Wing Security anunci\u00f3 hoy que ahora ofrece <\/strong>descubrimiento gratuito y un nivel pago para control automatizado<\/b><\/a> m\u00e1s de miles de aplicaciones SaaS impulsadas por IA y basadas en IA. Esto permitir\u00e1 a las empresas proteger mejor su propiedad intelectual (PI) y sus datos contra los riesgos crecientes y cambiantes del uso de la IA.<\/p>\n Las aplicaciones SaaS parecen multiplicarse d\u00eda a d\u00eda, al igual que su integraci\u00f3n de capacidades de IA. Seg\u00fan Wing Security, una empresa de seguridad SaaS que investig\u00f3 a m\u00e1s de 320 empresas, un asombroso 83,2% utiliza aplicaciones GenAI. Si bien esta estad\u00edstica puede no ser una sorpresa, la investigaci\u00f3n mostr\u00f3 que el 99,7% de las organizaciones utilizan aplicaciones SaaS que aprovechan las capacidades de IA para brindar sus servicios. Este uso de GenAI en aplicaciones SaaS que no son IA “pura” a menudo pasa desapercibido tanto para los equipos de seguridad como para los usuarios.<\/p>\n El 70% de las aplicaciones GenAI m\u00e1s populares pueden usar sus datos para entrenar sus modelos y, en muchos casos, depende completamente de usted configurarlos de manera diferente.<\/p><\/blockquote>\n cuando e<\/strong>Al examinar cientos de aplicaciones SaaS que utilizan IA, Wing Security pudo categorizar las diferentes formas en que estas aplicaciones utilizan los datos organizacionales, as\u00ed como ofrecer una soluci\u00f3n a esta nueva amenaza:<\/p>\n Almacenamiento de datos:<\/strong> En algunos casos, la IA almacena los datos durante per\u00edodos de tiempo muy largos; en otros, s\u00f3lo se puede almacenar durante per\u00edodos cortos. El almacenamiento de datos permite que los modelos de aprendizaje de IA y los modelos futuros se entrenen continuamente con ellos. Dicho esto, la principal preocupaci\u00f3n surge al considerar los diferentes tipos de ataques que se observan en las aplicaciones SaaS. Cuando una aplicaci\u00f3n se ve comprometida, los datos que almacena tambi\u00e9n pueden verse comprometidos. <\/p>\n Entrenamiento modelo:<\/strong> Al procesar grandes cantidades de informaci\u00f3n, los sistemas de IA pueden identificar patrones, tendencias y conocimientos que pueden eludir el an\u00e1lisis humano. A trav\u00e9s de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, los modelos de IA aprenden de los datos y se adaptan con el tiempo, refinando su rendimiento y precisi\u00f3n, lo que resulta en un mejor servicio para sus usuarios finales. En el lado negativo, permitir que estos modelos aprendan su c\u00f3digo, patentes, conocimientos de ventas y marketing proporciona a las aplicaciones que utilizan IA el medio potencial para mercantilizar la ventaja competitiva de su organizaci\u00f3n. Para algunos, estas fugas de conocimiento se consideran m\u00e1s importantes que las fugas de datos.<\/p>\n El elemento humano:<\/strong> Ciertas aplicaciones de IA aprovechan la validaci\u00f3n humana para garantizar la precisi\u00f3n y confiabilidad de los datos que recopilan. Este enfoque colaborativo, a menudo denominado IA humana en el circuito o IA asistida por humanos, implica la integraci\u00f3n de la experiencia humana en el proceso algor\u00edtmico de toma de decisiones. Esto da como resultado una mayor precisi\u00f3n para el modelo de IA, pero tambi\u00e9n significa que un ser humano que trabaja para la aplicaci\u00f3n GenAI est\u00e1 expuesto a datos y conocimientos potencialmente confidenciales.<\/p>\n La soluci\u00f3n de IA lanzada recientemente por Wing<\/a> garantiza que los equipos de seguridad se adaptar\u00e1n y controlar\u00e1n mejor el uso cada vez mayor y pr\u00e1cticamente imparable de la IA en sus organizaciones. Su soluci\u00f3n sigue tres pasos b\u00e1sicos: conocer, evaluar y controlar. <\/p>\n Saber:<\/strong> Como ocurre con muchos riesgos de seguridad, el primer paso es descubrirlos todos. En el caso de la IA, no basta con se\u00f1alar a los “sospechosos habituales” o a las aplicaciones puramente GenAI como ChatGPT o Bard. Ahora que miles de aplicaciones SaaS utilizan IA para mejorar su servicio, el descubrimiento debe incluir cualquier aplicaci\u00f3n que aproveche los datos de los clientes para mejorar sus modelos. Al igual que con sus soluciones anteriores<\/a>Wing ofrece este primer y fundamental paso como una soluci\u00f3n de autoservicio gratuita para que los usuarios se incorporen por s\u00ed mismos y comiencen a descubrir la magnitud de las aplicaciones impulsadas por IA que utilizan sus empleados.<\/p>\n Evaluar<\/strong>: Una vez que se ha descubierto el SaaS que utiliza IA, Wing proporciona autom\u00e1ticamente una puntuaci\u00f3n de seguridad y detalla las formas en que la IA utiliza los datos de la empresa: \u00bfDurante cu\u00e1nto tiempo se almacenan? \u00bfExiste un factor humano? Y quiz\u00e1s lo m\u00e1s importante: \u00bfes configurable? Proporcionar una vista detallada de los usuarios, permisos e informaci\u00f3n de seguridad de la aplicaci\u00f3n. Este an\u00e1lisis autom\u00e1tico permite a los equipos de seguridad tomar decisiones mejor informadas.<\/p>\n Control:<\/strong> El descubrimiento y an\u00e1lisis de Wing se\u00f1ala los problemas m\u00e1s cr\u00edticos a abordar, lo que permite a los equipos de seguridad comprender f\u00e1cilmente el nivel de riesgo y los tipos de acciones necesarias. Por ejemplo, decidir si deben permitir o no el uso de una determinada aplicaci\u00f3n o simplemente configurar los elementos de IA para que coincidan mejor con su pol\u00edtica de seguridad. <\/p>\n Al automatizar el descubrimiento, la evaluaci\u00f3n y el control, los equipos de seguridad ahorran tiempo al determinar d\u00f3nde centrar sus esfuerzos en lugar de dispersarse tratando de resolver una superficie de ataque enorme y en evoluci\u00f3n. Posteriormente, esto reduce significativamente el riesgo. <\/p>\n Los flujos de trabajo automatizados de Wing tambi\u00e9n permiten una soluci\u00f3n \u00fanica entre organizaciones: al permitir que los usuarios se comuniquen directamente con el administrador o los usuarios de la aplicaci\u00f3n, Wing genera soluciones de seguridad mejor informadas junto con una cultura de seguridad de inclusi\u00f3n m\u00e1s s\u00f3lida en lugar de una simple lista blanca o negra.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Combatir-las-fugas-de-propiedad-intelectual-en-aplicaciones-de-inteligencia.png\")
<\/a><\/div>\n<\/a><\/div>\nAprovechar la automatizaci\u00f3n para combatir los riesgos de AI-SaaS<\/strong><\/h2>\n
El secreto: automatizar todo lo anterior<\/strong><\/h2>\n