¿Cuáles son las mejores herramientas para proteger la IA? Si buscas la respuesta en línea, notarás una brecha de conocimiento considerable. Si bien existe mucha información sobre las herramientas de SecOps impulsadas por IA, no hay mucha disponible sobre las herramientas de seguridad que impulsan las operaciones de SecOps para aplicaciones de IA y aprendizaje automático (ML). Ahí es donde entra en juego este artículo.
En esta entrada del blog, profundizaremos en el panorama de las herramientas de MLSecOps revisando las cinco áreas fundamentales de MLSecOps, explorando la creciente importancia de MLSecOps para las organizaciones y presentando seis interesantes herramientas de código abierto para revisar, además de la solución de gestión de la postura de seguridad de IA que ofrece Wiz.
State of AI in the Cloud [2025]
Based on the sample size of hundreds of thousands of public cloud accounts, our second annual State of AI in the Cloud report highlights where AI is growing, which new players are emerging, and just how quickly the landscape is shifting.
Get the reportIntroducción a MLSecOps
MLSecOps, o AISecOps, es una nueva disciplina que tiene como objetivo definir los procesos de SecOps y las mejores prácticas adaptadas específicamente para proteger las canalizaciones de ML e IA a escala. Al combinar elementos clave de SecOps y MLOps, MLSecOps surgió como un aumento necesario de DevSecOps tradicional, abordando los desafíos distintivos de las aplicaciones de IA y MLOps.
¿Qué es MLSecOps?
Proteger las aplicaciones de IA es el objetivo de MLSecOps, que es un campo que ganó por primera vez una audiencia más amplia en 2023.
MLSecOps es todavía muy nuevo (¡de ahí la falta de información en línea!), pero muchos recursos están siendo defendidos por el Comunidad MLSecOps. Una de estas contribuciones es la definición de cinco áreas fundamentales de MLSecOps, incluidos los objetivos en los que los equipos de seguridad pueden centrar sus esfuerzos:
Vulnerabilidad de la cadena de suministro: Evalúe la seguridad de toda la cadena de suministro de IA.
Procedencia del modelo: Rastree el origen, el linaje y la evolución de los modelos de IA a lo largo de su ciclo de vida.
Gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC): Establecer políticas, procedimientos y controles para el cumplimiento de las normas regulatorias internas y externas.
IA de confianza: Ofrecer sistemas de IA que sean transparentes, justos y responsables tanto para las partes interesadas internas como para los usuarios externos.
Aprendizaje automático adversario: Proteja los sistemas de IA mediante pruebas contra ataques adversarios, especialmente aquellos destinados a influir en el comportamiento del modelo.
(Tenga en cuenta que esta es la primera iteración de los objetivos de MLSecOps y puede esperar que la lista crezca con el tiempo).
La lista de la comunidad MLSecOps aborda dos aspectos fundamentales de las aplicaciones de IA: la dependencia de proveedores de código abierto o de terceros para conjuntos de datos, bibliotecas, marcos, modelos, infraestructura y soluciones; y la naturaleza no determinista de los modelos de IA, lo que los hace difíciles de entender y proteger, así como imposibles de controlar por completo. Al centrarse en estas cinco áreas de Seguridad de la IA, las empresas pueden lanzar aplicaciones de IA que sean seguras tanto para la organización como para los usuarios.
¿Cómo están adoptando las organizaciones MLSecOps?
MLSecOps es una disciplina especializada que requiere soluciones ad-hoc.
Si bien algunas organizaciones grandes ya han adoptado MLSecOps, la mayoría de las organizaciones recién están comenzando, o considerando comenzar, su viaje. Teniendo en cuenta el conocimiento técnico y los recursos necesarios para comenzar con MLSecOps, tiene sentido que la mayoría de las empresas comiencen desde cero.
