La inteligencia artificial generativa (Gen AI) está transformando rápidamente la forma en que operan las organizaciones. Empresas de todo el mundo están invirtiendo entre $5 millones y $20 millones en esta tecnología, con la esperanza de aumentar su eficiencia, productividad y competitividad en el mercado.
Sin embargo, esta revolución tecnológica también trae consigo nuevos desafíos, especialmente en materia de ciberseguridad para los operadores de centros de datos.
Gen AI: una nueva superficie de ataque
A medida que los modelos de IA y los LLM (Modelos de Lenguaje Extensos) se integran en las operaciones empresariales, también amplían la superficie de ataque. Según un informe reciente de Uptime Institute, los mecanismos de control basados en IA introducen nuevas conexiones de red que pueden ser vulnerables a ataques cibernéticos. Estas brechas pueden ser explotadas por actores maliciosos para manipular datos o alterar el funcionamiento de los modelos de IA.
En este escenario, los data centers de colocación y los proveedores de infraestructura a gran escala (hyperscalers) deben implementar capas adicionales de seguridad cibernética específicas para proteger tanto los datos como los modelos de IA.
Los riesgos: manipulación de modelos y propiedad intelectual
Uno de los principales peligros es la manipulación de modelos. Si los algoritmos no están debidamente protegidos, pueden ser entrenados de forma maliciosa para entregar resultados inexactos o peligrosos, sin que el usuario lo note.
Además, los atacantes pueden intentar reconstruir los modelos de IA para obtener acceso a datos privados o replicar propiedad intelectual crítica, lo que representa un riesgo serio para la privacidad y la ventaja competitiva de las organizaciones.
Estrategias clave para proteger los centros de datos
En un entorno donde los riesgos evolucionan constantemente, la protección de los centros de datos debe ser proactiva y dinámica. Algunas de las mejores prácticas incluyen:
Evaluaciones de seguridad regulares: Revisar periódicamente la infraestructura para detectar vulnerabilidades ocultas. Cifrado de datos robusto: Proteger la información tanto en tránsito como en reposo con cifrados actualizados. Modelos de datos federados: Compartir información entre múltiples ubicaciones manteniendo la especificidad local para dificultar la interpretación si es interceptada. Monitoreo constante: Aplicar IA para supervisar los sistemas, detectar anomalías y responder rápidamente a posibles amenazas.
Además, es fundamental no olvidar proteger la infraestructura física. La operación de IA requiere más energía y equipos especializados, por lo que cualquier intento de sabotaje podría provocar interrupciones significativas.
APC y Schneider Electric: asegurando el presente y futuro de la IA
Schneider Electric trabaja de la mano con los centros de datos para fortalecer su seguridad. Uno de los métodos clave que implementan son los Sistemas de Detección de Intrusiones (IDS), los cuales monitorean el tráfico de red para detectar comportamientos anómalos, como variaciones en el consumo energético que podrían indicar actividades maliciosas.
Proteger los modelos de Gen AI y la infraestructura que los soporta es una tarea urgente. Adoptar un enfoque multicapa de ciberseguridad, identificar activos críticos y monitorear constantemente los entornos de red son pasos esenciales para navegar este nuevo panorama digital con confianza.
