La importancia de IA TRiSM
En esencia, IA TRiSM se trata tanto de generar confianza y responsabilidad en los sistemas de IA como de proteger contra las amenazas cibernéticas.
Sin las salvaguardas adecuadas, las organizaciones están expuestas a riesgos, entre ellos:
- Sesgo algorítmico: El sesgo no intencionado puede tener graves consecuencias que perpetúen o amplifiquen las desigualdades existentes, lo que conduce a resultados injustos que dañan la confianza en la IA y dañan la reputación.
- Filtraciones de datos y Uso indebido: Los datos confidenciales empleados para capacitar los modelos de IA son objeto de uso indebido y filtración, con posibles repercusiones, incluidas responsabilidades legales y problemas regulatorios o de cumplimiento.
- Pérdida de confianza: Los sistemas de IA que actúan de manera impredecible, que exponen información confidencial y privada de los usuarios o muestran sesgos en las decisiones, pueden perder rápidamente la confianza tanto del personal como de los clientes.
IA TRiSM equipa a las organizaciones con un modelo para mitigar estos riesgos y construir sistemas de IA responsables. IA TRiSM cultiva y apoya iniciativas que mejoran la seguridad en el uso de sistemas de IA, impactando áreas como:
- Responsabilidad
- Evaluación de riesgos
- Gobernanza de datos
- Transparencia
- Cumplimiento ético y legal
La siguiente sección cubre los principios básicos de IA TRiSM y cómo ayudan a las organizaciones a prosperar en un panorama cada vez más mejorado por IA.
Los 4 pilares de IA TRiSM
IA TRiSM se basa en 4 pilares interrelacionados que reducen el riesgo, desarrollan la confianza y aumentan la seguridad en los sistemas de IA.
#1: Explicabilidad
La explicabilidad es clave para generar confianza en la IA. Debido a que muchos modelos de IA no tienen procesos de toma de decisiones claramente explicables, se consideran "cajas negras".
Esta falta de transparencia puede dar lugar tanto a un uso indebido como a la desconfianza. El análisis de importancia de las características, una técnica para identificar las características de entrada que tienen el impacto más significativo en la salida de un modelo, es una forma de obtener información sobre los factores que subyacen a una decisión.
El monitoreo continuo del modelo ayuda al personal a detectar anomalías y sesgos en el comportamiento de la IA a lo largo del tiempo y, a continuación, a identificar y abordar las predicciones y decisiones injustas.
#2: Operaciones de modelo
La práctica de Operaciones de Modelos aconseja la gestión del rendimiento y la fiabilidad tanto automatizada como manual para los modelos de IA. Recomienda mantener el control de versiones sobre los modelos para realizar un seguimiento de los cambios y problemas durante el desarrollo, junto con pruebas exhaustivas durante cada etapa del ciclo de vida del modelo para confirmar la coherencia.
Además, el reentrenamiento periódico mantiene el modelo actualizado con datos nuevos para preservar la relevancia y la precisión. Estos procesos garantizan que las organizaciones puedan optimizar y escalar las operaciones de IA para satisfacer las necesidades empresariales en constante evolución.
#3: Seguridad de aplicaciones de IA
Las aplicaciones de inteligencia artificial se enfrentan a un serial de amenazas únicas que requieren un enfoque distintivo de la seguridad, denominado IA AppSec. Por ejemplo, los actores maliciosos pueden manipular los datos de entrada para socavar el entrenamiento del modelo, lo que da lugar a influencias no deseadas o predicciones incorrectas.
IA AppSec protege contra estas amenazas mediante la aplicación del cifrado de los datos del modelo en reposo y en tránsito, y la implementación de controles de acceso en torno a los sistemas de desarrollo de IA.
Promueve la seguridad en todas las áreas de la cadena de suministro de desarrollo de IA para garantizar la confiabilidad, lo que incluye:
- Utillaje
- Software libraries
- Hardware
#4: Privacidad
Debido a que los sistemas de IA comúnmente manejan datos personales confidenciales, naturalmente existen participaciones éticas y legales que deben abordar. Los usuarios deben ser informados y dar su consentimiento a la recopilación de la cantidad mínima de datos personales necesarios para su uso por parte del sistema de IA.
Las técnicas de mejora de la privacidad, como la inyección de ruido o la tokenización, se pueden usar en los datos del modelo para ocultar la información de identificación personal (PII) y proteger la privacidad sin perjudicar la eficacia del entrenamiento del modelo.
Esto garantiza el cumplimiento de las normativas de protección de datos existentes y emergentes.
IA TRiSM con Check Point's Infinity IA
IA TRiSM se basa en la explicabilidad, ModelOps, IA AppSec y Privacy para gestionar eficazmente los riesgos de seguridad, respaldar la transparencia, aumentar la confianza y garantizar una experiencia coherente y fiable para los usuarios de los sistemas de IA.
Check Point Infinity IA Copilot de es una plataforma de administración de seguridad de IA líder en la industria que ayuda a las organizaciones a adoptar de manera segura sistemas impulsados por IA. Infinity IA Copilot permite a las organizaciones crear una base de IA TRiSM al respaldar la colaboración entre equipos, además de proporcionar automatización avanzada, mitigación y respuesta a incidentes, y capacidades de detección de amenazas de última generación.
Obtén más información sobre cómo Infinity IA Copilot puede acelerar la adopción segura de IA con una vista previa gratis de Copilot para Quantum clientes de puerta de enlace o Copilot Infinity XDR .
Comentarios