Si bien algunas amenazas de SaaS son claras y visibles, otras están ocultas a plena vista, y ambas representan riesgos importantes para su organización. La investigación de Wing indica que un sorprendente 99,7% de las organizaciones utilizan aplicaciones integradas con funcionalidades de IA. Estas herramientas impulsadas por IA son indispensables y brindan experiencias fluidas desde la colaboración y la comunicación hasta la gestión del trabajo y la toma de decisiones. Sin embargo, detrás de estas comodidades se esconde un riesgo en gran medida no reconocido: el potencial de que las capacidades de IA en estas herramientas SaaS comprometan datos comerciales confidenciales y la propiedad intelectual (PI).
Los recientes hallazgos de Wing revelan una estadística sorprendente: El 70% de las 10 aplicaciones de IA más utilizadas Pueden usar sus datos para entrenar sus modelos. Esta práctica puede ir más allá del simple aprendizaje y almacenamiento de datos. Puede implicar volver a entrenar sus datos, hacer que revisores humanos los analicen e incluso compartirlos con terceros.
A menudo, estas amenazas están enterradas en la letra pequeña de los acuerdos de Términos y condiciones y políticas de privacidad, que describen el acceso a los datos y los complejos procesos de exclusión voluntaria. Este enfoque sigiloso introduce nuevos riesgos, lo que hace que los equipos de seguridad tengan dificultades para mantener el control. Este artículo profundiza en estos riesgos, proporciona ejemplos del mundo real y ofrece mejores prácticas para proteger su organización a través de medidas de seguridad SaaS efectivas.
Cuatro riesgos del entrenamiento de IA en sus datos
Cuando las aplicaciones de IA utilizan sus datos para capacitación, surgen varios riesgos importantes que pueden afectar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de su organización:
1. Propiedad intelectual (PI) y fuga de datos
Una de las preocupaciones más importantes es la posible exposición de su propiedad intelectual (PI) y datos confidenciales a través de modelos de IA. Cuando los datos de su empresa se utilizan para entrenar a la IA, esta puede revelar inadvertidamente información confidencial. Esto podría incluir estrategias comerciales sensibles, secretos comerciales y comunicaciones confidenciales, lo que genera vulnerabilidades significativas.
2. Utilización de datos y desalineación de intereses
Las aplicaciones de IA suelen utilizar sus datos para mejorar sus capacidades, lo que puede provocar una desalineación de intereses. Por ejemplo, la investigación de Wing ha demostrado que una popular aplicación CRM utiliza datos de su sistema (incluidos detalles de contacto, historiales de interacción y notas de clientes) para entrenar sus modelos de IA. Estos datos se utilizan para mejorar las características del producto y desarrollar nuevas funcionalidades. Sin embargo, también podría significar que sus competidores, que utilizan la misma plataforma, pueden beneficiarse de la información derivada de sus datos.
3. Compartir con terceros
Otro riesgo importante implica la compartir sus datos con terceros. Los datos recopilados para la capacitación en IA pueden ser accesibles a procesadores de datos externos. Estas colaboraciones tienen como objetivo mejorar el rendimiento de la IA e impulsar la innovación del software, pero también plantean preocupaciones sobre la seguridad de los datos. Los proveedores externos pueden carecer de medidas sólidas de protección de datos, lo que aumenta el riesgo de infracciones y uso no autorizado de datos.
4. Preocupaciones de cumplimiento
Las distintas regulaciones en todo el mundo imponen reglas estrictas sobre el uso, el almacenamiento y el intercambio de datos. Garantizar el cumplimiento se vuelve más complejo cuando las aplicaciones de IA se entrenan con sus datos. El incumplimiento puede dar lugar a fuertes multas, acciones legales y daños a la reputación. Navegar por estas regulaciones requiere un esfuerzo y experiencia significativos, lo que complica aún más la gestión de datos.
¿Qué datos están entrenando realmente?
Comprender los datos utilizados para entrenar modelos de IA en aplicaciones SaaS es esencial para evaluar los riesgos potenciales e implementar medidas sólidas de protección de datos. Sin embargo, la falta de coherencia y transparencia entre estas aplicaciones plantea desafíos para los directores de seguridad de la información (CISO) y sus equipos de seguridad a la hora de identificar los datos específicos que se utilizan para la formación en IA. Esta opacidad genera preocupaciones sobre la exposición involuntaria de información confidencial y propiedad intelectual.
Superando los desafíos de la exclusión voluntaria de datos en plataformas impulsadas por IA
En todas las aplicaciones SaaS, la información sobre la exclusión voluntaria del uso de datos suele estar dispersa y ser inconsistente. Algunos mencionan opciones de exclusión voluntaria en términos de servicio, otros en políticas de privacidad y algunos requieren enviar un correo electrónico a la empresa para optar por no participar. Esta inconsistencia y falta de transparencia complica la tarea de los profesionales de la seguridad, destacando la necesidad de un enfoque simplificado para controlar el uso de datos.
Por ejemplo, una aplicación de generación de imágenes permite a los usuarios optar por no participar en la capacitación de datos seleccionando opciones privadas de generación de imágenes, disponibles con planes pagos. Otro ofrece opciones de exclusión voluntaria, aunque puede afectar el rendimiento del modelo. Algunas aplicaciones permiten a los usuarios individuales ajustar la configuración para evitar que sus datos se utilicen para capacitación.
La variabilidad en los mecanismos de exclusión voluntaria subraya la necesidad de que los equipos de seguridad comprendan y administren las políticas de uso de datos en diferentes empresas. Una gestión centralizada de la postura de seguridad de SaaS (SSPM) La solución puede ayudar proporcionando alertas y orientación sobre las opciones de exclusión voluntaria disponibles para cada plataforma, agilizando el proceso y garantizando el cumplimiento de las políticas y regulaciones de gestión de datos.
En última instancia, comprender cómo la IA utiliza sus datos es crucial para gestionar los riesgos y garantizar el cumplimiento. Saber cómo cancelar el uso de datos es igualmente importante para mantener el control sobre su privacidad y seguridad. Sin embargo, la falta de enfoques estandarizados en las plataformas de IA dificulta estas tareas. Al priorizar la visibilidad, el cumplimiento y las opciones de exclusión voluntarias accesibles, las organizaciones pueden proteger mejor sus datos de los modelos de capacitación de IA. Aprovechar una solución SSPM centralizada y automatizada como Wing permite a los usuarios afrontar los desafíos de los datos de IA con confianza y control, garantizando que su información confidencial y su propiedad intelectual permanezcan seguras.