Publicación de Kiteris

Cada vez más empresas emplean sus datos para entrenar sus propios modelos de IA. Esto genera un problema que muchas veces no se considera, esto es, utilizar aplicaciones SaaS y compartir estos datos con terceros. Es crucial comprender como se utilizará la IA y saber como no utilizar datos sensibles de la empresa para mantener su privacidad. Una herramienta que puede ayudar a esto es la gestión de la postura de seguridad (SSPM), identificando las malas configuraciones a nivel de SaaS. Pero esto de nada sirve si no hay un enfoque de control y privacidad de los datos utilizados.

IA, ML, IA Generativa, Cloud: Soluciones para el Cumplimiento Normativo La tecnología genera a su vez más tecnología poniendo a nuestra disposición múltiples soluciones para la gestión de las empresas. Al uso “tradicional” de la #IA, se le suman 3 factores claves acelerados por la nube: desarrollo de nuevos algoritmos con computación más alta y a menor coste unitario, disponibilidad de infinidad de datos públicos y privados de manera masiva y la innovación en #ML. Además con la #IAGenerativa podemos generar nuevo contenido para una variedad de tareas utilizando modelos fundacionales adaptados con datos de múltiples fuentes como texto, imagen, video, audio, código etc. ¿Cómo puedo utilizar estas tecnologías para resolver mis obligaciones normativas?. Por ejemplo, la Ley #HIPAA que protege el uso y la divulgación de la Información de salud protegida (PHI, por sus siglas en inglés) y que están obligados a cumplirla entre otros los proveedores de servicios de salud (como médicos, enfermeras, hospitales, clínicas, farmacias, laboratorios, y hogares para personas mayores) pueden utilizar tanto la IA como la IA Gen para resolver las siguientes tareas: #InteligenciaArtificial ✅️Seguridad de Datos: Monitorea y detecta actividades sospechosas para prevenir brechas de seguridad. ✅️Gestión de Datos: Organiza y protege grandes volúmenes de datos de salud, asegurando el acceso solo a personal autorizado. ✅️Aseguramiento del Cumplimiento Normativo: Revisa automáticamente registros y procesos para asegurar el cumplimiento de las regulaciones. ✅️Automatización de Tareas: Reduce errores humanos al automatizar tareas administrativas y auditorías. ✅️Educación y Capacitación: Proporciona capacitación continua y personalizada sobre las mejores prácticas de seguridad y privacidad #IAGenerativa ✅️Generación de Documentos: Crea políticas de privacidad y procedimientos de seguridad alineados con HIPAA. ✅️Análisis de Texto: Identifica posibles violaciones de HIPAA en grandes volúmenes de texto. ✅️Simulación de Escenarios: Crea escenarios de entrenamiento para preparar al personal ante posibles brechas de seguridad. ✅️Asistencia en Tiempo Real: Ofrece recomendaciones y respuestas sobre el cumplimiento de HIPAA en tiempo real. ✅️Automatización de Respuestas: Ayuda a redactar notificaciones y comunicados en caso de violaciones de datos Desde AIndeep Technology Solutions te ayudamos a buscar las soluciones que mejor se ajustan a tus necesidades buscando la mayor eficiencia de recursos humanos y económicos. Desde planificar un entorno #cloud que soporte la escalabilidad de los proyectos hasta implantar soluciones avanzadas completas que resuelvan los procesos y tareas del negocio. Estamos especializados en el sector #salud con un equipo de expertos certificados que cuenta con una avalada experiencia para afrontar los retos actuales. #AIndeep #expertosensolucionesavanzadas #cumplimientonormativo #HIPAA #LeydePortabilidadyResponsabilidaddeSegurosdeSalud

Adopción generalizada de la IA prioriza la protección de datos. https://lnkd.in/dCbEyVpU #comohacerlo #creai #IAGen #IAGenerativa #ianube #InteligenciaArtificial #Privacidad #seguridad

