![<\/a><\/div>\nAI est\u00e1 en todas partes ahora, transformando c\u00f3mo operan las empresas y c\u00f3mo los usuarios se involucran con aplicaciones, dispositivos y servicios. Muchas aplicaciones ahora tienen cierta inteligencia artificial en el interior, ya sea admitiendo una interfaz de chat, analizar de manera inteligente los datos o coincidir las preferencias de los usuarios. No hay duda de que la IA beneficia a los usuarios, pero tambi\u00e9n trae nuevos desaf\u00edos de seguridad, especialmente desaf\u00edos de seguridad relacionados con la identidad. Exploremos cu\u00e1les son estos desaf\u00edos y qu\u00e9 puede hacer para enfrentarlos con Okta.<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 IA?<\/strong><\/h2>\nTodos hablan de IA, pero este t\u00e9rmino es muy general, y varias tecnolog\u00edas caen bajo este paraguas. Por ejemplo, la IA simb\u00f3lica utiliza tecnolog\u00edas como la programaci\u00f3n l\u00f3gica, los sistemas expertos y las redes sem\u00e1nticas. Otros enfoques utilizan redes neuronales, redes bayesianas y otras herramientas. La IA generativa m\u00e1s nueva utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) y los modelos de idiomas grandes (LLM) como tecnolog\u00edas centrales para generar contenido como texto, im\u00e1genes, videos, audio, etc. Muchas de las aplicaciones que usamos con mayor frecuencia hoy, como chatbots, b\u00fasqueda o o. Creaci\u00f3n de contenido, funcionan con ML y LLM. Es por eso que cuando la gente habla de IA, probablemente se refieran a la IA basada en ML y LLM. <\/p>\nLos sistemas de IA y las aplicaciones con AI tienen diferentes niveles de complejidad y est\u00e1n expuestos a diferentes riesgos. Por lo general, una vulnerabilidad en un sistema de IA tambi\u00e9n afecta las aplicaciones que funcionan con IA que dependen de ello. En este art\u00edculo, nos centraremos en los riesgos que afectan las aplicaciones impulsadas por la IA, las que la mayor\u00eda de las organizaciones ya han comenzado a construir o se construir\u00e1n en el futuro cercano.<\/p>\nDefiende sus aplicaciones Genai de las amenazas de identidad<\/strong><\/h2>\nHay cuatro requisitos cr\u00edticos para los cuales la identidad es crucial al construir aplicaciones de IA. <\/p>\nPrimero, autenticaci\u00f3n de usuario<\/strong>. El agente o la aplicaci\u00f3n necesita saber qui\u00e9n es el usuario. Por ejemplo, un chatbot podr\u00eda necesitar mostrar mi historial de chat o conocer mi edad y mi pa\u00eds de residencia para personalizar las respuestas. Esto requiere alguna forma de identificaci\u00f3n, que se puede hacer con autenticaci\u00f3n.<\/p>\nSegundo, Llamar a las API en nombre de los usuarios<\/strong>. Los agentes de IA se conectan a muchas m\u00e1s aplicaciones que una aplicaci\u00f3n web t\u00edpica. A medida que las aplicaciones de Genai se integran con m\u00e1s productos, llamar a las API de forma segura ser\u00e1 cr\u00edtico. <\/p>\nTercero, flujos de trabajo asincr\u00f3nicos<\/strong>. Los agentes de IA pueden necesitar tomar m\u00e1s tiempo para completar tareas o esperar a que se cumplan condiciones complejas. Puede ser minutos o horas, pero tambi\u00e9n podr\u00edan ser d\u00edas. Los usuarios no esperar\u00e1n tanto. Estos casos se convertir\u00e1n en la corriente principal y se implementar\u00e1n como flujos de trabajo asincr\u00f3nicos, con agentes que se ejecutan en segundo plano. Para estos escenarios, los humanos actuar\u00e1n como supervisores, aprobando o rechazando acciones cuando se alejen de un chatbot.<\/p>\nCuarto, autorizaci\u00f3n para Recuperaci\u00f3n de generaci\u00f3n aumentada (RAG).