Aun así, teniendo en cuenta que se espera que MLSecOps se vuelva indispensable para todas las organizaciones a medida que la adopción de la IA siga aumentando, y teniendo en cuenta que las nuevas regulaciones, como la Ley de IA de la UE y el Orden Ejecutiva de 2023 sobre seguridad de la IA, están entrando en vigor: los equipos de seguridad deben dar prioridad a la protección de las aplicaciones de IA.
The State of AI in the Cloud Report 2024
Did you know that over 70% of organizations are using managed AI services in their cloud environments? That rivals the popularity of managed Kubernetes services, which we see in over 80% of organizations! See what else our research team uncovered about AI in their analysis of 150,000 cloud accounts.
Download ReportLas 6 mejores herramientas de seguridad de IA de código abierto
Elegir las herramientas adecuadas es la mejor manera de reforzar su postura de seguridad de IA. A continuación, puede conocer algunas de las herramientas de seguridad de IA de código abierto más interesantes disponibles. Estas herramientas han sido seleccionadas como ampliamente aplicables a una variedad de modelos y marcos de IA, pero también existen otras herramientas especializadas de código abierto, como Análisis del modelo de TensorFlow, y vale la pena investigarlos para satisfacer las necesidades únicas de su organización.
Al evaluar la adopción de estas herramientas de código abierto, tenga en cuenta que pueden tener un mantenimiento y soporte limitados. Su opción más segura es confiar en proveedores de seguridad de terceros: puede obtener información sobre Gestión de la postura de seguridad de IA de Wiz al final del artículo.
1. Defensa NB
Defensa NB es una extensión de JupyterLab y una herramienta CLI para la gestión de vulnerabilidades de IA, ofrecida por Protect AI.
JupyterLab es el entorno de desarrollo de modelos de IA más utilizado por los equipos de ciencia de datos de todo el mundo. Al proporcionar gestión de vulnerabilidades directamente en la fuente de desarrollo del modelo, NB Defense permite a los equipos integrar la seguridad en una fase temprana del ciclo de vida del ML. También permite que el personal no relacionado con la seguridad introduzca directamente controles de seguridad fiables de una manera sencilla y fácil de usar.
Funcionalidad principal: Detección temprana de vulnerabilidades, desde secretos y datos de PII hasta vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) y licencias de terceros, proporcionando orientación contextual para los científicos de datos dentro de JupyterLab y escaneo de repositorios avanzado automatizado para operadores de seguridad
Área de enfoque de MLSecOps: IA de confianza, Vía DevSecOps y análisis de vulnerabilidades
2. Caja de herramientas de robustez adversaria
La caja de herramientas de robustez adversarial (ART) es una biblioteca de Python para la defensa de ML contra amenazas adversarias, alojada por la IA de Linux & Fundación de datos.
La IA puede ofrecer muchas vías diferentes para los actores adversarios, desde la extracción de datos de los usuarios hasta la creación de deep fakes o la difusión de información errónea. ART se creó pensando tanto en los desarrolladores como en los investigadores: la biblioteca permite evaluar una amplia variedad de modelos y aplicaciones desarrollados en todos los tipos de datos y defenderlos contra las amenazas adversas más comunes para la IA.
Funcionalidad principal: Se defiende contra ataques adversarios de evasión, envenenamiento, inferencia y extracción a través de un amplio catálogo de ataques, estimadores, defensas, evaluaciones y métricas prediseñados.
Área de enfoque de MLSecOps: Aprendizaje automático adversario, a través de Equipo rojo y azul
Caja de tonterías y CleverHans hay dos bibliotecas similares a ART que también vale la pena visitar.
3. Garak
Garak es un paquete de Python para el escaneo de vulnerabilidades de grandes modelos de lenguaje (LLM), creado por Leon Derczynski.
La nueva ola de adopción de la IA ha comenzado con la comercialización de LLM como ChatGPT. Los LLM están siendo adoptados rápidamente por muchas organizaciones para desbloquear el potencial empresarial, a menudo a través de integraciones de terceros. Garak ofrece la posibilidad de escanear todos los LLM más populares, desde OpenAI hasta HuggingFace y LangChain, para garantizar que sean seguros.