¿Os habéis preguntado alguna vez como puede afectar el uso creciente de la #IA en nuestra #proteccióndedatos? 💡 Sabemos que la #InteligenciaArtificial funciona a través del procesamiento masivo de datos, tanto de personas físicas como de entidades, y en muchos casos dichos datos pueden ser altamente sensibles (pensemos en una aplicación que use datos biométricos y resultados clínicos) así que el #GDPR entra en juego con fuerza 💾 ✅ Transparencia en el procesamiento de datos ✅ Responsabilidad en la gestión de los datos ✅ Derechos individuales en el procesamiento de datos ✅ Toma de decisiones automatizadas bajo decisión del usuario Estos son los puntos fundamentales que hay que respetar cuando nos enfrentamos al uso de datos sensibles en la #IA, pero... ¿Cómo pueden las empresas adaptarse a estos cambios y ganar la confianza del cliente/usuario? 1️⃣ Formar y concienciar a sus empleados sobre #privacidad y #proteccióndedatos 2️⃣ Actualizar sus Políticas de Privacidad para que quede claro el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento de los datos personales 3️⃣ Utilizar herramientas que permitan gestionar los consentimientos de manera rápida y sobre todo, segura 4️⃣ Realizar evaluaciones de riesgo constantes y colaborar con las autoridades competentes ¿Quieres saber más? Te dejo una interesante demostración de la utilidad de la #IA para la #proteccióndedatos: https://lnkd.in/dryFXbnM #ia #ai #generativeai #BigData #DataProtectionDay #edtech #DataProtection #GDPR

La IA no autorizada se está comiendo los datos de tu empresa gracias a tus empleadoshttps://lnkd.in/g9gNhiYD un estudio reciente, los empleados de muchas organizaciones están haciendo un uso generalizado de modelos de inteligencia artificial (IA) no autorizados a espaldas de sus CIO y CISO. Según un estudio de Cyberhaven Labs, los empleados están compartiendo documentos legales de la empresa, código fuente e información de los empleados con versiones no corporativas y sin licencia de IA, como ChatGPT y Google Gemini, lo que puede provocar grandes quebraderos de cabeza a los CIO y otros responsables de TI. Alrededor del 74% del uso de ChatGPT en el trabajo se realiza a través de cuentas no corporativas, lo que podría dar a la IA la capacidad de utilizar o entrenarse con esos datos , según el Informe sobre adopción y riesgo de la IA del segundo trimestre de 2024 de Cyberhaven, basado en los patrones de uso reales de la IA de 3 millones de trabajadores. Más del 94% del uso de las IA Gemini y Bard en el lugar de trabajo procede de cuentas no corporativas , revela el documento. El informe añade que casi el 83% de todos los documentos legales compartidos con herramientas de IA se realizan a través de cuentas no corporativas, mientras que cerca de la mitad del código fuente, los materiales de I+D y los registros de RR.HH. y de los empleados se introducen en IA no autorizadas. La cantidad de datos introducidos en todas las herramientas de IA se multiplicó casi por cinco entre marzo de 2023 y marzo de 2024, según el estudio. “Los usuarios finales están adoptando nuevas herramientas de IA más rápido de lo que TI puede seguir, alimentando el crecimiento continuo de la ‘IA en la sombra’”, añade el informe. ¿Adónde van a parar los datos? Al mismo tiempo, es posible que muchos usuarios no sepan qué ocurre con los datos de sus empresas una vez que los comparten con una IA sin licencia. Las condiciones de uso de ChatGPT, por ejemplo, dicen que la propiedad de los contenidos introducidos sigue siendo de los usuarios. Sin embargo, ChatGPT puede utilizar ese contenido para proporcionar, mantener, desarrollar y mejorar sus servicios, lo que significa que podría entrenarse utilizando los registros compartidos de los empleados. Los usuarios pueden optar por que ChatGPT no se forme con sus datos. Hasta ahora, no ha habido informes de gran repercusión sobre secretos de grandes empresas divulgados por grandes IA públicas, pero los expertos en seguridad se preocupan por lo que ocurre con los datos de las empresas una vez que una IA los ingiere. El 28 de mayo, OpenAI anunció la creación de un nuevo Comité de Seguridad para abordar estas preocupaciones. Es difícil evaluar el riesgo de compartir información confidencial o sensible con IA públicas , afirma Brian Vecci, director de Tecnología de Varonis, una empresa de seguridad en la nube. Parece poco probable que