<\/strong> Casi todas las aplicaciones de Genai pueden alimentar la informaci\u00f3n de m\u00faltiples sistemas a los modelos de IA para implementar RAG. Para evitar la divulgaci\u00f3n de informaci\u00f3n confidencial, todos los datos alimentados a los modelos de IA para responder o actuar en nombre de un usuario deben ser datos que el usuario tenga permiso para acceder. <\/p>\nNecesitamos resolver los cuatro requisitos para realizar el m\u00e1ximo potencial de Genai y ayudar a asegurarnos de que nuestras aplicaciones Genai se construyan de forma segura. <\/p>\nAprovechando la IA para ayudar con los ataques de seguridad<\/strong><\/h2>\nAI tambi\u00e9n ha hecho que sea m\u00e1s f\u00e1cil y r\u00e1pido para los atacantes llevar a cabo ataques espec\u00edficos. Por ejemplo, aprovechando la IA para ejecutar ataques de ingenier\u00eda social o crear defensores profundos. Adem\u00e1s, los atacantes pueden usar IA para explotar las vulnerabilidades en las aplicaciones a escala. Construir Genai en aplicaciones de forma segura es un desaf\u00edo, pero \u00bfqu\u00e9 hay de usar IA para ayudar a detectar y responder a los posibles ataques m\u00e1s r\u00e1pido con las amenazas de seguridad?<\/p>\nLas medidas de seguridad tradicionales como MFA ya no son suficientes por s\u00ed mismas. La integraci\u00f3n de la IA en su estrategia de seguridad de identidad puede ayudar a detectar bots, sesiones robadas o actividades sospechosas. Nos ayuda:<\/p>\n\nHacer un an\u00e1lisis de se\u00f1al inteligente para detectar intentos de acceso no autorizados o sospechosos<\/li>\nAnalizar varias se\u00f1ales relacionadas con la actividad de acceso a la aplicaci\u00f3n y compararlas con datos hist\u00f3ricos en busca de patrones comunes<\/li>\nTerminar una sesi\u00f3n autom\u00e1ticamente si se detecta actividad sospechosa <\/li>\n<\/ul>\nEl aumento de las aplicaciones basadas en IA tiene una gran cantidad de potencial, sin embargo, la IA tambi\u00e9n plantea nuevos desaf\u00edos de seguridad. <\/p>\n\u00bfQu\u00e9 sigue?<\/strong><\/h2>\nLa IA est\u00e1 cambiando la forma en que los humanos interact\u00faan con la tecnolog\u00eda y entre s\u00ed. En la pr\u00f3xima d\u00e9cada, veremos el surgimiento de un gran ecosistema de agentes de IA: las redes de programas de IA interconectados que se integran en nuestras aplicaciones y act\u00faan de manera aut\u00f3noma para nosotros. Si bien Genai tiene muchos aspectos positivos, tambi\u00e9n introduce riesgos de seguridad significativos que deben considerarse al construir aplicaciones de IA. Permitir que los constructores integren de forma segura a Genai en sus aplicaciones para hacerlos AI y preparados para la empresa es crucial. <\/p>\nLa otra cara de la IA es c\u00f3mo puede ayudar con las amenazas de seguridad tradicionales. Las aplicaciones de IA enfrentan problemas de seguridad similares a las aplicaciones tradicionales, como el acceso no autorizado a la informaci\u00f3n, pero con el uso de nuevas t\u00e9cnicas de ataque de actores maliciosos. <\/p>\nLa IA es una realidad, para bien o para mal. Aporta innumerables beneficios a los usuarios y constructores, pero al mismo tiempo, las preocupaciones y los nuevos desaf\u00edos en el lado de la seguridad y todo en todas las organizaciones. <\/p>\nEmpresas de identidad como Auth0<\/a> est\u00e1n aqu\u00ed para ayudar a quitar la pieza de seguridad de su plato. Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo construir aplicaciones Genai de forma segura en Auth0.ai<\/a>. <\/p>\nDescubra por qu\u00e9 una plataforma de autorizaci\u00f3n y autenticaci\u00f3n f\u00e1cil de implementar y adaptable es el camino m\u00e1s inteligente,Leer m\u00e1s aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n<\/p>\n\u00bfEncontr\u00f3 este art\u00edculo interesante? Este art\u00edculo es una pieza contribuida de uno de nuestros valiosos socios.<\/span> S\u00e9guenos Gorjeo \uf099<\/i><\/a> y LinkedIn<\/a> Para leer m\u00e1s contenido exclusivo que publicamos.<\/div>\n<\/div>\n](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/AI-y-seguridad-un-nuevo-rompecabezas-para-descubrir.jpg\"){kind=link}
