modelos de terceros. Para los principales oficiales de seguridad de la información, asegurar las cargas de trabajo de Genai ya no es un problema de TI posterior. Se ha convertido en una prioridad a nivel de junta. Comprender la superficie de ataque de Genai que asegura cargas de trabajo Genai no se trata simplemente de proteger los modelos de IA. Aparece: la integridad de los datos de entrenamiento: los datos confidenciales o sesgados utilizados para el entrenamiento modelo pueden conducir a resultados comprometidos o violaciones regulatorias. Ataques de inyección de inmediato: los actores maliciosos pueden manipular las indicaciones de entrada para evitar filtros o activar comportamientos no deseados. Expertos de modelo: las amenazas como la inversión del modelo y la inferencia de membresía pueden extraer datos de entrenamiento confidenciales de los modelos Genai. API Abuse and Shadow AI: el uso no autorizado de herramientas de Genai de terceros por parte de los empleados (IA Shadow) puede introducir riesgos significativos de exfiltración de datos. Riesgo legal y de cumplimiento: los resultados de Genai pueden infringir IP, violar las leyes de residencia de datos o violar las regulaciones de protección de datos como GDPR o la Ley DPDP de la India. Escenarios del mundo real: cuando Genai se equivoca 1. Healthcare Chatbot Fuge Phi Uno de los hospitales más grandes aún ha implementado un chat de Genai para responder a los pacientes. A pesar de que el modelo se creó con las mejores intenciones, no se refinó para almacenar información de salud protegida (PHI) de manera segura. Los nombres de los pacientes, los diagnósticos y los detalles de la cita se pueden recuperar mediante un ataque de inyección particular, que se realizó de inmediato. La violación desencadenó una investigación por parte de los reguladores y la confianza del paciente severamente dañada. 2. Incidente de IA Shadow AI de la firma financiera Una firma de servicios financieros de tamaño mediano descubrió que múltiples analistas estaban utilizando herramientas Genai de grado de consumo para resumir informes internos. Dichas herramientas estaban rastreando entradas tales pronósticos del mercado confidencial e información de M&A para que pudieran usarse para capacitar a la próxima generación de su modelo disponible gratuitamente. La compañía fue auditada sobre el cumplimiento y uno de los altos ejecutivos se hizo renunciar. 3. La copia publicitaria alucinada de la marca minorista Genai fue utilizada por una empresa de comercio electrónico para crear materiales de marketing. La mala gobernanza resultó en la alucinación de las características del producto y el énfasis excesivo de descuento. Bajo publicidad falsa, los clientes colocaron quejas y la marca sufrió riesgos de reputación y exposición a problemas legales. Repensar la seguridad: el nuevo mandato de CISO, el papel del CISO en una empresa impulsada por Genai no se trata solo de construir barreras, sino que se trata de integrar la innovación segura en el ADN de la organización. 1. Cambio de las CISO de gobernanza reactiva a preventiva deben asociarse con los equipos de ciencia de datos al principio del ciclo de vida para garantizar: Modelo de desinfección del conjunto de datos Explicabilidad de las barandillas contra la manipulación rápida 2. Ingeniería segura rápida y acceso a la IA basado en roles Definen políticas claras para quién puede acceder a los modelos Genai, con qué datos y para qué tienen. Implementar control de acceso escalonado y registro de auditoría. 3. Cero Trust for AI Workloads Aplique principios de confianza cero para aislar entornos de modelo, asegurar API y monitorear las tuberías de inferencia del modelo para anomalías. 4. Construya una factura de Genai Bill de Materiales (BOM AI) fuentes de datos, dependencias de modelos, lógica de ajuste fino y postura de riesgo de proveedores para mejorar la transparencia y la preparación para la auditoría. Asegurando las cargas de trabajo de Genai: qué CISO con visión de futuro priorizan a medida que los CISO se inclinan en la ola Genai, las medidas de seguridad especializadas se están volviendo esenciales para manejar el panorama de amenazas emergentes. Las herramientas modernas de seguridad y protección de datos ahora están adaptadas para salvaguardar las implementaciones de Genai a través de: HSM & Key Management para Genai: con los modelos Genai que procesan cada vez más datos confidenciales, manejo encriptado y una fuerte gestión de clave ya no son opcionales. Las soluciones HSM de HSM, confeccionables y controladas por la nube, ofrecen cumplimiento de grado empresarial y la gestión segura del ciclo de vida clave. PrivacyVault para datos confidenciales: ya sea trabajando con datos PII, PHI o PCI, las bóvedas de privacidad especialmente construidas protegen la información confidencial sin comprometer la funcionalidad del modelo, lo que permite que los modelos Genai aprendan y respondan sin exposición a los datos. LLM API de privacidad: enmascaramiento de datos en tiempo real, filtrado de inmediato y validación de salida ayudan a prevenir fugas y alucinación. Actuando como un middleware centrado en la privacidad entre los usuarios y los sistemas Genai, estas API reducen el riesgo al tiempo que permiten interacciones productivas de IA. Herramientas de cumplimiento de grado regulatorio: desde la Ley DPDP de la India hasta las regulaciones de residencia de datos específicas de la industria, los CISO pueden confiar en herramientas integradas de cumplimiento para cumplir con las expectativas regulatorias en evolución con confianza. La seguridad ahora debe funcionar a través de los datos, el modelo y las capas de acceso, incrustando los controles en cada paso para garantizar la innovación responsable y reducir la superficie de ataque de las implementaciones de Genai. El cumplimiento no es opcional más leyes como la Ley de AI de la UE, la Ley DPDP de India y las reglas relacionadas con la industria han llegado rápidamente para redefinir el contexto legal de la aplicación de IA. CISOS tendrá que adoptar marcos que ayuden a combinar la seguridad y el cumplimiento para que sean explicables, tengan consentimiento, linaje de datos y estén listos para la auditoría. La cultura es la tecnología fundamental es solo parte de la respuesta. Las empresas deben: capacitar a los empleados sobre los riesgos de Genai definir las políticas de uso aceptables establecer los consejos de gobernanza interfuncional promueven una cultura de ética de IA y transparencia pensamiento final: CISO como facilitadores de la seguridad de la carga de trabajo de Genai no es un requisito técnico; Es una oportunidad estratégica que requiere trabajo. Las organizaciones que tendrán éxito en la era de Genai serán las que integran la seguridad, la privacidad y la confianza en el ADN de su innovación de IA.