A medida que el intercambio de datos se intensifica debido al valor añadido que aporta a la colaboración en sectores como la salud pública, los servicios financieros y la gobernanza digital, especialmente en relación con datos sensibles, las empresas deben estar más atentas que nunca a los riesgos para la confidencialidad y privacidad de esta información. En la actualidad, la mayoría de las organizaciones ocultan o redactan la información de los usuarios utilizando métodos tradicionales de redacción de datos, basados en reglas predefinidas y ejecutados manualmente por personas.
Sin embargo, con el auge de la IA y el aprendizaje automático, los atacantes tienen una ventaja a la hora de buscar y explotar vulnerabilidades de forma dinámica, especialmente cuando los datos se redactan a través de medios estáticos. Esto hace que la evaluación y actualización de estos métodos se vuelvan imperativas. Según informes de IBM y Stanford, el error humano es responsable del 88 al 95 por ciento de los incidentes de seguridad cibernética, respectivamente.
¿Qué pueden esperar las empresas y cómo pueden contrarrestar mejor estas amenazas?
Preparando la privacidad para el futuro: La necesidad de adaptación empresarial
Los métodos tradicionales presentan varios inconvenientes debido a su enfoque rígido para redactar datos, especialmente en escenarios donde los riesgos son dinámicos y en constante cambio.
Según una encuesta de 2019 de Forrester Research:
- El 80% de los responsables de la toma de decisiones en ciberseguridad predicen que la IA aumentará tanto la velocidad como la magnitud de las violaciones de privacidad.
- Además, el 66% cree que la IA podría llevar a cabo ataques que superan la imaginación humana.
- Asimismo, el 74% de los encuestados considera que el “robo de datos o propiedad intelectual” es el mayor riesgo asociado a los ataques de privacidad impulsados por IA.
El informe destaca que los futuros ataques serán sigilosos e impredecibles, planteando serios desafíos para las medidas de seguridad convencionales que dependen de reglas y patrones predefinidos y que solo consideran incidentes anteriores. Un ejemplo claro de las limitaciones de estos métodos convencionales es el incidente del Premio Netflix, donde los investigadores usaron técnicas de vinculabilidad, selección e inferencia para identificar a los usuarios a través de sus reseñas de películas. Esto subraya cómo la falta de conciencia contextual puede anular las medidas de privacidad en los documentos.
La implicación es evidente: para adaptarse eficazmente a la naturaleza de los ataques actuales, es crucial utilizar la misma tecnología avanzada que se emplea ofensivamente. Esto implica emplear herramientas basadas en inteligencia artificial para redactar y anonimizar conjuntos de datos confidenciales de manera efectiva.
El alcance y la complejidad de las amenazas emergentes que las empresas podrían enfrentar:
- Recopilación automatizada de datos y orquestación de ataques:
Los atacantes ahora usan bots para eliminar fuentes de datos, incluidos documentos públicos o compartidos por empresas. Además, utilizan inteligencia artificial para recopilar y analizar datos de consumidores o usuarios finales de estas bases de datos. Una vez identificada y utilizada una técnica de redacción de datos tradicional o un método algorítmico, se facilita la ingeniería inversa. Esto es especialmente crucial a medida que los ataques a las empresas se vuelven más amplios y rápidos, haciendo extremadamente difícil que los métodos convencionales igualen las técnicas avanzadas utilizadas por los atacantes para anonimizar los datos.
- Reconocimiento de patrones y análisis de enlaces:
La IA puede analizar los datos recopilados para identificar patrones y conexiones dentro de las técnicas tradicionales de redacción o enmascaramiento utilizadas. Los atacantes pueden construir un perfil psicológico completo de un individuo reuniendo fragmentos de información de diferentes documentos, superando así los esfuerzos de redacción o anonimización. Un factor crucial a destacar es la falta de comprensión contextual en las técnicas de redacción convencionales, lo que permite a los actores maliciosos reconocer patrones y explotar vulnerabilidades.
- Fuga de datos a través de metadatos:
En algunos casos, los rastros de metadatos que contienen información confidencial pueden ser pasados por alto mediante métodos convencionales de redacción en alguna parte del conjunto de datos o documentos. Este es un ejemplo de los errores humanos asociados con los métodos tradicionales, que pueden llevar a la exposición de datos sensibles y la posible identificación de individuos.