AI est\u00e1 en todas partes ahora, transformando c\u00f3mo operan las empresas y c\u00f3mo los usuarios se involucran con aplicaciones, dispositivos y servicios. Muchas aplicaciones ahora tienen cierta inteligencia artificial en el interior, ya sea admitiendo una interfaz de chat, analizar de manera inteligente los datos o coincidir las preferencias de los usuarios. No hay duda de que la IA beneficia a los usuarios, pero tambi\u00e9n trae nuevos desaf\u00edos de seguridad, especialmente desaf\u00edos de seguridad relacionados con la identidad. Exploremos cu\u00e1les son estos desaf\u00edos y qu\u00e9 puede hacer para enfrentarlos con Okta.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 IA?<\/strong><\/h2>\nTodos hablan de IA, pero este t\u00e9rmino es muy general, y varias tecnolog\u00edas caen bajo este paraguas. Por ejemplo, la IA simb\u00f3lica utiliza tecnolog\u00edas como la programaci\u00f3n l\u00f3gica, los sistemas expertos y las redes sem\u00e1nticas. Otros enfoques utilizan redes neuronales, redes bayesianas y otras herramientas. La IA generativa m\u00e1s nueva utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) y los modelos de idiomas grandes (LLM) como tecnolog\u00edas centrales para generar contenido como texto, im\u00e1genes, videos, audio, etc. Muchas de las aplicaciones que usamos con mayor frecuencia hoy, como chatbots, b\u00fasqueda o o. Creaci\u00f3n de contenido, funcionan con ML y LLM. Es por eso que cuando la gente habla de IA, probablemente se refieran a la IA basada en ML y LLM. <\/p>\n
Los sistemas de IA y las aplicaciones con AI tienen diferentes niveles de complejidad y est\u00e1n expuestos a diferentes riesgos. Por lo general, una vulnerabilidad en un sistema de IA tambi\u00e9n afecta las aplicaciones que funcionan con IA que dependen de ello. En este art\u00edculo, nos centraremos en los riesgos que afectan las aplicaciones impulsadas por la IA, las que la mayor\u00eda de las organizaciones ya han comenzado a construir o se construir\u00e1n en el futuro cercano.<\/p>\n
Defiende sus aplicaciones Genai de las amenazas de identidad<\/strong><\/h2>\nHay cuatro requisitos cr\u00edticos para los cuales la identidad es crucial al construir aplicaciones de IA. <\/p>\n
Primero, autenticaci\u00f3n de usuario<\/strong>. El agente o la aplicaci\u00f3n necesita saber qui\u00e9n es el usuario. Por ejemplo, un chatbot podr\u00eda necesitar mostrar mi historial de chat o conocer mi edad y mi pa\u00eds de residencia para personalizar las respuestas. Esto requiere alguna forma de identificaci\u00f3n, que se puede hacer con autenticaci\u00f3n.<\/p>\nSegundo, Llamar a las API en nombre de los usuarios<\/strong>. Los agentes de IA se conectan a muchas m\u00e1s aplicaciones que una aplicaci\u00f3n web t\u00edpica. A medida que las aplicaciones de Genai se integran con m\u00e1s productos, llamar a las API de forma segura ser\u00e1 cr\u00edtico. <\/p>\nTercero, flujos de trabajo asincr\u00f3nicos<\/strong>. Los agentes de IA pueden necesitar tomar m\u00e1s tiempo para completar tareas o esperar a que se cumplan condiciones complejas. Puede ser minutos o horas, pero tambi\u00e9n podr\u00edan ser d\u00edas. Los usuarios no esperar\u00e1n tanto. Estos casos se convertir\u00e1n en la corriente principal y se implementar\u00e1n como flujos de trabajo asincr\u00f3nicos, con agentes que se ejecutan en segundo plano. Para estos escenarios, los humanos actuar\u00e1n como supervisores, aprobando o rechazando acciones cuando se alejen de un chatbot.<\/p>\nCuarto, autorizaci\u00f3n para Recuperaci\u00f3n de generaci\u00f3n aumentada (RAG).<\/strong> Casi todas las aplicaciones de Genai pueden alimentar la informaci\u00f3n de m\u00faltiples sistemas a los modelos de IA para implementar RAG. Para evitar la divulgaci\u00f3n de informaci\u00f3n confidencial, todos los datos alimentados a los modelos de IA para responder o actuar en nombre de un usuario deben ser datos que el usuario tenga permiso para acceder. <\/p>\nNecesitamos resolver los cuatro requisitos para realizar el m\u00e1ximo potencial de Genai y ayudar a asegurarnos de que nuestras aplicaciones Genai se construyan de forma segura. <\/p>\n