Shadow AI: La Amenaza Fantasma para la seguridad empresarial. 😨 Descubre cómo el uso no autorizado de IA generativa puede poner en riesgo la información confidencial de tu empresa. Te compartimos el código de uso responsable de la IA y las soluciones de Google Cloud para combatir el Shadow AI. 👊 #IA #seguridad #ShadowAI #GoogleCloud

La Alianza Cloud Security (CSA) ha publicado tres documentos que describen recomendaciones en las áreas clave de seguridad y cumplimiento en inteligencia artificial (IA). El objetivo es guiar a las empresas en el cumplimiento de sus obligaciones de desarrollo y despliegue de la IA responsable y seguro. #Ciberseguridad #InteligenciaArtificial #SeguridadIntegrada

Prestar atención a la seguridad de sus datos, prioridad de las empresas al adoptar la IA La transición que las empresas están haciendo hacia la IA en sus procesos ha dejado de ser una opción para convertirse en prioridad, pero deben saber manejar lo más valioso que tienen: los datos. A medida que las empresas adoptan cada vez más un enfoque de IA primero, integrando tecnologías avanzadas en cada aspecto de sus operaciones, la necesidad de medidas robustas de seguridad de datos nunca ha sido tan crítica. La rápida evolución de las tecnologías de IA, particularmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como ChatGPT, presenta nuevos desafíos y oportunidades en la gestión y seguridad de datos. En una reciente publicación de la multinacional tecnológica EPAM Systems Inc., quienes llevan años siendo aliados en la transformación digital de gigantes tecnológicos como Google y Adobe, destacaron los puntos que las empresas deben tener en cuenta para salvaguardar su información en su tránsito a la optimización de procesos con IA. El desafío de la predictibilidad y reproducibilidad en la IA Los sistemas informáticos tradicionales se basan en los fundamentos de la repetibilidad y la predictibilidad. Sin embargo, los LLMs, debido a su naturaleza compleja, a menudo producen resultados que no son fácilmente reproducibles, planteando preocupaciones significativas sobre la confiabilidad y la integridad de los datos. El uso de LLMs implica el procesamiento de vastas cantidades de datos, incluida información sensible y personalmente identificable. Esto plantea preguntas apremiantes sobre la privacidad de los datos y el riesgo de exposición. Los problemas críticos incluyen: Eliminación de datos: Una vez que los datos se introducen en un modelo de IA, eliminarlos puede ser difícil, si no imposible, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos a gran escala que evolucionan con el tiempo. Confidencialidad: La visibilidad de datos potencialmente mal clasificados o no protegidos es considerablemente mayor en los sistemas de IA, lo que amplifica los riesgos relacionados con las violaciones de datos. Obligaciones del procesador: Asegurar que los usuarios puedan optar por participar o no participar en el procesamiento de datos se está volviendo cada vez más complejo, lo que dificulta proteger efectivamente la privacidad de los usuarios finales. Pedigrí y procedencia de los datos: En la era de la computación en la nube y los LLMs, rastrear la procedencia de los segmentos de datos para verificar su autenticidad presenta nuevas complejidades técnicas. Un llamado a la acción para las empresas con los datos y la IA El cambio hacia la IA requiere un cambio de paradigma en cómo percibimos la seguridad de datos y la gestión de riesgos. Es crucial para las empresas: a) tener en cuenta aceptar la naturaleza de «escala de grises» de la seguridad de IA, reconociendo que las visiones binarias de la seguridad de los datos son insuficientes; b) equilibrar la i...