- Naturaleza dinámica de las leyes de privacidad:
Cumplir con las leyes de privacidad puede ser un desafío significativo para las empresas debido a la gran cantidad de reglas y regulaciones, tanto dentro de una jurisdicción como entre diferentes jurisdicciones, y a su naturaleza en constante evolución. Las leyes más importantes, como el RGPD y la CCPA, cambian continuamente, ajustando los criterios sobre qué tipo de información debe redactarse y cómo hacerlo. La mayoría de las empresas todavía emplean métodos tradicionales de redacción, lo que puede implicar esfuerzos operativos sustanciales y elevados costos legales para comprender y cumplir con la amplia gama de requisitos legales. Según una encuesta de 2023, alrededor del 35% de las empresas carecen de los recursos necesarios para abordar estas demandas, y aquellas que sí lo hacen, a menudo ven una disminución en su rentabilidad y eficiencia debido a estos procesos.
Soluciones impulsadas por IA para una mejor defensa de la privacidad
La naturaleza de estas amenazas emergentes obliga a las organizaciones a evolucionar sus estrategias, adoptando soluciones impulsadas por IA para contrarrestar estas nuevas categorías de ataques. Así es como la redacción impulsada por IA puede superar sin esfuerzo los métodos de redacción convencionales:
- Conciencia dinámica de amenazas y contramedidas:
La inteligencia artificial tiene la capacidad de adaptarse continuamente a las formas novedosas y sofisticadas en que los actores maliciosos descubren y explotan vulnerabilidades. Además, puede desarrollar contramedidas igualmente potentes para abordarlas, lo cual no es eficaz ni económicamente viable con los enfoques tradicionales centrados en el ser humano.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y conciencia contextual:
En intentos exitosos de anonimización, como el incidente del Premio Netflix, los atacantes explotaron la falta de conciencia contextual inherente a la redacción superficial para vincular y extraer datos confidenciales. Las herramientas basadas en IA pueden garantizar una redacción superior, con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y la información confidencial que contienen, gracias a su comprensión contextual profunda.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) basado en IA permite a estas herramientas entender el papel que desempeñan las palabras y la relación entre las piezas de información, ofreciendo una protección mucho más robusta.
- Defensa multicapa:
La redacción impulsada por IA trasciende las limitaciones de las técnicas convencionales al integrar múltiples métodos sofisticados, como la sustitución de datos sintéticos, la tokenización y la redacción mediante asteriscos, ofreciendo una capa adicional de seguridad y precisión.
- La tokenización y la sustitución con asteriscos implican reemplazar datos confidenciales dentro de los documentos con “tokens” o asteriscos no vinculables, utilizando IA inteligente y sensible al contexto, lo que los hace indescifrables para los algoritmos de IA que normalmente utilizan los atacantes para anonimizar la información.
- La sustitución de datos sintéticos es el método preferido en conjuntos de datos donde los datos confidenciales están interconectados y se mencionan repetidamente en la base de datos. Este proceso conserva el valor contextual o estadístico de los datos dentro del esquema más amplio del documento o la base de datos, asegurando una redacción eficaz sin comprometer la integridad de la información.
Para redactar dichos datos manteniendo su utilidad, la IA genera datos sintéticos que no tienen ningún vínculo ni implicación con la información original y los sustituye en toda la base de datos. Estos datos sintéticos aseguran que el significado del conjunto de datos o documento permanezca intacto, protegiendo al mismo tiempo la información confidencial.
- La sustitución de datos sintéticos es el método preferido en conjuntos de datos donde los datos confidenciales están interconectados y se mencionan repetidamente en la base de datos. Este proceso conserva el valor contextual o estadístico de los datos dentro del esquema más amplio del documento o la base de datos, asegurando una redacción eficaz sin comprometer la integridad de la información.
- Seguridad adicional que mitiga la infracción por errores humanos:
Las herramientas impulsadas por IA ahora son capaces de proporcionar una seguridad de datos altamente efectiva, añadiendo una capa adicional de protección que asegura que los datos redactados carezcan de valor intrínseco. Así, incluso en caso de una filtración debida a error humano, la naturaleza sensible de la información y la privacidad de las partes interesadas no se verían comprometidas.
- Cumplimiento rentable de las leyes de privacidad:
Las organizaciones pueden ahorrar una parte significativa de su tiempo y dinero, tradicionalmente destinados a costos legales para garantizar la privacidad de sus documentos, mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial. La IA elimina la necesidad de estar constantemente en alerta debido a la naturaleza cambiante de los requisitos de cumplimiento legal. Al ajustar sus algoritmos en tiempo real para alinearse con las leyes, la IA automatiza todo el proceso, reduciendo drásticamente los costos.
En un escenario de amenazas en constante evolución, donde la tecnología emergente permite a los actores maliciosos encontrar formas inéditas de extraer y desanonimizar datos, las empresas pueden beneficiarse enormemente al actualizar sus esfuerzos de redacción a través de la IA. Esto no solo refuerza la privacidad de sus datos, sino que también lo hace a una fracción del costo y tiempo que requerirían los métodos convencionales para mantenerse al día con el cumplimiento normativo y las capacidades emergentes de los atacantes.