Aprovechando la IA para ayudar con los ataques de seguridad<\/strong><\/h2>\nAI tambi\u00e9n ha hecho que sea m\u00e1s f\u00e1cil y r\u00e1pido para los atacantes llevar a cabo ataques espec\u00edficos. Por ejemplo, aprovechando la IA para ejecutar ataques de ingenier\u00eda social o crear defensores profundos. Adem\u00e1s, los atacantes pueden usar IA para explotar las vulnerabilidades en las aplicaciones a escala. Construir Genai en aplicaciones de forma segura es un desaf\u00edo, pero \u00bfqu\u00e9 hay de usar IA para ayudar a detectar y responder a los posibles ataques m\u00e1s r\u00e1pido con las amenazas de seguridad?<\/p>\n
Las medidas de seguridad tradicionales como MFA ya no son suficientes por s\u00ed mismas. La integraci\u00f3n de la IA en su estrategia de seguridad de identidad puede ayudar a detectar bots, sesiones robadas o actividades sospechosas. Nos ayuda:<\/p>\n
\n- Hacer un an\u00e1lisis de se\u00f1al inteligente para detectar intentos de acceso no autorizados o sospechosos<\/li>\n
- Analizar varias se\u00f1ales relacionadas con la actividad de acceso a la aplicaci\u00f3n y compararlas con datos hist\u00f3ricos en busca de patrones comunes<\/li>\n
- Terminar una sesi\u00f3n autom\u00e1ticamente si se detecta actividad sospechosa <\/li>\n<\/ul>\n
El aumento de las aplicaciones basadas en IA tiene una gran cantidad de potencial, sin embargo, la IA tambi\u00e9n plantea nuevos desaf\u00edos de seguridad. <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 sigue?<\/strong><\/h2>\nLa IA est\u00e1 cambiando la forma en que los humanos interact\u00faan con la tecnolog\u00eda y entre s\u00ed. En la pr\u00f3xima d\u00e9cada, veremos el surgimiento de un gran ecosistema de agentes de IA: las redes de programas de IA interconectados que se integran en nuestras aplicaciones y act\u00faan de manera aut\u00f3noma para nosotros. Si bien Genai tiene muchos aspectos positivos, tambi\u00e9n introduce riesgos de seguridad significativos que deben considerarse al construir aplicaciones de IA. Permitir que los constructores integren de forma segura a Genai en sus aplicaciones para hacerlos AI y preparados para la empresa es crucial. <\/p>\n
La otra cara de la IA es c\u00f3mo puede ayudar con las amenazas de seguridad tradicionales. Las aplicaciones de IA enfrentan problemas de seguridad similares a las aplicaciones tradicionales, como el acceso no autorizado a la informaci\u00f3n, pero con el uso de nuevas t\u00e9cnicas de ataque de actores maliciosos. <\/p>\n
La IA es una realidad, para bien o para mal. Aporta innumerables beneficios a los usuarios y constructores, pero al mismo tiempo, las preocupaciones y los nuevos desaf\u00edos en el lado de la seguridad y todo en todas las organizaciones. <\/p>\n
Empresas de identidad como Auth0<\/a> est\u00e1n aqu\u00ed para ayudar a quitar la pieza de seguridad de su plato. Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo construir aplicaciones Genai de forma segura en Auth0.ai<\/a>. <\/p>\nDescubra por qu\u00e9 una plataforma de autorizaci\u00f3n y autenticaci\u00f3n f\u00e1cil de implementar y adaptable es el camino m\u00e1s inteligente,Leer m\u00e1s aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n<\/p>\n
\u00bfEncontr\u00f3 este art\u00edculo interesante? Este art\u00edculo es una pieza contribuida de uno de nuestros valiosos socios.<\/span> S\u00e9guenos Gorjeo \uf099<\/i><\/a> y LinkedIn<\/a> Para leer m\u00e1s contenido exclusivo que publicamos.<\/div>\n<\/div>\n
Hay cuatro requisitos cr\u00edticos para los cuales la identidad es crucial al construir aplicaciones de IA. <\/p>\n
Primero, autenticaci\u00f3n de usuario<\/strong>. El agente o la aplicaci\u00f3n necesita saber qui\u00e9n es el usuario. Por ejemplo, un chatbot podr\u00eda necesitar mostrar mi historial de chat o conocer mi edad y mi pa\u00eds de residencia para personalizar las respuestas. Esto requiere alguna forma de identificaci\u00f3n, que se puede hacer con autenticaci\u00f3n.