Microsoft ha anunciado nuevas #herramientas en Azure AI Studio que ayudan a mitigar, evaluar y monitorear los riesgos de la #IA: 🛡Protección de los LLM contra los ataques de inyección puntual con Prompt Shields: Una defensa proactiva que detecta y bloquea entradas sospechosas en tiempo real, garantizando la integridad del sistema y la seguridad de las interacciones de los usuarios. 🔍 Identificación de alucinaciones de LLM con Groundedness Detection: Detecta resultados no fundamentados o incoherentes, mejorando así la calidad y fiabilidad de los resultados de los modelos de lenguaje. 🔒 Mensajes de sistema de seguridad eficaz con Azure AI Content Safety: Ofrece plantillas predeterminadas de mensajes de sistema de seguridad en los playgrounds Azure AI Studio y Azure OpenAI Service, ayudando a los desarrolladores a crear aplicaciones de alta calidad de manera más rápida y segura. ⚙ Evaluación automatizada de riesgos y seguridad para aplicaciones de IA generativa: Microsoft presenta evaluaciones automatizadas para medir la susceptibilidad de una aplicación a diversos riesgos, ofreciendo explicaciones claras en lenguaje natural para mitigarlos. 📊 Monitorización de riesgos y seguridad en Azure OpenAI Service: Los desarrolladores pueden ahora visualizar y analizar el volumen, gravedad y categoría de las entradas y salidas del modelo bloqueadas por los filtros de contenido, facilitando la detección de abusos y la optimización de las configuraciones de seguridad. #AzureAI #InteligenciaArtificial #AI #OpenAI #Creaciondeapps #desarrolloapps #apps #IA #LLM

Los Peligros de los Servicios de IA y la Privacidad de los Datos La implementación de servicios de inteligencia artificial (IA) en aplicaciones y webs puede ofrecer grandes beneficios, pero también plantea serios riesgos para la privacidad de los datos. Es crucial que las empresas comprendan y mitiguen estos peligros para proteger la información de sus usuarios. Los servicios de IA requieren la recolección de grandes cantidades de datos personales para entrenar y operar eficazmente. Esta masiva recolección de datos incrementa el riesgo de exposición de información sensible si no se manejan adecuadamente. El uso de modelos de IA de terceros, como GPT o Claude, implica confiar en la seguridad y políticas de privacidad de proveedores externos. Estos servicios, aunque potentes, pueden procesar datos fuera del control directo de la empresa, lo que aumenta el riesgo de brechas de datos y el incumplimiento de regulaciones de privacidad como el GDPR. Muchas veces, los usuarios no son plenamente conscientes de cómo se utilizan sus datos cuando interactúan con aplicaciones impulsadas por IA. Es vital que las empresas sean transparentes sobre el uso de IA y obtengan el consentimiento explícito de los usuarios para procesar sus datos, aumentando la confianza y cumpliendo con las normativas de protección de datos. Implementar modelos de IA localmente, como Llama3 o Mixtral, puede ofrecer un mayor control sobre la privacidad de los datos. Estos modelos permiten a las empresas manejar y proteger los datos internamente, reduciendo la dependencia de terceros y mejorando el cumplimiento con las leyes de protección de datos. El uso de IA en aplicaciones y webs presenta peligros significativos para la privacidad de los datos. Las empresas deben ser proactivas en la mitigación de estos riesgos, ya sea optando por modelos locales o asegurando estrictos acuerdos de privacidad con proveedores externos. Además, la transparencia y el consentimiento del usuario son esenciales para mantener la confianza y cumplir con las regulaciones. #IA #PrivacidadDeDatos #Seguridad #ModelosDeIA #Transparencia #GDPR