Funcionalidad principal: Proporciona escáneres de vulnerabilidades predefinidos para que los LLM investiguen alucinaciones, información errónea, lenguaje dañino, jailbreaks, vulnerabilidad a varios tipos de Inyección rápida, y mucho más
Área de enfoque de MLSecOps: Aprendizaje automático adversario, a través de Análisis de vulnerabilidades de LLMs para red teaming
4. Medidor de privacidad
Medidor de privacidad es una biblioteca de Python para auditar la privacidad de los datos de los modelos de ML, desarrollada por el Laboratorio de Privacidad de Datos y Aprendizaje Automático Confiable de NUS.
Los modelos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos. Fuga de datos de entrenamiento es una de las amenazas más comunes y costosas para los modelos de IA. Privacy Meter proporciona un análisis cuantitativo de los riesgos fundamentales para la privacidad de (casi) cualquier modelo estadístico y de ML, recopilado en informes listos para usar con amplia información sobre los riesgos individuales y agregados de los registros de datos. Las puntuaciones de privacidad le permiten identificar fácilmente los registros de datos de entrenamiento con alto riesgo de filtrarse a través de los parámetros o las predicciones del modelo.
Funcionalidad principal: Realiza ataques de inferencia de membresía de última generación, personalizables a través de mosaicos de configuración para usar una variedad de juegos, algoritmos y señales de privacidad predefinidos
Área de enfoque de MLSecOps: IA de confianza, a través de la evaluación de riesgos, especialmente como parte del proceso de evaluación del impacto de la protección de datos
5. Auditar IA
Auditar IA es una biblioteca de Python para pruebas de sesgo de ML, ofrecida por pymetrics.
Los modelos de IA aprenden de los patrones proporcionados en los datos de entrenamiento y pueden perpetuar los sesgos y la discriminación presentes en ellos. Audit AI proporciona formas de medir el sesgo de los modelos estadísticos y de ML a través de un paquete fácil de usar basado en dos bibliotecas con las que los científicos de datos están muy familiarizados: pandas y sklearn. Los científicos de datos pueden utilizar los resultados de sesgo proporcionados por Audit AI para impulsar cambios en la canalización de desarrollo de modelos que puedan mitigar el sesgo.
Funcionalidad principal: Proporciona implementaciones de pruebas de sesgo y técnicas de auditoría de algoritmos para tareas de clasificación y regresión, como la prueba z de Fisher y el factor de Bayes
Área de enfoque de MLSecOps: IA de confianza, a través de pruebas y auditorías manuales
6. Exploits de IA
Exploits de IA es una colección de exploits y plantillas de escaneo de vulnerabilidades del mundo real, mantenida por Protect AI.
Los equipos de seguridad pueden ampliar la experiencia en IA proporcionada por las pymes internas probando las aplicaciones de IA con los exploits recopilados en los exploits de IA. Basada en la investigación realizada por Protect AI y las vulnerabilidades descubiertas en la plataforma de recompensas por errores de Huntr, esta colección de exploits del mundo real tiene como objetivo ayudarlo a proteger sus sistemas de IA actuales. AI-exploits también te ayuda a examinar a los proveedores externos.
Funcionalidad principal: Busca una variedad de vulnerabilidades a través de herramientas prediseñadas. Cada herramienta se compone de módulos para explotar la vulnerabilidad y plantillas para escanear automáticamente la vulnerabilidad. Actualmente solo admite H2O, MLflow y Ray para la ejecución remota de código, la inclusión de archivos locales, las escrituras arbitrarias de archivos, la falsificación de solicitudes entre sitios y la falsificación de solicitudes del lado del servidor.
Área de enfoque de MLSecOps: Vulnerabilidad de la cadena de suministro y aprendizaje automático de adversarios, a través del escaneo de vulnerabilidades y el red teaming
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