<\/p>\n Segundo, Llamar a las API en nombre de los usuarios<\/strong>. Los agentes de IA se conectan a muchas m\u00e1s aplicaciones que una aplicaci\u00f3n web t\u00edpica. A medida que las aplicaciones de Genai se integran con m\u00e1s productos, llamar a las API de forma segura ser\u00e1 cr\u00edtico. <\/p>\n Tercero, flujos de trabajo asincr\u00f3nicos<\/strong>. Los agentes de IA pueden necesitar tomar m\u00e1s tiempo para completar tareas o esperar a que se cumplan condiciones complejas. Puede ser minutos o horas, pero tambi\u00e9n podr\u00edan ser d\u00edas. Los usuarios no esperar\u00e1n tanto. Estos casos se convertir\u00e1n en la corriente principal y se implementar\u00e1n como flujos de trabajo asincr\u00f3nicos, con agentes que se ejecutan en segundo plano. Para estos escenarios, los humanos actuar\u00e1n como supervisores, aprobando o rechazando acciones cuando se alejen de un chatbot.<\/p>\n Cuarto, autorizaci\u00f3n para Recuperaci\u00f3n de generaci\u00f3n aumentada (RAG).<\/strong> Casi todas las aplicaciones de Genai pueden alimentar la informaci\u00f3n de m\u00faltiples sistemas a los modelos de IA para implementar RAG. Para evitar la divulgaci\u00f3n de informaci\u00f3n confidencial, todos los datos alimentados a los modelos de IA para responder o actuar en nombre de un usuario deben ser datos que el usuario tenga permiso para acceder. <\/p>\n Necesitamos resolver los cuatro requisitos para realizar el m\u00e1ximo potencial de Genai y ayudar a asegurarnos de que nuestras aplicaciones Genai se construyan de forma segura. <\/p>\n AI tambi\u00e9n ha hecho que sea m\u00e1s f\u00e1cil y r\u00e1pido para los atacantes llevar a cabo ataques espec\u00edficos. Por ejemplo, aprovechando la IA para ejecutar ataques de ingenier\u00eda social o crear defensores profundos. Adem\u00e1s, los atacantes pueden usar IA para explotar las vulnerabilidades en las aplicaciones a escala. Construir Genai en aplicaciones de forma segura es un desaf\u00edo, pero \u00bfqu\u00e9 hay de usar IA para ayudar a detectar y responder a los posibles ataques m\u00e1s r\u00e1pido con las amenazas de seguridad?<\/p>\n Las medidas de seguridad tradicionales como MFA ya no son suficientes por s\u00ed mismas. La integraci\u00f3n de la IA en su estrategia de seguridad de identidad puede ayudar a detectar bots, sesiones robadas o actividades sospechosas. Nos ayuda:<\/p>\n El aumento de las aplicaciones basadas en IA tiene una gran cantidad de potencial, sin embargo, la IA tambi\u00e9n plantea nuevos desaf\u00edos de seguridad. <\/p>\n La IA est\u00e1 cambiando la forma en que los humanos interact\u00faan con la tecnolog\u00eda y entre s\u00ed. En la pr\u00f3xima d\u00e9cada, veremos el surgimiento de un gran ecosistema de agentes de IA: las redes de programas de IA interconectados que se integran en nuestras aplicaciones y act\u00faan de manera aut\u00f3noma para nosotros. Si bien Genai tiene muchos aspectos positivos, tambi\u00e9n introduce riesgos de seguridad significativos que deben considerarse al construir aplicaciones de IA. Permitir que los constructores integren de forma segura a Genai en sus aplicaciones para hacerlos AI y preparados para la empresa es crucial. <\/p>\n La otra cara de la IA es c\u00f3mo puede ayudar con las amenazas de seguridad tradicionales. Las aplicaciones de IA enfrentan problemas de seguridad similares a las aplicaciones tradicionales, como el acceso no autorizado a la informaci\u00f3n, pero con el uso de nuevas t\u00e9cnicas de ataque de actores maliciosos. <\/p>\n La IA es una realidad, para bien o para mal. Aporta innumerables beneficios a los usuarios y constructores, pero al mismo tiempo, las preocupaciones y los nuevos desaf\u00edos en el lado de la seguridad y todo en todas las organizaciones. <\/p>\n Empresas de identidad como Auth0<\/a> est\u00e1n aqu\u00ed para ayudar a quitar la pieza de seguridad de su plato. Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo construir aplicaciones Genai de forma segura en Auth0.ai<\/a>. <\/p>\n Descubra por qu\u00e9 una plataforma de autorizaci\u00f3n y autenticaci\u00f3n f\u00e1cil de implementar y adaptable es el camino m\u00e1s inteligente,Leer m\u00e1s aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n <\/p>\nAprovechando la IA para ayudar con los ataques de seguridad<\/strong><\/h2>\n
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\u00bfQu\u00e9 sigue?<\/strong><\/h2>\n